时间序列法(一)

1、市场调查(dio ch)与预测 主讲人：贾艳 共九十七页回顾(hug)判断分析市场预测法主观概率法意见集合(jh)法专家意见法德尔菲法指标判断法扩散指数法关联推算法共九十七页三、市场预测(sh chn y c)第一章 市场预测(sh chn y c)的类型和步骤第二章 判断分析市场预测法第三章 时间序列市场预测法第四章 相关回归分析市场预测法共九十七页第三章 时间序列(xli)市场预测法第一节 时间序列法概述第二节 简易平均数市场预测法第三节 移动平均(pngjn)市场预测法第四节 指数平滑市场预测法共九十七页第一节 时间序列(xli)法概述一、时间序列预测法的含义与特点二、时间序列数据变动趋

2、势的类型三、时间序列预测法的程序(chngx)和种类 共九十七页第一节 时间序列(xli)法概述最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。在苏丹北部通常5月即开始涨水，8月达到最高水位，以后水位逐渐下降，1至5月为低水位。由于掌握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业迅速发展，从而(cng r)创建了埃及灿烂的史前文明。 共九十七页第一节 时间(shjin)序列法概述一、时间序列预测法的含义与特点1. 时间序列预测法的含义 时间序列又称为外推法或历史延伸法，是指把反映某

3、种市场现象的某一统计指标的数值(shz)按时间先后顺序排列而成的数列。它反映了某种市场现象在时间上的发展变化过程。时间序列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数值(shz)。 共九十七页第一节 时间序列(xli)法概述2. 时间(shjin)序列预测法的特点(1)根据市场过去的变化趋势预测未来的发展。 (2)突出了时间因素在预测中的作用。 共九十七页第一节 时间(shjin)序列法概述二、时间序列数据变动趋势的类型1. 长期趋势（Trend） 长期趋势是指社会(shhu)经济现象由于受某种特定因素的影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化趋势。长期趋势的具体

4、表现有：水平型变动、趋势型变动（上升或下降）。共九十七页第一节 时间序列(xli)法概述2. 季节(jji)变动（Season） 时间序列数据以一年为周期，随着自然季节呈现出反复的有规则的变动趋势。 乘用车市场季节性波动中国图书零售市场季节性变化共九十七页第一节 时间(shjin)序列法概述3. 循环变动(bindng)（Cycle） 循环变动又称周期性变动，是指时间序列在为期较长的时间内(一年以上至数年)呈现出涨落起伏，且变动的周期大于一年。根本上是由经济运行周期决定的。国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区

5、的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。共九十七页第一节 时间(shjin)序列法概述4.不规则变动（Irregular） 是指现象由偶然因素引起的无规律的变化(binhu)。如自然灾害、地震、战争、政治等偶然因素对市场现象时间序列的影响。实际情况：最复杂为多种情况混合！乘用车市场季节性波动共九十七页第一节 时间序列(xli)法概述例子如某汽车销售商今年已销售出12000辆，现在预测明年的销售量。已知年增长趋势为每年递增5，估计明年的销量为12600（12000*1.05）辆。但由于经济下滑，预计销量仅为正常情况下的80，即10080（126000.8

6、）辆。如果每月的销量相等的话，那么月平均销售量应为840（=1008012）辆。然而，12月份往往是销售高峰，高于其他月份，季节指数为1.4。所以(suy)，预计明年12月份的销售量可能达到1176（8401.4）辆。此外还要预计不会发生社会动乱、各种自然灾害或不可抗力等。共九十七页第一节 时间(shjin)序列法概述三、时间(shjin)序列预测法的程序和种类 1.时间序列预测法的程序(1)确定预测对象，根据市场研究预测目的确定预测对象。(2)收集历史数据，编制时间序列，确定数据变动趋势类型。 (3)选择预测方法，建立预测模型。 (4)计算预测误差，确定预测结果。 中国图书零售市场季节性变化

7、共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法市场预测误差(wch)指标各点误差平均误差平均绝对误差均方误差标准误差实际值预测值=1、2 、平均绝对百分误差共九十七页第一节 时间(shjin)序列法概述2.时间序列预测法的种类(1)简易平均数市场预测法(2)移动(ydng)平均市场预测法(3)指数平滑市场预测法共九十七页第三章 时间序列(xli)市场预测法第一节 时间序列法概述(i sh)第二节 简易平均数市场预测法第三节 移动平均市场预测法第四节 指数平滑市场预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法1.定义简易平均数预测法，是在对时间序列进行分析(fnx)研究的基础上，计算

8、时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的市场预测方法。2.具体方法序时平均数预测法平均增减量预测法平均发展速度预测法加权平均预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法一、序时平均数市场预测法二、平均增减量市场预测法三、平均发展(fzhn)速度市场预测法四、加权平均市场预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法一、序时平均数市场预测法1.序时平均数预测法的定义序时平均数是对时间序列观察值计算(j sun)的动态平均数。其平均数将现象在不同时间发展水平的差异抽象掉，表现某种现象在某段时期发展的一般水平。序时平均数法就是把动态平均数作为预测值。

9、2.序时平均数的计算 是以市场现象观察值数据之和除以观察值的期数。公式为 为序时平均数 为各期观察值（t=1,2,n） 为各期观察值之和；n为观察期数。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法3. 适用范围（1）一种是市场现象时间序列呈水平型发展趋势，不规则变动即随机因素的影响非常小。这种情况下应用此方法，实际上是进一步消除不规则变动的影响，将水平型变动规律更清楚地反映出来。（2）另一种情况是市场现象在一年中各月的观察值有明显季节(jji)变动，而在几年之间不存在明显的趋势变动，且不规则变动即偶然因素的影响很小。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法【例1】对某地区(dq

10、)若干年某种商品销售量进行预测，资料及计算见下表所示。月份观察值（百吨）110.2210.6310.5410.9510.9610.8710.4810.59111010.51110.61210.7合计127.6共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法计算(j sun)过程误差相对观察值很小，说明序时平均数预测值可以采纳（1）计算序时平均数（2）计算预测误差（3）确定预测值（百吨）月份观察值（百吨）预测误差e=Y-Ye2110.2-0.430.1849210.6-0.030.0009310.5-0.130.0169410.90.270.0

11、729510.90.270.0729610.80.170.0289710.4-0.230.0529810.5-0.130.01699110.370.13691010.5-0.130.01691110.6-0.030.00091210.70.070.0049合计127.60.6068共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法【例2】对某企业销售额进行(jnxng)预测，其资料和计算见下表（单位：万元）年月123456789101112第一年11.21.622.734.13.83.12.92.41.4第二年1.21.31.72.12.63.14.33.73.22.82.21.3第三年1.1

12、1.41.82.22.53.24.53.932.72.31.2共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法计算(j sun)过程年月123456789101112第一年11.21.622.734.13.83.12.92.41.4第二年1.21.31.72.12.63.14.33.73.22.82.21.3第三年1.11.41.82.22.53.24.53.932.72.31.2三年各月平均1.11.31.72.12.63.14.33.83.12.82.31.3各月MAE0.067 0.067 0.067 0.067 0.067 0.067

13、 0.133 0.067 0.067 0.067 0.067 0.067 （1）计算序时平均数（2）计算预测误差（3）确定预测值 各月的平均绝对误差相对实际观察值来说很小，可以用各月 序时平均数作为下年各月的预测值。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法4. 优缺点时序平均数法计算简单(jindn)，方便易行，但其适用现象比较窄，如若市场现象有明显趋势变动，用序时平均数法就无法解决问题了。共九十七页回归(hugu)一、时间序列预测法的含义与特点(tdin)二、时间序列数据变动趋势的类型三、序时平均数预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法二、平均增减量市场预测法 时

14、间序列中各期的近期增减量如果大体相等，则说明该市场现象呈直线趋势(qsh)上升或下降，即为线性增减趋势(qsh)。月份共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法二、平均增减量市场预测法1.平均增减量法的定义平均增减量是时间序列各环比增减量的平均数。平均增减量法：当时间序列环比增减量相差不大的情况下，以平均增减量为依据(yj)，建立预测模型计算预测值。2.平均增减量的计算环比增减：计算公式：共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法3.适用范围 适用有趋势变动的市场现象时间(shjin)序列，其趋势变动规律表现为环比增减量基本相同。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测

15、法【例子】对某地区某种商品社会收购量进行预测，其资料和数值计数(j sh)见下表。单位：百吨观察值收购量114.6215.7316.9417.8518.8619.9721.1822.4923.61024.6共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法月份共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法计算过程(1)计算各期环比增减量，从结果看各年增减大致相同，所以可以考虑用平均增减量预测法。(2)计算平均增减量(3)计算各期预测值(4)计算平均绝对误差 误差很小，说明可采用此方法(fngf)预测(5)确定第11期的收购量共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法观察值收购量逐期

16、增减量各期预测值|e|114.6-14.6-215.71.115.70316.91.216.80.1417.80.917.90.1518.81190.2619.91.120.10.2721.11.221.20.1822.41.322.30.1923.61.223.40.21024.6124.50.1合计-1.1共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法环比有环比增长速度和环比发展速度两种方法。环比即与上期的数量作比较(bjio)。环比增长速度（本期数上期数）/上期数*100反映本期比上期增长了多少环比发展速度本期数/上期数*100反映本期比上期增长多少如：本期销售额为500万，上期销售

17、额为350万环比增长速度（500-350）/350*10042.86环比发展速度500/350*100142.86共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法三、平均发展速度市场预测法 时间序列中各期（第一期除外）的环比发展速度如果接近，说明(shumng)该市场现象呈指数曲线的变化趋势，可采用平均发展速度法进行预测。平均发展速度法的平均数多采用几何平均法计算，故此法也称几何平均法。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法三、平均发展速度市场预测法1.平均发展速度的定义平均发展速度是对时间序列环比发展速度的连乘积开高次方，求出市场现象在一定时期内发展速度的一般(ybn)水平。平

18、均发展速度预测法，是当市场现象时间序列的环比发展速度基本一致情况下，以平均发展速度为依据建立预测模型，并对市场现象估计预测值的方法。2.平均发展速度的计算 即， 为各期环比发展速度 为各期观察值（t=1,2,n）n为观察期数。平均发展速度共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法3.适用范围 适用于有明显趋势的市场现象(xinxing)时间序列，其发展速度大致相同，并且随机因素的影响不明显。用于近期预测比较合适。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法例子试用(shyng)平均发展速度法来预测2005年的销售额。序号年份销售额1234520002001200220032004

19、200545.0051.7360.5570.2484.29共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法计算过程(1)计算观察值的环比发展速度(2)计算平均发展速度(3)计算各期的预测值(4)测定(cdng)预测误差(5)预测序号年份销售额环比发展速度12000452200151.731.15 3200260.551.17 4200370.241.16 5200484.291.20 序号年份销售额环比发展速度预测值1200045452200151.731.15 52.65 3200260.551.17 61.60 4200370.241.1

20、6 72.07 5200484.291.20 84.32 序号年份销售额环比发展速度预测值误差e21200045452200151.731.15 52.65 0.85 3200260.551.17 61.60 1.10 4200370.241.16 72.07 3.36 5200484.291.20 84.32 0.00 6200598.66 误差相对于各观察值来说很小，故预测模型可以采用共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法四、加权平均市场预测法1.加权平均法的定义 根据观察值的重要性不同，分别给予相应的权数后，再计算加权平均数作为建立预测模型和计算预测值依据的方法(fngf)。

21、根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待各个观察数据。对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数。2.计算公式 为加权平均数 为各期观察值（t=1,2,n） 为各期权数；n为观察期数。权数的取法，可以取小数并使也可以取等差或等比数列，或任意给定共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法3.适用范围 作为考虑问题的思路，为其他一些时间序列具体预测方法(fngf)提供支撑。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法例1：某百货公司一柜台2003年下半年7-12月各月的销售额分别(fnbi)为18、17、19、20、17、19万元，试采用加权平均法预测2004年

22、1月份该柜台的销售额。设各月的权数分别为0.5、1.0、1.5、2.5、3.5、5。解：加权平均值为：则预测值为18.5万元。共九十七页第二节 简易(jiny)平均数市场预测法例2用加权平均法试预测该企业(qy)7月份的销售额。观察期1234567月份预测值观察值262724282625权重(wt)12345625.9万元共九十七页回顾(hug)一、时间序列预测法的含义与特点二、时间序列数据变动趋势的类型三、简易平均数市场预测法序时平均数市场预测法平均(pngjn)增减量市场预测法平均发展速度市场预测法加权平均市场预测法共九十七页第三章 时间序列(xli)市场预测法第一节 时间序列法概述第二节

23、 简易平均数市场预测法第三节 移动平均(pngjn)市场预测法第四节 指数平滑市场预测法共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法1.定义移动平均市场预测法，是对时间序列观察值，由远向近按一定跨越期计算平均值的一种预测(yc)方法。随着观察值向后推移，平均值也跟着向后移动，形成一个由平均值组成的新的时间序列。对新时间序列中平均值加以一定调整后，可作为观察期内的估计值，最后一个移动平均值作为预测值。2.特点(1)能够消除随机因素对市场的影响，又反映市场的波动；(2)所需贮存的观察值较少。共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法3.适用范围(1)适用于既有趋势变动又有波动(bdng

24、)的时间序列。(2)也适用于有波动的季节变动现象的预测。4.具体方法(1)一次移动平均预测法(2)二次移动平均预测法(3)加权移动平均预测法共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法一、一次移动(ydng)平均预测法二、二次移动平均预测法三、加权移动平均预测法共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法一、一次移动平均预测(yc)法1.定义是对时间序列按一定跨越期，移动计算观察值的算术平均值，其平均数随着观察值的移动而向后移动。2.计算公式(1)一次移动平均值公式(2)一次移动平均法预测模型共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法3.适用范围(1)只能预测未来一期；(2)只

25、适用(shyng)于基本呈水平型变动，又有些波动的时间序列。共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法例1：对某企业季末库存(kcn)进行预测，其资料见下表。月份观察值110.60 210.80 311.10 410.40 511.20 612.00 711.80 811.50 911.90 1012.00 1112.20 1210.70 1310.40 1411.20 共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法计算(j sun)过程月份观察值n=3110.60 210.80 311.10 10.83 410.40 10.77 511.20 10.90 612.00 11.20

26、711.80 11.67 811.50 11.77 911.90 11.73 1012.00 11.80 1112.20 12.03 1210.70 11.63 1310.40 11.10 1411.20 10.77 计算过程：取3期平移 n=3误差|e|0.43 0.43 1.10 0.60 0.17 0.13 0.27 0.40 1.33 1.23 0.10 共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法跨越期n长短的选择要根据两点：一是要根据时间序列本身的特点；二是要根据研究问题(wnt)的需要。如果时间序列的波动主要不是由随机因素引起的，而是现象本身的变化规律，这就需要预测值充分表

27、现这种波动， 把跨越期取得短些。这样既消除了一部分随机因素的影响，又表现了现象特有的变动规律。如果时间序列观察值的波动主要是由随机因素引起的，研究问题的目的是观察预测事物的长期趋势值，则可以把跨越期取长些。共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法例2：某市1992-2001年的人均粮食需求量资料如下表的第2栏，试用(shyng)移动平均法预测2002年的人均粮食需求量。下表中为某市1992-2001年的人均粮食需求量资料。并说明n取多少合适?年份粮食需求量199220619932141994208199522019962301997212199820219992102000218200

28、1206预测值n=3预测值n=5209.33214.00219.33215.6220.67216.8214.67214.4208.00214.8210.00214.4211.33209.6共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法从表第2栏资料及图形可见，该市人均粮食需求量在10年中上降趋势无明显变动，但有些(yuxi)小波动，可用移动平均法预测。共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法分别取n=3和n=5，计算移动平均数如表的第3栏和第4栏。据 的模型预测：当n=3时，2002年人均粮食需求为211.33公斤。当n=5时，2002年人均粮食需求为209.6公斤。应该取哪个值呢

29、？一般(ybn)选取标准差较小的对应预测值。经计算当n=3时标准差为4.31（公斤） 当n=5时标准差为3.65（公斤）所以预测值为n=5时的209.6公斤为好。共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法二、二次移动(ydng)平均预测法1.定义是对一次移动平均值再进行第二次移动平均，并在此基础上建立预测模型，进行预测的方法。在一次移动平均法预测中，如果数据呈现线性趋势时，预测值就无法以与实际值相适应，形成滞后偏差。二次移动平均法正是利用这种滞后偏差的变化规律，求出偏差系数，建立线性时间关系数学模型。 二次移动平均法与一次移动平均法相比，其优点是大大减少了滞后偏差，使预测准确性提高。共

30、九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法Yott+TY滞后(zh hu)偏差示意图滞后偏差共九十七页共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法2.计算公式(1)二次移动(ydng)平均值计算公式(2)二次移动平均预测法的预测模型为共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法3.适用范围(1)能向未来预测(yc)若干期；(2)适用于具有明显上升趋势的市场现象，又有些波动的时间序列。共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法例：某企业某种产品2004年1至11月份的销售额如下表第(3)栏所示。假设跨越期n=4，试用(shyng)二次移动平均法分别预测2004年12月份和200

31、5年1-2月份（即T为1、2、3）的销售额序号月份销售金额123456789101112345678910113845354970434655456564共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法假设跨越期n=4，用二次移动平均法分别(fnbi)预测2004年12月份和2005年1-2月份（即T为1、2、3）的销售额序号月份销售金额12345678910111234567891011384535497043465545656441.7549.7549.2552.0053.547.2552.7557.2548.1951.1350.5051.3852.6955.8155.8744.0054.

32、1261.81+2.54+1.58-2.17+0.91+3.0458.3557.4541.8355.03121264.8513167.8914270.93共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法解：以n=4，分别计算(j sun)一次移动平均值和二次移动平均值，当前期为11，即t=11，设预测模型为： t=11时，根据公式有： 所以预测模型为：共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法未来3个月的销售额预测值为：注意：观察期内各期估计值a，b值不同，而在预测期各预测值的a，b值是一致的，都是最后(zuhu)一个观察期的a，b值。（万元）（万元）（万元）共九十七页共九十七页第三节

33、 移动平均(pngjn)市场预测法三、加权移动平均预测法1.定义加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。对近期数据给予较大(jio d)的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。 共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法2.计算公式3.适用范围可与一次移动(ydng)平均法、二次移动(ydng)平均法结合使用。共九十七页第三节

34、 移动平均(pngjn)市场预测法例1：对下例分别采用3年加权（权数为0.5,1,1.5计算移动(ydng)平均数预测2002年粮食需求量结果如下:年份粮食需求量预测值n=3预测值n=5199220619932141994208209.331995220214.001996230219.33215.61997212220.67216.81998202214.67214.41999210208.00214.82000218210.00214.42001206211.33209.6共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法例2：某企业2008年12个月的销售额见下表, n取不同值时，各权数

35、(qunsh)如下表。预测2009年1月销售额？月份销售额（万元） 1100 2103 398 4104 5120 6117 7115 8121 9125101301113412140n=5n=7105 108.4110.8108.1115.4111.1119.6114.3121.6118.9125123.1130126n=3100.3101.7107.3113.7117.3117.7120.3125.3129.7134.7共九十七页第三节 移动平均(pngjn)市场预测法n=3时，各权数为：1， 2， 3n=5时，各权数为：0.5, 1, 1.5, 2, 3n=7时，各权数为：0.5, 1,

36、 1.5, 2, 2.5, 3, 4假设当n=3，5，7时，跨越期内各观察值的权重(qun zhn)如下表n=3时，加权移动平均值：计算取 n=5， n=7 加权移动平均值。共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法采用(ciyng)加权移动平均法计算结果月份销售额（万元）11002103398410451206117711581219125101301113412140n=3n=5n=7100.00 101.83 111.00 108.50 115.83 112.06 116.50 114.00 111.66118.33 117.56 114.97122.00 120.81 118.4

37、5 126.83 124.38 122.41 131.17 128.50 126.21 136.33 133.56 130.48 共九十七页第三节 移动(ydng)平均市场预测法这样(zhyng)2009年1月预测销售额定为：n=3时，136.33万元n=5时，133.56万元n=7时，130.48万元 n取值不同、权数不同对预测值有较大影响。n=3时，134.7万元n=5时，130万元n=7时，126万元n取值不同对预测值有较大影响。移动平均法加权移动平均法共九十七页第三章 时间序列(xli)市场预测法第一节 时间序列法概述第二节 简易平均数市场预测法第三节 移动平均(pngjn)市场预测法

38、第四节 指数平滑市场预测法共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法1.定义 指数平滑法是一种特殊的加权移动平均法。是移动平均法的改进，既有移动平均法的优点，又减少了数据储存量，应用方便。2.特点在预测过程中利用了所有的历史资料，并采取了按指数规律递减的权数即给离预测期较近的数值予较大的权数，给离预测期较远的数值予较小的权数；按照由远及近等比级减小，级数首项是平滑常数(chngsh)，公比是1-（01）。采用这样的权数对原始数据进行加权修匀，体现了“重近期、轻远期”的客观要求。共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法3.类型(lix

39、ng)按市场现象观察值被平滑的次数分(1)单重指数平滑法(2)多重指数平滑法共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法一、单重指数(zhsh)平滑法二、多重指数平滑法共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法一、单重指数平滑法1.定义也称一次指数平滑法，是指市场现象观察值计算一次平滑值,并以一次指数平滑值为基础，估计市场现象预测值的方法。2.计算公式(1)预测(yc)模型值反映并确定了预测误差中需要调查的比例的大小。共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法(2)第一个指数平滑(pnghu)值 的计算(3) 的确定根据经验确定当时间序列呈稳定的水平趋势时，0.10.3当时间序

40、列呈较大的波动趋势时，0.30.5当时间序列呈明显的上升或下降的斜坡趋势时，0.60.8同时选择几个进行测算，计算预测误差，选择误差最小的。或共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法(4)预测(yc)步骤共九十七页第四节 指数平滑(pnghu)市场预测法例1：某企业某种产品(chnpn)2004年1-11月份的销售额如下表所示， 取值分别为0.2、0.8，试用一次指数平滑预测2004年12月份的销售额（单位：万元）。序号月份t销售额=0.2=0.812345678910111234567891011384535497043465545656438.0039.4038.9640.9746

41、.7546.0245.9847.7847.2250.7853.4238.0039.4038.9640.9746.7846.0245.9847.7847.2250.7838.0043.6036.7046.5465.3147.4646.2953.2646.6561.3363.4738.0043.6036.7046.5465.3147.4646.2953.2646.6561.33121253.4263.47共九十七页共九十七页第四节 指数平滑(pnghu)市场预测法3.适用范围只能向未来预测一期；一次指数平滑法只适用于观察期数据变化呈现(chngxin)平稳趋势的预测对象。共九十七页第四节 指数(z

42、hsh)平滑市场预测法二、多重指数平滑法1.定义多重指数平滑法，是对市场现象的实际观察值，计算二次或二次以上的指数平滑值，再以指数平滑值为基础建立预测模型，对市场现象进行预测的方法。这里以二次指数平滑法为例，指对市场现象实际观察值测算两次平滑值，并在此基础上建立预测模型，对市场现象进行预测的方法。2.特点(1)解决了一次指数平滑法不能用于明显趋势变动(bindng)的市场现象(2)能向未来预测两期或两期以上，弥补了一次平滑法的不足(3)适用于近期或中期市场预测。共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法3.计算公式一次指数(zhsh)平滑值二次指数平滑值二次指数平滑法预测模型共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法4.步骤(1)计算市场(shchng)现象时间序列的一次、二次指数平滑值；(2)在此基础上建立二次指数平滑预测模型；(3)进行预测并计算预测误差。共九十七页第四节 指数(zhsh)平滑市场预测法例子(l zi)：已知某地区某类商品过去12个季度的销售量见表所示，试预测2008年第2季度的销售情况。求解过程如下：选取值，取 =0.3，以第一期观察