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文档简介

1、经济金融财务贸易词库系列文库时间序列预测经济金融是人类活动重要组成，在社会生产中有重要地位。本文提供“时间序列预测”的现代视点解读，以供大家了解。时间序列预测是收集与整理预测事物的历史资料，从中寻找过去该事物随时变化的演变趋势，并用数学模型表示出来，然后用此模型来预测的方法。这类方法的假设条件是：预测事物今后随时间的变化情势，与该事物过去随时间的变化情势一样。所以，是一种外推的方法。其具体方法很多，这里只介绍最常用的几种。1移动平均法 是将过去的资料按时间序列分段，每次预测都取最近的一段时间序列资料来求平均值。由于逐步推移，预测值(平均值)的数据不断更新，可以显示演变趋势，且比简单平均法更准确

2、。移动平均值的计算用式83。式中 Mt第t期的移动平均值(t+1期的预测值)； n 移动平均的期数，一般取3，5，7； yi求Mt期间的各期实际值(i=1、2、n)。应用此法时，期数n的取值很重要。n值不同，移动平均值也不同，例如，表83是n取3和5的预测结果。表83 2指数平滑法 移动平均法采用的是算术平均，即把各期数据对预测值的影响视为同等重要。实际上，愈是近期的数据影响愈大。指数平滑法就是考虑了这种实况，给各期以不同的权数，愈是近期权数愈大。这样，t+1期的预测值就是求t期内各期的指数加权平均值， 如式84所示。St=dyt+(1d)St1 =dyt+d(1d)yt1+d(1d)2yt2

3、+ (84)+d(1d)t1y1+(1d)ts0 式中 St(或St1)第七期(或t1期)的加权均值； d平滑系数(取005020或0305)； S0时间序列前几项的算术平均值，或第一项数值。此法需正确选取值。它是一个加权常数，其数值越大，则近期资料影响愈大，预测值愈接近实际。但要根据具体情况选取。选取值的原则是：时间序列长期趋势处于稳定状态时，则值应取小(0。05020)；时间序列具有迅速且明显的变动倾向时，则值应取大(0305)。3季节性预测法 有些产品的销售量与季节有关，常用季节性指数来进行预测。季节性指数表示在平均销售量水平上受季节影响的变动幅度。只要预测出下一年的总销售量，就可用季节性指数预测下年各月分别的销售量。所以，主要是求季节性指数。例：设某厂电风扇在前3年每月的销售量如下表所示，试求各月的季节性指数。求季节性指数的步骤如下： (1)分别求出各年月份实销售量的合计数(如表中右栏)； (2)将各年对应月的合计数除以统计年数(即3年)，得出各个对应月的平均销售量Ai(如表中第五行所列)。如1月份平均销售量为： (3)计算3年期间所有月份(即36个月)的平均销售量B。即 (4)将除以B即得各个月份的季节指数fi如式85所示。(85) 如1月份的季节性指数为f1=20342682=076，表示1月份的销售量占当年月平均销售量的

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