時間序列趨勢預(yù)測法(參考版)
2025-03-12 10:38本頁面
【正文】 2023年 3月 28日星期二 11時 41分 30秒 23:41:3028 March 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 41分 30秒 23:41: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。勝人者有力，自勝者強。 :41:3023:41Mar2328Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 , March 28, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 3月 28日星期二 11時 41分 30秒 23:41:3028 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 。 :41:3023:41:30March 28, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 :41:3023:41Mar2328Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 , March 28, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 2023年 3月 28日星期二 11時 41分 30秒 23:41:3028 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 。 :41:3023:41:30March 28, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 :41:3023:41Mar2328Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 , March 28, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 試預(yù)測 2023年各季度的銷售量 。 同期平均法的基本步驟如下： ； ； ， 進行預(yù)測 。 水平型季節(jié)變動： 季節(jié)指數(shù) =各年同季 （ 月 ） 平均數(shù) /總平均數(shù) 長期趨勢季節(jié)變動 : 季節(jié)指數(shù) =各年同季 （ 月 ） 平均數(shù) /趨勢值 季節(jié)指數(shù) 方法 同期平均法 （ 水平型季節(jié)變動 ） 平均數(shù)趨勢整理法 （ 長期趨勢季節(jié)變動 ） 環(huán)比法 （ 長期趨勢季節(jié)變動 ） 同期平均法 同期平均法是預(yù)測水平型季節(jié)變動的方法 。 季節(jié)指數(shù)是用百分?jǐn)?shù)或系數(shù)形式表示的季節(jié)變動指標(biāo) 。 長期趨勢季節(jié)變動是指時間序列中各項數(shù)值一方面隨時間變化呈現(xiàn)季節(jié)性周期變化 ， 另一方面隨著時間變化而呈現(xiàn)上升或下降的變化趨勢 。 季節(jié)變動 分類 季節(jié)變動根據(jù)其變動特征可分為兩類 ， 水平型季節(jié)變動和長期趨勢季節(jié)變動 。 第六節(jié) 季節(jié)指數(shù)法 ?季節(jié)變動是指由于自然條件和社會條件的影響 ， 經(jīng)濟現(xiàn)象在一年內(nèi)隨著季節(jié)的轉(zhuǎn)變而發(fā)生的周期性變動 。 預(yù)測該地居民2023年的儲蓄存款余額 。 ? 模型 ti abY ?? ：待定參數(shù)、：時間變量：預(yù)測值batY?環(huán)比發(fā)展數(shù)度為常數(shù) 。 三 、 指數(shù)趨勢外推法 ?對數(shù)趨勢法用于時間序列數(shù)據(jù)按指數(shù)曲線規(guī)律增減變化的場合 。 從計算結(jié)果看 ， 二階差分序列要比一階差分序列平穩(wěn) 。 設(shè)由遠及近的三點坐標(biāo)分別為： 則五項加權(quán)平均時 ： ),(),(),( 332211 TtMStMRtM ， 5432154325432154325432154321234211254321???????????????????????????????????nnnnndddddYYYYYTYYYYYSYYYYYR.34543215)1(4)2(3)3(2)4(67354321)2(5)1(43)1(2)2(311543215544332211321?????????????????????????????????????????????nnnnnntndddddtt三點坐標(biāo)分別為： ),3 43(),6 73(),311( 321 TnMSnMRM ?? ，同理，三項加權(quán)平均時 ： 6326326321211321nnndddYYYTYYYSYYYR?????????????32363)1(226536)1(32137633221321????????????????????nnnntndddtt三點坐標(biāo)分別為： ),3 23(),6 53(),37( 321 TnMSnMRM ?? ，將三點坐標(biāo)值代入二次曲線預(yù)測模型，得： ,求解參數(shù) 2)5()2(237359121311????????????NSTRccnnRTbcbRa五項加權(quán)平均 2)3()2(2353394937???????????NSTRccnnRTbcRa三項加權(quán)平均 例 ： 某地 19922023年水產(chǎn)品的收購量如表 所示 ， 試用三點法預(yù)測 2023年該地水產(chǎn)品的收購量 。 ? 當(dāng)時間序列的項數(shù)為奇數(shù)時 ， 并且 9?N15時 ， 在時間序列的首尾兩端及正中各取三項 ， 權(quán)數(shù)根據(jù)時期的遠近 ， 分別取 3， 分別求出三個加權(quán)平均數(shù) 。求偏導(dǎo)數(shù)，并令其為零、最小，可分別對為使???2iiitYtb? ?? ? ???? 22422)( ttnYtYtnciiiii 三點法 在時間序列資料中選取三個代表點；根據(jù)三個點的坐標(biāo)值建立由三個二次曲線方程組成的聯(lián)立方程組；求解方程組得到三個參數(shù)值 。 ?二次曲線趨勢外推預(yù)測法適用于時間序列數(shù)據(jù)呈拋物線形狀上升或下降 ， 且曲線僅有一個極點的情況下使用 。 由于時間序列觀察值的散點圖呈拋物線形狀 ， 故也被稱之為二次拋物線預(yù)測模型 。 ?常見的曲線趨勢外推法有 二次曲線法 、 三次曲線法 。 年份 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 銷售量 265 297 333 370 405 443 474 508 541 表 某地化肥銷售量 單位：噸 二 、 曲線趨勢外推法 ?在很多情況下 ， 市場的供求關(guān)系由于受眾多因素的影響 ， 其變動趨勢并非總是一條簡單的直線方程 ， 往往會呈現(xiàn)不同形態(tài)的曲線變動趨勢 。 即取 t的值為 … ， 5， 3， 1， 1， 3， 5， … 。 ? 當(dāng)時間序列的項
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