經(jīng)濟(jì)預(yù)測與決策預(yù)測的彈性分析法(編輯修改稿)
2024-10-05 12:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 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。 三、時間序列預(yù)測 時間序列預(yù)測是通過對預(yù)測對象的時間序列分析，以某種方法對時間發(fā)展的趨勢進(jìn)行外推或延伸，借以預(yù)測下一期或以后若干期預(yù)測對象的可能值，一般分為趨勢變化預(yù)測、季節(jié)變化預(yù)測、隨機(jī)變化預(yù)測。 第二節(jié) 移動平均預(yù)測法 該方法是考慮時間序列的長期趨勢變動的作用而建立的外推預(yù)測。應(yīng)用移動平均法，樣本值得到修勻，從而可以消除原序列的周期變動和隨機(jī)變動，顯示出趨勢變動。 一、簡單移動平均數(shù)法 局限： 1. 該方法只能對后續(xù)相鄰的那一項進(jìn)行預(yù)測。 2. 只適用于序列值變化不大的情況。當(dāng)時間序列呈上升趨勢 時，預(yù)測值偏低，當(dāng)時間序列呈下降趨勢時，預(yù)測值偏高。 第 t+1期的預(yù)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(yīng)也越遲鈍。 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(jìn)行比較，看 n多大時預(yù)測誤差小。 新的移動平均值是對前一移動平均值的修正， n越大，則修正量越小，從而平滑效果越好。 )(111ntnYYMnYYYYYntttntntnttt????????????????? ?nYYYM ntttt11 ??? ???? ?? 當(dāng)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性較大時，宜選用較大的 n. 這有利于平滑由隨機(jī)性所帶來的嚴(yán)重偏差。當(dāng)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性較小時，宜選用較小的 有利于跟蹤數(shù)據(jù)的變化。若數(shù)據(jù)時純隨機(jī)的，則全部歷史數(shù)據(jù)的均值是最好的預(yù)測值。 二、加權(quán)移動平均法 由經(jīng)濟(jì)理論知：最近期的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)能更多地反映經(jīng)濟(jì)變化的趨勢。因此，應(yīng)該給予近期數(shù)據(jù)更大的權(quán)數(shù)，給予遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)以較小權(quán)數(shù)，然后進(jìn)行移動平均，這種方法稱為加權(quán)移動平均法。 其中 nYWYWYWM ntnttwt1121 ???????? ?nWWW n ???? ?21wtt MY ?? ?1?權(quán)數(shù)的確定是一般需要根據(jù)經(jīng)驗，結(jié)合實際情況而定預(yù)測值 三、二次移動平均數(shù)法 移動平均數(shù)預(yù)測值和實際值之間大都存在滯后的偏差，為解決存在線性遞增趨勢（或遞減趨勢）的預(yù)測，我們用二次移動平均數(shù)法，該方法不是用二次移動平均值直接進(jìn)行預(yù)測，而是在二次移動的基礎(chǔ)上，利用滯后偏差建立線性預(yù)測模型，然后再用所得到的模型進(jìn)行預(yù)測，由于其模型是線性的，因而它只適用于存在線性變化趨勢的預(yù)測問題。 建立線性預(yù)測模型 mMMMM mtttt11)2(??? ???? ?TbaY ttTt ??? )2(?)(12,2 )2()2( tttttt MMmbMMa ?????式中
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