《时间序列预测法》PPT课件

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1、第四章时间序列预测法历史往往重复过去的故事主要内容第一节时间序列预测综述第二节平滑预测方法第三节趋势方程拟合法第四节季节变动预测法第一节时间序列预测综述时间序列是指同一变量按照发生时间的先后顺序排列起来的一组观察值时间序列预测法利用变量本身的历史数据进行预测的方法。通过确定变量的历史模式，并认为在将来这一模式同样有效来推断将来。是连续性原理的直接运用。几个实践案例理解预测很容易，谁都可以做。关键的问题是谁做得准，如何评价预测结果很重要。明确数据模式的用处，不同模式使用不同的方法通过误差大小判断预测结果的准确性时间序列预测的步

2、骤搜集数据时间序列数据分析数据模式散点图，定性分析，数据特征分析按照模式进行预测建立适当的预测模型时间序列基本模式长期趋势变动是指由于某种根本性原因的影响，预测变量在相当长的一段时期内，持续上升或持续下降的变动形态。分为：水平型模式；趋势型模式季节变动模式是指由于自然条件、社会条件的影响，预测变量在一年内随季节的转变而引起的周期性波动时间序列基本模式（续）周期变动模式（循环变动模式）经济周期的变动以及由其所影响的预测变量的变动。（危机、萧条、复苏、高涨）特点：每次变动周期的长短不同，上下波动幅度也不一致。周期通常在一年以上。

3、不同于季节变动。循环变动是涨落起伏相间的变动，不同于朝单一方向发展的长期趋势。不规则模式是指由于意外的、偶然性因素引起的，突然的、不规则的、无周期的随机波动。实际时间序列模式分析案例分析一个实际时间序列往往是以上几个模式的综合，一般来说，事物变动都有长期趋势；以季月周为时期的时间序列往往包含季节变动；循环变动周期和幅度都不定,难以辨别；不规则变动不易测定，把它作为残差处理。实际时间序列由哪几个基本模式组成，要依实际情况而定。时间序列预测举例时间序列预测思路时间序列Y包含以上四种基本模式：T,S,C,I.乘法型Y=T*S*

4、C*I加法型Y=T+S+C+I混合型Y=T*S*C+I预测思路：先求出各个因子，再把各种因子按照上述方式进行组合，得到预测结果。如先求出长期趋势T，然后用T除时间序列Y，即可得到消除长期趋势影响的时间序列思考时间序列的基本模式有几种？如何分析时间序列的模式？散点图观察分析分析时间序列模式有何作用？便于选择预测方法对学习预测方法的要求对于各种方法，应掌握：是什么？怎么做？特点，包括优缺点适用范围及注意事项第二节平滑预测法1.平均法、2.移动平均法、3.指数平滑法。目的都是要“消除”有时间序列的不规则成分引起的随机波动。所以它们

5、被称为平滑方法。1.算术平均法简单算术平均法：加权算术平均法：2.移动平均法移动平均法使用时间序列中最近几期时期数据的平均数作为下一个时期的预测值移动平均法举例一次移动平均移动平均法的使用在预测中适用于：水平型时间序列能较好地修匀历史数据,消除随机波动的影响,揭示变动趋势常用来进行预测，或在统计分析中用于修匀历史数据，揭示变动趋势。移动平均法对时间序列的修匀k的选取k越大，修匀效果越明显，但反映新变化的效果差，易落后于实际；k越小，适应新变化的能力越强，但对异常数据的敏感性高，容易造成错觉。一般根据经验、具体情况和需要确定，

6、也可进行试算，选择误差较小者。3.指数平滑法是把预测目标的本期实际观察值和本期预测值的加权平均直接作为下期预测值的预测方法。指数平滑值：本期实际观察值和本期预测值的加权平均。加权性质和特点权数特点：给近期观察值以较大权重，远期观察值以递减权重。克服了移动平均法对远期数据不加权的缺陷。观测值的权重依α的不同而不同α取值0.050.100.150.200.250.30前1期5%10%15%20%25%30%前2期5%9%13%16%19%21%前3期5%8%11%13%14%15%前4期4%7%9%10%11%10%前5期4%7

7、%8%8%8%7%前6期4%6%7%7%6%5%前7期4%5%6%5%4%4%累计和前7个数据30%52%68%79%86%92%前14个数据51%77%90%95%98%99%前21个数据66%89%97%98%99%100%初始值S0的设定S0=y1，当s0影响较小时；S0=Y1、Y2、Ym的平均（m=3or4or5），历史数据少于15个，S0影响较大时。S0=所有观察值的平均平滑系数α的选择[0，1]凭经验定，α大时，敏感反映新情况；α小时，反映长期趋势，可消除季节变动和不规则变动的影响。选择若干α做试算，选出误差较小

8、的α值。一次指数平滑法举例平滑预测法的特点适应于水平变化的时间序列的预测。很容易使用，近期预测，精度较高。指数平滑预测法，要求资料少。对大量项目预测时，它是合适的方法。收益管理中的应用案例平滑方法具有消除时间序列不规则变动的作用，常用平滑方法消除随机变动的影响。4.二次移动平均法将一次移动