經(jīng)濟預測與決策時間序列平滑預測法(存儲版)
【正文】 化趨勢的預測問題。 第 t+1期的預測值： nYYYM ntttt11 ??? ???? ?tt MY ??1? n取值越大，其修勻程序越好，但對真實值變化趨勢反應也越遲鈍。第六章 時間序列平滑預測法 一、時間序列分析 時間序列中的每一時期的數(shù)值，都是由很多不同的因素同時發(fā)生作用后的綜合結(jié)果，時間序列分析，實質(zhì)上就是對各種可能發(fā)生影響的因素的分析，通常把這些因素分為四類： 1. 長期趨勢（ T） 2. 季節(jié)變動（ S） 3. 循環(huán)變動（ C） 4. 不規(guī)則變動（ I） 二、時間序列的組合形式 用 Y表示時間序列的值，各因素對時間序列的綜合作用方式一般有兩種： 乘法模型： Y=T S C I （ 1） 加法模型： Y=T+S+C+I （ 2） 在實際進行時間序列分析時，通常把 C與 I合并為 I，即 乘法模型： Y=T S I 加法模型： Y=T+S+I 選什么模型，由序列的性質(zhì)和我們的研究目的而定。 n到底取多大值為好？一般地，可同時用幾個 n值計算，然后同過去的資料進行比較，看 n多大時預測誤差小。 建立線性預測模型 mMMMM mtttt11)2(??? ???? ?TbaY ttTt ??? )2(?)(12,2 )2()2( tttttt MMmbMMa ?????式中 注： 1. 要預測 2020年的值，可取 t=2020， T=1，也可取t=2020， T=2。 2. 只要一個 值 預測值： ??tt SY ??1? 選擇合適的 值將是得出精確預測結(jié)果的關鍵。 1997年季 時序期 t Yt K Fk 例 1：某市 1993~2020年某種農(nóng)作物產(chǎn)量如下表，試預測 2020年這種農(nóng)作物的產(chǎn)量 年份 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2020 2020 yt △ yt △ 2yt 單位：萬噸 解：取 3項加權平均，得預測模型 所以 24 5 6 1 1 9 4 tty t ???)( 2 0 0 2萬噸????y三點法比較簡單，但不能充分利用樣本信息。 年次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 yt △ yt 環(huán)比 解 ，預測模型為 3,9 ?? mn，飽和點為 )()())((1110萬臺萬臺?????yyy tty?第四節(jié) 龔伯茲曲線趨勢預測 英國統(tǒng)計學家和數(shù)學家龔伯茲提出。如某產(chǎn)品的歷年銷售量，開始增長較快，隨后減慢，逐漸達到某一穩(wěn)定狀態(tài)，這種經(jīng)濟發(fā)展趨勢可用修正指數(shù)曲線模型描述。 第一節(jié) 多項式曲線趨勢預測 估計方法： 1. 最小二乘法 2. 三點法 其中 分別為初期、中期和近期的加權平均數(shù)，當 時，可各取 5項
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