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正文內(nèi)容

時間序列分析-段能鵬(編輯修改稿)

2025-03-21 11:22 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 2023年 1月的電費,當(dāng) T=1時,可以得出 2023年 1月份的預(yù)測值: ==(萬元) 2? T T? ? ? ? ??ty2023/3/22 31 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 式中: k, a, b參數(shù); t時間變量; 且 k > 0, a < 0, 0 < b < 1。 tty k ab??2023/3/22 32 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 (三段和值法) 三段和值法是將整個時間序列分成相等的三個部分,每部分實際觀察值的個數(shù)分別是 n1 、 n2 、 n3且 n1= n2=n3,如果時間序列的項數(shù)不能被 3整除,則需刪除最初的幾項數(shù)據(jù),然后對每部分進(jìn)行加總計算得 、 、 故為三段和值法。 1y?2y3 111[ ( ) ]1nbk y anb????? 2211()( 1 )nba y yb????3221nyyb yy?? ???2023/3/22 33 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 (例 46) 某汽車公司推出一款新型汽車后,銷售量迅速長,表48列出了這款汽車 9年來的銷售量,為了有效制定企業(yè)未來的發(fā)展戰(zhàn)略,試預(yù)測其銷售量達(dá)到飽和的年份。 2023/3/22 34 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 ① 按 為一組計算出年銷售量的分段和 : ② 分別求三個參數(shù): a=, b= , k= ③ 得出飽和指數(shù)的預(yù)測模型: 上式即是該汽車未來年銷售量的預(yù)測模型 , 為了求出這條飽和指數(shù)曲線 , 將 t=0、 2 … 8分別代入 , 求出如表 49所示的理論值 yt。 93n?1 178ty ?? 2 21 ?? 3 218 .3?? 74 72 6 ty ? ? ?2023/3/22 35 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 利用這些理論值,可以得出汽車銷售量飽和指數(shù)預(yù)測曲線,如圖 42所示。 2023/3/22 36 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 式中: k, a, b參數(shù); t時間變量; 且 k > 0, a > 0, b > 0。 1 btkyae ?? ?2023/3/22 37 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 ?三段和值法 首先對公式( 427)兩邊取倒數(shù)得: ln(k/y1)=lnabt 令: =ln(k/y1)、 A=lna、 B=b; 則可將公式 (427)化為 : y?2023/3/22 38 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 然后設(shè) 由微積分學(xué)的極值原理可知,為使 Q值達(dá)到最小,可分別對 A和 B求一階偏導(dǎo)數(shù),并令其等于零,即可求的: ?? ??? nt BtAyBAQ 1 2)](?[),(2023/3/22 39 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 47 中國每 1000人中擁有電話機(jī)部數(shù)的歷史數(shù)據(jù)如表 410所示。根據(jù)這個指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)建立邏輯曲線預(yù)測模型,來預(yù)測未來電話機(jī)的增長趨勢,即電話機(jī)普及程度的變化。 2023/3/22 40 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 ?根據(jù) 1000人中擁有電話機(jī)的數(shù)量,設(shè) K值為 ; ?運用線性變換法,將曲線變換為: ; ?運用最小二乘法求出 A、 B的值,并得出 a、 b的值,邏輯曲線的預(yù)測模型為: ?利用建立的預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。 由 1917年, t=1; 則 2023年, t=93; 2023年, t=94; 2023年, t=95; 把 t代入預(yù)測模型中得 2023年, y=; 2023年,y=; 2023年, y=。 2023/3/22 41 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 曲線的一般模型 式中: k, a, b參數(shù); t時間變量; 且 k > 0, a < 0, 0 < b < 1。 tbY ka?2023/3/22 42 信息分析方法與應(yīng)用 生長曲線法 ?三段和值法 首先對公式( 428)兩邊取自然對數(shù),并令lgy=Y, lgk=K, lga=A, b=B; 則可將公式 (428)化為 :Y=KABT。 ?線性變換法 首先確認(rèn) K值,然后進(jìn)行線性變換,將 公式(428)轉(zhuǎn)化為: Y=ln(lna)+ln(lnb) T。
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