文档介绍：第十一章时间数列预测方法
何谓时间序列?
根据时间的先后顺序排列起来的一列数称时间数列。
时间序列的构成因素
1、长期趋势 T
2、季节变动 S
3、循环变动 C
4、不规则变动 I
时间序列的模型构成
1、加法型 Y=T+S+C+I
2、乘法型 Y=T×S×C×I
3、乘加型 Y=T×S+C×I
长期趋势:是指由于某种根本性原因的影响,社会经济现象在相当长的时间里,持续增加向上发展和持续减少向下发展的态势。它是时间数列预测分析的重点。例如,世界人口由于出生率高于死亡率有逐年增加的趋势;工业产品在成长期,产量和利润呈上升趋势,成本水平呈下降趋势;到了衰退期,产量和利润转为下降趋势,成本水平转为上升趋势。
季节变动。是指由于自然条件、社会条件的影响,社会经济现象在1年内随着季节的转变而引起的周期性变动。
如蔬菜生产受季节气候变化的影响,有淡季、旺季之分,淡季产量低价格高,旺季产量高价格低;衣着、食品、电风扇、燃料的需求都有季节性的变动。学校放假,职工探亲,客运量成倍增长等。
循环变动。是指社会经济现象以若干年为周期波浪式的变动。虽然每次变动周期的长短不同,其上下波动的幅度亦不一致,但是每一周期都呈现出盛衰起伏的现象。
例如,资本主义的周期性经济危机,即属于循环变动。每一周期都包括危机、萧条、复苏、高涨四个阶段,成为以数年为周期的循环变动。
不规则变动。是指由意外的偶然性因素引起的,突然发生的、无周期的随机波动。例如,地震、水、旱、风、虫灾害和原因不明所引起的各种变动。
时间数列预测分析的基本原理
时间数列预测分析的基本原理:
在长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四种因素中,先剔除其余几种因素的影响来测定一种因素变动的影响;然后再结合起来测定各种因素变动的综合影响。如:测定TY/T=S×C×IC × I C(乘法型)
时间数列预测分析的基本步骤
长期趋势预测分析
季节变动预测分析
循环变动预测分析
不规则变动分析
长期趋势预测方法
移动平均法
模型预测法
移动平均法
什么是移动平均法?
简单移动平均法
其中:t≥N,Yt为时间数列的数据, Mt为t期移动平均数,N为移动平均的项数。
预测公式:
功能:
1、平滑数据
2、消除周期变动和不规则变动的影响,使长期趋势显示出来。