第九章-定量预测法-精选版.ppt

趋势延伸预测法又称数学模型法是指通过建立一定的数学模型，对时间序列拟合恰当的趋势线，将其外推或延伸，用以预测经济现象未来可能达到的水平。趋势延伸预测法具体可分为直线趋势延伸法（线性趋势延伸法）和曲线趋势延伸法（非线性趋势延伸法）。 9．4趋势延伸法 * 9.4.1直线趋势延伸法 1．直线趋势延伸法概述 预测目标的时间序列资料逐期增（减）量大体相等时，长期趋势即基本呈现线性趋势，便可选用直线趋势延伸法进行预测。 * 2．直线趋势延伸法的应用 应用直线趋势延伸法首先应建立直线趋势预测模型，其表达式为： 简化后的公式为： * 第九章 定量预测法 时间序列预测法概述 平均预测法 指数平滑法 趋势延伸法 季节指数法 * 学习目标 ·了解时间序列预测法的概念和特点； ·了解时间序列的数据分布类型； ·熟悉时间序列预测法的步骤； ·掌握平均预测法、指数平滑法、季节指数法的方法及其应用； ·理解趋势延伸的方法及其应用； * 9．1时间序列预测法概述 时间序列预测法的概念和特点 时间序列的数据分布类型 时间序列预测法的步骤 * 9.1.1时间序列预测法的概念和特点 1．时间序列预测法的概念 时间序列又称动态序列或时间数列，它是将某个经济变量的观测值，按时间先后顺序排列而形成的一组数据形式。 时间序列预测法又称趋势外推法，是指对某一市场现象编制时间序列，通过统计分析和建立数学模型，使其向外延伸或外推，预计其未来的发展变化趋势，确定市场预测值的方法。 时间序列预测法的前提是假设事物过去和现在的发展变化规律会照样延续到未来，要求准确、完整的时间序列资料。适用于市场比较稳定，价格弹性较小的商品，尤其适于近期和短期预测。 * 2．时间序列预测法的特点 （1）时间序列分析法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。 （2）时间序列数据存在着不规则性变动类型，即：长期变动趋势、季节变动、循环变动、不规则变动等。 （3）时间序列预测法是撇开了 市场发展的因果关系去分析市 场的过去和未来的联系。 * 3．时间序列预测法的优缺点 优点：（1）查明未来和现在、过去的联系，查明发展结果和影响因素之间的联系时，本方法效果很好，没有其他方法所能代替；（2）处理数据资料时，要求的整套手段不复杂。 缺点：（1）仅仅反映对象线性的、单向的联系；（2）仅能预测稳定的、在 时空方面延续的过程，以及与之 相应的趋势；（3）不适用于长 期预测。 * 9.1.2时间序列的数据分布类型 1．长期变动趋势 （1）按照线性或非线性变动，呈上升趋势。 （2）按照线性或非线性变动，呈下降趋势。 （3）水平变动趋势。 2．季节性变动 季节性时间序列的数据表现出随着季节变换，在每一季节内会重复出现有规律波动的形态。 3．循环变动 是指时间序列数据在为期较长的周期内，呈现出有规律的上升或下降的循环变动状态。 4．不规则变动（随机变动） 是指时间序列数据呈现出忽上忽下，不规则的变动趋势。 * 9.1.3时间序列预测法的步骤 1．搜集、整理市场现象的历史资料，编制时间序列，并根据时间序列绘制图形 2．对时间序列进行分析 3．选择预测方法，建立预测模型 4．测算预测误差，确定预测值 * 9．2平均预测法 简单平均法 加权平均法 移动平均法 * 或简写成： 9.2.1简单平均法 简单平均法是以一定观察期内预测变量的算术平均数作为下期预测值的预测方法。这种方法适用于趋势比较稳定的时间序列的短期预测。 * 9.2.2加权平均法 加权平均法是指将时间数列的各个数据看作对预测值的不同的影响程度，分别给各个数据以不同的权数后计算出加权平均数，并将其作为下期预测值的方法。加权平均法的关键是确定适当的权数。加权平均数的计算公式为： 或简写成： * 9.2.3移动平均法 1．移动平均法的概念 移动平均法是将观察预 测对象的历史数据，由远而 近采用逐项递移的方法，计 算一系列平均数即平均值，把每期平均数作为下一期预测值的方法。 移动平均法预测的准确程度，取决于移动跨越期的长短。预测者确定跨越期长短要根据以下两个方面的要求。首先，要根据时间序列本身的特点；其次，根据研究问题的需要。 * 2．移动平均法的特征： （1）需要较多的历史数据，数据愈多预测值平滑效果愈显著。 （2）处理上具有较大的灵活性。 （3）一般适用于没有明显变化趋势数列的短期预测。 * 3．移动平均法与简单平均法的异同点：