[經(jīng)管營銷]7-時間序列分析法ppt-預(yù)覽頁
【正文】 期開始才有二次移動平均值。 將計(jì)算所得的 Mt[1]和 Mt[2]代入公式 （ 6 ）和（ 7 ）， t=15 ，分別得： at=2Mt[1]Mt[2]=2 == bt=2/(n1)(Mt[1]Mt[2])=2/(51)() = 1 / 2 = 預(yù)測模型為 L3 . 0 29 0 . 8 4L15y? ????如求未來 5 期的預(yù)測值，以 L 等于 1 、 2 、 3 、4 、 5 分別代入上式，可得 1 0 5 . 9 453 . 0 29 0 . 8 420y?1 0 2 . 9 2 ,43 . 0 29 0 . 8 419y?9 9 . 9 033 . 0 29 0 . 8 418y?9 6 . 8 823 . 0 29 0 . 8 417y?9 3 . 8 6 ,13 . 0 29 0 . 8 416y?,????????????????????..4 模型應(yīng)用問題 (1). 跨越周期數(shù) n的選擇 應(yīng)用移動平均法，重要的問題是如何選擇好跨越周期數(shù) n。通常先看需要處理的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)的多少，數(shù)據(jù)點(diǎn)多， n值可以取大些，反之應(yīng)取小些；其次要分析模型對新數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力和對干擾的敏感度，如主要要求模型具有較高的適應(yīng)能力，則 n值應(yīng)取小些；如要求敏感度低，則 n值應(yīng)取大些。由于近期數(shù)據(jù)的影響較大，通常賦予近期數(shù)據(jù)以較大權(quán)值，以示重視。此外，移動平均法還可用來預(yù)測回歸方法因果分析中的自變量。 (5). 模型的起始點(diǎn) 在 yt+L=at+btL模型中，只有當(dāng) L≥0 時才有意義。這就是移動平均模型對新數(shù)據(jù)所具有的適應(yīng)能力。指數(shù)平滑法既保持了移動平均法的優(yōu)點(diǎn)，又在一定程度上克服了它數(shù)據(jù)存貯量大的缺點(diǎn)。如果用一個平均值 Mt1[1][Mt1[1]=(yt1+yt2+…… +ytn)/n]代替 ytn，則一次移動平均值的改進(jìn)公式 Mt[1]=Mt1[1]+(ytytn)/n就轉(zhuǎn)變?yōu)橄旅娴男问剑? Mt[1]=Mt1[1]+(ytMt1[1])/n=1/nyt+(11/n)Mt1[1] 令 α=1/n ，再用字母 S代替 M，以便與一次移動平均值相區(qū)別，即得上面的一次指數(shù)平滑公式（ 12）。（前一期估計(jì)值） 先設(shè)初始值 S0[1]=y1=57，按公式（ 12）計(jì)算α= 的一次指數(shù)平滑值?，F(xiàn)以表 2中計(jì)算的一次指數(shù)平滑法，分別取 α =α =。前已說明， α 值的增大表明新數(shù)據(jù)的影響增長，而 n值的增大則是新數(shù)據(jù)的影響下降，說明這兩個參數(shù)呈反比關(guān)系，即 α∞1/n 。三次指數(shù)平滑值的計(jì)算公式如下： St[3]=αS t[2]+(1α)S t1[3] (21) 式中 St[3]—— 第 t周期的三次指數(shù)平滑值 St1[3]—— 第 t1周期的三次指數(shù)平滑值 St[2]—— 第 t周期的二次指數(shù)平滑值 α —— 加權(quán)系數(shù) 三次指數(shù)平滑值的計(jì)算方法與一、二次指數(shù)平滑值的計(jì)算相同。 (2 ). 三次指數(shù)平滑模型 三次模型平滑模型為 t ——最后一個已知數(shù)據(jù)所在周期的次第數(shù) L ——需要預(yù)測的周期與周期 t 的間隔數(shù) at, bt, ct——平滑系數(shù)的預(yù)測值周期第式中 yLtLty ?????????( 2 2 ) 2LtcLtbtaLty? (3). 平滑系數(shù) 下面給出三次指數(shù)平滑的平滑系數(shù)計(jì)算公式： at=3St[1]3St[2]+St[3] (23) bt=[α/2(1α)2][(65α) St[1]2(54α)St[2]+(43α) St[3]] (24) ct=[α2/2(1α)2] (St[1]2St[2]+St[3]) (25) 利用公式（ 12），（ 15），（ 21）和（ 17）可以推導(dǎo)出三次指數(shù)平滑模型 3個平滑系數(shù)的計(jì)算公式（ 23）、（ 24）和（ 25）。在實(shí)際應(yīng)用中，一方面希望模型對客觀事物的發(fā)展能作出迅速反應(yīng)，這就要求提高α 值以增加近期數(shù)據(jù)的權(quán)值；另一方面，又希望模型能較好地消除隨機(jī)影響的干擾，這就要求減小 α 值以平滑隨機(jī)誤差。 （ 1）如對初始值估計(jì)的準(zhǔn)確度把握不大，應(yīng)取較大的 α值，以便增加近期時間序列數(shù)據(jù)的權(quán)值，減小初始值的影響。 計(jì)算 St[1]， St[2]， St[3]時，加權(quán)系數(shù) α的取值應(yīng)一致。 4. 模型的起始點(diǎn) 在 yt+L=at+btL或 yt+L=at+btL+ctL2預(yù)測模型中，只有當(dāng)L≥0時，模型才有意義，因此，預(yù)測發(fā)展線的起始點(diǎn)在第 t周期，這與移動平均模型是一樣的。 包絡(luò)曲線預(yù)測主要用于以下四個方面： （ 1） 在某項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的前期階段 ， 采用包絡(luò)曲線對技術(shù)發(fā)展進(jìn)行深入研究 ， 預(yù)測新的遠(yuǎn)景技術(shù) ， 從而可以進(jìn)行技術(shù)貯備 ， 及時進(jìn)行技術(shù)更新 。 周期變動預(yù)測 同月（季）平均法 季節(jié)系數(shù)預(yù)測法
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