【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的統(tǒng)計(jì)處理。另外還有時(shí)間序列分析法、灰色預(yù)測(cè)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法等方法。 通過(guò)比較得出，基本分析法是通過(guò)宏觀因素進(jìn)行預(yù)測(cè)而我們這里是取時(shí)間作為變量，所以我們采取技術(shù)分析法里面的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。時(shí)間序列典型的一個(gè)本質(zhì)特征就是相鄰觀測(cè)值的依賴性，隨機(jī)時(shí)間序列分析所論及的就是對(duì)這種依賴性進(jìn)行分析的技巧。股票價(jià)格在短期內(nèi)宏觀因素不會(huì)發(fā)生變化，只考慮時(shí)間對(duì)它的影響，而我們預(yù)測(cè)股票價(jià)格指數(shù)所用的數(shù)據(jù)就是時(shí)間數(shù)據(jù)，因此，在股票價(jià)格的預(yù)測(cè)當(dāng)中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一個(gè)比較好的選擇。成都理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）6第 2 章 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 時(shí)間序列的概念時(shí)間序列是指同一種現(xiàn)象在不同時(shí)間上的相繼觀察值排列而成的一組數(shù)字序列。時(shí)間序列分析(Time series analysis)是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨機(jī)過(guò)程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問(wèn)題。它包括一般統(tǒng)計(jì)分析(如自相關(guān)分析，譜分析等)，統(tǒng)計(jì)模型的建立與推斷，以及關(guān)于時(shí)間序列的最優(yōu)預(yù)測(cè)、控制與濾波等內(nèi)容。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析都假定數(shù)據(jù)序列具有獨(dú)立性，而時(shí)間序列分析則側(cè)重研究數(shù)據(jù)序列的互相依賴關(guān)系。后者實(shí)際上是對(duì)離散指標(biāo)的隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)分析，所以又可看作是隨機(jī)過(guò)程統(tǒng)計(jì)的一個(gè)組成部分?，F(xiàn)實(shí)中的時(shí)間序列的變化受許多因素的影響，有些起著長(zhǎng)期的、決定性的作用，使時(shí)間序列的變化呈現(xiàn)出某種趨勢(shì)和一定的規(guī)律性，有些則起著短期的、非決定性的作用，使時(shí)間序列的變化呈現(xiàn)出某種不規(guī)則性。時(shí)間序列的變化大體可分解為以下四種：　　(1)趨勢(shì)變化，指現(xiàn)象隨時(shí)間變化朝著一定方向呈現(xiàn)出持續(xù)穩(wěn)定地上升、下降或平穩(wěn)的趨勢(shì)。　　(2)周期變化（季節(jié)變化），指現(xiàn)象受季節(jié)性影響，按固定周期呈現(xiàn)出的周期波動(dòng)變化。　(3)循環(huán)變動(dòng)，指現(xiàn)象按不固定的周期呈現(xiàn)出的波動(dòng)變化。(4)隨機(jī)變動(dòng)，指現(xiàn)象受偶然因素的影響而呈現(xiàn)出的不規(guī)則波動(dòng)。時(shí)間序列一般是以上幾種變化形式的疊加或組合。時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法分為兩大類：一類是確定型的時(shí)間序列模型方法；另一類是隨機(jī)型的時(shí)間序列分析方法。確定型時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的基本思想是用一個(gè)確定的時(shí)間函數(shù)來(lái)擬合時(shí)間序列，不同的變化采取不同的函數(shù)形式來(lái)描述，不同變化??yft?的疊加采用不同的函數(shù)疊加來(lái)描述。具體可分為趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、平滑預(yù)測(cè)法、分成都理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）7解分析法等。隨機(jī)型時(shí)間序列分析法的基本思想是通過(guò)分析不同時(shí)刻變量的相關(guān)關(guān)系，揭示其相關(guān)結(jié)構(gòu)，利用這種相關(guān)結(jié)構(gòu)來(lái)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。 時(shí)間序列分析特點(diǎn)(1)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法是根據(jù)市場(chǎng)過(guò)去的變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展，它的前提是假定事物的過(guò)去會(huì)同樣延續(xù)到未來(lái)。市場(chǎng)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列分析法，正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的這種連續(xù)規(guī)律性，運(yùn)用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)一步推測(cè)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。需要指出，由于事物的發(fā)展不僅有連續(xù)性的特點(diǎn)，而且又是復(fù)雜多樣的。因此，在應(yīng)用時(shí)間序列分析法進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意市場(chǎng)現(xiàn)象未來(lái)發(fā)展變化規(guī)律和發(fā)展水平，不一定與其歷史和現(xiàn)在的發(fā)展變化規(guī)律完全一致。 (2)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法突出了時(shí)間因素在預(yù)測(cè)中的作用，暫不考慮外界具體因素的影響。時(shí)間序列在時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法處于核心位置，沒(méi)有時(shí)間序列，就沒(méi)有這一方法的存在。 需要指出的是，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法因突出時(shí)間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預(yù)測(cè)誤差的缺陷，當(dāng)遇到外界發(fā)生較大變化，往往會(huì)有較大偏差，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法對(duì)于中短期預(yù)測(cè)的效果要比長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的效果好。因?yàn)榭陀^事物，尤其是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)發(fā)生外界因素變化的可能性加大，它們對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象必定要產(chǎn)生重大影響。如果出現(xiàn)這種情況，進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，只考慮時(shí)間因素不考慮外界因素對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的影響，其預(yù)測(cè)結(jié)果就會(huì)與實(shí)際狀況嚴(yán)重不符。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的分類時(shí)間序列預(yù)測(cè)法可用于短期、中期和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。根據(jù)對(duì)資料分析方法的不同，又可分為：簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法、加權(quán)序時(shí)平均數(shù)法、移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、市場(chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法等。 　　上述幾種方法雖然簡(jiǎn)便，能迅速求出預(yù)測(cè)值，但由于沒(méi)有考慮整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)向和其他因素的影響，所以準(zhǔn)確性較差。應(yīng)根據(jù)新的情況，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果作必要的修正。 成都理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）8指數(shù)平滑法即根據(jù)歷史資料的上期實(shí)際數(shù)和預(yù)測(cè)值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進(jìn)行預(yù)測(cè)。此法實(shí)質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動(dòng)平均法演變而來(lái)的一種方法，優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實(shí)際數(shù)和上期預(yù)測(cè)值，就可計(jì)算下期的預(yù)測(cè)值，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時(shí)間，減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量，方法簡(jiǎn)便?！　〖竟?jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)法根據(jù)經(jīng)濟(jì)事物每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性季節(jié)變動(dòng)指數(shù)，預(yù)測(cè)其季節(jié)性變動(dòng)趨勢(shì)。推算季節(jié)性指數(shù)可采用不同的方法，常用的方法有季(月)別平均法和移動(dòng)平均法?！　∈袌?chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法就是對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)壽命周期的分析研究。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的步驟第一步 收集歷史資料，加以整理，編成時(shí)間序列，并根據(jù)時(shí)間序列繪成統(tǒng)計(jì)圖。時(shí)間序列分析通常是把各種可能發(fā)生作用的因素進(jìn)行分類，傳統(tǒng)的分類方法是按各種因素的特點(diǎn)或影響效果分為四大類：(1)長(zhǎng)期趨勢(shì)；(2)季節(jié)變動(dòng)；(3)循環(huán)變動(dòng)； (4)不規(guī)則變動(dòng)。 　　第二步 分析時(shí)間序列。時(shí)間序列中的每一時(shí)期的數(shù)值都是由許許多多不同的因素同時(shí)發(fā)生作用后的綜合結(jié)果。 　　第三步 求時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)(T)季節(jié)變動(dòng)(s)和不規(guī)則變動(dòng)(I) 的值，并選定近似的數(shù)學(xué)模式來(lái)代表它們。對(duì)于數(shù)學(xué)模式中的諸未知參數(shù)，使用合適的技術(shù)方法求出其值。 　　第四步 利用時(shí)間序列資料求出長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)的數(shù)學(xué)模型后，就可以利用它來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的長(zhǎng)期趨勢(shì)值 T 和季節(jié)變動(dòng)值 s，在可能的情況下預(yù)測(cè)不規(guī)則變動(dòng)值 I。時(shí)間序列分析主要用于：①系統(tǒng)描述。根據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行觀測(cè)得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，用曲線擬合方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行客觀的描述。② 系統(tǒng)分析。當(dāng)觀測(cè)值取自兩個(gè)以上變量時(shí)，可用一個(gè)時(shí)間序列中的變化去說(shuō)明另一個(gè)時(shí)間序列中的變化，從而深入了解給定時(shí)間序列產(chǎn)生的機(jī)理。③預(yù)測(cè)未來(lái)。一般用 ARMA 模型擬合時(shí)間序列，預(yù)測(cè)該時(shí)間序列未來(lái)值。④決策和控制。根據(jù)時(shí)間序列模型可調(diào)整輸入變量使系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程保持在目標(biāo)值上，即預(yù)測(cè)到過(guò)程要偏離目標(biāo)時(shí)便可進(jìn)行必要的控制。成都理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）9 時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法 平均數(shù)預(yù)測(cè)法1．簡(jiǎn)單算術(shù)平均法設(shè)時(shí)間序列的各期觀察值為 ，（t=1,2,…,n），式中 表示觀察1ntX??X值時(shí)間序列平均數(shù)；n 表示觀察時(shí)期數(shù)； 表示時(shí)間序列各組觀察值。t2．加權(quán)算術(shù)平均法利用不同的時(shí)期所對(duì)應(yīng)的權(quán)數(shù)不同，來(lái)體現(xiàn)由于時(shí)間差異而取得的信息的重要性不同,或根據(jù)預(yù)測(cè)者的能力大小不同也可以利用加權(quán)法來(lái)體現(xiàn)其重要性的區(qū)別。其公式是： 。??nttttWX13．一次移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法是通過(guò)逐項(xiàng)推移，依次計(jì)算包含一定項(xiàng)數(shù)的時(shí)序平均數(shù)，以反映時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)的方法。由于移動(dòng)平均法具有較好的修勻歷史數(shù)據(jù)、消除數(shù)據(jù)因隨機(jī)波動(dòng)而出現(xiàn)高點(diǎn)、低點(diǎn)的影響，從而能較好地揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象發(fā)展地趨勢(shì)。 設(shè)時(shí)間序列為 , , , …；以 N 為移動(dòng)時(shí)期數(shù),則簡(jiǎn)單移動(dòng)平均數(shù)的計(jì)算1Y23公式為： =tMtt1.???? = 通過(guò)整理得出t??NYYtNtttt ???????14．加權(quán)移動(dòng)平均法若要考慮各期數(shù)據(jù)的重要性，對(duì)近期數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)，就應(yīng)采用加權(quán)平均法。成都理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）10設(shè)為移動(dòng)步長(zhǎng)為 N 期內(nèi)由近至遠(yuǎn)各期觀察值的權(quán)數(shù)，則加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)的計(jì)算公式為： 。NtntttwWYYM?????.211利用加權(quán)移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)模型為： ， 即以第 t 期的加權(quán)twtM??1移動(dòng)平均數(shù)作為 t+1 期的預(yù)測(cè)值5. 二次移動(dòng)平均法當(dāng)實(shí)際資料出現(xiàn)明顯的線性增長(zhǎng)或減少的變動(dòng)趨勢(shì)時(shí)，用一次移動(dòng)平均值來(lái)預(yù)測(cè)就會(huì)出現(xiàn)滯后偏差。因此要進(jìn)行修正，方法是在一次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上，作二次移動(dòng)平均，利用兩次移動(dòng)平均滯后偏差的規(guī)律來(lái)建立直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。為區(qū)別起見(jiàn)將一次移動(dòng)平均法記作 ，將二次移動(dòng)平均法記作 。 ??1tM??2tM則二次移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為： = ??2t?????NNttt 11.????上式中： 為一次移動(dòng)平均值； 為二次移動(dòng)平均值；N 為步長(zhǎng)。由上??1tM??2t式可推出： =。??2t ??Mttt 11???值得注意的是，二次移動(dòng)平均值不能直接用于預(yù)測(cè)，而應(yīng)該建立趨勢(shì)直線預(yù)測(cè)模型來(lái)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。 指數(shù)平滑法移動(dòng)平均法明顯存在兩個(gè)問(wèn)題：一是計(jì)算移動(dòng)平均預(yù)測(cè)值，需要有近期 N個(gè)以上的數(shù)據(jù)資料；二是計(jì)算未來(lái)預(yù)測(cè)值沒(méi)有利用全部歷史資料，只考慮這 N期資料便作出推測(cè)，N 期以前數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值不產(chǎn)生任何影響。指數(shù)平滑法是由移動(dòng)平均法改進(jìn)而來(lái)的，是一種特殊的加權(quán)移動(dòng)平均法，也稱為指數(shù)加權(quán)平均法。這種方法既有移動(dòng)平均法的長(zhǎng)處，又可以減少歷史數(shù)據(jù)的數(shù)量。第一，它把過(guò)去的數(shù)據(jù)全部加以利用；第二，它利用平滑系數(shù)加以區(qū)分，使得近期數(shù)據(jù)比遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值影響更大。它特別適用于觀察值有長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)變動(dòng)，必須經(jīng)常預(yù)測(cè)的情況。指數(shù)平滑法在市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用主要有一次指數(shù)平滑法和多次指數(shù)平滑法。成都理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）111. 一次指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑法就是計(jì)算時(shí)間序列的一次指數(shù)平滑值，以當(dāng)前觀察期的一次指數(shù)平滑值和觀察值為基礎(chǔ)，確定下期預(yù)測(cè)值。 設(shè)時(shí)間數(shù)列為: ， ， ，…，一次指數(shù)平滑法的計(jì)算公式為： 1y23y= + ，??tSta???1tS式中： 為 期時(shí)間數(shù)列的預(yù)測(cè)值； 為 期時(shí)間數(shù)列的觀察值； 為平滑ty?t a常數(shù)。 )10(?a一次平滑系數(shù)是以第一次指數(shù)平滑值作為第 ＋1 期的預(yù)測(cè)值，即 =t??1ty??1tS由此我們可以得到預(yù)測(cè)公式的另一種表達(dá)方式： = +??1tyta????ty2. 二次指數(shù)平滑法 一次指數(shù)平滑法中,為了進(jìn)一步減少偶然因素對(duì)預(yù)測(cè)值的影響，可在一次平滑的基礎(chǔ)上進(jìn)行第二次平滑。二次指數(shù)平滑值的計(jì)算公式為 = + ，??2tSa??