時間序列ppt課件-資料下載頁
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【正文】 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料零售額，得無季節(jié)變動資料。見表中“ Y/S” 欄? 2. 利用原始資料建立的趨勢方程： 將t=1,2,…,24 代入方程得 “ 趨勢值 T”? 3. 將前兩項結(jié)果相除即得無季節(jié)無趨勢資料，見表中 “ CI” 欄? 4. 最后通過移動平均消除不規(guī)則變動，得循環(huán)波動值，即表中的最后一欄? 將循環(huán)波動值繪圖如下： 圖 循 環(huán) 波 動值圖 示 復(fù)合型序列的分解預(yù)測? 確定并分離季節(jié)成分? 建立預(yù)測模型并進行預(yù)測? 計算最后的預(yù)測值預(yù)測步驟? 確定并分離季節(jié)成分– 計算季節(jié)指數(shù)，以確定時間序列中的季節(jié)成分– 將季節(jié)成分從時間序列中分離出去，即用每一個觀測值除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，以消除季節(jié)性? 建立預(yù)測模型并進行預(yù)測– 對消除季節(jié)成分的序列建立適當?shù)念A(yù)測模型，并根據(jù)這一模型進行預(yù)測? 計算出最后的預(yù)測值– 用預(yù)測值乘以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，得到最終的預(yù)測值 季節(jié)指數(shù)(例 題 分析 )【 例 】 下表是一家啤酒生產(chǎn)企業(yè) 2022— 2022年各季度的啤酒銷售量數(shù)據(jù)。試計算各季的季節(jié)指數(shù) BEER朝日朝日BEER朝日朝日BEER朝日朝日圖形描述計算季節(jié)指數(shù) (seasonal index)? 刻畫序列在一個年度內(nèi)各月或季的典型季節(jié)特征? 以其平均數(shù)等于 100%為條件而構(gòu)成? 反映某一月份或季度的數(shù)值占全年平均數(shù)值的大小? 如果現(xiàn)象的發(fā)展沒有季節(jié)變動，則各期的季節(jié)指數(shù)應(yīng)等于 100%? 季節(jié)變動的程度是根據(jù)各季節(jié)指數(shù)與其平均數(shù)(100%)的偏差程度來測定– 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%季節(jié)指數(shù) (計算步驟 )? 計算移動平均值 (季度數(shù)據(jù)采用 4項移動平均，月份數(shù)據(jù)采用 12項移動平均 )，并將其結(jié)果進行 “ 中心化” 處理– 將移動平均的結(jié)果再進行一次 2項的移動平均，即得出 “ 中心化移動平均值 ” (CMA)? 計算移動平均的比值，也稱為季節(jié)比率– 將序列的各觀察值除以相應(yīng)的中心化移動平均值，然后再計算出各比值的季度 (或月份 )平均值，即季節(jié)指數(shù)? 季節(jié)指數(shù)調(diào)整– 各季節(jié)指數(shù)的平均數(shù)應(yīng)等于 1或 100%，若根據(jù)第 2步計算的季節(jié)比率的平均值不等于 1時，則需要進行調(diào)整? 具體方法是：將第 2步計算的每個季節(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 )季節(jié)指數(shù)(例 題 分析 )季節(jié)指數(shù)分離季節(jié)因素? 將原時間序列除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)? 季節(jié)因素分離后的序列反映了在沒有季節(jié)因素影響的情況下時間序列的變化形態(tài) 季節(jié)性及其分離圖線性趨勢模型及預(yù)測? 根據(jù)分離季節(jié)性因素的序列確定線性趨勢方程 ? 根據(jù)趨勢方程進行預(yù)測– 該預(yù)測值不含季節(jié)性因素，即在沒有季節(jié)因素影響情況下的預(yù)測值? 計算最終的預(yù)測值– 將回歸預(yù)測值乘以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)線性趨勢預(yù)測和最終預(yù)測值2022年預(yù)測值實際值和最終預(yù)測值圖預(yù)測誤差的測度指標? 衡量預(yù)測誤差大小的常用指標主要有：– 平均絕對誤差 (Mean Absolute Error)– 均方誤差 (Mean Squared Error)– 均方根誤差 (Root Mean Squared Error)– 平均絕對百分誤差（ Mean Absolute Percentage Error），用來衡量相對誤差的大小。消除了時間序列水平和計量單位的影響。
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