10 时间序列法(一).ppt

第四节 指数平滑市场预测法 4.步骤 (1)计算市场现象时间序列的一次、二次指数平滑值； (2)在此基础上建立二次指数平滑预测模型； (3)进行预测并计算预测误差。 第四节 指数平滑市场预测法 例子：已知某地区某类商品过去12个季度的销售量见表所示，试预测2008年第2季度的销售情况。 求解过程如下： 选取α值，取α =0.3，以第一期观察值做为初始值， S1(1) =S1(2)=50，计算一次指数平滑值和二次指数平滑值，如表所示。 季度 销售额 季度 销售额 季度 销售额 2004.4 50 2005.4 49 2006.4 53 2005.1 52 2006.1 48 2007.1 56 2005.2 47 2006.2 51 2007.2 55 2005.3 51 2006.3 53 2007.3 58 第四节 指数平滑市场预测法 季度 观察期t 销售额 St(1) St(2) 2004.4 1 50 50 50 2005.1 2 52 50.6 50.18 2005.2 3 47 49.52 49.98 2005.3 4 51 49.96 49.98 2005.4 5 49 49.67 49.89 2006.1 6 48 49.17 49.67 2006.2 7 51 49.72 49.69 2006.3 8 53 50.71 49.99 2006.4 9 53 51.39 50.41 2007.1 10 56 52.78 51.12 2007.2 11 55 53.44 51.82 2007.3 12 58 54.81 52.72 2008年第2季度（ α =0.3 ，T＝3）的市场销售预测值为？ 第四节 指数平滑市场预测法 当前期为第12期，由上表中数据可知 ： 2008年第2季度（T＝3）的市场销售预测值为： 序列 销售额 St(1) St(2) at bt 二次预测值 1 50 50.00 50.00 50.00 0.00 50.00 2 52 50.60 50.18 51.02 0.18 50.00 3 47 49.52 49.98 49.06 -0.20 51.20 4 51 49.96 49.98 49.95 -0.01 48.86 5 49 49.67 49.89 49.46 -0.09 49.95 6 48 49.17 49.67 48.67 -0.21 49.37 7 51 49.72 49.69 49.75 0.01 48.46 8 53 50.70 49.99 51.42 0.31 49.77 9 53 51.39 50.41 52.37 0.42 51.72 10 56 52.78 51.12 54.43 0.71 52.79 11 55 53.44 51.82 55.07 0.70 55.14 12 58 54.81 52.72 56.90 0.90 55.76 小结 一、简易平均数市场预测法 序时平均数市场预测法 平均增减量市场预测法 平均发展速度市场预测法 加权平均市场预测法 二、移动平均市场预测法 一次移动平均预测法 二次移动平均预测法 加权移动平均预测法 三、指数平滑市场预测法 一次指数平滑法 二次指数平滑法 第三节 移动平均市场预测法 从表第2栏资料及图形可见，该市人均粮食需求量在10年中上降趋势无明显变动，但有些小波动，可用移动平均法预测。 第三节 移动平均市场预测法 分别取n=3和n=5，计算移动平均数如表的第3栏和第4栏。 据 的模型预测： 当n=3时，2002年人均粮食需求为211.33公斤。 当n=5时，2002年人均粮食需求为209.6公斤。 应该取哪个值呢？一般选取标准差较小的对应预测值。 经计算当n=3时标准差为4.31（公斤） 当n=5时标准差为3.65（公斤） 所以预测值为n=5时的209.6公斤为好。 第三节 移动平均市场预测法 二、二次移动平均预测法 1.定义 是对一次移动平均值再进行第二次移动平均，并在此基础上建立预测模型，进行预测的方法。在一次移动平均法预测中，如果数据呈现线性趋势时，预测值就无法以与实际值相适应，形成滞后偏差。二次移动平均法正是利用这种滞后偏差的变化规律，求出偏差系数，建立线性时间关系数学模型。 二次移动平均法与一次移动平均法相比，其优点是大大减少了滞后偏差，使预测准确性提高。 第三节 移动平均市场预测法 Y o t t+T Y 滞后偏差示意图 滞后偏差 第三节 移动平均市场