《第九章时间序列分析预测法》-公开·课件设计.pptVIP

第九章 时间序列分析预测法 导入案例：美国内华达职业健康诊所保险理赔 美国内华达职业健康诊所（Nevada Occupational Health Clinic）是一家私人诊所，它位于内华达州的Sparks市。这个诊所专攻工业医疗，并且在该地区经营已经超过15年。1991年初，该诊所进入了增长的阶段。在其后的26个月里，该诊所每个月的帐单收入从57000美元增长到超过300000美元。直至1993年4月6日，当诊所的主建筑物被烧毁时，诊所一直经历着戏剧性的增长。 诊所的保险单包括财产和设备，也包括出于正常商业经营的中断而引起的收入损失。确定实物财产和设备在火灾中的损失额，受理财产的保险索赔要求是一个相对简单的事情。但是在进行重建诊所的7个月中，确定收入的损失额是很复杂的，它涉及业主和保险公司之间的讨价还价。对如果没有发生火灾，诊所的帐单收入“将会发生什么变化”的计算，没有预先制定的规则。为了估计失去的收入，诊所用一种预测方法来测算在7个月的停业期间将要实现的营业增长。在火灾前的帐单收入的实际历史资料，将为拥有线性趋势和季节成分的预测模型提供基础资料。这个预测模型使诊所得到其损失收入的一个准确的估计值，这个估计值最终被保险公司所接受。 这是一个时间序列分析法在保险业中的成功实例。这个案例中的时间序列分析方法的统计思想对现代季节管理同样具有重要的启迪和现实意义。例如，对于企业销售收入和销售成本的预测，我们当然要观察过去的实际资料，根据这些历史资料，可以对其发展水平、发展速度进行分析，也可能得到销售的一般水平或趋势，如销售收入随时间增长或下降的趋势；对这些资料的进一步观察，还可能显示一种季节轨迹，如每年的销售高峰出现在第三季度，而销售低谷出现在第一季度以后。通过观察历史资料，可以对过去的销售轨迹有较好的了解，因此对产品的未来销售情况，可以做出较为准确、公正的判断 。 第一节 时间序列分析预测法概述 一、时间序列分析法的含义 时间序列分析法是将历史资料和数据，按时间顺序排列成一系列，根据时间序列所反映的经济现象的发展过程、方向和趋势，将时间序列外推或延伸，以预测经济现象未来可能达到的水平，也称历史延伸法或趋势外推法。 用时间序列分析法进行预测，必须以准确、完整的时间序列数据为前提。为了让时间序列分析中的各个数值准确地反映研究预测对象的发展规律，各数值间应具有可比性。 编制时间序列要做到：①总体范围一致；②代表的时间单位长短一致；③统计数值的计算方法和计量单位一致。 二、时间序列数据的变动趋势类型 1.长期趋势变动（直线趋势变动） 2.季节变动 3.循环变动 4.不规则变动 三、时间序列预测法预测的步骤 第一，绘制历史数据曲线图，确定其趋势变动模型。 第二，根据历史资料的趋势变动类型以及预测的目的与期限，选定具体的预测方法，并进行模拟、计算。 第三，将量的分析与质的分析相结合，确定市场未来发展趋势的预测值。 第二节 时间序列平均预测法 平均预测法是以一定时期内预测目标时间序列的平均数作为预测目标趋势的预测依据，以此来计算趋势预测值的方法 。适用于短期预测。 平均预测法根据所计算的平均数不同，可以分为算术平均法、几何平均法（发展速度平均法）和移动平均法。 一、算术平均预测法 算术平均预测法适用于市场现象的各期变化不大、变动趋势呈水平直线状态、各观察值错落于某一直线上下的时间序列数据的预测。该法主要对未来市场的水平量进行估计。根据计算平均数的要求不同，可分为简单算术平均法和加权算术平均法。 （一）简单算术平均预测法 1、含义：简单算术平均法是指利用简单算术平均数在时间序列上形成的平均动态数列，说明某种经济现象在时间上的发展趋势。 2、预测公式： 3、特点： （1）简单易行 （2）适合于较稳定形态的商品需求、生产预测。 （3）不能充分反映出趋势的季节变化。 （4）只反映一般的平均状态，不能体现重点数据的季节作用。 （二）加权算术平均法 时间序列中各期市场现象的观察值都会对预测值产生影响，但事实上各期观察值对预测值产生影响的程度并不相同。一般来说距预测期远的观察值对预测值的影响小一些，距预测期近的观察值对预测值的影响大一些。基于这种考虑，为了克服此缺点，在预测中根据观察值对预测值影响的重要性程度不同给各观察值赋予不同的权数，用大小不同的权数，将市场现象观察值对预测值的不同影响加以量化。对影响大的近期观察值赋予较大的权数，对影响小的远期观察值赋予较小的权数。这样，就有了加权平均法。 1、含义：加权平均法是通过对不同的数据按其重要性乘以不同的权数，将这些乘积相加之和除以各权数之和，以求加权平均数，并以此来计算趋势预测值。 2、预测公式： 二、几何平均法（发展速度平均法） 几何平均法适合于近期预测，当时间序列观