第2章 时间序列预测.pptVIP

第二章 时间序列预测 内容简介 基础篇 时间序列的概念和组成 时间序列预测的步骤 衡量预测准确性的指标 移动平均模型和指数平滑模型 趋势预测模型 第一节 时间序列预测概述 时间序列概念 时间序列就是一个变量在一定时间段内不同时间点上观测值的集合 。 这些观测值是按时间顺序排列的，时间点之间的间隔是相等的。可以是年、季度、月、周、日或其它时间段。常见的时间序列有：按年、季度、月、周、日统计的商品销量、销售额或库存量，按年统计的一个省市或国家的国民生产总值、人口出生率等。 第一节 时间序列预测概述 （续） 时间序列的获取 通过对企业数据库中的日常经营数据进行分类汇总分析而获得。 时间序列预测方法 定性分析方法 定量分析方法 外推法：找出时间序列观测值中的变化规律与趋势，然后通过对这些规律或趋势的外推来确定未来的预测值 。包括： 移动平均和指数平滑法 趋势预测法 季节指数法 因果法：寻找时间序列因变量观测值与自变量观测值之间的函数依赖关系，然后利用这种函数关系和自变量的预计值来确定因变量的预测值。 一、时间序列的成分 趋势成分：显示一个时间序列在较长时期的变化趋势 季节成分：反映时间序列在一年中有规律的变化 循环成分：反映时间序列在超过一年的时间内有规律的变化 不规则成分：不能归因于上述三种成分的时间序列的变化 二、时间序列的预测步骤 第一步，确定时间序列的类型 即分析时间序列的组成成分。 第二步，选择合适的方法建立预测模型 如果时间序列没有趋势和季节成分，可选择移动平均或指数平滑法 如果时间序列含有趋势成分，可选择趋势预测法 如果时间序列含有季节成分可选择季节指数法 第三步，评价模型准确性，确定最优模型参数 第四步，按要求进行预测 第二节 移动平均和指数平滑预测 适用于围绕一个稳定水平上下波动的时间序列 移动平均预测 利用平均使各个时间点上的观测值中的随机因素在一定程度上互相抵消掉，以获得关于稳定水平的预测 将包括当前时刻在内的N个时间点上的观测值的平均值作为对于下一时刻的预测值（N 即移动平均跨度，应选择使MSE尽可能小的） 一、移动平均模型 【例2-1】某汽油批发商在过去12周内汽油的销售数量如表2-1所示： 表2-1 12周内汽油的销售数量 试分析一下数据，确定选择何种模型，并在Excel工作表中使用“数据分析”工具来估计13周的汽油销量。 一、移动平均模型（续） 二、指数平滑预测 改进移动平均预测模型，将计算平均值时对于不同时期观测值的权数设置得不同：近期的权数较大，远期的权数较小 二、指数平滑模型（续） 指数平滑的叠代算法 二、指数平滑模型（续） 【例2-2】利用例2-1的数据在Excel工作表中建立一个指数平滑预测模型来预测第13周的汽油销量。 第三节 趋势预测 对于含有线性趋势成分的时间序列，可以将预测变量在每一个时期的值和其对应时期之间的线性依赖关系表示为： 利用使均方误差MSE极小的原则确定系数a与b，就可得到直线趋势方程。以此求得每一个Xi所对应的预测值: 第三节 趋势预测模型（续） 求解a和b的三种方法： 利用Excel内建函数INTERCEPT()和SLOPE() 利用数组函数LINEST() 利用规划求解工具 求解预测值的四种方法： 利用线性趋势方程 直接计算 利用Excel内建函数TREND() 利用Excel内建函数FORECAST() 用特殊方法拖动观测值所在范围 第三节 趋势预测模型（续） 【例2-3】针对Northwind Traders公司月销售额时间序列建立趋势预测模型，并预测该公司未来3个月的销售额。 第四节 建立移动平均和指数平滑模型 本节主要介绍一种使用控件的方法，来求解最优跨度和最优平滑指数。 第四节 建立移动平均和指数平滑模型（续） 【例2-4】利用例2-1的数据，使用函数和控件建立“移动平均”模型，在不同的移动平均跨度下求出每周的估计值。 第四节 建立移动平均和指数平滑模型（续） 【例2-5】利用例2-1的数据在Excel工作表中建立一个指数平滑模型来预测第13周的汽油销量。 本章小结 本章重点是时间序列的三种EXCEL工作表预测模型 移动平均模型 指数平滑模型 趋势预测模型 主要函数和EXCEL技术 OFFSET()、SUMXMY2()、INDEX()、MATCH()、INTERCEPT()、SLOPE()、LINEST()、TREND()、FORECAST() “规划求解”工具、“数据分析”工具、可调图形的制作 Excel和PowerPoint在国际贸易中