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时间:2019-08-01
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1、Chapter9时间序列趋势外推预测一、时间序列的定义将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列,然后分析它随时间的变化趋势,外推预测目标的未来值。二、时间序列的类型:1、长期趋势变动2、循环变动3、季节变动4、不规则变动可产生多种组合Chapter9时间序列趋势外推预测§9.1样本序列具有水平趋势的外推预测法§9.2样本序列具有非水平趋势的外推预测法§9.3序列有线性趋势和季节波动的外推预测法§9.4温特线性和季节指数平滑预测法§9.1样本序列具有水平趋势的外推预测法时间销售量一、朴素预测法二、平均数预测法三、常数均值模型常数均值模型是对全体样本数据序列进
2、行算术平均;而局部常数均值模型允许均值缓慢的移动。§9.2样本序列具有非水平趋势的外推预测法使用指数平滑预测法应注意的几个问题:1、加权系数的选择(1)时间序列波动不大,比较平稳,则应取小一点(0.1-0.3)(2)时间序列具有迅速明显的变动倾向,则应取大一点(0.6-0.8)2、初始值的确定第一期数据、前几期数据平均值假设时间序列受以下因素影响趋势变化因素(Tt表示趋势变化)季节变化因素(St表示季节变化)随机因素(t表示随机变化)§9.3序列有线性趋势和季节波动的外推预测法则时间序列的结构形式有以下三种模式:重点介绍乘法模式思路:1、分解出长期趋势因素2
3、、分解出季节因素和随机因素3、分解出季节因素4、求出趋势直线方程5、进行预测温特线性和季节指数平滑预测法是对含有线性趋势和季节性影响的数据序列进行外推预测的一种方法。它包含三个平滑公式和一个预测方程。§9.4温特线性和季节指数平滑预测法
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