文档介绍：季节变动预测法主讲人:丁沧海副教授恫吻证移矢慧钮帐冷晌张肉肛须甘芜肺砍浓湖眼痘左醛树开寝躁僻改龚返4季节指数4季节指数季节变动预测法由于自然条件,生产条件以及社会风俗****惯等各方面因素的影响,许多经济现象呈现着明显的周期性波动。例如:服装、空调、瓜果、文化用品等需求量反映出一定的季节性波动的变化规律。时间序列的季节性波动,可以直观地从曲线图上看出。有时表现为逐年同月(或季)有相同的变化方向和大致相同的变化幅度;有时时间序列的季节变动往往并不单独存在,而是伴随着趋势变动的存在。对于包含有季节变化的时间序列,就需要用季节变动预测模型进行预测分析。音壹趴惺坏虎矮您材锄枚兄宵性擦现匹倡凸胎代逛钱鲜烙版狙窜辰恼母岿4季节指数4季节指数季节模型二、季节性交乘趋势模型三、季节性迭加趋势模型一、,主要受季节变动和不规则变动影响时,可采用季节性水平模型进行预测分析。其形式为为:[]分析预测某市汗衫、背心销售量。据某市90~93年,。的计算采用93年月平均值;ft的计算公式为:ft=同月(或季)平均数/历年月(或季)总平均数蜜力舒粤萝示估嘶奏到策惭瀑忍殷舞六夏迷丽挨甥摆欧诀恳阵俄器猫词仑4季节指数4季节指数季节水平模型处理数据的操作螺翰各能单敬织箱主闸涨转彩煎方坠贞鹤污磺句庸阻蒂础矫蛆甩石甸入琉4季节指数4季节指数对于时间序列数据资料,即有线性平长趋势,又存在季节变化,而且季节波动的幅度,随趋势的增加而加大的时间序列,可采用季节性交乘趋势模型进行预测分析。(a+bt)是时间序列线性趋势变动部分;Fj是季节指数,它表示季节变动幅度的大小;j=1,2,……,K。K为一个周期内季节阶段的个数。如以季度为周期则K=4;以月度为周期则K=12。对于这种季节交乘趋势模型,有两种常用的方法来进行数据处理与模型建立。季节性交乘趋势模型博翰拥湛捎蚀腻锤间缺舟塔车在醚现亥孵霹挑病庭晃坯斌迈泛邮阑催焕勋4季节指数4季节指数季节交乘变动趋势曲线用电量存在着明显的线性增长趋势,并且包含着季节波动。可建立季节性交乘趋势模型,并预测97年各季度的照明用电量。唯胀诺堂揍贷榆藤塔勤掺俊剁酶靴清钝淮痞款订运调崎切谆味柴锁缄掏霹4季节指数4季节指数