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时间序列预测法 发表评论(0) 编辑词条

时间序列预测法(Time Series Forecasting Method)

什么是时间序列预测法? 编辑本段回目录

  一种历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法。

  时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,得出一定的模式;以此模式去预测该社会现象将来的情况。

时间序列预测法的步骤 编辑本段回目录

  第一步 收集历史资料,加以整理,编成时间序列,并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类,传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类:(1)长期趋势;(2)季节变动;(3)循环变动;(4)不规则变动。

  第二步 分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。

  第三步 求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值,并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数,使用合适的技术方法求出其值。

  第四步 利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后,就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s,在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y:

  加法模式T+S+I=Y

  乘法模式T×S×I=Y

  如果不规则变动的预测值难以求得,就只求长期趋势和季节变动的预测值,以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料,则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值,即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势,即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用,本质上也只是一个平均数的作用,实际值将围绕着它上下波动。

时间序列预测法的分类 编辑本段回目录

  时间序列预测法可用于短期预测中期预测长期预测。根据对资料分析方法的不同,又可分为:简单序时平均数法加权序时平均数法移动平均法加权移动平均法趋势预测法指数平滑法季节性趋势预测法市场寿命周期预测法等。

  简单序时平均数法 也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值,求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设:“过去这样,今后也将这样”,把近期和远期数据等同化和平均化,因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势,就不宜采用此法。

  加权序时平均数法 就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权,求出平均值,作为下期预测值。

  简单移动平均法 就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。

  加权移动平均法 即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时,近期观察值的权数应该大些,远期观察值的权数应该小些。

上述几种方法虽然简便,能迅速求出预测值,但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响,所以准确性较差。应根据新的情况,对预测结果作必要的修正。

  指数平滑法 即根据历史资料的上期实际数和预测值,用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法,优点是只要有上期实际数和上期预测值,就可计算下期的预测值,这样可以节省很多数据和处理数据的时间,减少数据的存储量,方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。

  季节趋势预测法 根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数,预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法,常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种:a.季(月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均,除以各年季(或月)的总平均数,得出各季(月)指数。这种方法可以用来分析生产、销售、原材料储备、预计资金周转需要量等方面的经济事物的季节性变动;b.移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。

  市场寿命周期预测法 就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量,最常用的一种方法就是根据统计资料,按时间序列画成曲线图,再将曲线外延,即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法,适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。

时间序列预测法的运用例子 编辑本段回目录

  某一城市从1984年到1994年中,每年参加体育锻炼的入口数,排列起来,共有10个数据构成一个时间序列。我们希望用某个数学模型,根据这10个历史数据,来预测1995年或以后若干年中每年的体育锻炼人数是多少,以便于该城市领导人制订一个有关体育健身的发展战略或整个工作计划。不同的时间序列有不同的特征,例如一个人在一年中每天消耗的粮食基本上是相同的,把这365个数字排列起来。发现它所构成的时间序列总保持在一定水平,上下相差不太大,我们称它是"平稳"时间序列。它的取值和具体是哪个时期无关,只和时期的长短有关。一般来说.只有属于平稳过程的时间序列.才是可以被预测的。

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标签: 时间序列预测法 中期预测 几何平均法 加权移动平均法 加权算术平均法 动态数列 季节性趋势预测法 季节趋势预测法 平均数 循环变动 指数平滑法

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