第七章时间序列分解法和趋势外推法.ppt

(1) lga0 0b1 (2) lga0 b1 (3) lga0 0b1 (4) lga0 b1 k k k k * * (1) lga0 0b1 k 渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求 已逐渐接近饱和状态 。 * * (2) lga0 b1 k 渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求 已由饱和状态开始下降 。 * * (3) lga0 0b1 k 渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求 下降迅速，已接近最低水平k 。 * * (4) lga0 b1 k 渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求 从最低水平k迅速上升。 * * 二、皮尔曲线模型及其应用 皮尔曲线预测模型为： * * 4.6 曲 线 拟 合 优 度 分 析 一、曲线的拟合优度分析 如前所述，实际的预测对象往往无法通过图形直观确认某种模型，而是与几种模型接近。这时，一般先初选几个模型，待对模型的拟合优度分析后再确定究竟用哪一种模型。 * * 拟合优度指标： 评判拟合优度的好坏一般使用标准误差来作 为优度好坏的指标： * * 7.3 样本序列具有线性趋势的外推预测 * * 线性趋势方程： a, b 是常数，当t增加一个单位时间时， 就有增量b. 7.3 样本序列具有线性趋势的外推预测 * * 1. 二次滑动平均预测法 4.1 时间序列分解法 一、时间序列的分解 经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动这四个因素的影响。其中： （1） 长期趋势因素（T） 反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向， 它可以在一个相当长的时间内表现为一种近似 直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。 * * （2） 季节变动因素（S） 是经济现象受季节变动影响所形成的一种长 度和幅度固定的周期波动。 （3） 周期变动因素（C） 周期变动因素也称循环变动因素，它是受各 种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动。 （4） 不规则变动因素（I） 不规则变动又称随机变动，它是受各种偶然 因素影响所形成的不规则变动。 * * 二、时间序列分解模型 时间序列y可以表示为以上四个因素的函数，即： 时间序列分解的方法有很多，较常用的模型有加法模型和乘法模型。 * * 加法模型为： 乘法模型为： * * 三、时间序列的分解方法 （1）运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化，得 到序列TC。然后再用按月（季）平均法求出 季节指数S。 （2）做散点图，选择适合的曲线模型拟合序列的长 期趋势，得到长期趋势T。 * *  （3）计算周期因素C。用序列TC除以T即可得到 周期变动因素C。 （4）将时间序列的T、S、C分解出来后，剩余的 即为不规则变动，即： * * 4.2 趋 势 外 推 法 概 述 一、趋势外推法概念和假定条件 趋势外推法概念： 当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有明显的季节波动，且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用趋势外推法进行预测。 * * 趋势外推法的两个假定： （1）假设事物发展过程没有跳跃式变化； （2）假定事物的发展因素也决定事物未来的发展， 其条件是不变或变化不大。 * * 二 、趋势模型的种类 多项式曲线外推模型： 一次（线性）预测模型： 二次（二次抛物线）预测模型： 三次（三次抛物线）预测模型： 一般形式： * * 指数曲线预测模型： 一般形式 ： 修正的指数曲线预测模型 ： * * 对数曲线预测模型： 生长曲线趋势外推法： 皮尔曲线预测模型 ： 龚珀兹曲线预测模型 ： * * 三、趋势模型的选择 图形识别法： 这种方法是通过绘制散点图来进行的，即将时间序列的