第九讲时间序列预测方法课件.ppt

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2016-12-14 发布于山西
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第九讲时间序列预测方法指同一变量按发生时间的先后排列起来的一组观察值或记录值。例如：1990-2008年我国国内工业生产总值；某类型的汽车2000-2009年的年销售量；某省1985-2008年工业燃料消费量；某证券交易所2009年全年每个交易日的收盘指数。根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型，分析其随时间的变化趋势，对预测目标进行外推的定量预测方法。时间序列预测方法常用在国民经济宏观控制，企业经营管理，市场潜量预测，气象预报等方面。主要介绍：移动平均、指数平滑、线性趋势、二次趋势。根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期变化趋势。适用于短期预测。移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。不足：（1）不能很好地反映出未来趋势；（2）需要大量的过去数据的记录。选定一个长度为n的时期，计算n个观测值的均值来预测未来的值。移动平均的计算公式：移动平均法实验过程：（1）工具—数据分析—移动平均；（2）得到不同n值对应的Mt和Y。例1：某公司专营某品牌洗涤剂，过去一个月内该洗涤剂的日销售量数据如下，根据上个月的销售情况来预测本月的销售量。用过去数据的加权平均数作为预测值。优点：（1）只需一个最近时期观测值的权数，其他时期数据的权数可自动推算；适用于短期预测。（2）需要数据量较少，只需前一期的实际观测值及前一期的预测值。指数平滑的计算公式：指数平滑实验过程：（1）工具—数据分析—指数平滑；（2）得到不同a值对应的St（1）和平方误差。用过去数据作回归，利用回归方程预测例3：美国箭牌糖果公司1984-2005的实际总收益如下表。为了校正通货膨胀，运用CPI将实际收益转换为不变美元收益（用实际总收益乘以100除以相应的CPI即可。预测2006-2010年的不变美元总收益。比较两种回归的R值，选第二种方法。预测2006-2010年的不变美元收益 * * 上页下页结束首页一、时间序列上页下页结束首页二、时间序列预测方法上页下页结束首页 1.移动平均上页下页结束首页 Yt为第t时期的观测值，n为跨越的时期数， Mt为t时期的移动平均值。上页下页结束首页 235 173 148 126 174 166 160 210 205 265 销售量 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 日期 255 282 230 167 130 122 161 157 149 193 销售量 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 日期 193 247 238 263 206 152 130 110 152 145 销售量 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 日期上页下页结束首页上页下页结束首页上页下页结束首页 2.指数平滑上页下页结束首页 St（1）为第t时期时间序列的平滑值， St-1（1）为第t-1时期时间序列的平滑值， Yt为第t期时间序列的实际值， a为平滑系数。缺陷：不适用于带趋势和具有明显季节性变动的时间序列预测，其次，平滑系数及初始值的选择带有一定的主观性。预测公式为：上页下页结束首页上页下页结束首页上页下页结束首页 3.线性趋势模型用过去数据作回归，利用回归方程预测 4.二次趋势模型上页下页结束首页分别作实际收益与不变收益的时间序列散点图上页下页结束首页将年份编号为0-21，与不变美元收益作线性回归 y=496.97+62.09827x 上页下页结束首页作二次曲线回归 y=618.3211+17.5852x+2.1201x2 上页下页结束首页上页下页结束首页 *