文档介绍：第8章定量预测方法
时间序列法
因果分析预测法
组合预测法
时间序列法
时间序列预测方法有:
移动平均法
指数平滑法
灰色预测法
马尔柯夫预测法
自回归预测法
神经网络预测法
取预测对象最近一组实际值的平均值作为预测值的方法
(1)方法
对原时间序列按一定的时间跨度逐项移动,计算一系列的时间序列平均值,形成一个新的时间序列,以消除短期的、偶然的因素引起的变动,显现出长期趋势
(2)计算公式
设时间序列为X1,X2,…,则一次移动平均法的计算公式为
【例8-1】某运输公司统计过去10个月的货运量,如下表所示,试用一次移动平均法预测该公司下个月的货运量。分别取n=3和n=4计算,并进行比较
周期(月)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
货运量(t)
245
250
256
280
274
255
262
270
273
284
解:分别取n=3和n=4,利用一次移动平均值的公式计算平均值,并与实际值进行比较,求出各预测值的绝对误差值和平均绝对误差值。
实际值Xt
预测值
绝对误差
n=3
n=4
n=3
n=4
245
——
——
——
——
250
——
——
——
——
256
——
——
——
——
280
——
——
274
255
262
270
273
284
——
——
——
平均绝对误差
由上表计算结果可知:
当n=3时,;
当n=4时,;
由于n==。因此可认为取n=4时的预测模型为好
因此,
(预测值-实际值的平均值)的平方求和再除以 N-1
(3)递推计算公式
表明由一次移动平均法得出的每一个新预测值是对前一个预测值的修正
这修正包括加上最新观测值减去最早观测值
n越大,平滑效果越好:当随机性显著时,n大对每一个新期值修正量不大
(4)优点
计算量少
移动平均法能较好地反映时间序列的趋势及其变化
(5)适用于数据变化不大的近期预测