第三講平滑技術(shù)和季節(jié)調(diào)整-在線瀏覽
2024-09-21 06:46本頁面
【正文】 然后，我們用原序列除以LC的估計值就得到季節(jié)和不規(guī)則變動的結(jié)合項SI的一個估計： （）下一步盡可能從中徹底消除I，得到季節(jié)因子S。這里我們需要將季節(jié)因子標準化，方法為： （）稱為標準化的季節(jié)因子，對于季度數(shù)據(jù)j = 1，2，3，4，k = 4；對于月度數(shù)據(jù)j = 1，2，…，12，k = 12，調(diào)整后季節(jié)因子的乘積等于１。季節(jié)調(diào)整后的序列即為： （）對于加法模型，只要做一些對應(yīng)的變化即可。 X11方法，更高版本中還提供了Census X12方法，這里就不作詳細介紹，有興趣的讀者可參看Eviews操作說明。然而我們通常認為的近期值比早期的值更重要才合乎情理，即近期值應(yīng)有更大的權(quán)重。將換為方程左右乘以得到 （）兩式相減，得到計算的迭代公式。可以看到，越接近1，現(xiàn)值越重要，即對應(yīng)的權(quán)重越大。上面就是我們通常所說的一次指數(shù)平滑，是實際值序列的加權(quán)平均，適用于比較平穩(wěn)的序列，即序列值在一個常數(shù)均值上下隨機波動、無趨勢及季節(jié)要素的情況。同時，與實際序列的變化相比有滯后現(xiàn)象。（2）二次指數(shù)平滑（Double Exponential Smoothing）如果我們希望被平滑的光滑程度較高，但又不對歷史數(shù)據(jù)加權(quán)過重，即使較小可能也達不到要求。計算公式為： （）其中，是一次指數(shù)平滑序列，是二次指數(shù)平滑序列，是平滑系數(shù)，01。二次指數(shù)平滑的預(yù)測公式為： 對于所有k1 （）其中，T是時間序列的最末期。（3）HoltWinters非季節(jié)性模型（HoltWintersNo Seasonal）該模型與二次指數(shù)平滑方法類似，不過有兩個平滑系數(shù)和。HoltWinters非季節(jié)性模型的預(yù)測公式為： 對于所有k1 （）其中， T是時間序列的最末期。（4）HoltWinters加法模型（HoltWintersAdditive）HoltWinters加
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