商務(wù)預(yù)測方法mba：第二講和第三講-免費閱讀
【正文】 2023 n DEC2023n 總工周力按照所長的要求審閱了以往的售電量（ 932023）（如表一），以預(yù)測明年的售電量，預(yù)測時要考慮的一個復(fù)雜的影響因素是滬南供電所的售電量與氣溫相關(guān)性很大，夏季氣溫越高售電量越多，冬季氣溫越低售電量也越多，即存在大量季節(jié)性電量，通常 8月份最高， 4月份最低。確定有關(guān)參數(shù)確定有關(guān)參數(shù) winter指數(shù)指數(shù)平滑數(shù)據(jù)平滑數(shù)據(jù) 預(yù)測結(jié)果及預(yù)測精度預(yù)測結(jié)果及預(yù)測精度n計算過程及 預(yù)測結(jié)果n 預(yù)測精度nMAPE=預(yù)測效果圖預(yù)測效果圖季節(jié)加法模型季節(jié)加法模型? 教材 P48? 適合用于：存在線性趨勢和季節(jié)規(guī)律，并且季節(jié)變動不隨趨勢變動的情況（季節(jié)變動相對固定）。各參數(shù)的意義比較直觀，容易理解。用用 SPSS確定參數(shù)及初始值確定參數(shù)及初始值 Holt指指數(shù)平滑數(shù)據(jù)數(shù)平滑數(shù)據(jù) .sav注意： 初始值對預(yù)測結(jié)果的影響 課堂練習(xí)課堂練習(xí)? 打開數(shù)據(jù)（某產(chǎn)品的需求量）? 確定最佳平滑系數(shù)及初始值? 得到預(yù)測值? 評價預(yù)測效果適用于存在線性趨勢而無季節(jié)規(guī)適用于存在線性趨勢而無季節(jié)規(guī)律的預(yù)測模型律的預(yù)測模型樸素預(yù)測模型線性二次移動平均預(yù)測法霍爾特（ Holt）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法霍爾特（霍爾特（ Holt）雙參數(shù)線性指數(shù)）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法（教材平滑法（教材 36頁）頁）平滑值 趨勢平滑值水平平滑系數(shù)趨勢平滑系數(shù)消除滯后趨勢 前期估計值霍爾特（霍爾特（ Holt）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法? 如果已知 4期數(shù)據(jù)，? 預(yù)測第 5期數(shù)據(jù)霍爾特（霍爾特（ Holt）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法霍爾特（霍爾特（ Holt）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法的優(yōu)缺點法的優(yōu)缺點優(yōu)點：可以用不同的參數(shù)對原時間數(shù)列的趨勢進行平滑，具靈活性。確定預(yù)測方法：簡單指數(shù)平滑法。指數(shù)平滑預(yù)測模型指數(shù)平滑預(yù)測模型簡單指數(shù)平滑法：無趨勢、無季節(jié)性、短期霍爾特（ Holt）雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法? 所以大量的技術(shù)分析股市的歷史數(shù)據(jù)，以求找出規(guī)律。簡單移動平均在股票技術(shù)分析中的應(yīng)用簡單移動平均在股票技術(shù)分析中的應(yīng)用圖中黑色，藍色，紅色的三條線分別是 5日， 10日， 30日移動平均線。 *優(yōu)點：需要的數(shù)據(jù)很少，即只需要最近一期的實際值，方法簡單，無需進行復(fù)雜的計算，也很好理解。平穩(wěn)時間序列的樸素預(yù)測模型? 具有線性趨勢，同、具有線性趨勢，同時又具有季節(jié)變動的時又具有季節(jié)變動的時間序列樸素預(yù)測模時間序列樸素預(yù)測模型為型為 對隨機因素的剔除得更徹底；*缺點： 市場行為包含一切信息；（ 2） rule））? MA的比較經(jīng)典的使用法則是格蘭維爾法則，但是格蘭維爾法的內(nèi)容目前已經(jīng)被滬深市場的廣大投資者所了解，它的實用效果并不明顯。G優(yōu)點： 指數(shù)平滑法只需確定一個權(quán)數(shù)；確定平滑常數(shù)及初始值帶有一定測測預(yù)測效果圖預(yù)測效果圖適用于存在線性趨勢和季節(jié)規(guī)律適用于存在線性趨勢和季節(jié)規(guī)律的預(yù)測模型的預(yù)測模型 在預(yù)測時能及時利用最新的數(shù)據(jù)；溫特（溫特（ Wi
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