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第四章时间序列平滑预测法
时间序列的概述
移动平均法
简单移动平均法
加权移动平均法
趋势移动平均法
指数平滑法
一次指数平滑法
二次指数平滑法
差分指数平滑法
一阶差分－指数平滑法
二阶差分—指数平滑法
时间序列的概述
时间序列:某种统计指标的数值,按照时间先后顺序排列
的数列
时间序列分析预测法:将预测目标的历史数据按时间的
先后顺序排列称为时间序列,然后分析它随时间的变化趋势
,外推预测目标的未来值
时间序列按性质不同可分为:
长期趋势
季节变动
循环变动
不规则变动
移动平均法
简单移动平均法
设有时间序列:
移动平均法:根据时间序列资料,逐项推移,依次计算包含
一定项数的序时平均数,以反映长期趋势的方法.
T期移动平均数移动平均的项数
月份实际销量3个月平均5个月的平均
1200
2135
3195
4198176.7
5310176
6175234.3207.6
7155227.7202.6
8130213.3198.6
9220153.3193.6
10275168.3211.6
208.3222.6
加权移动平均法
例:我国1990－1999年原煤产量如下,试用加权移动平均法预测2000年的产量()
年份产量3年加权移动平均值相对误差(%)
19006.35
19916.20
19926.22
19936.666.246.31
19947.156.449.93
19957.896.8313.43
19968.727.4414.68
19978.948.188.50
19989.288.696.36
19999.809.077.45
20009.48
趋势移动平均法
用简单移动平均法和加权移动平均法,在时间序列没有明显
趋势变动时,能比较准确的反映实际情况,当有明显变化时,
将会出现滞后偏差,因此需要修正,修正的方法
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