966市場調(diào)查與預(yù)測8--時間序列預(yù)測(ppt57)-市場調(diào)研-展示頁
2024-08-29 10:58本頁面
【正文】 w) 幾何平均數(shù)法（ 1） ? 幾何平均數(shù)法是以一定觀察期內(nèi)預(yù)測目標(biāo)的時間序列的幾何平均數(shù)作為某個未來時期的預(yù)測值的預(yù)測方法。它根據(jù)觀察期各個時間序列數(shù)據(jù)的重要程度，分別對各個數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，以加權(quán)平均數(shù)作為下期的預(yù)測值。 ? 在簡單平均數(shù)法中，極差越小、方差越小，簡單平均數(shù)作為預(yù)測值的代表性越好。平均數(shù)預(yù)測法的運算過程簡單，常在市場的近期、短期預(yù)測中使用。 ? 時間序列的 變動形態(tài) 一般分為四種：長期趨勢變動，季節(jié)變動，循環(huán)變動，不規(guī)則變動。構(gòu)成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應(yīng)的變量水平。 ? 時間序列預(yù)測法的 基本特點 是： 假定事物的過去趨勢會延伸到未來； 預(yù)測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 撇開了市場發(fā)展之間的因果關(guān)系。第八章 時間序列預(yù)測 ? 什么是時間序列預(yù)測 ? 時間序列預(yù)測的常用方法 ? 時間序列預(yù)測法的優(yōu)缺點分析 時間序列預(yù)測的概述 ? 時間序列預(yù)測的概念 ? 時間序列預(yù)測的原理與依據(jù) 時間序列預(yù)測的概念 ? 時間序列預(yù)測法是一種定量分析方法，它是在時間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測模型，使時間趨勢向外延伸，從而預(yù)測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定變量預(yù)測值。 ? 時間序列預(yù)測法也叫歷史延伸法或外推法。 時間序列預(yù)測的原理與依據(jù) ? 時間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。實際數(shù)據(jù)的時間序列 能夠展示研究對象在一定時期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢與規(guī)律 ，因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及發(fā)展規(guī)律，從而對變量的未來變化進(jìn)行有效地預(yù)測。 平均數(shù)預(yù)測 ? 平均數(shù)預(yù)測是最簡單的定量預(yù)測方法。 ? 最常用的平均數(shù)預(yù)測法有： 簡單算術(shù)平均數(shù)法 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法 幾何平均數(shù)法 簡單算術(shù)平均數(shù)法（ 1） ? 簡單平均數(shù)法是用一定觀察期內(nèi)預(yù)測目標(biāo)的時間序列的各期數(shù)據(jù)的簡單平均數(shù)作為預(yù)測期的預(yù)測值的預(yù)測方法。 ? 簡單平均數(shù)法的預(yù)測模型是： nxnxxxxxxniin????????? 1321 ...? 簡單算術(shù)平均數(shù)法（ 2） ? 例 觀察期 1 2 3 4 5 6 預(yù)測值 觀察值 1050 1080 1030 1070 1050 1060 1057 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法（ 1） ? 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法是簡單算術(shù)平均數(shù)法的改進(jìn)。 ? 對于離預(yù)測期越近的數(shù)據(jù)，可以賦予越大的權(quán)重。 ? 幾何平均數(shù)法一般用于觀察期有顯著長期變動趨勢的預(yù)測。 ） 觀察期 0 1 2 3 4 5 6 7 預(yù)測值 觀察值 1150 1210 1290 1360 1380 1415 1470 1500 1558 環(huán)比速度 移動平均數(shù)預(yù)測 ? 移動平均法根據(jù)時間序列逐項移動，依次計算包含一定項數(shù)的平均數(shù)，形成平均數(shù)時間序列，并據(jù)此對預(yù)測對象進(jìn)行預(yù)測。 ? 移動平均法在短期預(yù)測中較準(zhǔn)確，長期預(yù)測中效果較差。 ? 一次移動平均法只能用來對下一期進(jìn)行預(yù)測，不能用于長期預(yù)測。跨期太小則又不能有效消除偶然因素的影響。 一次移動平均法（ 2） ? 一次移動平均數(shù)的計算公式如下： nxxxxMx ntttttt)1(21)1(1... ???????????? 一次移動平均法（ 3） ? 例 觀察年份 時 序 實際觀察值 Mt(1)(n=4) 1991 1 38 1992 2 45 1993 3 35 1994 4 49 1995 5 70 1996 6 43 1997 7 46 1998 8 55 1999 9 45 2020 10 65 2020 11 64 2020 12 43 二次移動平均法（ 1） ? 二次移動平均法是對一次移動平均數(shù)再次進(jìn)行移動平均，并在兩次移動平均的基礎(chǔ)上建立預(yù)測模型對預(yù)測對象進(jìn)行預(yù)測。 ? 二次移動平均只適用于短期預(yù)測。 0?T 二次移動平均法（ 2） ? 二次移動平均法的預(yù)測模型如下： )(122......)2()1()2()1()1()1()1(2)1(1)1()2()1(21)1(ttttttttTtntttttntttttMMnbMMaTbaxnMMMMMnxxxxM??????????????????????????其中? 二次移動平均法（ 3） ? 例 觀察年份 時 序 實際觀察值 Mt(1)(n=4) Mt(2)(n=4) 1991 1 38 1992 2 45 1993 3 35 1994 4 49 1995 5 70 1996 6 43 1997 7 46 1998 8 55 1999 9 45 2020 10 65 2020 11 64 2020 12 43 二次移動平均法（ 4）
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