【正文】 移動平均數預測 ? 移動平均法根據時間序列逐項移動，依次計算包含一定項數的平均數，形成平均數時間序列，并據此對預測對象進行預測。 ? 時間序列預測法也叫歷史延伸法或外推法。 ? 加權算術平均數法的預測模型是： 1......3211332211???????????? ??nniiinnwxwxwxwxwxwxx其中? 加權算術平均數法（ 2） ? 例 觀察期 1 2 3 4 5 6 預測值 觀察值 1050 1080 1030 1070 1050 1060 1056 權重 (w) 幾何平均數法（ 1） ? 幾何平均數法是以一定觀察期內預測目標的時間序列的幾何平均數作為某個未來時期的預測值的預測方法。指數平滑法是對時間數據給予加工平滑，從而獲得其變化規(guī)律與趨勢。 ? 季節(jié)變動預測必須收集 三年以上 的資料。所以有 33334321????????????????SISISISI 季節(jié)比例法（ 7） ? 第五步：進行預測。 ? 最小二乘法直線趨勢預測模型為： tbxtbxnattnxttxnbbtax?????????? ?? ?? ? ?)(1)( 22其中? 最小二乘法（ 2） ? 例 觀察年份 時 序 (t) 觀察值 (x) tx t2 趨勢值 1993 1 13 13 1 1994 2 15 30 4 1995 3 18 54 9 1996 4 20 80 16 1997 5 24 120 25 1998 6 27 162 36 1999 7 30 210 49 2021 8 32 256 64 2021 9 35 315 81 2021 10 36 360 100 合計 250 1600 385 250 最小二乘法（ 3） ? 根據上表可知： tbtaxtbxtbxnattnxttxnbt txnxxntt)(18252250553851025055160010)(3851600251025010552222???????????????????????????????? ?? ?? ? ?? ???? 直線趨勢預測模型（ 1） ? 若時間序列呈直線趨勢 ， 則選用三點法的直線趨勢預測模型 。跨期取值可在 3~20間選取。平均數預測法的運算過程簡單，常在市場的近期、短期預測中使用。 平均數預測 ? 平均數預測是最簡單的定量預測方法?？缙谔t又不能有效消除偶然因素的影響。分別計算三點坐標得到： 觀察年份 1997 1998 1999 2021 2021 2021 時 序 1 2 3 4 5 6 觀察值 1200 1400 1620 1862 2127 2413 265227022413212724317412186216202211300214001200332211??????????????????txtxtx 拋物線趨勢的分割平均法（ 3） ? 待定參數的聯(lián)立方程組為： 2222ttxcbacbacbacba????????????????所以有 求解得 最小二乘法（ 1） ? 最小二乘法即適用于直線趨勢的預測，也適用于曲線趨勢的預測。季節(jié)指數等于同月（季）趨勢比率和與資料年份數的比。 ? 季節(jié)變動預測的方法有： 簡單平均法 季節(jié)比例法 簡單平均法（ 1） ? 簡單平均法也稱做同月（季）平均法，即通過對若干年份的資料數據求出同月（季）的平均水平，然后對比各月（季）的季節(jié)指數表明季節(jié)變動程度，結合預測模型進行預測。 ? 根據平滑次數的不同，指數平滑法可以分為： 一次指數平滑法 二次指數平滑法 三次指數平滑法 一次指數平滑法（ 1） ? 公式： 基本計算公式 一次指數平滑預測模型 當時間序列數據大于 50時，初始值 S0(1)對 St(1)計算結果影響極小，可以設定為 x1；當時間序列數據小于 50時，初始值 S0(1)對 St(1)計算結果影響較大，應取前幾項的平均值。 ? 幾何平均數法一般用于觀察期有顯著長期變動趨勢的預測。第八章 時間序列預測 ? 什么是時間序列預測 ? 時間序列預測的常用方法 ? 時間序列預測法的優(yōu)缺點分析 ： ； :； ： 時間序列預測的概述