經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策預(yù)測(cè)的彈性分析法(編輯修改稿)
2024-10-05 12:34 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)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(shí)間序列預(yù)測(cè) 時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的時(shí)間序列分析，以某種方法對(duì)時(shí)間發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行外推或延伸，借以預(yù)測(cè)下一期或以后若干期預(yù)測(cè)對(duì)象的可能值，一般分為趨勢(shì)變化預(yù)測(cè)、季節(jié)變化預(yù)測(cè)、隨機(jī)變化預(yù)測(cè)。 第二節(jié) 移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法 該方法是考慮時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)的作用而建立的外推預(yù)測(cè)。應(yīng)用移動(dòng)平均法，樣本值得到修勻，從而可以消除原序列的周期變動(dòng)和隨機(jī)變動(dòng)，顯示出趨勢(shì)變動(dòng)。 一、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均數(shù)法 局限： 1. 該方法只能對(duì)后續(xù)相鄰的那一項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 2. 只適用于序列值變化不大的情況。當(dāng)時(shí)間序列呈上升趨勢(shì) 時(shí)，預(yù)測(cè)值偏低，當(dāng)時(shí)間序列呈下降趨勢(shì)時(shí)，預(yù)測(cè)值偏高。 第 t+1期的預(yù)測(cè)值： nYYYM ntttt11 ??? ???? ?tt MY ??1? n取值越大，其修勻程序越好，但對(duì)真實(shí)值變化趨勢(shì)反應(yīng)也越遲鈍。 n到底取多大值為好？一般地，可同時(shí)用幾個(gè) n值計(jì)算，然后同過(guò)去的資料進(jìn)行比較，看 n多大時(shí)預(yù)測(cè)誤差小。 新的移動(dòng)平均值是對(duì)前一移動(dòng)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(shí)，宜選用較大的 n. 這有利于平滑由隨機(jī)性所帶來(lái)的嚴(yán)重偏差。當(dāng)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性較小時(shí)，宜選用較小的 有利于跟蹤數(shù)據(jù)的變化。若數(shù)據(jù)時(shí)純隨機(jī)的，則全部歷史數(shù)據(jù)的均值是最好的預(yù)測(cè)值。 二、加權(quán)移動(dòng)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(shì)。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(dòng)平均，這種方法稱(chēng)為加權(quán)移動(dòng)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(yàn)，結(jié)合實(shí)際情況而定預(yù)測(cè)值 三、二次移動(dòng)平均數(shù)法 移動(dòng)平均數(shù)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間大都存在滯后的偏差，為解決存在線性遞增趨勢(shì)（或遞減趨勢(shì)）的預(yù)測(cè)，我們用二次移動(dòng)平均數(shù)法，該方法不是用二次移動(dòng)平均值直接進(jìn)行預(yù)測(cè)，而是在二次移動(dòng)的基礎(chǔ)上，利用滯后偏差建立線性預(yù)測(cè)模型，然后再用所得到的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，由于其模型是線性的，因而它只適用于存在線性變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)問(wèn)題。 建立線性預(yù)測(cè)模型 mMMMM mtttt11)2(??? ???? ?TbaY ttTt ??? )2(?)(12,2 )2()2( tttttt MMmbMMa ?????式中
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