《应用统计学》第7章-根据过去的模式预测未来

2020-5-8,2020-5-8,未来是不可预测的，不管人们掌握多少信息，都不可能存在能作出正确决策的系统方法。C.R.Rao,统计名言,2020-5-8,怎样解决下面的问题？,明年的GDP(国内生产总值)会是多少？明天的股票是上涨还是下跌？下个月的CPI(消费者价格指数)会是多少要？10月份是房屋销售的旺季吗？春节期间的商品销售额增加了吗？银行加息周期已经来临了吗？,第7章根据过去的模式预测未来,7.1时间序列的组成要素7.2时间序列预测的程序7.3平滑法预测7.4趋势模型预测7.5多成分序列的预测,7.1时间序列的组成要素,第7章根据过去的模式预测未来,2020-5-8,时间序列(timesseries),时间序列是按时间记录的一组观测值其变化可能受一种或几种因素的影响，导致它在不同时间上取值的差异，这些影响因素就是时间序列的组成要素通常一个时间序列由4部分组成：趋势、季节变动、循环波动和随机波动,2020-5-8,时间序列的成分,趋势(trend)持续向上或持续下降的状态或规律季节变动(seasonalfluctuation)也称季节变动(Seasonalfluctuation)时间序列在一年内重复出现的周期性波动周期波动(cyclicalfluctuation)也称循环波动(Cyclicalfluctuation)围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动随机波动(randomfluctuation)也称不规则波动(Irregularvariations)除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动,2020-5-8,含有不同成分的时间序列,4个不同的时间序列,7.2时间序列预测的程序7.2.1确定时间序列的成分7.2.2选择预测方法并进行评估,第7章根据过去的模式预测未来,7.2.1确定时间序列的成分,7.2时间序列预测的程序,2020-5-8,确定时间序列的成分(例题分析),【例】我国社会消费品零售总额数据的成分,2020-5-8,确定时间序列的成分(例题分析),将每年的数据分开画在图上若序列只存在季节成分，图中的折线将会有交叉若序列既含有季节成分又含有趋势，则图中的折线将不会有交叉；如果趋势是上升的，后面年度的折线将会高于前面年度的折线，如果趋势是下降的，则后面年度的折线将低于前面年度的折线,【例】社会消费品零售总额的的年度折叠图,7.2.2选择预测方法并进行评估,7.2时间序列预测的程序,2020-5-8,预测方法的选择,2020-5-8,误差评估,平均误差ME(meanerror)平均绝对误差MAD(meanabsolutedeviation),2020-5-8,误差评估,均方误差MSE(meansquareerror)平均百分比误差MPE(meanpercentageerror)平均绝对百分比误差MAPE(meanabsolutepercentageerror),7.3平滑法预测,第7章根据过去的模式预测未来,2020-5-8,移动平均法(movingaverage),将最近k期数据平均作为下一期的预测值设移动间隔为k(1kt)，则t期的移动平均值为t+1期的简单移动平均预测值为,棉花产量的移动平均预测,2020-5-8,指数平滑法(exponentialsmoothing),观察值离预测时期越久远，权数变得越小，而且以指数形式下降以一段时期的预测值与观察值的线性组合作为第t+1期的预测值，其预测模型为,Yt为第t期的实际观察值Ft为第t期的预测值为平滑系数(01，增长率随着时间t的增加而增加若b10，b1，趋势值逐渐降低到以0为极限,汽车产量数据的指数趋势预测,2020-5-8,汽车产量的指数趋势预测(例题分析),2020-5-8,有些现象的变化形态比较复杂，它们不是按照某种固定的形态变化，而是有升有降，在变化过程中可能有几个拐点。这时就需要拟合多项式函数当只有一个拐点时，可以拟合二阶曲线，即抛物线；当有两个拐点时，需要拟合三阶曲线；当有k-1个拐点时，需要拟合k阶曲线k阶曲线函数的一般形式为可线性化后，根据最小二乘法求使用SPSS中的【Analyze】【RegressionCurveEstimation】【Models】【Cubic】得到,多阶曲线,2020-5-8,机床产量的指数趋势预测(例题分析),2020-5-8,机床产量的指数趋势预测(例题分析),案例讨论,1、案例背景国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。为了对河北省的未来经济发展状况作一预测分析，数据取河北省19932013年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对2013年和2014年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。,案例讨论,2、数据来源及处理：本案例数据资料来源于河北省经济年鉴。河北省19932012年33年的国内生产总值资料数据（原始数据详见表1）。该指标是反映河北省经济发展情况最重要的指标之一，我们选择该指标进行预测具有较强的实用价值。此外，预测的方法具有普遍的适用性，使用者也可以将其应用于其它的研究领域。,案例讨论,3、案例要求(1)学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识；(2)学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力