季节预测
第六章季节变动预测法
季节指数是用百分数或系数形式表 示的季节变动指标。又称季节比率。
季节变差是用绝对数形式表示的季 节变动指标。
第六章季节变动预测法
水平型季节变动：
季节指数=各年同季（月）平均数/总平均数 季节变差=各年同季（月）平均数总平均数
第六章季节变动预测法
第六章季节变动预测法
7．预测
2001年第一季度销售量的预测值为：10.280 2001年第二季度销售量的预测值为：14.392 2001年第三季度销售量的预测值为：18.504 2001年第四季度销售量的预测值为：14.392
第六章季节变动预测法
第三节 平均数趋势整理法
一、平均数趋势整理法的概念 二、趋势季节模型的建立及预测
126.0 96.9 126.1 55.5 126.2 26.2 126.2 18.2 126.3 12.7 126.4 14.2 126.5 15.8 126.6 72.7 126.7 109.7 126.8 255.5
第六章季节变动预测法
年 .月 时期数t 销售额Yt 趋势值Tt Yt/T t（%）
第六章季节变动预测法
一、平均数趋势整理法的概念
当时间序列呈长期趋势季节变动时, 可以利用平均数趋势整理法进行预测。
平均数趋势整理法是根据时间序列 建立趋势变动模型；然后根据时间序列 值与趋势值的比值计算各年同月（季） 平均数，据此求出季节指数；最后根据 趋势变动模型和季节指数建立趋势季节 模型进行预测。
第六章季节变动预测法
年 .月 时期数t 销售额Yt 趋势值Tt Yt/T t（%）
2000.4 19 155 2000.5 21 372 2000.6 23 324 2000.7 25 290 2000.8 27 153 2000.9 29 77 2000.10 31 17 2000.11 33 37 2000.12 35 46
第十六章 季节预测
y
T
S
t 趋势季节型： Y=T×S
t Y=T×S×C×I
100%
t
或
二、季节指数预测法
Y=T*S*I (S*I)=Y/T S T=a+bt Y=T*S
1、对于水平变动序列
1.收集历年（通常至少有三年）各月或各 季的统计资料（观察值）。 2.求出各年同月或同季观察值的平均数 （用A表示）。 3.求出历年间所有月份或季度的平均值 （用B表示）。
（1）、季节变差——叠加法
y
H
S s>0
k
t
k
+
0 s<0
t
t
水平型： Y=H+S
或
Y=H+S+C+I
y
T
S
+
t
t1
t
t1
Y=T+S+C+I
t
t1
趋势型： Y=T+S
（2）、季节指数——乘积法
H S
y
k
t
k
t
Y=H×S×C×I
S>100%
100%
S<100%
t
水平季节型： Y=H×S
或
季节比重计算表
年份 2001 2002 2003 2004 2005 合 计% 第一季度 31.4 31.3 30.5 31.4 31.9 156.3% 31.3% 第二季度 21.05 21.45 21.8 21.6 21.2 107.1% 21.4% 第三季度 21.7 21.6 22.0 21.5 21.9 108.6 21.7%
季节变动预测法
季节变动预测法季节变动预测法概述季节变动预测法又称季节周期法、季节指数法、季节变动趋势预测法，季节变动预测法是对包含季节波动的时间序列进行预测的方法。
要研究这种预测方法，首先要研究时间序列的变动规律。
季节变动是指价格由于自然条件、生产条件和生活习惯等因素的影响，随着季节的转变而呈现的周期性变动。
这种周期通常为1年。
季节变动的特点是有规律性的，每年重复出现，其表现为逐年同月(或季)有相同的变化方向和大致相同的变化幅度。
对于同时含有季节因素、趋势因素和不规则因素的时间数列，目前常用的季节预测法主要有两种；移动平均趋势剔除法和最小平方趋势剔除法。
移动平均趋势剔除法虽然原理简单，可以消除季节因素和不规则因素影响，显示现象总体的线性变动趋势，但该方法求得的移动平均值能否真正反映各期趋势水平则令人怀疑，并且如果样本数据多，时间数列长，则计算机械烦琐。
同时此法还存在仅适用近期预测，对短中期预测具有显著不适应性等问题。
最小平方趋势剔除法是一种较为科学的季节预测方法，它是依据最小平方原理通过配合适宜的趋势模型求出数列各期发展水平的趋势值，然后从原数列中予以剔除，进而测定出季节指数或季节变差，并在此基础上进行预测。
移动平均法移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。
移动平均法适用于即期预测。
当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。
移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：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值，以反映长期趋势的方法。
因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
市场调查季节变动预测
（2）计算历年同季季节比率的合计数 （3）计算各季季节指数，计算公式为：
如一季度的季节指数为： 其余类推。 3、比较用按季平均法和全年比率平均法的 计算结果，两者求得的季节指数比较接近， 由于按季平均法计算较简便，在实践中经 常采用这种方法计算。
4、利用按全年比率平均法求得的季节指数绘成 季节变动曲线图：
二、利用季节指数和季节变差进行预测 （一）直接利用长期趋势消除法中的趋势方程和 季节变动指标进行预测。 例：利用季趋势直线方程和季节变动指标表四第 （10）栏、第（12）栏，预测某纺织公司Y6年销 售额。 列Y6年各季销售额预测值计算表：
1．在季趋势直线方程中，原点（t = 0）在Y3年 第一季度，所以Y6年第一季度的序数应为12， 余类推。将t 值代入季趋势直线方程得到Y6年 各季的趋势值，列入表六的第（3）栏内 2．第（4）栏中的预测值利用公式得出，如： 3682.62(Y6年一季度趋势值) * 98.1%(一季度 调整后的季节指数)=3612.65；二季度趋势值 3753.06*二季度季节指数54.35%=2039.79 3．第（5）栏中的预测值也由公式得出，如：Y6 年一季度趋势值3682.62+一季度季节变差(65.34)=3617.28；3753.06+(-1333.78)= 2419.28…... 第二节 水平型季节变动预测法
一、季节指数预测法 （一）季节指数的计算方法 1．按季平均法 1）指以历年同季平均数和全时期 （所有年份）季总平均数的比值来确定季 节指数的方法。 2）实例及测算步骤：
（1）计算历年同季的合计数和季平均数 （2）计算全时期（20个季）的季平均数 或 （3）根据公式计算各季的季节指数 如第一季度的季节指数为：
故可建立如下季趋势直线方程：
季节ARIMA模型建模与预测
案例五、季节ARIMA模型建模与预测实验指导一、实验目的学会识别时间序列的季节变动，能看出其季节波动趋势。
学会剔除季节因素的方法，了解ARIMA模型的特点和建模过程，掌握利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如何利用ARIMA模型进行预测。
掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。
二、基本概念季节变动：客观社会经济现彖受季节影响，在一年内有规律的季节更替现彖，其周期为一年四个季度或12个月份。
季节ARIMA模型是指将受季节影响的非平稳时间序列通过消除季节影响转化为平稳时间序列，然后将平稳时间序列建立ARMA模型。
ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。
三、实验内容及要求1、实验内容：（1）根据时序图的形状，采用相应的方法把周期性的非平稳序列平稳化；（2）对经过平稳化后的桂林市1999年到2006的季度旅游总收入序列运用经典B-J方法论建立合适的ARDIA（pdq）模型，并能够利用此模型进行未来旅游总收入的短期预测。
2、实验要求：（1）深刻理解季节非平稳时间序列的概念和季节ARIMA模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测：（3）熟练掌握相关Eviews操作。
四、实验指导1、模型识别（1）数据录入打开Eviews软件，选择"File”菜单中的"New--Workfile"选项，在"Workfilestructuretype”栏选择"Dated-regularfrequency”，在"Datespecification”栏中分别选择"Quarterly%季度数据），分别在起始年输入1999,终止年输入2006,点击ok,见图5-1,这样就建立了一个季度数据的工作文件。
季节指数预测模型公式
季节指数预测模型公式随着气候变化，季节的转变对于很多行业和个人来说具有重要的影响。
预测季节的变化可以帮助我们做出合理的决策，如农业生产、旅游规划、服装销售等。
季节指数预测模型是一种常用的方法，可以通过历史数据来预测未来的季节变化。
季节指数预测模型的基本原理是根据历史数据中季节的周期性变化，建立数学模型，从而预测未来季节的变化。
该模型通常包含了季节指数、时间变量和误差项。
季节指数是指某一季节相对于基准季节的变化程度。
基准季节可以是任意一个季节，通常选择历史数据中的平均季节。
季节指数可以用于表示某一季节相对于基准季节的增加或减少。
例如，如果某一季节的季节指数为1.2，意味着该季节相对于基准季节的产量或销售额增加了20%。
时间变量是指用来表示季节变化的时间指标。
通常使用时间戳或季节指示变量来表示时间变量。
时间戳是指某一时间点与参考时间点之间的时间差，可以是天、周、月等。
季节指示变量是用二进制编码来表示每个季节的存在与否。
例如，对于四季来说，可以用四个二进制变量来表示，如果某个时间点属于某个季节，则对应的季节指示变量为1，否则为0。
误差项是指模型预测值与实际观测值之间的差异。
这个差异通常是由于模型无法完全捕捉到季节变化的复杂性所导致的。
误差项可以用来评估模型的准确性和稳定性。
季节指数预测模型的公式可以表示为：Y = β0 + β1 * 季节指示变量1 + β2 * 季节指示变量2 + ... + βn * 季节指示变量n + ε其中，Y是待预测的季节变量，β0是截距，β1到βn是回归系数，表示季节指示变量对季节变量的影响，ε是误差项。
通过拟合历史数据，可以估计出回归系数，从而得到预测模型。
利用该模型，我们可以根据未来的季节指示变量值，预测未来的季节变量值。
例如，如果我们想知道下一个季度的销售额，可以输入对应的季节指示变量值，通过模型计算得到。
季节指数预测模型的优点是能够准确地反映季节变化的周期性和趋势性。
季节趋势的时间序列预测
季节趋势的时间序列预测季节趋势的时间序列预测是指对时间序列数据中呈现出明显季节性变化趋势的情况进行预测和分析。
季节趋势可以是每年、每季度、每月或每周重复出现的波动情况，对于一些具有季节性特征的数据，如销售额、股票价格、天气数据等，进行季节趋势的预测可以帮助我们了解和预测未来的趋势。
在季节趋势的时间序列预测中，常用的方法有季节分解法、移动平均法、指数平滑法等。
一种常见的方法是季节分解法。
季节分解法首先将时间序列数据分解为三个部分：长期趋势分量、季节分量和随机波动分量。
长期趋势分量反映了时间序列数据的总体变化趋势，季节分量描述了季节性变化的规律，而随机波动分量反映了不可预测的随机波动。
季节分解法的步骤如下：1. 对时间序列数据进行平滑处理，例如可以使用移动平均法。
2. 对平滑处理后的数据进行季节性分量的估计，可以使用季节指数法或回归方法。
3. 得到季节性分量后，通过拟合趋势分量和随机波动分量来估计长期趋势分量和随机波动分量。
4. 根据长期趋势分量和季节性分量，得到未来的季节趋势预测结果。
另一种常见的方法是移动平均法。
移动平均法通过计算一定时间窗口内数据的平均值来平滑时间序列数据，以减少随机波动的影响。
常用的移动平均法有简单移动平均法、加权移动平均法等。
移动平均法的步骤如下：1. 确定时间窗口的大小，即要计算的数据个数。
2. 根据时间窗口的大小，计算每个时间点的平均值。
3. 根据计算的平均值，进行未来季节趋势的预测。
指数平滑法是另一种常见的方法，它通过对时间序列数据进行指数加权来平滑数据，较好地反映了时间序列的趋势和季节性变化。
指数平滑法的步骤如下：1. 初始化权重，通常为0.1到0.3之间的值。
2. 对时间序列数据进行指数平滑计算，得到平滑后的数据。
3. 根据平滑后的数据，进行未来季节趋势的预测。
在季节趋势的时间序列预测中，选择合适的方法需要根据数据的特点和需求来进行判断。
需要考虑的因素包括数据的周期性、趋势性以及随机波动的程度等。
季节变动预测法课件
季节变动预测法课件2023-10-29•季节变动预测法概述•季节变动预测法的基本原理•季节变动预测法的应用•季节变动预测法的实践案例•季节变动预测法的优缺点及改进方向目•相关软件工具介绍及操作演示录01季节变动预测法概述定义季节变动预测法是一种基于时间序列数据，识别和预测具有季节性特征的周期性变化的方法。
特点考虑了时间序列数据中季节性因素的影响，能够揭示数据的周期性变化规律，适用于具有明显季节性特征的时间序列数据的预测。
定义与特点适用范围适用于具有明显季节性特征的周期性变化的时间序列数据，如旅游客流量、能源消耗量、农产品产量等。
限制不适用于非周期性变化的数据，或者季节性特征不明显的数据。
此外，季节变动预测法通常需要较长的历史数据，对于较短的时间序列数据可能无法准确预测。
适用范围与限制方法比较与选择方法比较01季节变动预测法与其他预测方法相比，如线性回归、指数平滑等，具有更强的针对性，特别是对于具有明显季节性特征的数据，预测效果通常更佳。
方法选择02在选择季节变动预测法时，需要考虑数据的特征和预测需求。
对于周期性变化明显、季节性因素重要的数据，季节变动预测法是一种有效的预测方法。
注03以上内容仅为概括性的描述，实际应用中还需要根据具体数据特征和预测需求进行详细的分析和应用。
02季节变动预测法的基本原理时间序列分析时间序列的分类根据数据性质的不同，时间序列可分为定量数据和定性数据两大类。
时间序列分析的意义通过对时间序列数据的分析，可以揭示现象在时间上的变化规律，发现其发展变化的趋势，为预测未来走势提供依据。
时间序列的定义时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，用于反映某一现象在时间上的变化和发展趋势。
1季节指数计算23季节指数是根据时间序列数据，通过计算特定时间段内数据的平均值或加权平均值，反映现象在该时间段内的变化规律。
季节指数的定义根据时间序列数据性质的不同，季节指数可分为日季节指数、月季节指数、季度季节指数等。
第4章 季节周期预测法
（2）计算修匀比例，即时间序列中各季度 的数值与其对应的趋势值相比，使其增长趋 势的影响得以消除，以表明各季度销售量的 季节变动程度。
（3）把修匀比率按季度排列，计算出各年同 季度平均数，及平均修匀比率，该数值就是 各季度指数。
（4）把各季的季节指数加起来，判断是否等 于400%。（）
1400 1200 1000 800 600 400 200 0
1
2004
2
2005 2006
32007 200841400 1200 1000 800 600 400 200 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
第二步：计算季节指数（移动平均趋势剔除法 计算季节指数 ） （1）计算移动平均值。由于是季度数据，所 以在计算的时候，采用4项移动平均。并将 结果进行“中心化”处理，也就是将移动平 均的结果再进行一次2项移动平均，即得出 “中心化移动平均值”。
二、季节指标 （一）季节比率 不考虑长期趋势变动： 季节比率=各月（或季）实际观察值/月 （或季）平均值 考虑长期趋势： 各月（或季）实际观察值/月（或季）趋势值
（二）季节变差 季节变差： 不考虑长期趋势变动： 季节比率=各月（或季）实际观察值-月 （或季）平均值 考虑长期趋势： 各月（或季）实际观察值-月（或季）趋势值
季节比率偏离100%的程度大，说明季节变 动幅度大，季节比率偏离100%的程度小， 说明市场现象季节变动的幅度小。 季节变差偏离0的程度大，说明季节变动的 幅度大，季节变差偏离0的程度小，说明市 场现象季节变动的幅度小。
三、模型的形式 1、加法模型 Ｙ=T+Ｓ 2、乘法模型 Ｙ=T+Ｓ
四、不考虑长期趋势的季节预测法。 例２：某企业空调销售量2000-2003年四年 的月份资料如下表所示，说明该商品的销售 量是否呈季节变动，并用季节指标进行描述， 同时对该企业2004年的空调销售量进行预 测。 第一步：判断是否存在季节成分。
季节波动预测方法
感谢您的指导和支持！
Thank you for your guidance and support !
年月日
J i u q u a n Vo c a t i o n a l Te c h n i c a l C o l l e g e
2016
2017
2018
季节指数
2.55 0.95 0.22 0.29
季节指数
2.52 0.94 0.22 0.31
季节指数
2.53 0.76 0.20 0.51
平均指数
2.52 0.93 0.21 0.34
• 2009年各季度的销售量预测值为： • 第一季度 2.52×4000/4 = 2524(kg) • 第二季度 0.93×4000/4= 923(kg) • 第三季度 0.21×4000/4= 212(kg) • 第四季度 0.34×4000/4= 341(kg)
市场预测
季节波动预测分析方法
李波
一、概念 季节波动：是指主要由自然条件使经济现象在一 年内随着季节的转变而引起的周期性变动。
季节波动法：是根据一年内季节变动的规律建 立数学模型，对未来市场发展趋势和水平进行 外推预测的方法。
二、方法使用条件 1.四年以上的各个季节相应的信息数据； 2.所有的信息数据是可靠的、客观的。
Z34 … Z3n
Z44 … Z4n
步骤4：计算预测年各季度的销售量预测值为：
X1=￣Z11*Q/4 X2=￣Z21*Q/4 X3=￣Z31*Q/4 X4=￣Z41*Q/4
四、实际案例
案例
如表1 表2 所示，如2019年预计销售量为4000kg,请预测2019年 各季度的销售量。
销售量kg 年份 季节
季节预测法——精选推荐
四、季节变动预测法季节变动是指由于自然条件和社会条件的影响，事物现象在一年内随着季节的转换而引起的周期性变动。
例如，电力系统一天24小时的负荷和交通系统的客运量均呈现季节性的波动。
为了掌握季节性变动的规律，测算未来的需求，正确地进行各项经济管理决策，及时组织生产和交通运输、安排好市场供给，必须对季节变动进行预测。
季节变动预测就是根据以日、周、月、季为单位的时间序列资料，测定以年为周期、随季节转换而发生周期性变动的规律性方法。
进行季节变动分析和预测，首先要分析判断该时间序列是否呈现季节性变动。
通常，将3—5年的已知资料绘制历史曲线图，以其在一年内有无周期性波动作出判断。
然后，将各种影响因素结合起来，考虑它是否还受趋势变动和随机变动等其他因素的影响。
季节变动的预测方法有很多，最常用的方法是平均数趋势整理法。
它的基本思想是：通过对不同年份中同一时期数据平均，消除年随机变动，然后再利用所求出的平均数消除其中的趋势成分，得出季节指数，最后建立趋势季节模型进行预测。
下面以例5.5为例，介绍平均数趋势整理法的实际操作。
例5.5 已知某市2003年至2005年接待海外游客资料如表5.7所示，要求预测2006年第一季度各月该市接待海外游客的数量。
表5.7 某市2003-2005年接待海外游客资料单位：万人次[解] (1)求出各年的同月平均数，以消除年随机变动。
以n代表时间序列所包含的年数，i r表示各年第i个月的同月平均数，则：173191715...121111=++=+++=n y y y r n33.193212017...222122=++=+++=n y y y r n……253272523...1221211212=++=+++=n y y y r n求各年的月平均数，以消除月随机变动。
以)(t y -表示第t 年的月平均数，则：83.261223241715121121211)1(=++++=+++=-y y y y33.301225292017122122221)2(=++++=+++=-y y y y……5.321227302119121221)(=++++=+++=-n n n n y y y y建立趋势预测模型，求趋势值。
季节指数法
简单季节指数法的步骤[1]简单季节预测法的具体步骤如下：1.收集历年按季度记录的历史统计资料；2.计算出n年各相同季度的平均值(A)；3.计算出n年每一个季度的平均值(月)；4.计算季节指数，即用各季度的平均值除以所有季度的平均值：式中C=A/BC——季节指数。
5.利用季节指数(C),对预测值进行修正：Yt = (a + bT)C i式中Ci——第i季度的季节指数(i=1,2,3,4)；Yt——第t季度的销售量；a——待定系数；b——待定系数；T——预测期季度数，[编辑]简单季节指数法实例分析[1]例如，某公司从1996年到2001年，每一年各季度的纺织品销售量见下表。
预测2001年各季度纺织品的销售量。
1996 600 180 150 120 150 1997 660 210 160 130 160 1998 700 230 170 130 170 1999 750 250 180 140 180 2000 850 300 200 150 200 2001 1000 400 220 160 220 合计4560 1570 1080 830 1080 季节指数 1.38 0.95 0.73 0.95预测过程如下：1.六年各相同季节的平均销售量(Ai)A1=1970÷6≈262(单位)同理A_2=180，A_3≈138.3，A_4=180(单位)2.六年所有季度的平均销售量(B)(单位) M——6年销售量总和3.各季节销售指数(Ci)Ci=262÷19≈1.38同理C2≈0.95，C3≈0.73，C4≈0.954.修正2002年各季度预测值(1)建立时间序列线性回归预测模型由上表可得知各有关数据，利用公式(1)(2)y_t=190+1.90T式中T=-23,-21,…,-1,1,3,…,23(2)修正2002年各季度预测值第一季度预测值=(190+1.90×25)×1.38≈328(单位) 第二季度预测值=(190+1.90×27)×0.95≈229(单位) 第三季度预测值=(190+1.90×29)×0.73≈179(单位) 第三季度预测值=(190+1.90×31)×0.95≈236(单位)注意：如果n为奇数，例如n=9，则T=-4，-3，-2，1，0，1，2，3，4.季节销售指数也可以按月计算。
有趋势的季节指数法
有趋势的季节指数法趋势的季节指数法是一种时间序列分析方法，用于预测和分析季节性影响下的趋势变化。
它将时间序列数据进行分解，在每个季节周期内计算季节指数，并将趋势进行拟合和预测。
首先，趋势的季节指数法要求数据具有明显的季节性变化。
这意味着数据在一年内的某个季节或多个季节内呈现出重复性模式，例如销售额在圣诞节附近可能会上升，而在其他季节可能会下降。
为了使用趋势的季节指数法，首先需要对原始数据进行分解。
分解是将数据分成三个主要部分：趋势、季节和随机波动。
趋势代表了数据的长期变化趋势，季节表示数据在不同季节内的周期性变化，而随机波动表示不可预测的因素。
分解的方法通常使用季节分解（Seasonal Decomposition）或X-11分解（X-11 Decomposition）。
季节分解是一种简单而直接的方法，通过计算每个季节周期内数据的平均值来获得季节指数。
X-11分解是一种更复杂的方法，它使用统计模型来识别和估计趋势和季节分量。
在进行分解之后，可以计算季节指数。
季节指数表示某个季节相对于整个季度的平均水平。
它通常以百分比的形式表示，其中100表示季节的平均水平，大于100表示高于平均水平，小于100表示低于平均水平。
计算季节指数有多种方法，常见的有平均数法、比率法和回归法。
平均数法是最简单的方法，它计算每个季节周期内数据的平均值与整个季度的平均值的比率。
比率法是一种更准确的方法，它计算每个季节周期内数据和整个季度的平均值的比率。
回归法是一种更复杂的方法，它使用统计模型来估计季节指数，考虑到趋势和其他变量的影响。
得到季节指数后，可以用它来调整原始数据。
将季节指数乘以原始数据将得到调整后的数据，该数据消除了季节性效应。
调整后的数据可以用来分析趋势的变化和预测。
对于趋势的分析和预测，常用的方法有移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
移动平均法使用某个时间段内数据的平均值来表示趋势的变化。
指数平滑法是一种常用的方法，它使用历史数据的加权平均值来估计未来的趋势。
第五章 季节变动预测法
1995
1996
1997
29
1.进行四项移动平均：
年份 1993 季度 1 2 3 4 1994 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 销售额 254.0 292.4 297.8 330.3 291.1 327.6 321.2 354.3 304.6 348.4 350.8 374.2 319.5 361.5 369.4 395.2 332.6 383.5 383.8 407.4
12
L
第三步：将历年相同月(季)的比率进行 简单计算平均，得到各月(季)的季节指 数。
∑f
fi =
j =1
k
ji
k
(i = 1,2,L , k )
13
年份 1993
季度 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
1994
1995
1996
1997
销售额 254.0 292.4 297.8 330.3 291.1 327.6 321.2 354.3 304.6 348.4 350.8 374.2 319.5 361.5 369.4 395.2 332.6 383.5 383.8 407.4
∑S
Si =
j =1
k
ji
k
21
用离差平均法测定季节变差
年份 1993 季度 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 销售额 254.0 292.4 297.8 330.3 291.1 327.6 321.2 354.3 304.6 348.4 350.8 374.2 319.5 361.5 369.4 395.2 332.6 383.5 383.8 407.4 各年平均 293.6 293.6 293.6 293.6 319.8 319.8 319.8 319.8 344.5 344.5 344.5 344.5 361.4 361.4 361.4 361.4 376.8 376.8 376.8 376.8
【气候】2023年各季节气候预测,热门下载文档推荐
【气候】2023年各季节气候预测，热门下载文档推荐引言气候是指某区域长期的天气状况和气象要素的统计特征。
了解气候变化对于人类的生活和社会经济发展至关重要。
2015年通过的巴黎协定明确了全球应对气候变化的目标，并呼吁各国采取行动减少温室气体的排放。
然而，由于气候系统的复杂性和不确定性，气候预测一直是一个具有挑战性的领域。
本文将为读者提供2023年各季节的气候预测，并推荐一些热门的下载文档，帮助读者深入了解气候变化和可持续发展的相关知识。
春季（2023年3月-5月）的气候预测温暖的气温和渐变的季节2023年春季，大部分地区将迎来温暖的气温和渐变的季节。
气温逐渐回升，春天的阳光渐渐取代了冬季的严寒。
在北半球，春天的到来意味着冰雪融化，万物复苏。
在南半球，春天则是一年中气温逐渐降低的时候。
降水分布不均和春雨季节尽管气温回升，但降水分布在春季仍然不均匀。
某些地区可能会经历春雨季节，而另一些地区则相对干燥。
这种不均匀的降水分布可以对农业和水资源管理造成一定的挑战。
气候变化的影响和应对措施随着全球气候变化的不断加剧，一些地区可能会面临更加极端的天气事件，如风暴、洪水和干旱。
为了应对这些挑战，各国需要制定适应性措施，例如改善基础设施，提高灾害预警系统的效率，以及加强社区的自适应能力。
夏季（2023年6月-8月）的气候预测高温和日照充足夏季是一年中气温最高的季节，2023年夏季将不例外。
很多地区将经历高温和晴朗的天气，阳光充足。
夏季也是人们度假和户外活动的最佳时机。
暴雨和台风季节夏季也是暴雨和台风季节的开始。
热带地区经常会遭受强降雨和强风的袭击，可能导致洪水和其他灾害。
在这些地区，需要加强预测和预警系统，以减少灾害对人们生活和财产的影响。
热浪和健康风险高温天气对公共健康构成风险。
夏季的热浪可能导致中暑、脱水和其他与高温相关的疾病。
老年人、孕妇和慢性病患者是最容易受到高温影响的人群。
社会对于防止热浪的措施和保护弱势群体的健康至关重要。
预测分析之季节预测法
4 4036 3982 101.3561 4223 4138 102.0541 4577 4294 106.5906
平均
99.2183 100
16
时间
2005.1 2 3 4
2006.1 2 3 4
2007.1 2 3 4
第一节 季节预测法概述
一、季节变动因子
季节变动预测法是对包含季节变动的时间序列 进行预测的专门方法。为此首先要研究时间序列 中的季节变动规律。
季节变动是指某些社会经济现象由于受自然条 件或社会因素的影响，在一年或更短的时间内， 随着时序的变化而引起的有规律的变动。比较典 型的例子是农业生产。
1
季节变动因子的三种不同情形;
平均 .7 7 3 3
7737
3
月趋 203 205. 208. 205. 212. 213. 193. 194. 195. 197. 199. 201.
势平 均
46727226568
季节 77. 88.4 97.4 152. 139. 129. 119. 107. 95.4 91.1 86.8 81.7 105. 比率 192 62 59 309 02 481 928 261 5 39 24 64 507
这种方法不考虑长期趋势的影响，直接对原始 数据的时间序列采用直接平均的方法消除不规则 变动，计算出各期的季节指数，对预测对象的平 均趋势水平进行季节性调整或预测。重点是对周 期内各个不同的水平进行预测。
7
二、一般步骤
1、收集历年各月（季）的资料（三年以上）； 2、计算各年同月（季）的平均数； 3、计算总的月（季）平均数； 4、计算各月（季）的季节指数：
库存管理中的季节性需求预测
除了上述方法外，还有许多其他的预测方法，如灰色预测模型、神经网络、支持向量机等。
详细描述
这些方法在特定的场景和数据条件下可能具有更好的预测效果。库存管理人员可以根据实际情况选择 适合的预测方法，结合历史数据和市场环境进行需求预测，以制定更加科学合理的库存管理策略。
04
季节性需求预测的实 施
数据收集与整理
收集历史销售数据
收集过去几年相同季节的销售数据， 包括产品种类、销售量、销售额等信 息。
数据清洗与整理
对收集到的数据进行清洗，去除异常 值和缺失值，整理成适合进行预测分 析的格式。
选择合适的预测方法
线性回归分析
适用于销售数据较为平稳，季节性变化不明显 的场景。
时间序列分析
适用于销售数据随时间变化有明显趋势或季节 性波动的场景。
参数调整
根据实际情况对预测模型进行参数调整，以提高预测 精度。
季节性需求预测的步骤
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗和整 理，去除异常值和缺失值，统 一数据格式。
模型评估与调整
对建立的预测模型进行评估， 根据评估结果进行调整和优化 。
数据收集
收集历史销售数据和其他相关 数据，如节假日、促销活动等 。
回归分析法
总结词
回归分析法是一种基于统计学原理的预测方法，通过建立因变量与自变量之间的 回归关系来预测未来的需求。
详细描述
回归分析法通常采用多元线性回归、逻辑回归等方法，通过分析影响需求的多种 因素（如季节性、节假日、促销活动等）来建立回归模型，并利用这些模型来预 测未来的需求。
指数平滑法
总结词
合理储备
根据生产和销售需求，合理储备库存，以满 足生产和销售的需求波动。
季节性预测的实施步骤
季节性预测的实施步骤简介季节性预测是对特定季节或周期性变化进行预测的一种方法。
它可以用于预测销售趋势、股市走势、气候变化等。
本文将介绍季节性预测的实施步骤，以帮助读者了解如何进行季节性预测分析。
步骤一：数据收集•收集特定领域的历史数据•数据可以包括销售量、股票价格、气温等•数据需要包括足够的时间范围以进行分析步骤二：数据预处理•清洗数据，去除异常值和缺失值•对数据进行平滑处理，例如可以使用移动平均或指数平滑法•如果数据包含趋势成分，则需要进行去趋势化处理步骤三：分解季节性成分•使用时间序列分解方法，将数据分解为趋势、季节和残差成分•可以使用加法模型或乘法模型进行分解•分解后的季节性成分将用于后续的预测分析步骤四：建立模型•选择适当的季节性模型，例如季节性ARIMA模型或指数平滑季节性模型•根据历史数据进行参数估计•可以使用交叉验证方法选择最佳模型参数步骤五：模型评估与优化•使用历史数据对建立的模型进行评估，计算预测误差指标，例如均方根误差（RMSE）•如果模型不符合要求，则进行调整和优化，例如调整模型参数或选择其他模型步骤六：预测未来季节性变化•使用建立好的模型对未来季节性变化进行预测•预测结果可以帮助决策者制定相应的策略和计划•预测结果需要根据具体应用场景进行解读和使用步骤七：结果分析与调整•对预测结果进行分析，判断预测的准确度和可靠性•如果预测结果较差，则需要进行调整和改进，例如重新选择模型或改进数据处理方法•对预测结果进行跟踪和监控，及时调整预测策略结论季节性预测是一种重要的预测方法，它可以帮助决策者了解和预测特定季节或周期性变化。
本文介绍了进行季节性预测的实施步骤，包括数据收集、数据预处理、分解季节性成分、建立模型、模型评估与优化、预测未来季节性变化以及结果分析与调整。
通过遵循这些步骤，可以提高季节性预测的准确性和可靠性，为决策者提供更准确的预测结果。
【气候】季节变化预测：未来几个月天气趋势,随时掌握!
【气候】季节变化预测：未来几个月天气趋势，随时掌握！引言每年的季节变化都会带来不同的气候条件，对人们的生活和工作有着重要影响。
准确预测未来几个月的天气趋势，对于制定合理的计划和应对气候变化具有重要意义。
幸运的是，我们有一些方法和工具可以帮助我们预测未来的天气变化。
本文将介绍一些常用的气象预测方法，并提供一些有关未来几个月天气趋势的信息，帮助读者随时掌握即将到来的气候。
1. 气象预测的基本原理气象预测是通过对大气环境中的各种气象要素进行观测和分析，并利用数学物理模型进行计算和模拟，来预测未来的天气状况。
这些气象要素包括温度、湿度、气压、风速、降水等等。
通过对这些要素的观测和分析，我们可以了解到大气环境的状态和变化情况，从而预测未来的天气趋势。
2. 气象观测和数据收集要预测未来几个月的天气趋势，首先需要对当前的气象状况进行观测和数据收集。
这涉及到使用各种气象观测设备和仪器，如温度计、湿度计、气压计、风速仪等等。
这些设备会定期记录并传输气象数据，以供分析和预测使用。
3. 数学物理模型的应用在气象预测中，数学物理模型是不可或缺的工具。
这些模型基于大气科学的基本原理，通过数学表达式和物理关系来模拟大气环境的状态和变化过程。
通过对当前气象数据的输入和运算，模型可以输出未来的天气预报结果。
这些模型通常由气象学家和气象科学家开发和改进，不断提高其预测准确度。
4. 气象预测的不确定性需要注意的是，气象预测存在一定的不确定性。
由于大气环境的复杂性和多变性，预测结果可能受到多种因素的影响，包括建模不准确、观测数据不完整、数值计算误差等等。
因此，气象预测结果通常会提供一个可信度范围，而不是单一的确定结果。
这也意味着我们在利用天气预报进行计划和决策时，需要考虑到不确定性因素，采取合理的预防措施。
5. 气候季节变化的预测方法针对未来几个月的气候季节变化，我们可以借助一些常用的预测方法来获取相关信息。
下面是一些常见的气象预测方法：5.1 传统的气象观测和分析传统的气象观测和分析是最基础的预测方法之一。