(07)第7章 时间序列分析和预测.ppt

数据分析(方法与案例);第 7 章 时间序列分析和预测;学习目标;下个月的消费者信心指数是多少？ ;下个月的消费者信心指数是多少？ ;7.1 时间序列及其分解;时间序列(times series);时间序列的组成要素(components);;7.2 时间序列的描述性分析 7.2.1 图形描述 7.2.2 增长率分析;7.2.1 图形描述;图形描述(例题分析);图形描述(例题分析);7.2.1 增长率分析;增长率(growth rate);环比增长率与定基增长率;平均增长率(average rate of increase );平均增长率(例题分析 );增长率分析中应注意的问题;增长率分析中应注意的问题(例题分析);增长率分析中应注意的问题(增长1%绝对值) ;7.3 时间序列预测的程序 7.3.1 确定时间序列的成分 7.3.2 预测方法的选择与评估;时间序列预测的程序;7.3.1 确定时间序列的成分;确定趋势成分(例题分析);;;确定季节成分(例题分析);;7.3.2 预测方法的选择与评估;;预测方法的评估;7.4 平稳序列的预测 7.3.1 移动平均法 7.3.2 指数平滑法;7.4.1 移动平均法;移动平均预测(moving average) ;移动平均预测(特点) ;简单移动平均法(例题分析) ;简单移动平均法(例题分析) ;;7.4.2 指数平滑法;指数平滑预测(exponential smoothing);指数平滑预测(exponential smoothing);指数平滑预测 (平滑系数? 的确定);一次指数平滑 (例题分析);一次指数平滑 (例题分析);;7.5 趋势型序列的预测 7.5.1 线性趋势预测 7.5.2 非线性趋势预测;7.5.1 线性趋势预测;线性趋势(linear trend);线性模型法(线性趋势方程);线性模型法(a 和 b 的求解方程);线性模型法(例题分析);线性模型法(例题分析);;7.5.2 非线性趋势预测;现象的发展趋势为抛物线形态 一般形式为 根据最小二乘法求 a，b，c的标准方程;二次曲线(例题分析) ;二次曲线(例题分析);;时间序列以几何级数递增或递减 一般形式为;指数曲线(a，b 的求解方法) ;指数曲线(例题分析) ;指数曲线 (例题分析) ;;指数曲线与直线的比较;7.6 复合型序列的分解预测 7.6.1 确定并分离季节成分 7.6.2 建立预测模型并??行预测 7.6.3 计算最后的预测值;预测步骤;7.6.1 确定并分离季节成分;季节指数(例题分析);;计算季节指数(seasonal index);季节指数(计算步骤);;;;分离季节因素;;7.6.2 建立预测模型并进行预测;线性趋势模型及预测;;;;本章小节;结 束