第十章时间序列预测法（市场调查与预测课件）.ppt

第十章时间序列预测法 一 时间序列的概念及构成要素二 时间序列预测的原理三 时间序列的影响因素分析四 时间序列预测的几种常用方法 概念 它是把反映现象发展水平的统计指标数值 按照时间先后顺序排列起来 根据过去情况预测未来市场的发展变化趋势的一种定量分析方法 现象所属的时间反映现象发展水平的指标数值 一 时间序列的概念及构成要素 两个构成要素 要素一 时间t 要素二 指标数值a 二 时间序列预测的原理 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 影响时间数列变动的因素可分解为 不可解释的变动 三 时间数列的影响因素分析 五 时间序列预测几种常用方法 1 简单的平均分析法预测 教P94 2 移动平均预测法 见教P97 3 季节变动预测法 见教P108 移动平均法 Movingaverages 通过平均每一个连续数列值来修匀时间数列的方法 是平滑法 smoothing 的一种 2 移动平均市场预测法 三项移动平均线 原数列 三项移动平均 五项移动平均 四项移动平均 计算各移动平均值 并将其编制成时间数列 一般应选择奇数项进行移动平均 若原数列呈周期变动 应选择现象的变动周期作为移动的时距长度 移动平均法 移动平均法的步骤 确定移动时距 移动平均法 奇数项移动平均 原数列 移动平均 新数列 移动平均 移正平均 新数列 原数列 移动平均法 偶数项移动平均 移动平均法进行预测 可以分为 见教材P96 101 一次移动平均法二次移动平均法 一次移动平均法预测 计算公式如下 方法 一次移动平均方法是收集一组观察值 计算这组观察值的均值 利用最后一组均值作为下一期的预测值 由上可知 X2009 54 25 例如 二次移动平均法的预测模型如下 例如 解 根据模型计算得到 3 季节变动趋势预测法 可以分为 季节指数水平法季节指数趋势法 季节指数水平法的预测步骤 计算各年同季或同月的平均值Yi 计算所有年度所有季或月的平均值Y0 计算各季或各月的季节比率 指数 Ft Yi Y0 计算预测期的趋势值Xt 以观察年年末的年值除1年月数或季数 进行预测 Yt Xt Ft 表1某地某商品2005 2008年各季度的销售情况 解析 1 计算各年同季节季均销售额 第一季 145 25 万元 第二季 62 5 万元 第三季 76 5 万元 第四季 172 25 万元 2 计算所有年份所有季节的季平均销售额为 145 25 62 50 76 50 172 25 4 114 125 万元 续 3 计算各季节的季节比率第一季 145 25 114 125 127 27 第二季 62 5 114 125 54 77 第三季 76 5 114 125 67 03 第四季 172 25 114 125 150 93 4 预测年的季趋势值Xt 145 66 78 173 4 115 5 万元 续 5 2009年各季节预测值 第一季 127 27 115 5 147 万元 第二季 54 77 115 5 63 26 万元 第三季 67 03 115 5 77 42 万元 第四季