966市場調(diào)查與預測8--時間序列預測(ppt57)-市場調(diào)研(完整版)
【正文】 1995 5 70 1996 6 43 1997 7 46 1998 8 55 1999 9 45 2020 10 65 2020 11 64 2020 12 43 二次移動平均法（ 4） ? 根據(jù)模型計算得到 )(142)(1211212)2(12)1(1212)2(12)1(1212??????????????????????xTxMMnbMMaT??預測2 003 年所以有 指數(shù)平滑法預測 ? 指數(shù)平滑法來自于移動平均法，是一次移動平均法的延伸。 ? 一次移動平均法只能用來對下一期進行預測，不能用于長期預測。 ? 對于離預測期越近的數(shù)據(jù)，可以賦予越大的權重。實際數(shù)據(jù)的時間序列 能夠展示研究對象在一定時期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢與規(guī)律 ，因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及發(fā)展規(guī)律，從而對變量的未來變化進行有效地預測。 ? 時間序列預測法的 基本特點 是： 假定事物的過去趨勢會延伸到未來； 預測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 撇開了市場發(fā)展之間的因果關系。 ? 在簡單平均數(shù)法中，極差越小、方差越小，簡單平均數(shù)作為預測值的代表性越好。 ? 移動平均可以消除或減少時間序列數(shù)據(jù)受偶然性因素干擾而產(chǎn)生的隨機變動影響。 ? 二次移動平均法與一次移動平均法相比，其優(yōu)點是大大減少了滯后偏差，使預測準確性提高。 ? 三次指數(shù)平滑法建立的模型是拋物線模型。 ? 直線趨勢預測模型為： 將坐標點的值代入預測模型有 T)t(MRtM ,33 和 ),1(1btax ???bRanRTbbnaTbaR3115)34(311??????????即有 直線趨勢預測模型（ 2） ? 當 數(shù)據(jù)項在 6~10時 ， 取 3項加權平均 ， 在序列的首尾兩端求得近期和遠期兩點坐標 。 月 年 1999 2020 2020 合計 月平均 季節(jié)指數(shù) 預測值 1 80 120 320 520 173 2 120 200 400 720 240 475 3 200 350 700 1250 417 4 500 850 1500 2850 950 5 800 1500 2400 4700 1567 6 2500 4500 6800 13800 4600 9120 7 2400 6400 7200 16000 5333 8 600 900 1500 3000 1000 9 200 400 600 1200 400 10 100 250 400 750 250 495 11 60 100 200 360 120 12 40 80 110 230 77 合計 7600 15650 22130 45380 1261 2500 季節(jié)比例法（ 1） ? 季節(jié)比例法是為了消除趨勢變動和剩余變動的影響，利用各月（季）的實際值與趨勢值之比計算季節(jié)指數(shù)來分析和確定各月（季）預測值的一種方法。 季度序號 趨勢比率 平均趨勢比率 2020年趨勢值 2020年預測值 1999 2020 2020 1 2 3 4 。 觀察年分 時序（ t） 觀察值（ x） t2 tx 趨勢值 趨勢比率（ TI） 1999 1 32 1 32 2 18 4 36 3 21 9 63 4 39 16 156 2020 5 36 25 180 6 21 36 126 7 24 49 168 8 44 64 352 2020 9 39 81 351 10 25 100 250 11 28 121 308 12 48 144 576 合計 78 375 650 2598 季節(jié)比例法（ 3） ? 計算過程 第一步：求趨勢值 假定各季度銷售量呈直線趨勢變化，根據(jù)最小二乘法建立直線趨勢預測模型 ，利用上表中數(shù)據(jù)可求得 即有直線趨勢預測數(shù)學模型 btax t ???1212375786501237578259812)( 222??????????????????? ?? ? ?ntbnxattnxttxnbtx t ??? 季節(jié)比例法（ 4） ? 第二步：根據(jù)直線趨勢預測模型計算各期趨勢值。 ? 設近 、 中 、 遠期三組數(shù)據(jù)的平均值的坐標點分別為 、 。 則選定直線趨勢方程為： 111212tbxattxxbbtax??
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1