2-2第二章時(shí)間序列分析法-全文預(yù)覽
【正文】 預(yù)測(cè)值。 二、變動(dòng)因素分析 ① 長(zhǎng)期變動(dòng)因素 ② 季節(jié)性變動(dòng)因素 ③ 周期性變動(dòng)因素 ④ 偶然變動(dòng)因素或不規(guī)則變動(dòng) ① 當(dāng)其他幾個(gè)變動(dòng)因素較弱，長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)明顯時(shí)，可以采取直接根據(jù)時(shí)間序列建立預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型的方法，叫做線性趨勢(shì)法。 季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法（或叫移動(dòng)平均法） （ 1）簡(jiǎn)單平均法 表 25 年次 季節(jié) 2023 2023 2023 2023 季別累計(jì) 季別平均 季節(jié)指數(shù) 調(diào)整后季節(jié)指數(shù) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 一 1206030 1282940 1337265 1451604 5277839 1319460 二 1283687 1340792 1384901 1494570 5503950 1375988 三 1211133 1267836 1375583 1478651 5333203 1333301 四 1328247 1365738 1453524 1577307 5724816 1431204 全年 5029097 5257306 5551273 6002132 21839808 1364988 例 2：設(shè)某電網(wǎng) 20232023年個(gè)季度的發(fā)電量如表 25所示，試用簡(jiǎn)易計(jì)算法列出發(fā)電量的一次線性趨勢(shì)方程，再用簡(jiǎn)單平均法計(jì)算出季節(jié)指數(shù)，并以次預(yù)測(cè) 2023年該電網(wǎng)全年及各季度的發(fā)電量。 表 28 一（季度） 二 三 四 2023 —— —— 2023 2023 2023 2023 —— —— 合計(jì) 平均季節(jié)指數(shù) 調(diào)整后季節(jié)指數(shù) 例 6： 試按例 5，某電網(wǎng) 20232023年的各年年度發(fā)電量如表29所示，結(jié)合 28的信息，預(yù)測(cè)下一年全年及分季的發(fā)電量 表 29 年份 年次t 發(fā)電量 y t*y t2 2006 2 489 978 4 2007 1 503 503 1 2008 0 526 0 0 2009 1 559 559 1 2010 2 600 1200 4 合計(jì) 0 2677 278 10 解：設(shè) t表示年次， y表示年發(fā)電量，則方成為： y=a+bt 102785267 72?????????ttybnyay=+ 當(dāng) t=3時(shí)， y= 因此該年分季發(fā)電量預(yù)測(cè)計(jì)算表 210如下： 全年 一季度 二季度 三季度 四季度 季節(jié)指數(shù) —— 發(fā)電量 指數(shù)平滑法 是布朗 (Robert G..Brown)所提出，布朗、認(rèn)為時(shí)間序列的態(tài)勢(shì)具有穩(wěn)定性或規(guī)則性，所以時(shí)間序列可被合理地順勢(shì)推延；他認(rèn)為最近的過(guò)去態(tài)勢(shì)，在某種程度上會(huì)持續(xù)的未來(lái)，所以將較大的權(quán)數(shù)放在最近的資料。其公式如下： )2( 1)1()2( )1( ???? ttt SSS ??② 二次指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)模型 Tbay ttTt ???)2()1(2 ttt SSa ?? )(1 )2()1( ttt Sb ??? ??表 211 年份 周期數(shù) t 全國(guó)工業(yè)用電量 xt — 0 — 95 95 1981 1 95 95 95 1982 2 102 1983 3 110 1984 4 108 198
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