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时间:2020-09-22
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1、第15章时间序列分析第15章时间序列分析本章教学任务:移动平均法的基本思想和方法指数平滑法的基本思想和方法趋势预测法的基本思想和方法周期变动分析于预测的基本思想和方法古埃及人通过观察尼罗河水涨落情况,把河水涨落与时间日期记录下来,从而掌握了河水涨落的规律。运用这个规律,对河水的涨落进行预测,使得古埃及的农业迅速发展,从而创建了埃及灿烂的史前文明。按照时间顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究,找寻其变化发展的规律,预测它将来的走势就是时间序列分析。时间序列分析是定量预测方法之一,有两个基
2、本要素:时间要素和数据要素。对动态数据进行统计分析,对不同时间数据的动态变化进行定量分析,就称为时间序列分析。它的基本原理是:一是承认事物发展的延续性,应用过去数据,就能推测事物的发展趋势;二是考虑事物发展的随机性,任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计手段对历史数据进行分析处理。相关定义时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物
3、发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析手段对历史数据进行处理。相关定义常见的时间序列分析方法有:移动平均法简单移动平均法加权移动平均法指数平滑法趋势预测法简单移动平均法简单移动平均法认为观察值序列当中各元素具有同等地位,作用相同,对预测值的影响相同,因此在计算中各观察值的权重都相等。简单移动平均法简单移动平均的计算公式:值得注意的是,n的选取必须考虑数据的具体情况。对于上下波动的数据,n取大数值可以消除波动影响,但同时也掩盖了上升或下降的趋势。简单移动平均法【例13-1】根据1986年到2019年间的国内
4、生产总值数据,使用简单移动平均法预测2019年的国内生产总值数据。简单移动平均法在C7单元格输入公式“=AVERAGE(B3:B6)”,计算当n=4时的预测值。填充复制C7单元格到C22单元格,预测值为114199万亿元。在D6单元格输入公式“=AVERAGE(B3:B5)”,计算当n=3时的预测值。在E5单元格输入公式“=AVERAGE(B3:B4)”,计算当n=2时的预测值。从计算结果可以看到,n较小时,预测值和实际观察值更接近。出现这种情况的原因在于,预测值往往受当前时间较近的观察值影响较多,也就是说,比较新的数据其参考意义也
5、比较大。基于这种考虑,在简单移动平均的基础上设计了加权移动平均法。加权移动平均法加权移动平均法认为观察值序列当中各元素具有不同的地位,作用不同,对预测值的影响不同,因此在计算中各观测值拥有不同的权重。一般认为,远离预测值的观察值的影响力相对较低,给予较低的权重,而靠近预测值的观察值的影响力相对较高,给予较高的权重。加权移动平均法加权移动平均法的计算公式:在运用加权平均法时,权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言,最近期的数据最能预示未来的情况,因而权重应大些。例如,根据前一个月的利润和生产能
6、力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。简单移动平均法【例13-2】根据1986年到2019年间的国内生产总值数据,使用加权移动平均法预测2019年的国内生产总值数据。取n=3时,比较不同权重设置对预测结果的影响。第一种情况:Wt=0.7,Wt-1=0.2,Wt-2=0.1第二种情况:Wt=0.6,Wt-1=0.3,Wt-2=0.1第三种情况:Wt=0.5,Wt-1=0.3,Wt-2=0.2加权移动平均法在D6单元格输入公式“=B5*0.7+B4*0.2+B3*0.1”,计算预测值。填充复制D6单元格到D22单元格。在
7、E6单元格输入公式“=B5*0.6+B4*0.3+B3*0.1”,填充复制E6单元格到E22单元格。在F6单元格输入公式“=B5*0.5+B4*0.3+B3*0.2”,填充复制F6单元格到F22单元格。从以上两个例题的预测结果来看,预测值与实际值之间的误差较大。移动平均法对于观测值单调上升或减少的案例,得到的预测值往往会固定地小于(对单调上升的案例)或者大于(对单调减少的案例)观测值。有没有办法提高预测精度呢?在本章第4节中我们将介绍使用多项式趋势预测法进行时间序列分析。针对本例的国民生产总值预测,多项式趋势预测法的准确性要明显好于
8、移动平均法预测。实际上Excel在数据分析的分析工具里提供“移动平均”工具来进行简单移动平均法的预测。移动平均在股票分析技术里占有非常重要的地位,移动平均线是将某段时间内股票价格的平均值画到坐标图上所形成的曲线。它受短期股票价格上升或
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