[管理學(xué)]第7章時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)-閱讀頁(yè)
2025-02-03 16:02本頁(yè)面
【正文】 平均法求得。 0a x??????niiaxxxaxxaxa1000 ??01321aaxxxxniin??????? ? 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 平穩(wěn)序列的預(yù)測(cè) 預(yù)測(cè)方法的選擇 簡(jiǎn)單平均法 移動(dòng)平均法 指數(shù)平滑法 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 預(yù)測(cè)方法的選擇 是 否 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 是否存在趨勢(shì) 否 是 是否存在季節(jié) 是否存在季節(jié) 否 平滑法預(yù)測(cè) 簡(jiǎn)單平均法 移動(dòng)平均法 指數(shù)平滑法 季節(jié)性預(yù)測(cè)法 季節(jié)多元回歸模型 季節(jié)自回歸模型 時(shí)間序列分解 是 趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法 線性趨勢(shì)推測(cè) 非線性趨勢(shì)推測(cè) 自回歸預(yù)測(cè)模型 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單平均法 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單平均法 (simple average) 1. 根據(jù)過(guò)去已有的 t期觀察值來(lái)預(yù)測(cè)下一期的數(shù)值 2. 設(shè)時(shí)間序列已有的觀察值為 Y1 ， Y2 ， … ， Yt，則第 t+1期的預(yù)測(cè)值 Ft+1為 3. 有了第 t+1期的實(shí)際值 ， 便可計(jì)算出預(yù)測(cè)誤差為 4. 第 t+2期的預(yù)測(cè)值為 ??? ?????tiitt YtYYYtF12111)(1 ?111 ??? ?? ttt FYe????? ????????111212 11)(11 tiittt YtYYYYtF ? 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單平均法 (特點(diǎn) ) 1. 適合對(duì)較為平穩(wěn)的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè) 2. 預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn) ? 將遠(yuǎn)期的數(shù)值和近期的數(shù)值看作對(duì)未來(lái)同等重要 ? 從預(yù)測(cè)角度看 ， 近期的數(shù)值要比遠(yuǎn)期的數(shù)值對(duì)未來(lái)有更大的作用 ? 當(dāng)時(shí)間序列有趨勢(shì)或有季節(jié)變動(dòng)時(shí) ， 該方法的預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 移動(dòng)平均法 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 移動(dòng)平均法 (moving average) 1. 對(duì)簡(jiǎn)單平均法的一種改進(jìn)方法 2. 通過(guò)對(duì)時(shí)間序列逐期遞移求得一系列平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值 (也可作為趨勢(shì)值 ) 3. 有簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法和加權(quán)移動(dòng)平均法兩種 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 (simple moving average) 1. 將最近 k期數(shù)據(jù)平均作為下一期的預(yù)測(cè)值 2. 設(shè) 移動(dòng)間隔為 k (1kt)， 則 t期的 移動(dòng)平均值 為 3. t+1期的簡(jiǎn)單移動(dòng)平均 預(yù)測(cè)值 為 4. 預(yù)測(cè)誤差用均方誤差 (MSE) 來(lái)衡量 kYYYYY ttktktt????? ????? 121 ?kYYYYYF ttktkttt?????? ??????1211?nFYM SEniii????? 12)(誤差個(gè)數(shù)誤差平方和 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 (特點(diǎn) ) 1. 將每個(gè)觀察值都給予相同的權(quán)數(shù) 2. 只使用最近期的數(shù)據(jù) ， 在每次計(jì)算移動(dòng)平均值時(shí) ， 移動(dòng)的間隔都為 k 3. 主要適合對(duì)較為平穩(wěn)的序列進(jìn)行預(yù)測(cè) 4. 對(duì)于同一個(gè)時(shí)間序列 ， 采用不同的移動(dòng)步長(zhǎng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是不同的 ? 選擇移動(dòng)步長(zhǎng)時(shí) ， 可通過(guò)試驗(yàn)的辦法 ， 選擇一個(gè)使均方誤差達(dá)到最小的移動(dòng)步長(zhǎng) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 (例題分析 ) 【 例 】 對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù) ， 分別取移動(dòng)間隔 k=3和 k=5， 用 Excel計(jì)算各期居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的預(yù)測(cè)值 )， 計(jì)算出預(yù)測(cè)誤差 ， 并將原序列和預(yù)測(cè)后的序列繪制成圖形進(jìn)行比較 ?用 Excel進(jìn)行移動(dòng)平均預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 (例題分析 ) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 (例題分析 ) 消費(fèi)價(jià)格指數(shù)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)5070901101301986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999年份價(jià)格指數(shù)（%）消費(fèi)價(jià)格指數(shù)3 期移動(dòng)平均預(yù)測(cè)5 期移動(dòng)平均預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 加權(quán)移動(dòng)平均法 (weighted moving average) 1. 對(duì)近期的觀察值和遠(yuǎn)期的觀察值賦予不同的權(quán)數(shù)后再進(jìn)行預(yù)測(cè) ? 當(dāng)序列的波動(dòng)較大時(shí) ， 最近期的觀察值應(yīng)賦予最大的權(quán)數(shù) ， 較遠(yuǎn)的時(shí)期的觀察值賦予的權(quán)數(shù)依次遞減 ? 當(dāng)序列的波動(dòng)不是很大時(shí) ， 對(duì)各期的觀察值應(yīng)賦予近似相等的權(quán)數(shù) ? 所選擇的各期的權(quán)數(shù)之和必須等
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