第五章 传统时序模型.pdf

第五章传统时序模型 • 第一节时间序列平滑法 • 一、移动平均法 • （一）一次移动平均法 1 1 ( ) y y L y y y ˆ y y y L y y ( ) t t1 tn 1 tn tn t1 t t1 tn 1 t • 1．公式： n n 1 ˆ 1 y  y y y  y y ( ) t 1 ( t t n ) t t t n n n • 2 ．n的选择。对n的选择不同，其预测结果也不 同。实践中，可取多个n值，分别计算其预测误 差，选择预测误差最小的那个n值。 2011-9-28 1 • 第一节时间序列平滑法 • 一、移动平均法 • （一）一次移动平均法 • 1．公式 2 ．n的选择 3．应用举例 • 【例1】某种商品2007年12个月的销售量如表4-1所 示。 • 利用Excel软件操作步骤如下： • ［工具］→［数据分析］→［移动平均］→在［输入区 域］输入数据区域（本例为B2:B13）→在［间隔］输 入移动平均项数（本例为3 ）→在［输出区域］与数据 区域平行（本例为C2）→点选标准误差→点击确定， 即可得到输出结果，见表4-1 中的C、D两列。第13期的 2011-9-28 2 预测值为：551。 • 第一节时间序列平滑法 • 一、移动平均法 • （一）一次移动平均法 • 1.公式 2. n的选择 3．应用举例 • 4 ．评价 • 一次移动平均法对时间数列有修匀作用；但它只 能作为下一期的预测，且适应水平型时间数列； 对于有明显上升或下降趋势的时间数列，其预测 结果存在滞后偏差。 2011-9-28 3 • 第一节时间序列平滑法 • 一、移动平均法 • （二）二次移动平均法 • 1．移动平均数公式： y 1(y y L y ) • 一次移动平均数 t n t t1 tn 1 • 二次移动平均数 y 1(y y L y )