简明第五版 市场预测与管理决策 第5章时间序列分析法.pptVIP

指数曲线趋势法 应用指数曲线趋势法的条件是：时间序列反映预测目标的发展趋势变动基本上表现为大体稳定的按一定比例增长的趋势。 利用最小二乘法，可求得参数A和B。 两边取对数 令 得 多次曲线趋势法 广泛的多次曲线可以用多项式去逼近。如果观察时间t和观察值Y是非线性关系，多次曲线的预测模型为多项式： 二次曲线趋势法适用于时间序列资料的变动属于由高而低再升高，或由低而高再降低的趋势形态的预测。即各数据点分布呈抛物线轨迹形态。 从理论上说，二次曲线的二阶差分为一个常数。在实际预测中，时间序列数据的二阶差分接近同一常数，或时间序列的移动平均值的二阶差分几乎接近同一常数，即可用二次曲线模型拟合时间序列长期发展趋势。 多次曲线趋势法 例7-10 1.画出散点图 2.建立预测模型： 3.解联立方程，求得趋势曲线。 4.确定预测值 2002年的t=4，t2=16,其预测值为： 龚珀兹曲线法 市场预测中，遇到预测目标销售额历史资料发展趋势变动呈S形增长曲线，必须考虑发展过程极限值（市场潜量或最大销售量）的影响时，就必须采用反映S形曲线的预测模型。常见的有逻辑曲线方程和龚珀兹曲线模型。 龚珀兹曲线模型是以英国统计学家(B.Gompartz)命名的，其模型为： Yt为历史发展t时期产品销售额（量）；t为一观察期的某时间周期；k，a，b为龚珀兹曲线的参数，k表示产品发展过程市场的极限值。k，a，b三参数在掌握产品销售历史资料的情况下，通常利用三和值法计算。 4.6 季节变动预测法 季节变动预测法的概念和特点 无趋势变动的季节模型 含趋势变动的季节模型 季节型迭加趋势预测模型 季节型交乘趋势模型 季节变动预测法的概念和特点 季节变动是指某些市场现象的时间序列，由于受自然气候、生产条件、生活习惯等因素的影响，在若干年中每一年随季节的变化都呈现出的周期性变动。 时间序列的季节变动往往并不独立存在，而是伴随趋势变动存在。对于含有季节变动的时间序列，可以建立季节模型加以预测。 无趋势变动的季节模型 对于不含趋势变动，只含季节变动的时间序列，一般采取季节水平模型对其进行预测。 季节水平模型： =同月（或季）平均数/已知年份月（或季）总平均数 为时序的平均水平； 为季节指数。 可以是预测前一年的月（或季）平均水平，也可以是已知年份所有数据月（或季）的平均水平。 称为季节指数，它表示季节变动的数量状态 。 含趋势变动的季节模型 一、季节型迭加趋势预测模型 适用条件：既有季节变动又有趋势变动，而且每年都出现的季节变动的幅度不随市场现象的趋势变动而变化。 模型建立步骤： 1、确定趋势直线方程 含趋势变动的季节模型 2、确定季节增量 二、季节型交乘趋势模型 适用条件：既存在明显的季节变动又含有长期趋 势变动，而且时间序列的季节变动幅度随现象的趋势变动而加大。 含趋势变动的季节模型 模型建立步骤： 1、确定趋势直线方程 2、计算季节指数 为样本季节指数。它只反映季节影响给各期带来的实际波动。 含趋势变动的季节模型 例7-14 1.确定趋势直线方程（最小二乘法） 2.计算季节指数 3.预测 第五章 时间序列分析法 本章结构 时间序列分析法的特点与步骤 1. 简易平均法 2. 移动平均法 3. 指数平滑法 4. 趋势延伸法 5. 季节变动预测法 6. 4.1时间序列分析法的特点与步骤 什么是时间序列分析法？ 时间序列分析法的特点： 根据过去变化趋势，预测未来发展 时间序列数据变动存在着规律性和不规律性 撇开市场发展的因果关系 时间序列市场预测法的步骤 什么是时间序列分析法？ 时间序列：市场现象的统计指标数值，按时间先后顺序排列而成的数列。 时间序列分析法：通过对时间序列的分析和研究，运用科学方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来发展变化趋势，确定市场预测值。 编制时间序列要做到：总体范围一致；代表的时间单位长短一致；统计数值的计算方法和计量单位一致。 时间序列分析法的特点 一、时间序列分析法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。 未来发展≠过去历史的简单重复 短期市场预测 中长期市场预测 时间序列分析法的特点 二、时间序列数据变动存在着规律性与不规律性 长期趋势变动（T） 季节变动（S） 循环变动（C） 不规则变动（I） 乘法模型： 时间序列分析法的特点 三、时间序列分析