市场调查与预测-赵轶9时间序列预测法
时间序列分析法市场调查与预测
时间序列分析法市场调查与预测时间序列分析法是一种用来研究和预测时间序列数据的统计方法。
它基于观察到的数据点之间的时间关系，通过分析过去的趋势和模式来预测未来的发展。
市场调查是一种常用的收集和分析市场数据的方法，通过调研消费者行为、市场趋势和竞争动态等因素，来了解市场的现状和潜在机会。
时间序列分析法结合市场调查可以提供有关市场发展趋势和预测的更准确、更全面的信息。
首先，时间序列分析可以揭示出市场变化的周期性、趋势性和季节性等特征，帮助预测市场的长期发展趋势。
其次，通过市场调查可以获得消费者的反馈和需求信息，进一步对时间序列数据进行分析和预测。
在进行时间序列分析时，首先要选择合适的时间间隔，通常是按月或按季度。
然后，需要收集相关的市场数据，例如销售额、市场份额、用户数量等等。
这些数据可以通过市场调查、公司内部的销售数据以及行业报告获得。
接下来，可以使用统计方法来探索数据之间的关系，例如自相关性、滞后效应等等。
最后，可以使用时间序列分析模型，如ARIMA模型（自回归移动平均模型）或指数平滑法来预测未来的市场走势。
时间序列分析法的优点是能够利用历史数据来预测未来的市场发展，而市场调查能够提供更加直观和准确的市场信息。
然而，时间序列分析也有一定的局限性，例如需要有足够的历史数据来建立模型，对于快速变化的市场可能无法准确预测。
综上所述，时间序列分析法结合市场调查可以提供更全面、准确的市场预测信息。
它可以帮助企业更好地了解市场的发展趋势，制定更有效的市场策略，提高企业的竞争力。
因此，在市场调查和预测中应用时间序列分析法是一种有价值的方法。
时间序列分析法是一种在市场调查和预测中广泛应用的统计方法。
它通过观察和分析历史数据中的时间模式和趋势，可以预测未来市场的发展。
本文将进一步探讨时间序列分析法在市场调查和预测中的应用，并解释其优点、局限性以及一些常用的时间序列模型。
首先，时间序列分析法可以帮助分析市场的周期性和趋势性。
市场调查与预测-赵轶9时间序列预测法
第 9章时间序列预测方法只知回顾过去，不细察当前情形者算不上是一位优秀的经理人员，他必须能未雨绸缪，提防突发性的改变，为短期、中期以及长期的目标作最周详的策划。
――[[]南非]艾瑟瑞吉通过本章学习,你应该能够：1.了解时间序列预测法的含义；2.掌握几种基本的时间序列预测方法；3.能够实施相关预测。
从学习性工作的角度讲，这些学习目标的实现，能够帮助学生初步认识时间序列预测及其职业活动的意义。
■学习要点解析时间序列预测法时间序列预测法是通过对时间序列数据的分析，掌握经济现象随时间的变化规律，从而预测其未来;基本原理是根据预测对象的时间序列数据，依据事物发展的连续性规律，通过统计分析或建立数学模型，并进行趋势延伸，对预测对象的未来可能值作出定量预测的方法。
9.1平均数预测法1.简单算术平均法设时间序列的各期观察值为，（t=1,2,…,n），式中表示观察值时间序列平均数；n表示观察时期数；表示时序列各组观察值。
2.加权算术平均法利用不同的时期所对应的权数不同，来体现由于时间差异而取得的信息的重要性不同;或根据预测者的能力大小不同也可以利用加权法来体现其重要性的区别。
其公式是：3.一次移动平均法移动平均法是通过逐项推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映时间时间序列的长期趋势的方法。
由于移动平均法具有较好的修匀历史数据、消除数据因随机波动而出现高点、低点的影响，从而能较好地揭示经济现象发展地趋设时间序列为…；以N为移动时期数,则简单移动平均数的计算公式为通过整理得出…：4.加权移动平均法若要考虑各期数据的重要性，对近期数据给予较大的权数，远期数据给予较小的权数，就应采用加权平均法。
设为移动步长为N期内由近至远各期观察值的权数，则加权移动平均数的计算公式为：利用加权移动平均法进行预测，其预测模型为：即以第t期的加权移动平均数作为t+1期的预测值5.二次移动平均法当实际资料出现明显的线性增长或减少的变动趋势时，用一次移动平均值来预测就会出现滞后偏差。
时间序列分析法市场调查与预测
对长期趋势不敏感：对于长期趋势变化不明显的市场， 时间序列分析法的预测效果可能不佳。
模型选择需专业判断：选择合适的模型需要进行深入的 数据分析和专业判断，对非专业人士可能存在一定的难
度。
局限性
数据完整性要求高：对数据的质量和完整性要求较高， 若数据存在缺失或异常值，会影响预测结果。
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局限性
时间序列分析法的准确性取决于数据的质量和可靠性。如果数据存在缺失或异常值，将影响预 测结果的准确性。此外，该方法还受到市场环境和企业情况等多种因素的影响，因此需要结合 实际情况进行综合考虑。
时间序列分析法在市场预测
06
中的应用
市场预测的方法与步骤
确定预测目标
明确需要预测的时间范围、预测对象及所需数据。
时间序列分析法在市场预测中的优势与局限性
01 优势
02 数据要求较低：只需历史销售或市场需求数据， 对其他因素要求较少。
03 适用于短期预测：适用于短期内市场变化趋势较 为稳性
• 可用于多元数据：可处理多因素、多元时间序列数据，较为灵活。
时间序列分析法在市场预测中的优势与局限性
根据数据特点和预测需 求，选择合适的时间序 列分析模型（如ARIMA 、VAR、SARIMA等） ，并利用历史数据进行 模型拟合和参数估计。
对建立的模型进行检验 和评估，通过调整模型 参数和结构，优化模型 的预测性能和解释能力 。
根据优化后的模型，对 未来市场趋势进行预测 和分析，为决策提供支 持。
03 数据转换
将不同来源、格式的数据
进行转换，以便分析。
02 数据聚合
将大量数据整合、归纳， 形成有意义的数据集。
04 数据可视化
将数据以图表、图像等形
时间序列市场预测法
时间序列市场预测法时间序列市场预测法是一种基于统计分析的预测方法，通过分析过去的市场数据，推断未来市场的走势和趋势，以帮助投资者做出投资决策。
时间序列市场预测法主要基于以下三个假设：一、市场具有一定的周期性和趋势性；二、市场的历史数据可以反映未来的趋势；三、市场走势是有规律可循的。
时间序列市场预测法的常用方法包括趋势分析、周期波动分析和季节性分析。
趋势分析是一种通过分析市场的长期趋势，来预测未来市场走势的方法。
通过统计和图表分析，可以发现市场的上升、下降或平稳趋势，进而推断未来市场的变化趋势。
周期波动分析是一种通过分析市场的周期性波动，来预测未来市场走势的方法。
市场的周期波动一般是由经济周期、政策因素或者市场情绪等引起的，通过对历史数据的周期性分析，可以预测出未来市场的周期性变化。
季节性分析是一种通过分析市场的季节性变化，来预测未来市场走势的方法。
市场的季节性变化一般是由季节性因素、节假日等因素引起的，通过对历史数据的季节性分析，可以预测出未来市场的季节性变化。
除了以上常用的方法之外，时间序列市场预测法还包括指数平滑法、ARIMA模型、VAR模型等。
这些方法主要依赖于时间序列数据的平滑处理，通过对历史数据的加权平均或者加权移动平均来预测未来市场走势。
然而，时间序列市场预测法也存在一定的局限性。
首先，市场的走势受到多种因素的影响，其中有些因素是无法通过时间序列数据进行捕捉和分析的。
其次，市场的走势受到随机性因素的影响，即使通过时间序列数据得出了某种趋势，但实际市场可能出现与预测不符的情况。
综上所述，时间序列市场预测法是一种通过分析历史数据来预测未来市场走势的方法。
虽然有其一定的局限性，但在投资决策中仍然具有一定的参考价值。
投资者可以结合其他分析方法和市场研究来进行综合分析，以做出更科学的投资决策。
时间序列市场预测法是金融市场中广泛采用的一种预测方法。
其核心思想是通过对市场历史数据进行分析和处理，揭示市场的规律和趋势，从而预测未来市场的走势。
时间序列预测法
时间序列预测法时间序列预测方法是一种用于预测未来时间点上特定变量值的统计模型。
它基于时间序列数据的历史信息，通过建立模型来分析趋势、周期和季节性等因素，并预测未来的数值。
以下是一些常用的时间序列预测方法：1. 移动平均模型（MA）：移动平均模型是一种简单的预测方法，利用历史数据的平均值来预测未来值。
它基于平滑的概念，通过计算不同时间窗口内的数据均值来减少噪声。
2. 自回归模型（AR）：自回归模型是一种利用过去时间点上的变量值来预测未来时间点上的值的方法。
它基于假设，即未来的值与过去的值相关，通过计算时间序列的自相关性来进行预测。
3. 移动平均自回归模型（ARMA）：移动平均自回归模型是自回归模型和移动平均模型的结合。
它同时考虑了过去时间点上的变量值和噪声项的影响，通过将两者进行加权平均来预测未来值。
4. 季节性自回归移动平均模型（SARMA）：季节性自回归移动平均模型是ARMA模型的扩展，考虑了季节性因素对时间序列的影响。
它通过引入季节性参数来捕捉周期性变化，从而提高预测精度。
5. 季节性自回归综合移动平均模型（SARIMA）：季节性自回归综合移动平均模型是SARMA模型的进一步扩展。
它除了考虑季节性外，还同时考虑了趋势和噪声项的影响，通过引入差分操作来消除线性趋势和季节性差异，从而进一步提高预测准确度。
以上是一些常用的时间序列预测方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点。
选择合适的方法需要对数据特点和预测目标进行分析，并结合模型评估指标进行选择。
时间序列预测方法是指在一串连续的时间点上收集到的数据样本中，通过分析各时间点之间的关系来预测未来时间点上的变量值的方法。
这些时间序列数据通常具有以下特征：趋势（如上涨或下跌的趋势）、周期性（如季节变化）、周期（如每月、每年的循环）和随机噪声（如突发事件的影响）。
时间序列预测常用于经济预测、股票预测、天气预测等领域。
在时间序列预测中，最简单的方法是移动平均模型（MA）。
第十章时间序列预测法(市场调查与预测课件)
• 计算预测期的趋势值X t （以观察年年末的年值除1年月数或季数）
• 进行预测:Yt = Xt×Ft
表1 某地某商品2005-2008年各季度的销售情况
季节
STAT
各年销售额 (万元） 2005 2006 2007 2008
第一季 148
138
150
145
第二季 62
64
（续）
STAT
• （5）2009年各季节预测值: • 第一季: 127.27%×115.5=147 (万元） • 第二季: 54.77%×115.5=63.26 (万元） • 第三季: 67.03%×115.5=77.42 (万元） • 第四季: 150.93%×115.5=174.32 (万元） • （6）通过预测，2009年的销售额
⒉计算各移动平均值, 并将其编制成时 间数列
移动平均法
STAT
奇数项移动平均:
原数列 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7
移动平均
t1 t2 t3 t2 t3 t4 t3 t4 t5 t4 t5 t6 t5 t6 t7
3
3
3
3
3
新数列
t2 t3 t4 t5 t6
移动平均法
长期趋势 季节变动
现象在较长时期内受某种根本性
因素作用而形成的沿着某一方向
持续的发展变化。
STAT
现象在一年内有规律的、按一定 周期重复出现的变化。
循环变动
现象以若干年为周期所呈现出的 波浪起伏形态的有规律的变动。
是一种无规律可循的变动，包括
不规则变动 严格的随机变动和不规则的突发
性影响很大的变动两种类型
两个构成要素:
市场调查与预测第九章(二) 时间序列分析与预测
四、几何平均法
• 运用 几何平均数求出预测目标的平均发 展速度，然后借助于数学模型进行预测。 适用预测目标发展过程一贯上升或下降， 且逐期环比速度大体接近的情况。
G
n
X 1 X 2 Xn
T
Yt T G Yt
例：我国1985年居民储 蓄余额为1622.6亿元,1998年 为53407.47亿元,13年间平均
3.建立直线趋势方程 Y t T 2828.88 335.55T
4.运用模型预测2003年的销售量 Y 2003 2828.88 335.55 5 4506.63
（三）加权移动平均
t 1 M WNYt WN 1Yt 1 W 1Yt N 1 Y t WN WN 1 W 1 W 1Yt W 2Yt 1 WNYt N 1 W 1 W 2 WN
通过计算三季度移动平均值和四季度移动平均值，可以清
晰看出我国工业总产值的发展变化趋势。 （见下页）
移动平均法举例1
工业总产值三季度、四季度移动平均趋势值表
年 份 季 度 1 2 1983 3 4 1 1984 2 3 4 1 1985 2 3 4 1 1986 2 3 4 工业总产 值（亿 元） 1382.4 1584.2 1533.7 1631.0 1548.2 1761.9 1751.8 1903.6 1903.8 2178.3 2057.9 2111.5 1987.2 2294.0 2230.0 2446.4 4500.3 4748.9 4712.9 4914.1 5061.9 5417.3 5559.2 5985.7 6140.0 6347.7 6156.6 6392.7 6511.2 6970.4 1500.1 1583.0 1571.0 1647.0 1687.3 1805.8 1853.1 1995.2 2046.7 2115.9 2052.2 2130.9 2170.4 2323.5 6131.3 6297.1 6474.8 6692.9 6965.5 7321.1 7737.5 8043.6 8251.5 8334.9 8450.6 8622.7 8957.6 1532.8 1574.3 1613.7 1673.2 1741.4 1330.3 1934.4 2010.9 2062.9 2083.7 2112.7 2155.7 2239.4 1553.6 1596.5 1646.0 1707.3 1785.9 1882.4 1972.7 2036.9 2073.3 2098.2 2134.2 2179.6 四季度移动平均 一次移动 二次移正 移动总数 移动平均数 移动总数 平均数 平均数 （亿元） （亿元） （亿元） （亿元） （亿元） 三季度移动平均
什么是时间序列预测法
什么是时间序列预测法？一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。
是以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。
它是将某种的数值，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。
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)；(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，即使很准确的在按时间顺序的观察方面所起的作用，本质上也只是一个的作用，实际值将围绕着它上下波动。
市场调查与分析方法之时间序列预测法
直观法，也叫随手作图法，即首先根据历史数 据作出散点图，再根据散点图直观的作出一条 直线，根据这条直线求出a、b的值，确定直线 方程，最后根据时间变量t，计算出最后的预 测值。
案例7-3 仍以上例数据，采用直观法预测 如下
首先以时间为横坐标，以实际观察值为纵坐标， 作出散点图：
案例7-3 仍以上例数据，采用直观法预测 如下
市场调查与分析方法之 时间序列预测法
2020年4月26日星期日
第七章 时间序列预测法
第一节 时间序列预测法概述
一、时间数列的特点
（一）时间数列按时间先后顺序排列。 （二）时间数列是按一定方式搜集的一系列数据. （三）时间数列中的观察值具有差异即时间数列的每个数 据都是在某一个时间点上观察到的随机变量，重复的可能 性极小。 （四）时间数列中的数据不许遗漏，哪怕是一次观测数据 的遗漏都可能破坏预测效果。
当n=3时，
当n=5时，
案例7-1 商品销售预测
表7-2 移动平均预测
年数 时间序列号 实际观察值 预测值n=3 预测值n=5
1991
1
1992
2
1993
3
1994
4
1995
5
1996
6
1997
7
1998
8
1999
9
2000
10
10
—
—
13
—
—
12
—
—
13
11.7
—
14
12.7
—
12
13
12.4
14
当n=3时，
当n=5时，
案例7-2 商品销售预测（续上例 ）
加权移动平均预测法
市场调查与预测之时间序列预测
• 实ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ预测需求：随着市场对实时决策的需求增加， 如何实现快速、准确的时间序列实时预测也成为了 亟待解决的问题。
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在面对这些局限性时，可以 通过提高数据质量、选择合 适的预测模型、调整模型参 数、定期更新模型等方法， 来提高时间序列预测的准确 度，降低未来市场变化的不 确定性。
06
总结与展望
时间序列预测的意义与成果
意义
成果
• 提升决策效率：通过时间序列预测，企业和政府能够 提前了解市场趋势，从而制定更加精准的决策。
02
残差分析
对模型预测残差进行分析，检查残差是否满足白噪声假设 ，以验证模型的充分性和准确性。
03
业务解读
将模型预测结果与实际业务情况相结合，进行结果解读和 解释，为决策层提供有价值的建议和参考。同时，需要关 注模型在业务应用中的时效性和稳定性，确保模型在实际 应用中发挥预期作用。
05
时间序列预测的局限性与改进方向
行预测。
双指数平滑模型
适用于具有线性趋势的时间序列。 该模型在单指数平滑模型的基础上 ，引入了一个额外的平滑参数来处 理趋势。
三指数平滑模型
适用于既有线性趋势又有季节性的 时间序列。通过引入第三个平滑参 数来处理季节性效应，提高了预测 精度。
ARIMA模型
自回归（AR）部分：通过时间 序列中过去的值来预测未来值 。自回归部分反映了时间序列
数据质量对预测的影响
数据准确性
时间序列预测的准确性高度依赖于输入数据的准确性。数据中的 任何错误或异常值都可能导致预测结果的失真。
数据完整性
缺失的数据可能会导致模型的不准确。数据越完整，模型的预测能 力越强。
市场调查与预测第六章 时间序列预测方法
（2）各权数之和为1。即
w 1
i
2 t 1 w (1 ) (1 ) … (1 ) i
[1 (1 ) (1 ) 2 … (1 )t 1 ] 1 (1 )t 1 (1 ) 1 (1 )t
2．加权移动平均值计算方法 3．加权一次移动平均法预测步骤
（1）加权一次移动平均法
① 计算加权一次移动平均值 ② 计算趋势变动值 ③ 求平均趋势变动值 ④ 建模预测 （2）加权二次移动平均法
第四节 指数平滑预测方法
指数平滑预测方法是移动平均预测 方法加以发展的一种特殊加权移动平均 预测方法。
一、一次指数平滑法
在应用时间序列数据对经济变量的 未来变化趋势进行预测时，通常以如下 三点假设为前提： 1．假设事物发展总存在一个过程 2．假设事物只发生量变而不发生质变 3．假设时间是影响预测目标的唯一变量
趋势变动是指时间序列数据由 于受某种根本性因素的影响，使时间序 列在较长的时间内朝一定的方向，接线 性或非线性规律变化，呈上升变化、水 平变化或下降变化趋势。
三、加权平均法
加权平均法，就是在求平均数时， 根据观察期各资料重要程度的不同，分 别给以不同的权数后加总平均的方法。
第三节 移动平均预测方法
移动平均法是将观察期的数据，按 时间先后顺序排列，然后由远及近，以 一定的跨越期进行移动平均，求得平均 值。
一、一次移动平均法
1．一次移动平均法原理 2．一次移动平均值的位置 3．一次移动平均法预测步骤
1．加法型 2．乘法型 3．混合型
四、时间序列分析法的预测程序
时间序列分析法的预测程序大体包 括如下五个步骤： （1）绘制观察期数据的散点图，确定其 变化趋势的类型。
自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法
二、直线趋势预测法
（一）算术平均数法
1、简单算术平均数法
X X1 X2 n
n
X n
Xi
i 1
n
31
2、加权算术平均数法
X X1 f1 X 2 f2 f1 f2
n
X n fn fn
Xi fi
i 1 n
fi
i 1
3、几何平均法
32
（二）移动平均数法 移动平均法是将观察期内的数据由远及近按一 定跨越期进行平均，随着观察期的“逐期推 移”，观察期内的数据也随之向前移动，每向 前移动一期，就去掉最前面一期的数据，而新 增继原来观察期之后的那一期的数据，以保证 跨越期不变，然后逐个求出其算术平均数，并 将预测期最近的那一个平均数作为预测值。
谁动了茶的概念
茶饮料是20世纪90年代欧美国家发展最快的 饮料，被视为新时代饮料，在日本和中国的 台湾，茶饮料已超过碳酸饮料成为市场第一 大饮料品牌。90年代中期以来，中国茶饮料 市场发展速度很快，1997年产量为20万吨左 右，1999年产量为80万吨，2000年产量为 185万吨。到2005年茶饮料产量已超过580万 吨。进入21世纪以来，茶饮料成为饮料市场 上一道最亮丽的风景。统一冰红茶是任贤齐 的夏日最爱；周星驰用其经典的台词诠释娃 哈哈的“不用沏的龙井茶”；董杰演绎的清 新、浪漫的康师傅茉莉花茶；还有“凉到彻 底”的雀巢冰爽茶以及“冷酷到底”的旭日 升冰茶。
22
德尔菲法
一、德尔菲法的概念 。 德尔菲法又称专家小组法或专家意见征 询法，是以匿名的方式，逐轮征求一组 专家各自的预测意见，最后由主持者进 行综合分析，确定市场预测值的方法。
23
二、德尔菲法的持点 （一）匿名性 （二）反馈性 （三）综合性
时间序列分析法市场调查与预测
时间序列分析法市场调查与预测时间序列分析法是一种用于分析时间序列数据的统计方法。
它可以揭示时间序列数据的统计规律，并通过对过去的数据进行分析和建模，来预测未来的变化趋势。
市场调查是指通过收集、整理和分析市场相关数据，从而了解市场的变化和趋势。
市场调查可以通过定量调查和定性调查两种方式来实施，其中定量调查是通过问卷调查、市场研究等方法来收集相关数据，而定性调查则是通过访谈、焦点小组等方法来获取相关信息。
时间序列分析法在市场调查与预测中发挥着重要的作用。
通过对历史数据的分析，我们可以了解到市场的季节性变化、长期趋势以及周期性波动等规律。
基于这些规律，我们可以建立模型，并预测未来市场的走势。
时间序列分析法的常用方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势法和季节性调整法等。
移动平均法通过计算一段时间内的平均值，来平滑数据的波动，以便更好地显示出长期趋势。
指数平滑法则通过加权平均的方式来平滑数据，对于近期数据的影响更大。
趋势法则通过拟合趋势线来预测未来的趋势和变化。
季节性调整法则通过对数据进行季节性分解和调整，来消除季节性的影响。
市场调查与预测中常用的指标包括销售额、销售量、市场份额等。
通过时间序列分析法，我们可以对这些指标进行分析和预测。
例如，我们可以通过分析历史销售额的波动，来了解销售额的季节性变化和长期趋势；通过移动平均法，来平滑销售额的波动，并预测未来的销售额；通过趋势法，来拟合销售额的趋势线，并预测未来的销售额。
时间序列分析法的优点在于它能够充分利用历史数据，通过建立模型来预测未来的走势。
而市场调查则可以提供更加详细和具体的信息，帮助我们更好地了解市场的变化和趋势。
因此，在进行市场调查和预测时，我们可以综合使用这两种方法，以提高预测的准确性和可靠性。
总之，时间序列分析法是一种重要的市场调查与预测方法。
通过对历史数据的分析和建模，我们可以揭示市场的规律，并预测未来市场的变化趋势。
在进行市场调查和预测时，我们可以综合使用时间序列分析法和其他方法，以提高预测的准确性和可靠性。
市场调查与预测——第九章 时间序列预测法
ˆ 预测模型为yt a bx 利用最小二乘法估计参数a和b yt xyt a yt；b n x2
• 【例】 某家用电器厂1993—2003年利润额数据资料如表所示，求 当x的编号分别为：-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5和0， 1，2，3，4，5，6，7，8．9，10时，试预测2004、2005年企业利 润额各为多少万元?
• 4. 计算趋势变动值 • 当年的趋势变动值等于它当年的移动平均值与上年的移动平 均值之差。 • 5．计算绝对误差、平均绝对误差 • 绝对误差＝|移动平均值—观察值|
•
6．建立模型求预测值
• 二次移动平均法 • 是对一组时间序列数据先后进行两次移动平均。即在 一次移动平均值的基础上，再进行第二次移动平均， 并根据最后的两个移动平均值的结果建立预测模型， 求得预测值。
1 1 1
为时间序列的平滑指数，且0 1。那么时间序列各观测
值的一次指数平滑公式为
1 St1 xt 1 St1
即本期一次指数平滑值等于本期实际值xt的 倍加上上期一次
指数平滑值St1的 1 倍。将此改写，得到递推公式：
1 1 1 St1 St1 xt St1
即本期一次指数平滑值等于上期一次指数平滑值加上本期实 际值与上期一次指数平滑值差的 倍。
一次指数平滑法的预测公式为 Ft 1 St
1
即下期预测值等于本期一次指数平滑值，根据公式计算 的递推公式为 Ft 1 Ft xt Ft 即在下棋预测值等于本期预测值Ft的基础上，再加上本期 实际值xt 与本期预测值Ft 之差的 倍。
2 St 2 St1 1 St1
时间序列预测法
在时间序列预测中，过度拟合问题通常出现在使用复杂的模型来拟合简单的数据 时。这些模型可能会在训练数据上获得良好的拟合效果，但在测试数据上却无法 取得较好的预测结果。因此，选择合适的模型是至关重要的。
动态变化与适应性挑战
总结词
时间序列数据的动态变化使得预测模型必须具备适应性和鲁棒性。然而，这增加了时间序列预测法的 难度和复杂性。
高维时间序列预测算法改进
针对高维数据的特性，改进现有的时间序列预测算法，提高预测精 度和效率。
时序数据的深度学习与神经网络方法
深度学习
利用深度神经网络对时序数据进行深度学习，挖掘数据中的复杂模式和规律。例如，使用 循环神经网络（RNN）对具有时序依赖性的数据进行建模。
神经网络结构优化
针对时序数据的特性，优化神经网络结构，提高网络的拟合能力和泛化性能。例如，采用 卷积神经网络（CNN）对具有周期性的时间序列数据进行处理。
01
季节性ARIMA模型是一种改进的 ARIMA模型，它考虑了数据的季 节性变化。
02
季节性ARIMA模型适用于数据具 有明显季节性变化的情况。
季节性ARIMA模型的优点是能够 处理季节性变化和短期趋势，预 测结果较为准确。
03
季节性ARIMA模型的缺点是需要 对数据进行季节性差分，可能导
致数据失真。
水位预测
通过分析历史水位数据，建立时间序列模型，可以预测未来水位 的走势。
电量预测
通过分析历史电量数据，建立时间序列模型，可以预测未来电量 的走势。
交通流量预测
通过分析历史交通流量数据，建立时间序列模型，可以预测未来 交通流量的走势。
05
时间序列预测法的局限性与挑战
数据质量与噪声影响