時間序列預測法-免費閱讀
【正文】 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 41分 59秒 23:41: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 2023年 3月 28日星期二 11時 41分 59秒 23:41:5928 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 , March 28, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 :41:5923:41Mar2328Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 S4=s4*4/ss 調(diào)整季節(jié)指數(shù) ? S=rep(c(S1,S2,S3,S4),12)。s1=s1+SI [j+2]。 案例 ? 現(xiàn)有某商品銷售額的 12年的季度數(shù)據(jù)在文件。 加法模型分解預測法 ? 已知 ? 加法模型： yt= Tt+ St+Ct+εt ? 滿足 n21 y,y,y ? 0S41i i???續(xù)上 續(xù)上 時間序列乘法模型分解方法 ? 1. 運用移動平均法消除季節(jié)和隨機因素影響 (移動平均除數(shù)是周期數(shù) 。 ? 參照一次指數(shù)平滑值和二次指數(shù)平滑值的計算，三次指數(shù)平滑值采用下式計算： S )1(SS (3) 1t(2)t(3)t ?? ???三次指數(shù)平滑法的預測模型 ? 若時間序列具有二次曲線趨勢變動，并預測未來亦按此趨勢變動，則可以建立二次曲線趨勢預測模型： Xt+T=at+btT+ctT2 ? at、 bt、 ct的估計式： ]SS2S[)1(2 c ]S)34(S)45(2S)56[()1(2b S S3S3a 3t2t1t22t3t2t1t2t3t2t1tt）（）（）（）（）（）（）（）（）（?????????????????????案例 ? 某地區(qū)近年來國有企業(yè)固定資產(chǎn)投資總額列于表 96，試用三次指數(shù)平滑法預測 2023年固定資產(chǎn)投資總額。可多選幾個 ?值進行試算， 用對過去數(shù)據(jù)預測的均方誤差 S來作為選取 ?的準則 。所以更為切合實際的方法是對各期觀察值依時間順序加權(quán)。 一次移動平均法一般只適用于下一時期的預測。 時序分析特點 ? 1. 根據(jù)預測目標過去至現(xiàn)在的變化趨勢預測未來的發(fā)展 ,它的前提是假設預測目標的發(fā)展過程規(guī)律性會繼續(xù)延續(xù)到未來 ,即以慣性原理為依據(jù)。 ? 2. 時間序列數(shù)據(jù)的變化存在著規(guī)律性與不規(guī)律性 .每一時期的數(shù)據(jù)，都是由許多不同的因素同時發(fā)生作用的綜合結(jié)果 .些因素分為 T、 S、 C、 I四類 . ? 3. 時間序列是一種簡化。 常 用對過去數(shù)據(jù)預測的均方誤差 MSE來作為選取 N的準則 . ??????KNttt YY12)?( NK1MSE案例 ? 某農(nóng)機公司某年 1月至 12月某種農(nóng)具的銷售量如表。 ? 指數(shù)平滑法正是適應于這種要求，通過某種平均方式，消除歷史統(tǒng)計序列中的隨機波動，找出其中的主要發(fā)展趨勢。 二次指數(shù)平滑法 ? 當時間序列的變動呈線性趨勢時，可采用二次指數(shù)平滑法。（取 ?=） )()(2c ])()()[()(2b 3a221121111?????????????????????????????)( 2211 億元???????案例數(shù)據(jù) 表 96 固定資產(chǎn)投資總額及指數(shù)平滑值 單位：億元 年份 時期 數(shù) 投資總額 一次指數(shù) 平滑值 二次指數(shù) 平滑值 三次指數(shù) 平滑值 Y t Yt St（ 1） St（ 2） St（ 3） 1990 1 1991 2 1992 3 1993 4 1994 5 1995 6
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