课件与素材第7章时间序列预测.pptxVIP

经济统计与分析软件应用基础;第7章 时间序列预测;;7.1 概述 ; 预测是以过去和现在的数据为基础，运用科学的方法和计算机技术，对研究对象的演变规律和发展趋势进行研究。 预测基于以下两个基本原理： ▲连贯性原理 事物发展具有合乎规律的连续性 ▲类推原理 客观事物之间存在着某种类似的结构和发展模式; 预测方法可以分为： ▲定性方法 ▲定量方法 ?时间序列预测法（外推法） ?因果预测法（回归分析法）;7.1.1 时间序列的基本概念 ;时间序列的获取 通过对企业数据库中的日常经营数据进行分类汇总分析而获得。 时间序列预测方法 定量分析方法 移动平均法 指数平滑法 趋势预测法 季节指数法;时间序列的成分： 趋势成分：显示一个时间序列在较长 时期的变化趋势 季节成分：反映时间序列在一年中有 规律的变化 循环成分：反映时间序列在超过一年 的时间内有规律的变化 不规则成分：不能归因于上述三种成 分的时间序列的变化 ;时间序列的成分：;第一步：确定时间序列的类型，即分析时间序列的组成成分。 第二步：选择合适的方法建立预测模型 如果时间序列没有趋势和季节成分，选择移动平均或指数平滑法 如果时间序列含有趋势成分，选择趋势预测法 如果时间序列含有季节成分，选择季节指数法 第三步：评价模型准确性(MSE)，确定最优模型参数 第四步：按相关要求进行预测;要得到预测模型的总体预测误差,一种可用的方法是计算均方误差— MSE。它等于时间序列每一个时刻预测误差的平方的均值。公式如下： MSE = 预测误差的平方和 / 预测次数 ;其中，Ft表示时刻t的预测值、Yt表示时刻t的观测值、n表示时刻t的数目值。 MSE越小，模型越准确。 可使用查表法、公式法和规划求解法求解。;7.2 移动平均预测 ;7.2.1 移动平均模型描述;7.2.1 移动平均模型描述;【例7-1】某汽油批发商在过去12周内汽油的销售数量如下： 试在Excel工作表中使用“数据分析”工具建立一个移动平均跨度为3的移动平均模型，用以估计各周的汽油销售量及其标准误???。;;;; OFFSET函数以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。返回的引用可以为一个单元格或单元格区域，并可以指定返回的行数或列数。 　　 语法：OFFSET(reference,rows,cols,height,width) 中文：OFFSET(引用区域,行数,列数,[高度],[宽度]) 　　;参数意义： Reference：作为偏移量参照系的引用区域。Reference必须为对单元格或相连单元格区域的引用。 Rows：相对于偏移量参照系的左上角单元格，上(下)偏移的行数。 Cols：相对于偏移量参照系的左上角单元格，左(右)偏移的列数。 Height：高度，即所要返回的引用区域的行数。Height 必须为正数。 Width：宽度，即所要返回的引用区域的列数。Width 必须为正数。;在C7单元格，输入公式：=SUM(OFFSET(C2,1,2,3,1))，得到结果为18。 ;;;改进移动平均预测模型，将计算平均值时对于不同时期观测值的权数设置得不同：近期的权数较大，远期的权数较小。 ; 【例7-4】利用例7-1的数据在Excel工作表中使用“数据分析”工具建立一个指数平滑常数为0.4的指数平滑预测模型来预测第13周的汽油销量。;;;;