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*/68不同平滑系数预测结果的比较第十章时间序列分析与预测4.指数平滑预测*/68线性趋势(直线趋势)长期趋势非线性趋势(非直线趋势)5.线性趋势外推法第十章时间序列分析与预测*/68线性方程的形式为—时间序列的趋势值t—时间标号a—趋势线在Y轴上的截距b—趋势线的斜率,表示时间t变动一个单位时观察值的平均变动数量当现象的逐期增长量大体上相等时,该方程的一般形式为第十章时间序列分析与预测5.线性趋势预测*/68最小平方法配合线性模型根据计算得令得简捷式第十章时间序列分析与预测5.线性趋势预测*/68销售额(万元)年份2006200720082009201020112012201320142015201620171234567891011124904805105905706406806706907607508004909601530236028503840476053606120760082509600149162536496481100121144473.72503.20532.68562.16591.64621.12650.60680.08709.56739.04768.52798.00合计78763053810650—最小平方法配合线性模型计算表10-13*/686.Excel操作1、利用Excel中的“移动平均”预测“数据”→“数据分析”→“移动平均”→“确定”2、利用Excel中的“指数平滑”预测“数据”→“数据分析”→“指数平滑”→“确定”3、利用Excel中的“回归”建立线性方程并预测“数据”→“数据分析”→“回归”→“确定”第十章时间序列分析与预测*/68
学习要点第三节季节变动预测1.季节指数的计算2.季节指数预测第十章时间序列分析与预测*/68
◆季节性变动是指经济活动在一年之内呈现出的起伏波动。◆分析季节变动的数据至少是三周期的,比如,月度资料需36个月,季度资料需12个月。◆测定季节变动规律的方法是计算季节指数或称季节比率。◆季节指数是某月或某季度的数值占全年平均水平的一个百分数。1.季节指数的计算第十章时间序列分析与预测*/68计算季节指数的方法有两种:按月平均法,不考虑长期趋势的影响(假定不存在长期趋势),直接利用原始数列来计算季节指数;长期趋势剔除法,即考虑长期趋势的存在,剔除其影响后再计算季节指数。第十章时间序列分析与预测1.季节指数的计算*/68(1)求若干年内同月(季)的平均数按月(季)平均法(步骤)(2)求若干年内总的月(季)平均数(3)求各月(季)的季节比率第十章时间序列分析与预测1.季节指数的计算*/68(4)调整季节比率首先,计算调整系数,公式为:其次,计算调整后的季节比率,公式为:第十章时间序列分析与预测1.季节指数的计算*/68201520162017同季平均数季节比率(%)一季度二季度三季度四季度241283026131032251593325.0013.339.0031.67126.5867.5145.57160.34合计74818279.00400.00年平均数18.520.320.519.75100.00某产品销售量按月平均法测定的季节变动表10-16第十章时间序列分析与预测1.季节指数的计算*/68长期趋势剔除法(步骤)(1)根据各年的月(季)资料(y)采用移动平均法求趋势值(T),月份资料按十二项移动平均,季度资料按四项移动平均;(2)将实际数y与趋势值T对比,即y/T;(3)将y/T按月(季)排列,再按月(季)求平均季节比率;(4)调整季节比率。第十章时间序列分析与预测1.季节指数的计算*/68表10-17 某商品销售额的趋势剔除法季节指数计算月份实际观察值y12个月移动平均值移动平均比率(%)同月平均比率%季节指数%2015201620172015201620
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