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經(jīng)濟預測與決策方法分析論-文庫吧資料

2025-01-12 21:15本頁面
  

【正文】 = 把各年的預測值繪成曲線與原時間序列的散點圖比較(見下圖),可以看出,二次指數(shù)平滑法由于考慮了時間序列在不同時期直線參數(shù)的變化,其預測值與原時間序列的擬合程度非常好。 第二步,根據(jù)( 1)式和第一步計算的 St(1),計算各期的二次指數(shù)平滑值,見表1中第⑤欄。具體步驟如下: 第一步,計算一次指數(shù)平滑值。變參數(shù)線性趨勢預測模型的表達式為: Yt+T=at+btT ( 2) ( 2) 式的預測模型與一般的線性趨勢模型的區(qū)別在于,式中 at、 bt是參數(shù)變量,隨著時間自變量 t 的變化而變化,即直線在各時期的截距和斜率是可能不同的; T 是從 t 期開始的預測期數(shù)。 應用 通過查找相關資料,統(tǒng)計出我國 20222022 年城鎮(zhèn)居民可支配收入如下表所示 : (單位:元) 年份 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 城鎮(zhèn)居民可支配收入 6860 7703 8472 9422 10493 11760 13786 15781 17175 19109 我國 20222022年 城鎮(zhèn)居民可支配收入(單位 /元) 年份 t yt 一次平滑值St(1) 二次平滑值St(2) 預測值 Yt+1 2022 1 6860 6860 6860 2022 2 7703 2022 3 8472 6979 2022 4 9422 2022 5 10483 2022 6 11760 8982 2022 7 13786 2022 8 15781 8373 2022 9 17175 12324 16273 2022 10 19109 13681 2022 11 : (1)二次指數(shù)平滑法也稱布朗指數(shù)平滑法。二次移動平均預測法解決了預測值滯后于實際觀察值的矛盾,適用于有明顯趨勢變動的市場現(xiàn)象時間序列的預測, 同時它還保留了一次移動平均法的優(yōu)點。特別是在 時間 序列數(shù)據(jù) 呈現(xiàn)線性趨勢時,移動平均值總是落后于觀察值數(shù)據(jù)的變化。 二次移動平均法 二次移動平均法,是對一次 移動 平均數(shù)再進行第二次移動平均,再以一次移動平均值和二次移動平均值為基礎建立預測模型,計算預測值的方法。 二次指數(shù)平滑法 特點: 實質(zhì)上是將歷史數(shù)據(jù)進行加權(quán)平均作為 未來時刻的預測結(jié)果。它不能單獨地進行 預測 ,必須與 一次指數(shù)平
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