時間序列預(yù)測法及定量方法介紹(完整版)
【正文】 一次移動平均數(shù) Mt N=3 N=5 預(yù)測銷售量 誤差平方 預(yù)測銷售量 誤差平方 1 423 2 358 3 434 4 445 405 1600 5 527 412 13225 6 429 469 1600 437 64 7 426 467 1681 439 169 8 502 461 1681 452 2500 9 480 452 784 466 196 10 384 469 7225 473 7921 11 427 455 784 446 361 12 446 430 256 444 4 419 448 ? 28836 11215 二 次移動平均 預(yù)測 法 ? 一次移動平均法當(dāng)用來預(yù)測一組具有趨勢的數(shù)據(jù)時估計值往往比實際值偏低 (或偏高 )。 ? 指數(shù)平滑法最適合用于進行簡單的時間序列分析和中、短期預(yù)測。 ? 參照一次指數(shù)平滑值的計算，二次指數(shù)平滑值可采用下式計算： )1( )2( 1)1()2( ttt SααS S ???線性趨勢的二次平滑預(yù)測模型 ? 若時間序列具有線性趨勢變動，并預(yù)測未來亦按此趨勢變動，則可以建立線性趨勢預(yù)測模型： Xt+T=at+btT ? at、 bt的估計式： SS2a 2t1tt ）（）（ ?? ]SS[1b 2t1tt）（）（ ?????案例 ? 已知某商品最近 12個月的國際市場需求量，取平滑系數(shù) ?=，試用二次指數(shù)平滑法預(yù)測 6個月之后國際市場的需求量。 ? 周期變動因素 (C)也稱循環(huán)變動因素，它是受各種經(jīng)濟因素影響形成的上下起伏不定的波動。然后對 S I用按同月（季）平均法求出季節(jié)指數(shù) S(按平均季節(jié)指數(shù)歸一修正 )。s2=0。s2=s2/n。 ? 選擇合適的趨勢模型是應(yīng)用趨勢法的重要環(huán)節(jié)，圖形識別和差分法是選擇趨勢模型的兩種基本方法。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 42分 20秒 23:42: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 23:42:2123:42:2123:42Tuesday, March 28, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 23:42:2123:42:2123:423/28/2023 11:42:21 PM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 下午 11時 42分 21秒 下午 11時 42分 23:42: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 23:42:2123:42:2123:42Tuesday, March 28, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 42分 21秒 23:42: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 3月 下午 11時 42分 :42March 28, 2023 ? 1行動出成果，工作出財富。 ? 差分法 :(能圖形識別，就不用差分識別！太麻煩 ) 差分特性 使用模型 一階差分相等或大致相等 一次線性模型 二階差分相等或大致相等 二次線性模型 三階差分相等或大致相等 三次線性模型 一階差分比率相等或大致相等 指數(shù)曲線模型 一階差分的一階比率相等或大致相等 修正指數(shù)曲線模型 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。s4=s4/n 季節(jié)指數(shù) ? ss=s1+s2+s3+s4 ? S1=s1*4/ss。s4=0 ? j=1。 ? 3. 計算周期因素 C。 ? 不規(guī)則變動 (I)又稱隨機變動，它是受各種偶然因素影響所形成的。 )(]S[S1b
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