時間序列分析預測法講義-在線瀏覽
2025-04-05 18:37本頁面
【正文】 )Y?Y( NK1MSE 例 41 ?某農機公司某年 1月至 12月某種農具的銷售量如表 41。 表 41 一次移動平均數計算表 單位：件 月份數 實際銷售量 一次移動平均數 Mt t Yt N=3 N=5 1 423 2 358 3 434 405 4 445 412 5 527 469 437 6 429 467 439 7 426 461 452 8 502 452 466 9 480 469 473 10 384 455 446 11 427 430 444 12 446 419 448 解： ?分別取 N=3， N=5， 計算各月的一次移動平均數。 表 42 誤差平方和計算表 ? 月份數 實際銷售量 N=3 N=5 ? t Yt 預測銷售量 誤差平方 預測銷售量 誤差平方 ? 1 423 ? 2 358 ? 3 434 ? 4 445 405 1600 ? 5 527 412 13225 ? 6 429 469 1600 437 64 ? 7 426 467 1681 439 169 ? 8 502 461 1681 452 2500 ? 9 480 452 784 466 196 ? 10 384 469 7225 473 7921 ? 11 427 455 784 446 361 ? 12 446 430 256 444 4 ? 419 448 ? ? 28836 11215 二、二次移動平均法 ?當時間序列沒有明顯的趨勢變動時，可以采用一次移動平均法進行短期預測。 ?在一次移動平均數的基礎上，再進行一次移動平均，其值稱為二次移動平均數。 例 42 ? 已知某商品連續(xù) 12個月的市場需求量如表 43所示，試用二次移動平均法預測5個月后的市場需求量。 ?得： M12（ 1） =74， M12（ 2） =68 ?由式（ 412）、（ 413）得： 8068742MM2aa )2(12)1(1212t ??????? 3)6874(152 )MM(1N2bb )2(12)1(1212t ???????? 預測 ?即估計 5個月后市場需求量是 95千噸。指數平滑法改進了這一缺點，它充分利用了歷史資料，又考慮到各期數據的重要性，是目前應用較為廣泛的預測方法之一。 一、一次指數平滑法 ? ? ?3．平滑系數 ?4．初始值的確定 ?對一次移動平均數的遞推公式（ 43）加以改進，用 Mt1（ 1） 代替 YtN， 同時用 St（ 1）表示 Mt（ 1） ， 則： ?式中： ?? —— 平滑系數，且 0???1。 )184 Y?)1(YY? tt1t ??????? （ 3．平滑系數 ? 由預測模型可見， ?起到一個調節(jié)器的作用。因此
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