excel时间序列预测操作

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1、8时间序列分析预测EXCEL操作一、长期趋势(T)的测定预测方法线性趋势→：:用回归法非线性趋势中的“指数曲线”：用指数函数LOGEST、增长函数GROWTH（针对指数曲线）多阶曲线(多项式)：用回归法（一）回归模型法-------长期趋势（线性或非线性）模型法：具体操作过程：在EXCEL中点击“工具”®“数据分析”®“回归”®分别在“Y值输入区域”和“X值输入区域”输人数据和列序号的单元格区域一选择需要的输出项目，如“线性拟合图”。回归分析工具的输出解释：计算结果共分为三个模块：1）回归统计表：MultipleR（复相关系数R）：R2的平方

2、根，又称为相关系数，它用来衡量变量xy之间相关程度的大小。RSquare(复测定系数R2)：用来说明用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量y的拟合效果。AdjustedRSquare(调整复测定系数R2)：仅用于多元回归才有意义，它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后，即使这一变量同因变量之间不相关，未经修正的R2也要增大，修正的R2仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。标准误差：88又称为标准回归误差或叫估计标准误差，它用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归有关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。2）方

3、差分析表：方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。3）回归参数：回归参数表是表中最后一个部分：§Intercept：截距a§第二、三行：a(截距)和b(斜率)的各项指标。§第二列：回归系数a(截距)和b(斜率)的值。§第三列：回归系数的标准误差§第四列：根据原假设Ho：a=b=0计算的样本统计量t的值。第五列：各个回归系数的p值(双侧)第六列：a和b95%的置信区间的上下限。（二）使用指数函数LOGEST和增长函数GROWTH进行非线性预测在Excel中，有一个专用于指数曲线回归分析的LOGEST函数，其线性化的全部计算过程

4、都是自动完成的。如果因变量随自变量的增加而相应增加，且增加的幅度逐渐加大；或者因变量随自变量的增加而相应减少，且减少的幅度逐渐缩小，就可以断定其为指数曲线类型。具体操作过程：1．使用LOGEST函数计算回归统计量①打开“第3章时间数列分析与预测.xls”工作簿，选择“增长曲线”工作表如下图所示。②选择E2:F6区域，单击工具栏中的“粘贴函数”快捷键，弹出“粘贴函数”对话框，在“函数分类”中选择“统计”，在“函数名”中选择“LOGEST”函数，则打开LOGEST对话框，如下图11.20所示。88③在Known_y’s、Known_x’s和Sta

5、ts后分别输入C2:C16、B2:B16和1。按住Ctrl+Shift组合键，再按回车键或“确定”按钮，得到计算结果如下图中E2:F6单元格所示。函数输出结果④根据单元格E2，F2中的计算结果可以写出如下估计方程：⑤可以根据上面的指数曲线方程计算预测值：在D2单元格中输入公式“=$F$2*$E$2^B2”，将D288单元格中的公式复制到D3:D20元格，各年的预测值便一目了然了。但使用增长函数可以直接得到预测结果。2.使用增长函数GROWTH计算预测值①选择D2:D20单元格，在工具栏单击“粘贴函数”快捷键，弹出“粘贴函数”对话框，在“函数分

6、类”中选择“统计”，在“函数名”中选择“GROWTH”函数，打开GROWTH对话框，如下图所示。②在Known_y’s、Known_x’s、New_x’s和Const后分别输入C2:C16、B2:B16、B2:B20和1。按住Ctrl+Shift组合键，同时按回车键或“确定”按钮，计算结果如下图所示。3.绘制实际值与预测值的折线图季节变动的测定与预测分析季节变动的趋势—循环剔除法§长期趋势剔除法是在移动平均法的基础上，以乘法模型（Y=T×S×C×I）为理论基础的测定季节变动的方法，它能避免长期趋势与周期波动的影响，净化季节变动的规律性，从而实

7、现较为准确的预测。Excel操作过程：①打开“第3章时间数列分析与预测.XLS”工作簿，选择“长期趋势剔除”工作表，如下图所示。88②在单元格E1中，点击“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“移动平均”对话框，对D列“销售额”进行4项移动平均。③在单元格F3中，点击“工具”菜单中选择“数据分析”选项，打开“移动平均”对话框，对E列进行2项移动平均。④把单元格E4:F4中的公式复制到E19:F19，调整其小数部分使显示1位小数，结果如下图所示。88⑤在单元格G4中输入公式“＝D4／F4”，并把它复制到G5:G19。⑥在单元格H2中输入公式“

8、＝AVERAGE(H6,H10,H14,H18)”,并把它复制到单元格H3中。分别计算第一、第二季度的季节比率。⑦在单元格H4中输入公式“＝AVERAGE(H4，H