第五章 长期趋势预测法-精品PPT课件

第节简单平均法算术平均法指把历史数据加以算术平均，并以平均数作为预测值的方法。

模型为二加权平均法指对参加平均的历史数据给予不同的权数，并以加权算术平均数作为预测值的方法。

该法适用于呈水平型变动的历史数据，而不适用于趋势变商品到德巴伐利亚州的销售量为下表栏所示，试用二次移动平均法取计算年销量的理论预测值，并预测年的销量。

比较下表中第栏的预测值与第栏实际值的差别，年年的均方误差仅为，这说明对于斜坡型历史数据，用二次移动平均法进行预测远比次移动平均法精确。

第三节指数平滑法指对离预测期较近的历史数据给予较大的权数，对离预测期较远的历史数据给予较小的权数，权数由近到远按指数规律递减。

分为次指数平滑法二次指数平滑法及更高次指数平滑法。

次指数平滑法的模型和特点模型次指数平滑法是以本期期的实际值和预测值的加权平均数作为下期期预测值的方法。

二特点调整预测值的能力预测值中包含的信息量比次移动平均法预测值中丰富得多。

加权特点平滑系数的选择需要考虑以下几个方面值越小，对序列的平滑作用越强，对时间序列的变化反映越慢，因而序列中随机波动较大时，为了消除随机波动的影响，可选择较小的，使序列较少受随机波动的影响值越大，对序列的平滑作用越弱，对时间序列的变化反映越快，因而为了反映出序列的变动状况，可选择较大的，使数据的变化很快反映出来。

如果将来趋势的估计主要依靠近期信息，宜选择得大些如果希望充分重视历史信息，宜选择得小些。

看对初始值的重视程度，如果对初始值的正确性把握不大，希望减小初始值的影响，则值宜大些反之，对初始值的正确性把握性较大，希望突出初始值的影响，则值宜小些。

通常可选取几种不同的数值进行比较，最后选择使实际值和估计值均方差最小的值。

二实例成都市龙泉驿区城镇居民家庭年平均每百户中档汽车购买量如“次指数平滑法计算表”第栏所示，试用次指数平滑法分别取和计算年年的理论预测值，并预测年的购买量，为比较预测效果分别计算的和时的均方误差。

第五章长期趋势预测法前言时间序列的构成因素和分析模型现象在其发展变化过程中，每时期都受到许多因素的影响，时间序列的指标值是这些因素共同作用的结果。

在分析中，我们通常把各影响因素分别看作种作用力，被研究现象的时间序列则看成合力。

按作用特点和影响效果将影响因素归为类长期趋势季节变动循环变动和不规则变动。

时间序列的构成因素长期趋势表示季节变动表示循环变动表示不规则变动表示二时间序列的分析模型时间序列是上述四种变动的叠加组合，时间序列分析中对这四类变动的构成形式提出了两种假设模型。

乘法模型式中为绝对数，与历史数据的计量单位相同，为相对数，分别表示季节变动循环变动不规则变动系数，般以百分比表示。

加法模型均为绝对数，与的计量单位相同。

实际中应用较多的是乘法模型。

三时间序列的分解分析时间序列的分解就是按照时间序列的分析模型，测定出各种变动形态的具体数值。

下面以时间序列的两种常态现象为例予以说明。

仅包含趋势变动和随机变动。

此时，分解分析的主要任务是消除随机变动，或者说是对时间序列进行修匀，以显示现象在较长时间内发展变动的基本形态和各期数值表现。

包含趋势变动季节变动和随机变动。

分解分析的步骤如下分析和测定现象变动的长期趋势，求趋势值。

对时间序列进行调整，也即减去或除以，得出不包含趋势变动的时间序列资料，即消除随机变动的影响，得出季节变动测定值。

第节简单平均法算术平均法指把历史数据加以算术平均，并以平均数作为预测值的方法。

模型为二加权平均法指对参加平均的历史数据给予不同的权数，并以加权算术平均数作为预测值的方法。

该法适用于呈水平型变动的历史数据