時間序列預(yù)測法(ppt頁)-展示頁
2025-03-16 10:45本頁面
【正文】 iinyyn?? ??????? ?niiniiin wwy111?簡單算術(shù)平均法： 加權(quán)算術(shù)平均法： 1111 1 2 1112...?...?...t t t ktt t t k ntky y yyky y yy? ? ?? ? ?? ? ??? ? ??? ? ??? ? ??? ? ?簡 單 移 動 平 均 法加 權(quán) 移 動 平 均 法? 移動平均法 使用時間序列中最近幾期時期數(shù)據(jù)的平均數(shù)作為下一個時期的預(yù)測值 移動平均法舉例 t 飛機(jī)載運率 M [ 1] k= 3 預(yù)測值 誤差 e M[1]3,2,1加權(quán) 預(yù)測值 誤差 e1 2 3 4 5 ()6 ()7 8 9 ()10 ()11 均方根誤差 均方根誤差 一次移動平均 移動平均法的使用 ?在預(yù)測中適用于：水平型時間序列 ?能較好地修勻歷史數(shù)據(jù) ,消除隨機(jī)波動的影響 ,揭示變動趨勢 ?常用來進(jìn)行預(yù)測 ， 或在統(tǒng)計分析中用于修勻歷史數(shù)據(jù) ， 揭示變動趨勢 。 目的都是要 “ 消除 ” 有時間序列的不規(guī)則成分引起的隨機(jī)波動 。 時間序列預(yù)測舉例 時間序列預(yù)測思路 ? 時間序列 Y包含以上四種基本模式： T, S, C, I. – 乘法型 Y=T*S*C*I – 加法型 Y=T+S+C+I – 混合型 Y=T*S*C+I ? 預(yù)測思路：先求出各個因子，再把各種因子按照上述方式進(jìn)行組合，得到預(yù)測結(jié)果。 實際時間序列模式分析 ? 案例分析 ? 一個實際時間序列往往是以上幾個模式的綜合 ， – 一般來說 ， 事物變動都有長期趨勢； – 以季 \月 \周為時期的時間序列往往包含季節(jié)變動； – 循環(huán)變動周期和幅度都不定 ,難以辨別； – 不規(guī)則變動不易測定 ， 把它作為殘差處理 。 ?循環(huán)變動是漲落起伏相間的變動，不同于朝單一方向發(fā)展的長期趨勢。周期通常在一年以上。 – 分為：水平型模式；趨勢型模式 ? 季節(jié)變動模式 – 是指由于自然條件、社會條件的影響，預(yù)測變量在一年內(nèi)隨季節(jié)的轉(zhuǎn)變而引起的周期性波動 時間序列基本模式（續(xù)） ?周期變動模式（循環(huán)變動模式） – 經(jīng)濟(jì)周期的變動以及由其所影響的預(yù)測變量的變動。 關(guān)鍵的問題是誰做得準(zhǔn) ， 如何評價預(yù)測結(jié)果很重要 。是連續(xù)性原理的直接運用。第四章 時間序列預(yù)測法 歷史往往重復(fù)過去的故事 主要內(nèi)容 ?第一節(jié) 時間序列預(yù)測綜述 ?第二節(jié) 平滑預(yù)測方法 ?第三節(jié) 趨勢方程擬合法 ?第四節(jié) 季節(jié)變動預(yù)測法 第一節(jié) 時間序列預(yù)測綜述 ? 時間序列 – 是指同一變量按照發(fā)生時間的先后順序排列起來的一組觀察值 ? 時間序列預(yù)測法 – 利用變量本身的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的方法。通過確定變量的歷史模式，并認(rèn)為在將來這一模式同樣有效來推斷將來。 ? 幾個實踐案例 理解 ?預(yù)測很容易 ， 誰都可以做 。 ?明確數(shù)據(jù)模式的用處 ， 不同模式使用不同的方法 ?通過誤差大小判斷預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性 時間序列預(yù)測的步驟 ?搜集數(shù)據(jù) –時間序列數(shù)據(jù) ?分析數(shù)據(jù)模式 –散點圖，定性分析，數(shù)據(jù)特征分析 ?按照模式進(jìn)行預(yù)測 –建立適當(dāng)?shù)念A(yù)測模型 時間序列基本模式 ? 長期趨勢變動 – 是指由于某種根本性原因的影響，預(yù)測變量在相當(dāng)長的一段時期內(nèi)，持續(xù)上升或持續(xù)下降的變動形態(tài)。（危機(jī)、蕭條、復(fù)蘇、高漲） – 特點： ?每次變動周期的長短不同，上下波動幅度也不一致。不同于季節(jié)變動。 ?不規(guī)則模式
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1