時(shí)間序列的分解和預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)
2025-05-10 00:38本頁(yè)面
【正文】 。 ?第三，根據(jù)數(shù)據(jù)特征來(lái)擬合模型。如果時(shí)間序列的 一次增長(zhǎng)量 大致接近一個(gè)常數(shù)，可擬合 直線趨勢(shì) 方程，若 二次增長(zhǎng)量 大致接近一個(gè)常數(shù)，可擬合 二次曲線 方程，若序列的環(huán)比增速度 大致接近一個(gè)常數(shù)，可考慮配合 指數(shù) 曲線。 ?第四， 分段 擬合。當(dāng)現(xiàn)象的實(shí)際變化較為復(fù)雜時(shí)，各階段可能表現(xiàn)出不同的變化規(guī)律，這時(shí)可根據(jù)實(shí)際情況分段擬合不同的趨勢(shì)線來(lái)考察。 ?最后，通過(guò) 均方誤差 來(lái)確定適合的趨勢(shì)線。有時(shí)，當(dāng)序列可有多種趨勢(shì)進(jìn)行擬合時(shí)，可通過(guò) 均方誤差最小 來(lái)選擇最終的趨勢(shì)線進(jìn)行預(yù)測(cè) 第 8章 時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè) 復(fù)合型序列的分解預(yù)測(cè) 確定并分離季節(jié)成分 建立預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行預(yù)測(cè) 計(jì)算最后的預(yù)測(cè)值 預(yù)測(cè)步驟 1. 確定 并 分離 季節(jié)成分 ? 計(jì)算季節(jié)指數(shù) ， 以確定時(shí)間序列中的季節(jié)成分 ? 將季節(jié)成分從時(shí)間序列中分離出去 ， 即用每一個(gè)觀測(cè)值除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù) ， 以消除季節(jié)性 2. 建立 預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行 預(yù)測(cè) ? 對(duì)消除季節(jié)成分的序列建立適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)模型 ， 并根據(jù)這一模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 3. 計(jì)算除 最后的 預(yù)測(cè)值 ? 用預(yù)測(cè)值乘以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù) ， 得到最終的預(yù)測(cè)值 復(fù)合型序列的分解預(yù)測(cè) 確定并分離季節(jié)成分 季節(jié)指數(shù) (例題分析 ) 【 例 】 下表為某家啤酒生產(chǎn)企業(yè) 2021～ 2021年各季度的啤酒銷(xiāo)售量數(shù)據(jù) 。 試?yán)L制年度折疊時(shí)間序列圖 ， 并判斷啤酒銷(xiāo)售量是否受季節(jié)性因素的影響 。 某啤酒生產(chǎn)企業(yè)各季的銷(xiāo)售量數(shù)據(jù)（單位：萬(wàn)噸） 計(jì)算季節(jié)指數(shù) (seasonal index) 1. 刻畫(huà)序列在 一個(gè)年度內(nèi)各月或季 的典型季節(jié)特征； 2. 以其平均數(shù)等于 100%為條件而構(gòu)成； 3. 反映某一月份或季度的數(shù)值占全年平均數(shù)值的大小； 4. 如果現(xiàn)象的發(fā)展沒(méi)有季節(jié)變動(dòng) ， 則各期的季節(jié)指數(shù)應(yīng)等于 100%； 5. 季節(jié)變動(dòng)的程度是根據(jù)各季節(jié)指數(shù)與其平均數(shù) (100%)的偏差程度來(lái)測(cè)定； ? 如果某一月份或季度有明顯的季節(jié)變化 ， 則各期的季節(jié)指數(shù)應(yīng)大于或小于 100%。 移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法 首先 ：計(jì)算 移動(dòng)平均值 ，如果是季度數(shù)據(jù)采用 4項(xiàng)移動(dòng)平均，月份數(shù)據(jù)則采用 12項(xiàng)移動(dòng)平均；將其結(jié)果進(jìn)行“ 中心化” 處理，也就是將移動(dòng)平均的結(jié)果 再進(jìn)行一次二項(xiàng) 的移動(dòng)平均，即得出“ 中心化移動(dòng)平均值 ”（ CMA），這樣可以消除各年同一季度（月份）數(shù)據(jù)上的不規(guī)則變動(dòng)。 其次 ：計(jì)算 季節(jié)比率 ，即移動(dòng)平均的比值。將序列的 各觀察值除以相應(yīng)的中心化移動(dòng)平均值 ，然后再計(jì)算出各比值的季度（或月份）平均值，這些平均值就是各月或季的季節(jié)比率。 最后 ： 調(diào)整 季節(jié)指數(shù)。由于各季節(jié)指數(shù)的平均數(shù)應(yīng)等于 1或100%，若根據(jù)上一步計(jì)算的季節(jié)比率的平均值不等于 1時(shí)，則需要進(jìn)行調(diào)整。具體方法是：將上一步計(jì)算的每個(gè)季節(jié)比率的平均值 除以 它們的總平均值。 季節(jié)指數(shù) (例題分析 ) ?【 例 】 根據(jù)表 817我國(guó)農(nóng)村居民平均每人現(xiàn)金收入 20212021年各季度的數(shù)據(jù)，計(jì)算各季的季節(jié)指數(shù)。 從圖中可以看出，農(nóng)村居民現(xiàn)金收入的 旺季 是 4季度， 淡季 是 1季度。 季節(jié)指數(shù) (例題分析 ) 復(fù)合型序列的分解預(yù)測(cè) 建立預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行預(yù)測(cè) 線性趨勢(shì)模型及預(yù)測(cè) 1. 根據(jù)分離季節(jié)性因素的序列確定 線性 趨勢(shì)方程； 2. 根據(jù)趨勢(shì)方程進(jìn)行預(yù)測(cè)； ? 該預(yù)測(cè)值不含季節(jié)性因素 ， 即在沒(méi)有季節(jié)因素影響情況下的預(yù)測(cè)值 3. 計(jì)算 最終 的預(yù)測(cè)值 。 ? 將回歸預(yù)測(cè)值乘以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù) 季節(jié)指數(shù) (例題分析 ) 【 例 】 根據(jù)我國(guó)農(nóng)村居民平均每人現(xiàn)金收入20212021年各季度的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè) 2021年 — 2021年各季度的現(xiàn)金收入，并預(yù)測(cè) 2021年各季度的現(xiàn)金收入。 解 ：方法是利用 Excel擬合線性趨勢(shì)方程，計(jì)算出各期的預(yù)測(cè)值。由分離季節(jié)性因素的序列確定的線性趨勢(shì)方程為： tY t ??線性趨勢(shì)預(yù)測(cè)和最終預(yù)測(cè)值 (例題分析 ) 2021年預(yù)測(cè)值 (例題分析 ) 實(shí)際值和最終預(yù)測(cè)值對(duì)比圖 本章小節(jié) ?時(shí)間序列的組成要素 ?時(shí)間序列的描述性分析 ?時(shí)間序列的預(yù)測(cè)程序 ?移動(dòng)平均和指數(shù)平滑預(yù)測(cè) ?線性趨勢(shì)和非線性趨勢(shì)預(yù)測(cè) ?多成分序列的分解預(yù)測(cè) ?使用 Excel進(jìn)行預(yù)測(cè) LOGO
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