用性。二研究的主要思路研究的基础从目前产品经济使用寿命周期判别的研究看，经验判别过于定性，需要依靠经验数据，只能针对类情况进行判别，不具有普遍性而数学模型中的龚伯兹曲线法则只是根据典型的产品经济使用寿命周期的状态曲线进行判别，鉴于产品经济使用寿命周期并不总是遵循这种曲线进行，因而和经验判别法样，也不太具有通用性联合预测法获得的是折中的预期效果，它比精度最高的预测方法要差，比精度最低的预测方法要好，很难准确的判别产品经济使用寿命周期的各个阶段。较之于这些方法，模糊数学识别法显然具有定的优越性。它在数学模型中兼顾了定性和定量两个方而，同时由于是通过模糊集来描述各个寿命阶段，而不是定需要按照典型曲线中各个阶段的顺序进行，因而更具普遍性。因此，本文将在已有的产品经济使用寿命周期模糊识别方法的基础上进步研究，提高模糊识别法的可靠性完整性和实用性。研究的思路及方向我们在产品经济使用寿命周期判别问题的提出时已经谈到，识别研究的问题具体是两个问题个是判别指标问题，个是判别方法问题。本文的研究也将是从这几个方而展开。提出新的判别指标体系。从已有的产品经济使用寿命周期判别模型看，主要是直接引用了产品经济使用寿命周期理论中的特征描述的相关指标产品销售量利润率竞争力。这些指标主要局限于产品本身，而明显忽略了产品经济使用寿命周期与环境的关系。任何产品在市场中的发展变化都受着内外部环境的影响，如果不把产品放在环境系统中进行判别，产品经济使用寿命周期的判别将是孤立的片面的，不利于管理者做出正确的决策。这种全面反映环境情况的判别可以使得决策者既考虑到绝对性，又考虑到相对性，从而做出正确的决策。因此，本文将在判别研究中引入环境因素，拓展己有的判别指标，以提供个全面的可供决策的判别模型。进步完善判别方法。已有的产品经济使用寿命周期的模糊判别模型是通过建中北大学届毕业论文第页共页立隶属函数来形成不同产品经济使用寿命周期阶段的模糊集合，从而形成各经济使用寿命周期的模糊集合定义，然后求出这些不同阶段的隶属度属于个阶段的可能性，根据最大隶属度原则来完成对产品经济使用寿命周期的判别的。这个过程的方法总体是可行的，但其中和应用有关的些地方还存在着定的不足。该模型的应用对象并没有予以分析和说明，用来区分模糊集状态的经验参数在模型中没有说明是如何选取的。而这些经验点的选取正是决策者所关心的，如果没有些方法作为参考，将使得决策者面临应用的困难。因此，本文将在己有的模糊判别方法的基础上，更多地提供些经验参数的方法以供决策者参考。提出双周期判定原则。已有的产品经济使用寿命周期阶段判别只基于单时期的判定，或阶段的判定过于模糊，或局限于寻找阶段转折点。本文提出双周期判定方法，将单个时期的经济使用寿命周期阶段与整体的经济使用寿命周期走向图相结合，为企业更加清晰地了解自己的处境，寻找和解决问题，制定经营策略提供依据。研究的内容及方法本文坚持理论与实际相结合历史发展现状分析及未来趋势相结合的基本导向，采用定性分析与定量分析相结合的方法对其狭义方面的产品经济使用寿命进行分析，广义方面，通过判别产品的经济使用寿命周期的四个阶段投入期成长期成熟期衰退期来进行分析。中北大学届毕业论文第页共页产品经济使用寿命周期判别指标的确定产品及产品经济使用寿命周期的含义广义的产品，是指凡与自然物相对的切劳动生产物。产品质量法上所讲的产品，则由立法者根据本国或本地经济和科技发展水平来加以具体的界定。美国统产品责任示范法把产品定义为具有真正价值的为进入市场而生产的能够作为组装整件或者作为部件零件交付的物品。但人体组织器官血液组成成份除外。欧洲经济共同体产品责任指令把产品定义为除初级农产品和狩猎产品以外的所有动产，即使已被组合在另动产或小动产之内。我国产品质量法规定产品是指经过加工制作，用于销售的产品。现代管理学认为产品是代表顾客和潜在顾客能理解的并能满足他们需求的营销人员的供应。这种供应是有形的和无形的利益，它们是为了满足市场的需求而设计的。产品是指种物质的实体种服务种意识如价值观念，或者是三者的种有机结合。总之，产品包括切顾客乐于接受而又能满足其需求和欲望的属性。现代营销管理理论认为产品提供物或问题的解决指任何能用以满足人类种需要或欲望的东西，其表现形式既可以是有形的物品也可以是无形的服务与创意，或两者兼有。综合以上产品定义，本文认为产品是指能满足顾客需求的有价值的可供顾客使用和消费的由组织或个人生产出来的有形物品或无形服务。产品又分为行业产品和企业产品二种，行业产品是指由多个企业生产的同类产品组成的集合。企业产品是指由个企业生产的产品。与行业产品性质相同的企业产品归属于行业产品。多元化企业产品中的其它类产品不属于该行业产品，而是属于其它行业产品。行业产品经济使用寿命周期总体上决定了企业同类产品的经济使用寿命周期，如果行业处于投入期，企业产品般也处于投入期。同样，如果行业产品处于衰退期，企业产品般也处于衰退期。也存在例外的情况，如果企业产进行赋值。在此，我们对赋值。确定并执行后得到模型。如图所示。图模型模型分析及比较查看模型参数。双击主界面上的模型模块，打开模型参数界面，在视图选项卡选择高级选项，我们可以看到系列参数。专家建模指数平滑建模建模图分别为图图图。基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究图专家模型参数图指数平滑模型参数图模型参数基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究将按照上面方法获得的个模型的部分参数汇总在表中表宝钢股票收盘价模型比较固定专家模型指数平滑参数含义固定固定的平方值，用于比较模型的平稳部分及简单均值模型的度量值。当存在趋势或季节模式时，该度量值对普通平方更具优势。平稳的平方范围是负无穷大到。负值表示所检验的模型比基准模型差，正值表示所检验的模型比基准模型好。是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值，该值越高最大值为，则表示模型的拟合越好。列与统计量相关联，该检验师对模型中残差的随机检验的随机性越大，则模型会变得越好。统计量本身。自由度，表示评估特定目标时可任意改变的模型参数。给出了统计量的显著性值，从而以另种方式来表示指定的模型是否正确。显著性值小于可能还需进行些实验，以便找到拟合度更好的模型表示残差误差不是随机的，则意味着所观测的序列中存在模型无法解释的结构。指均方根误差，是种测量序列实际值与模型预测值之间差异的度量方法，采用与序列本身所用的相同单位表示。由于这是误差测量值，因此我们希望该值尽可能低。均值绝对百分比误差，用于度量目标序列与其模型预测水平的差异度，用百分比表示。通过审查所有模型中的均值和最大值，可以大概知道预测的不确定性程度。绝对平均误差，用于显示预测误差绝对值的均值。如值，使用与序列本身所用的相同单位表示。残差的自相关与偏相关基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究专家建模指数平滑建模建模所得的残差及分别如图图图所示。图指数平滑模型的残差及图专家模型的残差及图模型的残差及残差所谓残差是指观测值与预测值拟合值之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。时间序列散点图基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究专家建模指数平滑建模建模所得的时间序列散点图分别如图图图所示。图专家模型预测收盘价散点图图指数平滑模型预测收盘价散点图图模型预测散点图将三种建模方法所得的股票收盘价预测值分别列在表中，并与真实值进行比较，小括号内为预测值与真实值只差。基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究表模型预测值与真实值汇总日期指数平滑模型专家模型模型实际值分析结果从对数散点图得知其有不变方差变化的趋势，则固定更有参考价值，其中专家模型拟合程度为，指数平滑模型拟合程度为,模型拟合程度为，即指数平滑模型拟合程度更好而，这几个值的对比，三模型相差不大指数平滑模型与专家模型的值均大于，为显著可行。从模型残差的自相关与偏自相关上看，指数平滑模型比专家模型与的误差都小最后，根据实际数据对比三种模型的预测结果发现，专家模型在本例中的预测值没有变化，没能体现出宝山钢铁股价的行走趋势，而指数平滑模型的预测精度要比要更准确。故，指数平滑模型更可行。基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究结论本文首先介绍了时间序列的基本概念应用及其意义，然后介绍时间序列分析的几种模型包括指数平滑模型与模型。再简要介绍数据挖掘软件，并利用该软件对宝山钢铁股价进行建模分析预测，最后依据对各种参数的分析选择最佳的模型。本文主要取得以下结论对于中国这种受政策大盘走向等因素影响较大的股票市场，研究股价并不是数据越多越好，因为数据多表明时间跨度大，过大的时间跨度难以避免非正常因素的影响。于是，选择合适的数据源利于更好地建模。对宝山钢铁近年的每日收盘价进行建模，得出的最佳模型为指数平滑模型。软件在数据挖掘方面有很大的使用空间，并在很大程度上简化了时间序列建模过程。因此，在研究性学习的过程中，充分利用适当的工具能有效提高工作效率。基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究参考文献王文慧基于小波分析理论的高炉炉温预测模型研究浙江大学硕士学位论文,段江娇基于模型的时间序列数据挖掘聚类和预测相关问题研究复旦大学博士学位论文,魏武雄编著时间序列分析单变量和多变量方法第二版北京中国人民大学出版社,陈琳太原市月降水量时间序列分析太原师范学院学报自然科学版,石秀民空间非平稳噪声状态下的超分辨测向技术研究应用科技,夏婧广义矩估计法在计量经济学中的应用柳州职业技术学院学报,关庆云采用测量距离方向法试射时距离误差的新校正方法兵工学报,何舒华指数平滑法初始值计算与平滑系数选取的新方法广州大学学报自然科学版,薛薇陈欢歌编著数据挖掘方法及应用北京电子工业出版,基于时间序列分析及软件的宝钢股价研究致谢在四年大学学习期间，无论在学习上还是在生活上，数学系的各位老师都给予了我极大的关怀与帮助。老师们渊博的学识，谦逊严谨的治学作风，丝不苟尽职尽责的工作态度以及正直的为人之道，使我终身受益，并激励我始终刻苦努力。在论文即将完成之际，我在此向我的论文导师老师表示深深的谢意,感谢陈老师在我论文完成过程中为我指点迷津，并给了许多宝贵意见，帮我开拓思路，从而使得课题顺利完成。最后，再次向各位老师