确定性时间序列分析方法演示ppt课件

1、确定性时间序列分析方法演示一、指数平滑法时间序列分析的一个简单和常用的预测模型为指数平滑模型(exponential smoothing) 指数平滑只能用于纯粹时间序列的情况，而不能用于含有独立变量时间序列的因果关系的研讨。指数平滑的原理为：利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值(这个过程称为平滑)，且离如今越近的观测值要给以越重的权。而“指数意味着：按历史观测值记录时间离如今的间隔远近，其上的权数按指数速度递减。这一间隔通常用数据间隔位置差，也称步数(lag)来表示。假设记时辰 t 的观测值为 Xt 时辰 t 的指数平滑记为 Yt 。指数平滑的数学模型为Yt = aXt+a(1-a)Xt

2、 -1+a(1-a)2Xt -2+ +a(1-a)t-1X1, 其中0a1为权重指数。a 越大，表示在加权时给予当前观测值的权重越大，相应地，给予过去观测值的权重就越小。1、Simple模型Simple法是在挪动平均法根底上开展而来的一次指数平滑法，其假定所研讨的时间序列数据集无趋势和季节变化。计算公式为： Yt = a Xt + (1-a)Yt -1 , t = 2, 3, a值越接近于1，阐明新的预测值包括对前一期的预测误差的全部修正值，反之，那么相反。留意：定义时序变量Date-Define Dates 可用来建立时间序列的周期性，共有20种可用来定义日期的变量，应根据数据变量的周期属性

3、选择适宜的类型。选择终了后在原始数据库中将自动生成新的变量，不可删除；还需定义预测结果终止的时限Predict through).顾客称心度测评实例演示2、Custom模型Custom模型是一种自定义模型，用来选择趋势和季节构成时间序列的变动类型模型运用建议：Grid Search自定义a和的起始值为0.1，终止值为1，每次添加的计算步长为0.1。销售量预测实例演示二、自回归模型Autoregressive假设时间序列Xt 满足以下模型，那么称其为一个p阶自回归序列，简记为Xt AR(p)： Xt =j 0+ j1Xt-1 + j 2Xt-2 + + j pXt-p + at 在本模型中，时间

4、序列的当前值等于时间序列前一个值同一个随机误差的线性组合。 计算自回归的三种方法： 准确极大似然法能处置缺失值数据; 克科伦.奥克特法当时序中包含有嵌入式缺失值时不可运用; 最小二乘法最常用的方法 建模留意：创建时序新变量时，应首先在Function框中选择需求转换最初变量生成新变量的函数Lag,然后将最初变量income移至New Variables(s)框中。该操作顺序不能改动。在原始数据库中生成滞后新变量，将滞后新变量作为自变量进展自回归模型中。在建模方法一栏中应选择最小二乘法作为预测方法。销售收入预测案例分析结果三、季节分解模型Seasonal Decomposition)当将时间序列分解生长期趋势、季节变动、周期变动与不规那么变动四个要素后，可将时间序列Y看成四个要素的函数，即：常用的时间序列分解模型有：加法模型：乘法模型：案例带有季节要素的销售量统计分析在原始数据库中生成的四列新数据分别为：误差项、长期趋势、季节变动指数、周期变动指数关键选项留意：在挪动平均权重Moving Average Weight选项栏中，应该选择All point equal选项。计算周期跨度相等和一切点权重相等时的挪动平均由分析结果可得出以下结论:经过长期趋势、季节变动指数、周期变动指数的分解，进一步明晰所研讨变量销售量的内在构成，从而为同等销售量的不同引致要素的分别提供量化