時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法-免費(fèi)閱讀
【正文】 :41:3023:41:30March 28, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 3月 下午 11時(shí) 41分 :41March 28, 2023 ? 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 下午 11時(shí) 41分 30秒 下午 11時(shí) 41分 23:41: ? 沒有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 23:41:3023:41:3023:413/28/2023 11:41:30 PM ? 1以我獨(dú)沈久，愧君相見頻。 又稱季節(jié)比率 。 分析時(shí)間序列的環(huán)比發(fā)展速度 ， 可見各環(huán)比發(fā)展速度值大體相等 ， 因此采用指數(shù)曲線模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 。 年份 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 收購(gòu)量 表 某地收產(chǎn)品收購(gòu)量 單位：千噸 根據(jù)時(shí)間序列資料計(jì)算一階差分和二階差分 。 ? 模型 2? ctbtaYi ??? ：待定參數(shù)、：時(shí)間變量：預(yù)測(cè)值cbatY?? 特點(diǎn) ?二次曲線方程的 二階差分 是一個(gè)常數(shù) 。 即取 t的值為 … ， 2， 1， 0， 1， 2， … ； ? 當(dāng)時(shí)間序列的項(xiàng)數(shù)為偶數(shù)時(shí) ,設(shè)中位兩數(shù)的值分別為 1和 1,等差為 2,建立 t的時(shí)間序列 。 ?直線趨勢(shì)模型為： btaY ??? 率：待定參數(shù)，為直線斜：待定參數(shù)，為截距：時(shí)間變量：預(yù)測(cè)值batY?? 特點(diǎn) ?擬合直線方程的一階差分為一常數(shù) 。 一 、 直線趨勢(shì)外推法 是一種最簡(jiǎn)單的趨勢(shì)外推方法 。 己知： ?1=， ?2=， ?3=， S0（ 1） =x1=400。 各權(quán)數(shù)之和為 1。 年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 周轉(zhuǎn)量 表 某部門貨物周轉(zhuǎn)量 單位：億噸 /公里 二 、 加權(quán)移動(dòng)平均法 加權(quán)移動(dòng)平均法是根據(jù)跨越期內(nèi)時(shí)間序列數(shù)據(jù)資料重要性不同 ， 分別給予個(gè)同的權(quán)重 ， 再按移動(dòng)平均法原理 ， 求出移動(dòng)平均值 ， 并以最后 — 項(xiàng)的加權(quán)移動(dòng)平均值為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法 。 這種不斷 “ 吐故納新 ” ， 遠(yuǎn)期移動(dòng)平均的過程 ， 稱之為移動(dòng)平均法 。 觀察期 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 銷售額 71 81 83 90 89 87 92 96 100 95 145 105 120 142 表 某企業(yè) 19942023的銷售額 單位：萬元 （ 1） 以上年度為基期分別求各年的 環(huán)比指數(shù) 。 xtSx ?① 以 2023年的月平均值 2023年的每月預(yù)測(cè)值 ， 標(biāo)準(zhǔn)差為： ???? AS x 在 95%的可靠程度下 ， 2023年每月預(yù)測(cè)區(qū)間為 177。 當(dāng)時(shí)間序列資料在年度內(nèi)變動(dòng)顯著 ， 或呈季節(jié)性變化時(shí) ， 如果用上一種方法求得預(yù)測(cè)值 ， 其精確度難以保證 。 此法適用于靜態(tài)情況的預(yù)測(cè) 。 1． 加法型 Y=T+C+S+I 2． 乘法型 Y=T ? 季節(jié)變動(dòng)是時(shí)間的函數(shù) ， 通常用 S表示 ，S=S（ t） 。 時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法 是將預(yù)測(cè)目標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)按照時(shí)間的順序排列成為時(shí)間序列 ， 然后分析它隨時(shí)間的變化趨勢(shì) ， 外推預(yù)測(cè)目標(biāo)的未來值 。 ? 時(shí)間序列是時(shí)間 t的函數(shù) ， 若用 Y表示 ， 則有： ? Y=Y（ t） 。 如各個(gè)年度的國(guó)民生產(chǎn)總值 。 ? 長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)是時(shí)間 t的函數(shù) ， 它反映了不可逆轉(zhuǎn)的傾向的變動(dòng) 。 ? 不規(guī)則變動(dòng)通常用 I表示 ， I=I（ t） 。 （ 4） 修正預(yù)測(cè)模型 。 —資料數(shù)或期限—為資料編號(hào)；—觀察期的資料，——平均數(shù)；—niiixxnxx??式中： 運(yùn)用算術(shù)平均法求平均數(shù) ， 有兩種形式： （ 1） 以最后一年的每月平均值 ， 或數(shù)年的每月平均值 ， 作為次年的每月預(yù)測(cè)值 。 如果差異過大就會(huì)使預(yù)測(cè)值失去意義 ， 所以 ，必須確定合理的誤差 。 適用于呈一貫上升或一貫下降且環(huán)比速度大體一致的數(shù)據(jù) 。 公式： ???iiiwxwy?例 觀察期 銷售額 xi 權(quán)數(shù) wi xiwi 2023 40 1 40 2023 60 2 120 2023 55 3 165 2023 75 4 300 2023 85 5 425 Σ 315 15 1050 表 某商店 2023— 2023年銷售額及加權(quán)值 單位：萬元 70151050635315????yy加權(quán)平均數(shù)算術(shù)平均數(shù) 很顯然 ， 用算術(shù)平均法求得的平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值過低 ， 不能反映商店 銷售的發(fā)展趨勢(shì) 。 （二）一次移動(dòng)平均法步驟 計(jì)算一次平均數(shù) ， 放在跨越期時(shí)間序列的中間； 計(jì)算一次平均值的變動(dòng)趨勢(shì)值 ； 求平均變動(dòng)趨勢(shì)值 ； 計(jì)算絕對(duì)誤差 、 平均絕對(duì)誤差 ； 求出預(yù)測(cè)模型 。 一 、 一次指數(shù)平滑法 （一）一次指數(shù)平滑法原理 一次指數(shù)平滑法是以最后一次指數(shù)平滑值為基礎(chǔ) ， 確定市場(chǎng)預(yù)測(cè)值的一種特殊的加權(quán)平均法 。 如何選取 ?值呢 ？ 通常 ?值的選取類似于移動(dòng)平均法中對(duì) N的選取 ， 即多選幾個(gè) ?值進(jìn)行試算 ， 選擇使預(yù)測(cè)誤差小的 ?值 。 （ 1） 確定初始值 S0(1)=S0(2)=yt=676 （ 2） 選擇平滑指數(shù) ?= （ 3） 計(jì)算一次 、 二次指數(shù)平滑值 （ 4） 計(jì)算待定系數(shù) ， 建立預(yù)測(cè)模型 （ 5） 確定預(yù)測(cè)值 第五節(jié) 趨勢(shì)外推法 趨勢(shì)外推法是根據(jù)經(jīng)濟(jì)變量 （ 預(yù)測(cè)目標(biāo) ） 的時(shí)間序列數(shù)據(jù)資料 ， 揭示其發(fā)展變化規(guī)律 ， 并通過建立適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)模型 ， 推斷其未來變化的趨勢(shì) 。 隨手畫出的擬合直線是否是最佳的擬合直線 、會(huì)直接影響預(yù)測(cè)精度 。求偏導(dǎo)數(shù)，并令其為零、最小，可分別對(duì)為使 在擬合直線外推法中自變量 t代表時(shí)間序列的時(shí)間編號(hào) 。 ?常見的曲線趨勢(shì)外推法有 二次曲線法 、 三次曲線法 。 ? 當(dāng)時(shí)間序列的項(xiàng)數(shù)為奇數(shù)時(shí) ， 并且 9?N15時(shí) ， 在時(shí)間序列的首尾兩端及正中各取三項(xiàng) ， 權(quán)數(shù)根據(jù)時(shí)期的遠(yuǎn)近 ， 分別取 3， 分別求出三個(gè)加權(quán)平均數(shù) 。 ? 模型 ti abY ?? ：待定參數(shù)、：時(shí)間變量：預(yù)測(cè)值batY?環(huán)比發(fā)展數(shù)度為常數(shù) 。 長(zhǎng)期趨勢(shì)季節(jié)變動(dòng)是指時(shí)間序列中各項(xiàng)數(shù)值一方
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