【正文】 商業(yè)銀行 住房個貸余額已達到了 7630億元，占全部貸 款余額的 %，是 97年底的 40倍；住房公積 金個貸余額達到 987億元。 2021年，城鎮(zhèn)居 民個人購買商品住宅的比例，比 1997年提高 了 ；個人購買新建商品住宅的交 易額達到 3675億元，是 1997年的 。同時 ，據(jù)對 35 個大中城市的調(diào)查，居民購買存量 住房的交易額也已達到 786億元。 ③消費者的需求將向高、新、好、美、廉的 方向發(fā)展 高：消費高檔化趨向（音響設(shè)備、電腦等） 新：具新特色商品需求增加（個性化 ,時尚） 好：質(zhì)量好的商品需求增加，前面消費者行 為變化趨勢分析提到過這一點。 美：注重商品的式樣美觀性 廉：物美價廉，對價格方面提出的要求。 ④將來一段時間內(nèi)，消費者在文化教育、娛 樂等方面的需求將迅速增長。參考第①條關(guān) 于恩格爾定律的分析 ⑤ 服務(wù)消費需求呈現(xiàn)增長趨勢 居民服務(wù)消費的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢受到居民收 入不斷上升因素的影響，近年來我國居民服 務(wù)消費呈現(xiàn)快速增長的勢頭。城市居民服務(wù) 消費在個人消費支出中的比重已經(jīng)超過 37％ 。幾乎所有與居民服務(wù)有關(guān)的行業(yè)，都存在 著巨大的發(fā)展空間。 根據(jù)國家公布的經(jīng)濟普查公布的結(jié)果， 2021年，我國第三產(chǎn)業(yè)占 GDP的比重已經(jīng)達 到 ％，但是與其他國家相比（如，美國、 日本、法國、英國、德國、韓國等國服務(wù)業(yè) 在國內(nèi)生產(chǎn)總值中的比重分別為 ％、 ％、 ％、 ％、 ％、 ％），我 國服務(wù)業(yè)還存在著巨大的發(fā)展空間。事實上 ，與居民生活相關(guān)的服務(wù)消費的潛在市場十 分巨大。其發(fā)展不僅關(guān)系到居民生活質(zhì)量的 提高，而且對國民就業(yè)的貢獻極大。 在未來相當長的時間內(nèi)，只要穩(wěn)步提高 廣大城鄉(xiāng)居民的收入水平，將會保持居民服 務(wù)消費需求持續(xù)快速增長。預計在未來十到 二十年將會形成巨大的私人服務(wù)市場以滿足 不斷增長的服務(wù)消費需求。 第三節(jié) 趨勢分析方法 一、指數(shù)平滑法 * 指數(shù)平滑法是在移動平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種方法，實質(zhì)上是一種特殊的加權(quán)移動平均法。它一般適用于時間序列長期趨勢變動和水平變動事物的預測。指數(shù)平滑法是依據(jù)時間序列的有關(guān)數(shù)據(jù)和計算出來指數(shù)平滑值，確定市場預測結(jié)果的方法 ，它借助平滑系數(shù)消除隨機因素的影響，揭示趨勢變動規(guī)律。 指數(shù)平滑法包括一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù) 平滑法和多次（三次以上）指數(shù)平滑法，一 次指數(shù)平滑法適用于水平型變動的時間序列 預測，二次指數(shù)平滑法適用于線性趨勢型變 動的時間序列的預測，多次指數(shù)平滑法適用 于非線性趨勢變動的時間序列預測。本節(jié)主 要闡述一次和二次指數(shù)平滑法。 指數(shù)平滑法的應(yīng)用前提 ? ⑴所預測日期之前時間段的各項數(shù)據(jù)不能含有缺失值 ? ⑵所預測的時間序列頻率較高，即最好為日數(shù)據(jù)外推預測或月度數(shù)據(jù)外推預測，一般年度數(shù)據(jù)的外推預測效果不佳 （ Simple法） ①概念 下一期的指數(shù)平滑值由本期的實際值和預測值（指數(shù)平滑值），通過平滑系數(shù)加權(quán)得出。 適用于所預測的時間序列數(shù)據(jù)無趨勢及季節(jié)變化的情況。 ②計算公式 * 10))1(111???????????????????????：平滑系數(shù)：本期指數(shù)平滑預測值：本期實際值值：下一期指數(shù)平滑預測（或ttttttttttyyyyyyyyyy由上式可以看出，只需通過第 t期的實際值和 指數(shù)平滑值，就可預測第 t+1期的平滑值 。語 言表述為：下期預測值 =本期預測值＋平滑系 數(shù) *（本期實際值－本期預測值）。 將 進 行遞推迭代，就可以得到預測公式： ，這說明第 t+1期的平 滑預測值即為前 t期實際數(shù)據(jù)的加權(quán)平均，其 權(quán)數(shù)是一指數(shù)衰減序列，對近期歷史數(shù)據(jù)給 予較大權(quán)數(shù)，對遠期歷史數(shù)據(jù)給予較小權(quán)數(shù) 。當未來變化受近期狀況影響比較大的時候 ，這樣賦予權(quán)重是合理的。 ittiit yy ????? ? ??101 )1( ???ty?ty? 當 ?＝ 0 時， ，即下期預測值等于本期 預測值，也就是在進行預測時，不考慮當前實際值 所反映新的影響因素的變化，認為市場是穩(wěn)定的。 ? 當 ?＝ 1時， ，即下期預測值等于本期 實際發(fā)生值，也就是在進行預測時，不考慮以往影 響市場變化各種因素對預測對象的作用，認為市場 多變，只需考慮當前的新情況。 一般情況下，進行市場預測，既要考慮當前的市 場新情況，又要考慮以往影響市場變化的各種因素 （如以往的銷售資料），所以， ?取值在 0和 1之間 ??? ? tt yy 1tt yy ???1③ 應(yīng)用 是直接影響預測效果的關(guān)鍵 選取原則： 序列呈現(xiàn)較平穩(wěn)趨勢時，宜選取較小的 ?值 ， ~；序列有波動，但長期趨勢 變化不大時，可選取較大的 ?值， ~； 若序列波動很大，長期趨勢變化很大，宜取 較大的 ?值， ～ ；序列有明顯的上升 或下降趨勢， ?應(yīng)取大的值，一般 ~。 遇到不容易判斷的情況，采取試算法，選取 不同的 ?值模擬計算，采用預測誤差最小的 ?值，趨勢越明顯， ?值越大，越突出當期值 對下一期值的影響。 的選擇 ?1y有預測樣本期以前的數(shù)據(jù) ： 選取這些數(shù)據(jù)的均值 或其中部分數(shù)據(jù)的均 值作為初始預測值 沒有預測樣本期以前的數(shù)據(jù)： t50，取第一期的實際值作為初始預測值 t50，以最初幾期 的實際觀測值的均值 作為初始預測值 * 選取一次平滑系數(shù) ?的取值 ?確定初始預測值 ?計算各期平滑值 ?進行預測 ④實例演示與講解 ：樣本末期）：預測期數(shù)（Tkkyy TkT1?? ?? ?某企業(yè)近 10個季度銷售洗發(fā)露資料如下表所示，請 用一次指數(shù)平滑法預測下季度洗發(fā)露銷售量。 ? 具體步驟如下： ①確定平滑系數(shù)，本例取 和 ②確定初始平滑值 。由于本例 n=10，故 ③依此計算一次指數(shù)平滑值； 時： …… 時： …… 比較不同指數(shù)平滑系數(shù)時平均絕對誤差的大小，選 擇平滑系數(shù)值為 。 計算下一季度預測值： （ Holt法 ） ①概念 在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)進一步 進行平滑生成預測值， 適用于所預測時間 序列數(shù)據(jù)存在線性趨勢但無季節(jié)變化的情況 。 ②計算公式 * 數(shù)平滑公式其它參數(shù)含義同一次指：平滑系數(shù)、期的二次指數(shù)平滑序列期與第：第、：第一次指數(shù)平滑序列或????????1)1()1()1()2(1)2()1()2(1)1()2()2(1)1()2(1)1(?????????????????ttSSSSSSSSSyyySttttttttttttt具體預測公式如下： 注 ： 以下公式也適用于樣本期末期之前的各期擬合，即 tT的情況。以及教材 P70。 ③應(yīng)用 ：序列樣本的末期：預測的期數(shù)（：截矩和斜率期的平滑預測值：第TkkbaTySSbSSakbayTTkTTTTTTTTTkT)1,1)(12)2()1()2()1(???????????????：序列樣本的末期：預測的期數(shù)（：截矩和斜率期的平滑預測值：第TkkbaTybaabbayakbayTTkTTTTTTTTTTTkT)1,1)1()())(1(1111????????????????????????次指數(shù)平滑法相同，此處不再贅述。 * 確定一次指數(shù)平滑系數(shù)和初始值 ?計算一次 指數(shù)平滑序列 ?確定二次指數(shù)平滑系數(shù)和初 始值（平滑系數(shù)可以與第一次相同，也可以 不同） ?計算二次指數(shù)平滑序列 二次指數(shù)平滑法與一次指數(shù)平滑法關(guān)系密切。一方面，二次指數(shù)平滑值必須在一次平滑值基礎(chǔ)上計算。 另一方面，二次指數(shù)平滑法解決了一次指數(shù) 平滑法不能解決的兩個問題。一是解決了一 次指數(shù)平滑不能用于有明顯趨勢變動的市場 現(xiàn)象的預測；二是解決了一次指數(shù)平滑只能 向未來預測一期的局限性。 ④實例講解與演示 對中國人民銀行公布的 2021年 1月 2021年 6 月的月末匯率數(shù)據(jù) YPS（人民幣兌 1特別提 款權(quán)）以二次指數(shù)平滑法進行擬合、分析 及預測 。 匯率走勢圖： YPS: YUAN PER SDR（ 1特別提款 權(quán)折合人民幣的數(shù)值） 由上圖可以看出，匯率在樣本期內(nèi)存在一定的趨勢 性，季節(jié)性并不明顯，可以適用二次指數(shù)平滑法。 1 1 . 21 1 . 41 1 . 61 1 . 81 2 . 01 2 . 21 2 . 40 3 : 0 1 0 3 : 0 4 0 3 : 0 7 0 3 : 1 0 0 4 : 0 1 0 4 : 0 4Y P S Eviews軟件輸出對匯率的指數(shù)平滑預測的結(jié)果： 該結(jié)果輸出了平滑后序列名、平滑系數(shù)、 殘差平方 和、均方根誤差、樣本末期截距和斜率。可以看出 ，殘差平方和與均方根誤差都很小，指數(shù)平滑法對 樣本期內(nèi)的數(shù)據(jù)擬合的是非常準確的。 Sa m p l e : 2 0 0 3 : 0 1 2 0 0 4 : 0 6 I n cl u d e d o b s e r v a t i o n s : 1 8 Me t h o d : H o l t W i n t e rs N o Se a s o n a l O ri g i n a l Se r i e s : YPS F o re ca s t Se ri e s : Y PSSM Pa ra m e t e rs : Al p h a 0 . 0 0 0 0 Be t a 0 . 0 0 0 0 Su m o f Sq u a re d R e s i d u a l s 0 . 5 0 5 1 4 0 R o o t Me a n Sq u a re d Erro r 0 . 1 6 7 5 2 1 En d o f Pe r i o d L e v e l s : Me a n 1 2 . 2 8 5 4 2 T re n d 0 . 0 5 4 3 7 8 現(xiàn)對 2021年 7月至 12月共 6個月的匯率值進行預測 ，并將指數(shù) 平滑法得出的趨勢預測值與實際值分別列出進行比較，可以 看出二者差異是非常小的，因而以指數(shù)平滑法進行預測的誤 差較小，預測值具有較高的參考價值。 實際值 YPS 指數(shù)平滑預測值 YPSF 2 0 0 3 : 0 1 1 1 . 3 6 1 0 0 2 0 0 3 : 0 2 1 1 . 3 4 7 1 0 2 0 0 3 : 0 3 1 1 . 3 7 1 0 0 2 0 0 3 : 0 4 1 1 . 5 2 3 8 0 2 0 0 3 : 0 5 1 1 . 7 5 2 9 0 2 0 0 3