學(xué)年論文組合預(yù)測(cè)在汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用-全文預(yù)覽
【正文】 時(shí)序192021222324252627預(yù)測(cè)時(shí)序282930313233343536預(yù)測(cè)（3）、模型精度檢驗(yàn)關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)：式中稱為分辨率，一般取。可以看到，模型預(yù)測(cè)效果較好，差分后序列的預(yù)測(cè)值見(jiàn)表22。利用Eviews軟件計(jì)算，所得模型為：，模型參數(shù)如圖24。對(duì)于新的時(shí)間序列，利用SPSS軟件計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)，具體結(jié)果見(jiàn)表21，作出自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖（如圖224）。故而通過(guò)此模型我們只能對(duì)汽車(chē)未來(lái)銷(xiāo)售量的走勢(shì)做一個(gè)大致了解。 表12 運(yùn)用按季平均法求季節(jié)指數(shù) 單位：%年份一季度二季度三季度四季度合計(jì)同季平均季節(jié)指數(shù)4將時(shí)間序列T、S、C分解出來(lái)后，剩下的即為不規(guī)則變動(dòng)，即：I=Y/(TSC)由于不規(guī)則變動(dòng)因素是不可預(yù)測(cè)的，因此分解出來(lái)的不規(guī)則變動(dòng)因素對(duì)于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)是沒(méi)有什么意義的。做兩次移動(dòng)，得到不含季節(jié)因素和不規(guī)則變動(dòng)因素序列TC見(jiàn)表11第（5）欄。 汽車(chē)銷(xiāo)量分析預(yù)測(cè)1） 時(shí)間序列分解法經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的變化受許多因素的影響，概括地講，可以將影響時(shí)間序列變化的因素分為四種：長(zhǎng)期趨勢(shì)因素（T），季節(jié)變動(dòng)因素（S），周期變動(dòng)因素（C）和不規(guī)則變動(dòng)因素（I）。 組合預(yù)測(cè)方法基本原理在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期，很難有一個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型能對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)頻繁波動(dòng)的實(shí)現(xiàn)擬合得非常緊密并對(duì)其變動(dòng)的原因做出穩(wěn)定一致的解釋。如今一線城市越來(lái)越多人開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)第二輛車(chē)，我國(guó)的汽車(chē)市場(chǎng)正向著二三線城市推進(jìn)，二三線城市汽車(chē)普及率迅速提升。過(guò)去10年汽車(chē)作為一個(gè)典型奢侈品的代名詞，如今已轉(zhuǎn)變成為一個(gè)平民化的代步工具，很難想象，要是離開(kāi)了車(chē)，我們的生活會(huì)出現(xiàn)怎樣的變化。關(guān)鍵詞: 汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)；時(shí)間序列分解法；ARMA模型；灰色系統(tǒng)理論；組合預(yù)測(cè)法Application of Combination Forecasting Method in Car SalesAbstract:This paper forecasts the sales of car in ing seasons. To improve the accuracy of forecasting, the paper presents abined forecasting method, which integrates several single forecasting methods. Optimal weights are determined by minimizing the sum of squared errors. The bined forecasting method is rather practicable.Keywords: sales of car prediction。三、 學(xué)年論文格式說(shuō)明學(xué)年論文正文內(nèi)容在3000字以上。第15教學(xué)周，學(xué)生實(shí)現(xiàn)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)分析等，獲得結(jié)果, 撰寫(xiě)學(xué)年論文。計(jì)算結(jié)果表明該方法具有較好的實(shí)用性。bination forecasting method.引言中國(guó)自加入世貿(mào)組織后采取了一系列開(kāi)放政策，這很大程度上給外國(guó)汽車(chē)制造商在中國(guó)樹(shù)立消費(fèi)基地創(chuàng)造了一定的條件，促進(jìn)了汽車(chē)在我國(guó)的迅速發(fā)展。另一方面，我國(guó)城市化進(jìn)程帶來(lái)的巨大交通需求也將有力地拉動(dòng)汽車(chē)消費(fèi)的增長(zhǎng)。 數(shù)據(jù)的處理：原始數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒——《主要工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)、銷(xiāo)售與庫(kù)存》，選取汽車(chē)銷(xiāo)售量作為研究對(duì)象，在確保原始數(shù)據(jù)無(wú)任意改動(dòng)的前提下，將歷年季度數(shù)據(jù)《主要工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)、銷(xiāo)售與庫(kù)存》中汽車(chē)銷(xiāo)量整合成一張表即為本文樣本數(shù)據(jù)。本文據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選取時(shí)間序列分解法（乘法模型）、平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法（ARMA模型）和灰色預(yù)測(cè)法（GM（1,1）模型）三種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行組合。表11 汽車(chē)銷(xiāo)售量2003~2011年的季度數(shù)據(jù) 單位：萬(wàn)輛季 度t當(dāng)季銷(xiāo)售量四項(xiàng)平均居中平均TCSI=Y/TCTC1 —————22 —————33 44 5 26 37
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