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正文內(nèi)容

自考-市場調(diào)查與預(yù)測-第9章-市場預(yù)測方法(編輯修改稿)

2025-03-12 14:30 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 測值的影響。 二是對(duì)水平型的時(shí)間序列,平滑系數(shù) 應(yīng)取較小值,即 < 。因?yàn)樗叫偷臄?shù)據(jù),變動(dòng)趨勢(shì)不明顯,隨機(jī)因素多,因此, 應(yīng)取較小值。 三是對(duì)于介于上述兩者之間的時(shí)間序列,平滑系數(shù) 應(yīng)取中間值,即 ≦ ≦ 。 初始值的確定: 一般情況下,當(dāng)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)資料較多時(shí),如 n≧ 10,這時(shí)初始值對(duì)以后預(yù)測值的影響甚小,可直接選用第一期實(shí)際觀察值作為初始值; 反之,如果時(shí)間序列的數(shù)據(jù)資料較少,如 n< 10,則因初始值對(duì)以后預(yù)測值的影響較大,這時(shí)一般采用最初幾期的實(shí)際值的算術(shù)平均數(shù)作為初始值。 舉一具體例子說明一次指數(shù)平滑法的應(yīng)用。 ? 例如:某企業(yè)近 10個(gè)季度銷售洗發(fā)水資料如下表,請(qǐng)用一次指數(shù)平滑法預(yù)測下季度洗發(fā)水銷售量 。 某企業(yè)近 10 個(gè)季度銷售洗發(fā)水資料 季度 銷售量 xi St( 1 ) ?? 1 50 50 .0 2 52 50 .0 3 51 51 .2 4 50 51 .1 5 57 50 .4 6 64 54 .4 7 68 60 .2 8 67 64 .9 9 69 66 .0 10 75 67 .9 11 72 .1 分析:具體步驟如下: 第一步:確定平滑系數(shù) ,本例取 。 第二步:確定初始平滑值 St(1) 由于本例 n=10,故初始值取 50。 第三步:依次計(jì)算一次指數(shù)平滑值。 當(dāng) ??? ?? )1(2 ?????S )1(3 ????? )()1(11 萬瓶?????S(二)二次指數(shù)平滑法 二次指數(shù)平滑法是在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再做一次指數(shù)平滑,運(yùn)用二次指數(shù)平滑值建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測的方法。 二次指數(shù)平滑公式為: 二次指數(shù)平滑法預(yù)測的數(shù)學(xué)模型為: 式中: )2( 1)1()2( )1( ???? ttt SSS ??TbaYttTt ??? )2()1(2 ttt SSa ?? )1/()( )2()1( ?? ???? ttt SSb四、趨勢(shì)外推預(yù)測法 利用時(shí)間數(shù)列所具有的直線或曲線趨勢(shì),根據(jù)預(yù)測對(duì)象和時(shí)間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行預(yù)測。 如: 直線方差 二次曲線方程 三次曲線方程 指數(shù)曲線方程 41 42 (二)移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法 移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法是運(yùn)用 12個(gè)月( 4季)的移動(dòng)平均數(shù),計(jì)算出一個(gè)既能消除長期趨勢(shì),又消除不規(guī)則變動(dòng),能夠比較正確地反映季節(jié)變動(dòng)的季節(jié)指數(shù),然后,利用這個(gè)季節(jié)指數(shù),求得分月預(yù)測值的預(yù)測方法。 五、季節(jié)指數(shù)預(yù)測法 季節(jié)指數(shù)是一種以相對(duì)數(shù)表示的季節(jié)變動(dòng)衡量指標(biāo)。因?yàn)橹桓鶕?jù)一年或兩年的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算而得到的季節(jié)變動(dòng)指標(biāo)往往含有很大的隨機(jī)波動(dòng)因素,故在實(shí)際預(yù)測中通常需要掌握和運(yùn)用三年以上的分季歷史數(shù)據(jù)。 如果以年為間隔期的 歷史數(shù)據(jù)是水平型的 ,季節(jié)指數(shù)的計(jì)算公式則為: 如果以年為間隔期的 歷史數(shù)據(jù)資料的趨勢(shì)型的 ,則季節(jié)指數(shù)的計(jì)算公式為: 預(yù)測值 =上年的月(季)平均數(shù) 各月(季)季節(jié)指數(shù) %100% ?? 全時(shí)期總平均數(shù)歷年同季平均數(shù)季節(jié)指數(shù) )( %100% ??趨勢(shì)值歷年同季平均數(shù)季節(jié)指數(shù) )(? 例如,某家電商場 2023年 ~2023年某夏季商品的各月銷售量資料如表所示,試預(yù)測 2023年各月的銷售量。 ? 平均數(shù)比率計(jì)算表 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 合計(jì) 年平均 2023 年 5 4 10 22 40 108 94 85 62 20 5 6 461 38 .4 2023 年 4 5 11 23 51 1 10 96 80 57 15 4 4 460 38 .3 2023 年 3 3 6 18 32 100 92 81 58 13 3 2 41 1 34 .3 合計(jì) 12 12 27 63 123 318 282 246 177 48 12 12 1332 111 月平均數(shù) 4 4 9 21 41 10 6 94 82 59 16 4 4 444 37 季節(jié)指數(shù)( % ) 10 .8 10 .8 24 .3 56 .8 1 10 .8 28 6. 5 25 4. 1 22 1. 6 15 9. 5 43 .2 10 .8 10 .8 1200 100 2023 年預(yù)測值 4 4 8 19 38 98 87 76 55 15 4 4 412 — 月 份 項(xiàng) 目 46 移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法具體預(yù)測步驟: 計(jì)算 12個(gè)月的移動(dòng)總數(shù); 計(jì)算 12個(gè)月移動(dòng)平均數(shù) , 修勻后的序列就是消除了隨機(jī)變動(dòng)的長期趨勢(shì); 計(jì)算移動(dòng)平均系數(shù); 計(jì)算季節(jié)指數(shù); 47 利用季節(jié)指數(shù)消除原時(shí)間序列的季節(jié)影響 , 并用最小二乘法對(duì)消除了季節(jié)影響的時(shí)間序列擬合直線趨勢(shì)方程; 根據(jù)趨勢(shì)方程計(jì)算預(yù)測未來某月的趨勢(shì)值 , 最后利用該月的季節(jié)指數(shù)加以修正 。 第四節(jié) 因果關(guān)系分析預(yù)測法 揭示預(yù)測目標(biāo)變量與其他變量之間的數(shù)量變化關(guān)系。 48 一、回歸分析預(yù)測法的含義及種類 “回歸”這一術(shù)語是英國人弗蘭西斯 .蓋爾頓和卡爾 .皮爾遜在研究父親身高與兒子身高的關(guān)系時(shí)引入的。他們發(fā)現(xiàn),若父親為高個(gè)子,則兒子也高,但其平均身高低于父親的平均身高;若父親為矮個(gè)子,則兒子個(gè)子也矮,但其平均身高高于父親的平均身高,也即身高的變化不是兩極分化,而是“趨同”,兒子身高向著平均身高“回歸”,以保持種族的穩(wěn)定。用蓋爾頓的話來說,就是“回歸到變通人”。后人將此種方法普遍用于尋找變量之間的規(guī)律?,F(xiàn)在,回歸分析法已經(jīng)成為探索變量之間關(guān)系最重要的方法,用以找出變量之間關(guān)系的具體表現(xiàn)形式。 “回歸”是指某一變量(因變量)與其他一個(gè)或多個(gè)變量(自變量)的依存關(guān)系(例如,在上面的例子中是兒子身高與父親身高的依存關(guān)系)。 市場現(xiàn)象之間的因果關(guān)系可分為函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系兩大類。 所謂函數(shù)關(guān)系,是指現(xiàn)象之間確定的數(shù)量依存關(guān)系,即自變量發(fā)生某種變化,因變量必然會(huì)發(fā)生相應(yīng)程度的
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