时间数列分析与预测
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2）在“图表选项”中，选择“标题”页面， 在“图表标题”、“分类（X）轴”、“数值 （Y）轴”中分别填入“销售额趋势图”、 “季度”和“销售额”。
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图9-3 “图表源数据”对话框
图9-4 “图表选项”对话框
（3）在图表中插入趋势线进行预测。
1）单击图表以激活它，选取垂直轴，双击或单击鼠标 右键并从快捷菜单中选择“坐标轴格式”选项，弹出 “坐标轴格式”对话框。
2）选取水平轴，双击或单击鼠标右键并从快捷菜单中 选择“坐标轴格式”选项，打开“对齐”页面，取消 自动设置；打开“字体”页面，设置字号为8。单击 “确定”按钮。
3）选取图中的折线，单击鼠标右键并从快捷菜单中选 择“添加趋势线”选项，打开“添加趋势线”对话框。 选择“类型”页面，在“趋势预测/回归分析类型”框 中选择“移动平均”，设置“周期”为4。单击“确定” 按钮产生趋势图，如图9-6所示。
第9章 时间数列分析与预测
9.1 时间数列的基本特征 9.2 移动平均法分析与预测 9.3 回归法分析与预测 9.4 指数平滑法分析与预测 9.5 季节变动的测定与分析
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本章学习目标
u 时间数列的构成及影响因素 u 时间数列分析的移动平均法 u 时间数列分析的回归分析法 u 时间数列分析的指数平滑法 u 利用长期趋势剔除法进行季节变动的分析
（4）把单元格E6中的公式复制到E7:E14各单 元格中，结果如图9-7所示。可以看出，2001年 第一季度的预测值为203万元。
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图9-7 移动平均预测结果
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9.2.4 利用移动平均分析工具预测
例9-2 某地区过去15年商品零售额资料如图9-8 （“移动分析”工作表）所示，用移动分析工 具进行预测。 （1）在“工具”菜单中选择“数据分析”选 项，在弹出的“数据分析”对话框中选中“移 动平均”选项，并单击“确定”按钮，此时将 出现“移动平均”对话框，如图9-9所示。 （2）在输入区域中输入B3:B17，间隔设为3， 在输出区域中输入C3，即输出区域的左上角的 绝对引用。选择“图表输出”和“标准误差”。 单击“确定”按钮，所得结果如图9-10所示。
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图9-5 “坐标轴格式”对话框
图9-6 销售额趋势图
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9.2.3 利用Excel创建公式预测
可以利用Excel提供的均值函数进行移动平均计 算。
（1）打开“移动平均”工作表。
（2）在单元格E1中输入“公式预测值”。
（ 3 ） 在 单 元 格 E6 中 输 入 公 式 “ =AVERAGE(D2:D5)”，此处 需要相 对引 用 以便复制。
简单移动平均公式如下：
Mt1
1 N
n
Atj1
j1
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9.2.2 趋势图直接预测法
例9-1 某电视机厂三年的销售额（万元）资料如 图9-1（“移动平均.xls”工作表）所示，试对第 四年的销售额进行预测。
（1）产生“年季”变量。
1）打开“移动平均”工作表。
2）在C列选定任一个单元格，选择“插入”菜单 中的“列”选项，则原来C列的内容被移到D 列。
Excel提供的回归分析函数主要有： 1．FORECAST预测函数 2．TREND趋势函数 3．GROWTH增长函数 4．LINEST线性拟合函数 5．LOGEST函数
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1．FORECAST预测函数
该函数根据已有的数值计算或预测未来值。此 预测值为基于给定的 x 值推导出的 y 值。已知 的数值为已有的 x 值和 y 值，再利用线性回归 对新值进行预测。可以使用该函数对未来销售 额、库存需求或消费趋势进行预测。 语法：FORECAST(x,known_y's,known_x's)
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图9-8 零售额资料
图9-9 “移动平均”对话框
图9-10 移动平均分析结果
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9.3 回归法分析与预测
9.3.1 时间数列预测工作表函数 9.3.2 使用直线函数和趋势函数进行线性预测 9.3.3 使用指数函数和增长函数进行非线性预 测
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9.3.1 时间数列预测工作表函数
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2．TREND趋势函数
该函数返回一条线性回归拟合线的值。即找到 适合已知数组known_y's和known_x's的直线 （用最小二乘法），并返回指定数组new_x's 在直线上对应的y值。 语法： TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
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9.1.2 时间数列的构成与分解
影响时间数列变动的因素主要有4种： （1）长期趋势（T）。 （2）季节变动（S）。 （3）循环变动（C）。 （4）不规则变动（I）。
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9.2 移动平均法分析与预测
9.2.1 移动平均法的概念及特点 9.2.2 趋势图直接预测法 9.2.3 利用Excel创建公式预测 9.2.4 利用移动平均分析工具预测
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9.1 时间数列的基本特征
9.1.1 时间数列的概念与特点 9.1.2 时间数列的构成与分解
wenku.baidu.com
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9.1.1 时间数列的概念与特点
时间数列具有以下特点： （1）时间数列按时间先后顺序排列。 （2）时间数列是按一定方式搜集的一系列数 据。 （3）时间数列中的观察值具有差异。 （4）时间数列中的数据不许遗漏。
3）在C1单元格中输入标志“年季”，在C2单元 格中输入公式“=B2&CHAR(13)&A2”，再把 单元格C2中的公式复制到C3:C13。结果如图92所示。
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图9-1 “移动平均”工作表
图9-2 产生“年季”变量
（2）绘制销售额趋势图。
1）打开“图表向导”对话框，在“图表类型” 列表中选择“折线图”项；在“子图表类型” 列表中选择“数据点折线图”。
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9.2.1 移动平均法的概念及特点
移动平均法是测定时间数列趋势的一种方法。 它按一定的间隔长度逐期移动，计算一系列的 移动平均数，来修匀原时间数列的波动，呈现 出现象发展的变动趋势。采取移动平均法时， 移动平均间隔的长度应长短适中。移动平均法 是在算术平均法的基础上发展起来的预测方法， 它利用过去若干期实际值的均值来预测现象的 发展趋势。
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图9-3 “图表源数据”对话框
图9-4 “图表选项”对话框
（3）在图表中插入趋势线进行预测。
1）单击图表以激活它，选取垂直轴，双击或单击鼠标 右键并从快捷菜单中选择“坐标轴格式”选项，弹出 “坐标轴格式”对话框。
2）选取水平轴，双击或单击鼠标右键并从快捷菜单中 选择“坐标轴格式”选项，打开“对齐”页面，取消 自动设置；打开“字体”页面，设置字号为8。单击 “确定”按钮。
3）选取图中的折线，单击鼠标右键并从快捷菜单中选 择“添加趋势线”选项，打开“添加趋势线”对话框。 选择“类型”页面，在“趋势预测/回归分析类型”框 中选择“移动平均”，设置“周期”为4。单击“确定” 按钮产生趋势图，如图9-6所示。
第9章 时间数列分析与预测
9.1 时间数列的基本特征 9.2 移动平均法分析与预测 9.3 回归法分析与预测 9.4 指数平滑法分析与预测 9.5 季节变动的测定与分析
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本章学习目标
u 时间数列的构成及影响因素 u 时间数列分析的移动平均法 u 时间数列分析的回归分析法 u 时间数列分析的指数平滑法 u 利用长期趋势剔除法进行季节变动的分析
（4）把单元格E6中的公式复制到E7:E14各单 元格中，结果如图9-7所示。可以看出，2001年 第一季度的预测值为203万元。
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图9-7 移动平均预测结果
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9.2.4 利用移动平均分析工具预测
例9-2 某地区过去15年商品零售额资料如图9-8 （“移动分析”工作表）所示，用移动分析工 具进行预测。 （1）在“工具”菜单中选择“数据分析”选 项，在弹出的“数据分析”对话框中选中“移 动平均”选项，并单击“确定”按钮，此时将 出现“移动平均”对话框，如图9-9所示。 （2）在输入区域中输入B3:B17，间隔设为3， 在输出区域中输入C3，即输出区域的左上角的 绝对引用。选择“图表输出”和“标准误差”。 单击“确定”按钮，所得结果如图9-10所示。
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图9-5 “坐标轴格式”对话框
图9-6 销售额趋势图
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9.2.3 利用Excel创建公式预测
可以利用Excel提供的均值函数进行移动平均计 算。
（1）打开“移动平均”工作表。
（2）在单元格E1中输入“公式预测值”。
（ 3 ） 在 单 元 格 E6 中 输 入 公 式 “ =AVERAGE(D2:D5)”，此处 需要相 对引 用 以便复制。
简单移动平均公式如下：
Mt1
1 N
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Atj1
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9.2.2 趋势图直接预测法
例9-1 某电视机厂三年的销售额（万元）资料如 图9-1（“移动平均.xls”工作表）所示，试对第 四年的销售额进行预测。
（1）产生“年季”变量。
1）打开“移动平均”工作表。
2）在C列选定任一个单元格，选择“插入”菜单 中的“列”选项，则原来C列的内容被移到D 列。
Excel提供的回归分析函数主要有： 1．FORECAST预测函数 2．TREND趋势函数 3．GROWTH增长函数 4．LINEST线性拟合函数 5．LOGEST函数
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1．FORECAST预测函数
该函数根据已有的数值计算或预测未来值。此 预测值为基于给定的 x 值推导出的 y 值。已知 的数值为已有的 x 值和 y 值，再利用线性回归 对新值进行预测。可以使用该函数对未来销售 额、库存需求或消费趋势进行预测。 语法：FORECAST(x,known_y's,known_x's)
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图9-8 零售额资料
图9-9 “移动平均”对话框
图9-10 移动平均分析结果
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9.3 回归法分析与预测
9.3.1 时间数列预测工作表函数 9.3.2 使用直线函数和趋势函数进行线性预测 9.3.3 使用指数函数和增长函数进行非线性预 测
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2．TREND趋势函数
该函数返回一条线性回归拟合线的值。即找到 适合已知数组known_y's和known_x's的直线 （用最小二乘法），并返回指定数组new_x's 在直线上对应的y值。 语法： TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
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9.1.2 时间数列的构成与分解
影响时间数列变动的因素主要有4种： （1）长期趋势（T）。 （2）季节变动（S）。 （3）循环变动（C）。 （4）不规则变动（I）。
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9.2 移动平均法分析与预测
9.2.1 移动平均法的概念及特点 9.2.2 趋势图直接预测法 9.2.3 利用Excel创建公式预测 9.2.4 利用移动平均分析工具预测
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9.1 时间数列的基本特征
9.1.1 时间数列的概念与特点 9.1.2 时间数列的构成与分解
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9.1.1 时间数列的概念与特点
时间数列具有以下特点： （1）时间数列按时间先后顺序排列。 （2）时间数列是按一定方式搜集的一系列数 据。 （3）时间数列中的观察值具有差异。 （4）时间数列中的数据不许遗漏。
3）在C1单元格中输入标志“年季”，在C2单元 格中输入公式“=B2&CHAR(13)&A2”，再把 单元格C2中的公式复制到C3:C13。结果如图92所示。
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图9-1 “移动平均”工作表
图9-2 产生“年季”变量
（2）绘制销售额趋势图。
1）打开“图表向导”对话框，在“图表类型” 列表中选择“折线图”项；在“子图表类型” 列表中选择“数据点折线图”。
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9.2.1 移动平均法的概念及特点
移动平均法是测定时间数列趋势的一种方法。 它按一定的间隔长度逐期移动，计算一系列的 移动平均数，来修匀原时间数列的波动，呈现 出现象发展的变动趋势。采取移动平均法时， 移动平均间隔的长度应长短适中。移动平均法 是在算术平均法的基础上发展起来的预测方法， 它利用过去若干期实际值的均值来预测现象的 发展趋势。