文档介绍：第十章时间序列预测法(共六节)
第十章时间序列预测法(共六节)
时间序列预测法概述
简单平均法
移动平均法
指数平滑法
趋势外推法
季节系数法
第一节时间序列预测法概述
一、时间序列预测法的含义
是一种定量分析方法,它是在时间序列变量分析的基础上,运用一定的数学方法建立预测模型,使时间趋势向外延伸,从而预测未来市场的发展变化趋势,确定变量预测值。
也叫时间序列分析法、历史延伸法、外推法
确定性时间序列预测法:
非确定性时间序列预测法:
简单平均法
移动平均法
指数平滑法
季节系数法
趋势外推法
二、时间序列的因素分解
(一)长期趋势(T)
(二)循环变动(C)
(三)季节变动(S)
(四)不规则变动(I)也随机变动
时间序列的数学模型为:
战争、政变、
地震、水灾、
测量误差等
相乘关系式效果好
三、时间序列预测法的特点
时间序列预测法是撇开了事物发展的因果关系去分析事物的过去和未来的联系。
假定事物的过去趋势会延伸到未来;
预测所依据的数据具有不规则性;
撇开了市场发展之间的因果关系。
四、时间序列预测法的主要步骤
时间序列预测的原理:时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。
构成时间序列的要素有两个:
其一是时间,其二是与时间相对应的变量水平。
实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律,因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律,从而对变量的未来变化进行有效地预测。
(一)收集、整理历史资料,编制时间序列
(二)确定趋势变动形态
(四)确定预测值
(三)选择预测方法
第二节简单平均法(三)
一、简单算术平均法
是以观察期内时间序列的各期数据(观察变量)的简单算术平均数作为下期预测值的方法。
用算术平均法进行市场预测,需要一定的条件,只有当数据的时间序列表现出水平型趋势即无显著的长趋势变化和季节变动时,才能采用此法进行预测。
如果数列存在明显的长期趋势变动和季节变动时,则不宜使用。
世界上第一个股票价格平均──道琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。
简单算术平均法计算公式如下:
在简单平均数法中,极差越小、方差越小,简单平均数作为预测值的代表性越好。缺陷:
将各个体指数权数视为相等,与商品重要性和价格变动的实际影响不符。
设观察变量有N个观察值X1,X2, ……XN,则这些观察值的简单算术平均数作为预测值
,其公式为:
(10-1)
[例10-2]试预测2005年该种产品的销售量和2006年该产品的销售量
序号
年份
销售量
增长量
1
2
3
4
5
2000
2001
2002
2003
2004
12000
13150
14450
15610
16805
__
1150
1300
1160
1195
合计
4805
平均
1201
表10-1 各年产品销售量和增长量单位:件
二、加权算术平均法
是以观察期的加权算术平均数作为下期预测值的预测方法。
其计算如下:
(10-5)