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文档简介

1、移动平均法,1,第八章 时间序列分析与预测,我国20032008年分季度的住宿和餐饮业零售总额的资料如book1所示。 （数据来自国家统计局网站）,引例,返回book1,2,第八章 时间序列分析与预测,3,指数平滑预测法,4,第八章 时间序列分析与预测,时间数列的组合模型,1. 加法模型：Y=T+S+C+I,2. 乘法模型：Y=TSCI,5,第八章 时间序列分析与预测,6,第八章 时间序列分析与预测,定义：用 平均 的方法消除或削弱序列中的不规则成分和其他成分，揭示序列基本趋势的方法。,作用：修匀、平滑原序列；进行预测 。,平滑法,7,第八章 时间序列分析与预测,对时间数列的各项数值，按照一定

2、的时距进行逐期移动，计算出一系列序时平均数，形成一个派生的平均数时间数列，以此削弱不规则变动的影响，显示出原数列的长期趋势。,移动平均法,（1）定义,8,第八章 时间序列分析与预测,奇数项移动平均:,原数列,移动平均,新数列,9,第八章 时间序列分析与预测,偶数项移动平均:,移动平均,新数列,原数列,10,第八章 时间序列分析与预测,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。,（2）移动项数（时距）的确定,?,返回30页,11,第八章 时间序列分析与预测,分解长期趋势的目的之一，是为了对序列的未来趋势发展做出预测。但由于移动平均值本身不能将趋势线延长进行外推预测，因而只适合对水平序列做一期的趋势外推预测，即以本期移动平均值 （这里是一次简单移动平均，二次移动平均及加权移动平均参见参考书）作为下期趋势预测值，公式为：,（3）移动平均值用于水平预测,12,第八章 时间序列分析与预测,【例1】某公司2003年2010年某种产品产量如下表所示：,13,第八章 时间序列分析与预测,14,第八章 时间序列分析与预测,分别以时距长度N=3和N=5计算的各期预测值如下表所示：,15,优点:简单方便；体现了在经济预测中应重视近期数据的思想。 缺点:每一期的移动平均实际上只包括了N个数据的信息，没有将全部数据信息充分反映到趋势值中。,用移动平

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