时间序列及其它预测案例.doc

时间序列的分解方法 时间序列的分解方法比较简单，下面用一个实例加以说明。表4-1是某商品销售额的12年的季度数据。时间序列的分解一般是先计算季节指数，然后计算长期趋势和周期变动。在本例介绍中，我们采用乘法模型，即Y=T×S×C×I，其中，Y代表表4-1中的实际销售额，当分解出T、S和C后，剩余部分即为I。 某商品销售额的12年数据 季度 （1） t (2) 销售额Y（3） 四项平均 （4） 居中平均TC（5） Y/TC=SI （6）（%） 长期趋势 （7） 周期变动C （8）（%） 1992 1 2 3 4 1993 1 2 3 4 1994 1 2 3 4 1995 1 2 3 4 1996 1 2 3 4 1997 1 2 3 4 1998 1 2 3 4 1999 1 2 3 4 2000 1 2 3 4 2001 1 2 3 4 2002 1 2 3 4 2003 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 3 017.6 3 043.54 2 094.35 2 809.84 3 274.8 3 163.28 2 114.31 3 024.57 3 327.48 3 493.48 2 439.93 3 490.79 3 685.08 3 661.23 2 378.43 3 459.55 3 849.63 3 701.18 2 642.38 3 585.52 4 078.66 3 907.06 2 828.46 4 089.5 4 339.61 4 148.6 2 916.45 4 084.64 4242.42 3997.58 2881.01 4036.23 4360.33 4360.53 3172.18 4223.76 4690.48 4694.48 3342.35 4577.63 4965.46 5026.05 3470.14 4525.94 5258.71 5189.58 3596.76 3881.6 － － 2 741.333 2 805.633 2 835.568 2 840.558 2 894.24 2 907.41 2 989.96 3 071.365 3 187.92 3 277.32 3 319.258 3 303.883 3 296.073 3 337.21 3 347.198 3 413.185 3 444.678 3 501.935 3 553.405 3 599.925 3 725.92 3 791.158 3 851.543 3 873.54 3 872.325 3 848.028 3810.273 3801.413 3789.31 3818.788 3909.525 3982.318 4029.2 4111.738 4195.225 4237.768 4326.235 4394.98 4477.873 4509.82 4496.898 4570.21 4611.093 4642.748 4481.663 － － － 2 773.483 2 820.6 2 838.063 2 867.399 2 900.825 2 984.685 3 030.663 3 129.643 3 232.62 3 298.289 3 311.57 3 299.978 3 316.641 3 342.204 3 380.191 3 428.931 3 473.306 3 527.67 3 576.665 3 662.923 3 758.539 3 821.35 3 862.541 3 872.933 3 860.176 3 829.15 3805.843 3795.361 3804.049 3864.156 3945.921 4005.759 4070.469 4153.481 4216.496 4282.001 4360.608 4439.426 4493.846 4503.359 4533.554 4590.651 4626.92 4562.205 － － － 75.513 37 99.618 52 115.388 6 110.318 8 72.886 51 102.573 5 109.793 8 111.625 5 75.478 4 105.836 4 111.278 9 110.947 1 71.71201 103.511 113.887 9 107.939 8 76.076 79 101.639 9 1