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1、第4章季节变动分析预测法季节变动是指现象随着季节转换而呈现周期性的变动。它具有以下基本特征：⑴波动性；⑵重复性；⑶周期长度固定；⑷可预见性。反映季节变动的指标主要有两个：⑴季节指数，反映各种季节变动因素对现象影响的相对程度，它在相乘型季节变动分析预测模型中使用；⑵季节变差，反映各种季节变动因素对现象变化影响的绝对程度，它在相加型季节变动分析预测模型中使用。运用季节变动分析预测法进行分析预测，要求所研究的现象时间序列必须是三年或三年以上的季节（分月、分季等）资料，且序列中必须包含有明显的季节变动。第一节平均季节变动分析预测法一.平均季节指数法分析预测
2、模型预测步骤：首先测定出各月（季）的季节指数;其次估计确定现象预测月（季）所在年的全年月（季）平均数；最后利用分析预测模型进行预测。㈠季节指数的测定1、直接月（季）平均法就是直接计算历年相同月（季）的平均数和历年所有月（季）的平均数，将两者的比率作为各月（季）的季节指数。具体步骤为；第一步，计算历年相同月（季）的简单算术平均数。计算公式KYj=f-（心1,2,…,12;或心1,2,3,4）第二步，计算历年所有月（季）的总平均数。计算公式L□7=—L第三步，用各月（季）的平均数除以总的月（季）平均数，即为各月（季）的季节指数。（心1,2,…丄）在预测
3、中，假定预测年份各对应月（季）的季节指数与之相同。【例112.全年比率平均法第一步：计算每年全年的月（季）平均数。与=十（心1,2,…，灯第二步：将每年各月（季）数值除以该年全年月（季）平均数，求得每年各月（季）的比率。y.fj严寸（心1,2,…丄;1,2,…，幻Yj第三步：将历年相同月（季）的比率进行简单计算平均，得到各月（季）的季节指数。f严旦丁（心12…丄）㈡预测月（季）所在年的全年月（季）平均数的确定第一种方法：若所研究的现象在预测月（季）所在年的环境与预测月（季）上一年的环境大体相同，可将上一年的全年月（季）平均值作为预测月（季）所在年全
4、年月（季）平均值的估计数。第二种方法：如果已知预测月（季）所在年份某一个或几个月（季）的数据，就利用这些已知数据和已知月（季）的季节指数，确定该年全年的月（季）平均数估计值。例题一.平均季节变差法分析预测模型X汁+S,㈠季节变差的测定1、直接月（季）平均法第一步：计算历年相同月（季）的平均数％（心1,2,...,厶）。第二步：计算历年所有月（季）总的平均数。第三步：用各月（季）的平均数减去总的月（季）平均数,即为各月（季）的季节变差。ST-P（心1,2,…，厶）2、全年离差平均法第一步，计算每年全年的月（季）平均数。第二步，计算每年各月（季）数值与
5、该年月（季）平均数的离差。Sji=Yji-fj第三步，将历年相同月（季）的离差进行简单计算平均，得到各月（季）的季节变差。S,㈡预测月（季）所在年的年月（季）平均数的确定第一种方法，若认为预测月（季）所在年与预测月（季上一年的市场环境基本相同，可将预测月（季）上一年的年月（季）平均数作为预测月（季）所在年的年月（季）平均数。第二种方法：如果已知预测月（季）所在年份某一个或几个月（季）的数据，就利用这些已知数据和已知月（季）的季节变差，确定该年全年的月（季）平均数估计值。例题三、平均季节变动分析预测法的适用条件适用于含有水平趋势变动、季节变动和不规则
6、变动的时间序列的预测并且仅能作向前一个季节变动周期的预测。第二节最小平方趋势剔除法一、相乘型最小平方趋势剔除法1、分析预测模型=T,•ft2、适用条件既有季节变动又有上升或下降趋势变动，且季节变动幅度随趋势变化而发生同方向变化（即每年各月（季）的年距增长量随趋势增加（减少）而增加（减少）的时间序列的预测。3、预测步骤第一步，应用最小平方法（通常采用OLS）建立起一适当的趋势变动分析预测模型，并利用此分析预测模型求出原序列各期的趋势值T“第二步，用序列各期的实际现察值h除以对应的趋势值儿，得到包含季节变动S’和不规则变动It的混合值（S1）序列,即Y
7、t/Tt=StIto第三步，对历年同月（季）的混合值（SI）进行简单算术平均，消除不规则变动因素的影响，得到各月（季）的季节变动值SNi=l,2,…，L）。第四步，对历年所有月（季）的混合值（S1）进行简单计算平均，得出总的平均值S。第五步，用各月（季）的季节变动值Si除以总的平均值S,得到各月（季）的季节指数,即fi=Si/g。第六步、才艮据趋势方程求出预测月（季）的趋势值缜第七步用预测月（季）的趋势值乘以对应的季节指数即为该月（季）的预测值。【例】二.相加型最小平方趋势剔除法1、分析预测模型A上_Y=T+St2、适用条件既有季节变动又有上升或下
8、降趋势变动，且季节变动幅度不随趋势变化而发生同方向变化（即每年各月（季）的年距增长量不随趋势增加（减少）而增加（减少）的时
