季节因素计算表
季节指数计算模型
气候预测
分析气温、降雨量等气候因素的季节性变化， 预测未来气候趋势。
02
季节指数计算模型的种类
简单季节指数计算模型
优点
简单易懂，计算过程相对简单。
缺点
未考虑时间序列数据的趋势和循环因素，可能存在误差。
乘法季节指数计算模型
优点
能够较好地反映季节因素对时间序列数据的影响，适用于季节因素对数据影响较大的情况。
05
季节指数计算模型的局限 性
数据质量的影响
数据来源
数据来源的可靠性、准确性和完整性对季节指数计算结果的准确性有直接影响。如果数 据存在误差或偏差，将导致计算结果失真。
数据处理
数据预处理和清洗过程对消除异常值、缺失值和重复值至关重要，否则会影响计算结果 的准确性。
模型选择的主观性
模型选择
不同的季节指数计算模型可能产生不同的结 果，因为每种模型都有其特定的假设和理论 依据。在选择模型时，主观判断和经验可能 影响最终结果。
VS
分析市场变化规律可以帮助企业了解 市场动态，把握市场机遇，制定更加 科学合理的经营策略。
制定营销策略和计划
季节指数计算模型可以用来制定营销策略和计划，通过对历史销售数据的分析，找出产品的销售旺季 和淡季，制定更加精准的营销策略和计划。
制定营销策略和计划可以帮助企业提高营销效果，增加销售额和市场份额，提升品牌知名度和美誉度 。
适用范围
适用于数据量大、特征复杂的情况，如电商、金融等领域。
动态季节指数计算模型
动态季节指数计算模型
根据时间变化和数据更新，动态调整季节指数的计算方法和参数，以提高季节指数的实时性和准确性。
模型构建
首先建立动态调整机制，根据时间序列数据的变化情况，实时调整模型的参数和计算方法。然后采用动态时间规整等 方法，将不同时间点的数据归一化处理，以便进行比较和分析。最后根据归一化后的数据计算季节指数。
长期趋势和季节变动分析(14)
最小平方法计算表（奇数项）
y
ty
t2
Yt
2.1 -10.5 25 2.142
2.3 -9.2 16 2.239
2.5 -7.5 9 2.336
2.6 -5.2 4 2.433
2.4 -2.4 1 2.530
2.3
0
0 2.627
2.6 2.6
1 2.724
2.8 5.6
4 2.821
3.0 9.0
9 2.918
季度
一
二
三
四
表5-2季6采平用均序产时量平均8数2.构3 成的新86数列能87明.7显反映9该4.企7 业产量 呈上升趋势。
（二）移动平均法
从时间数列的第一项开始，按一定项数求序时平均 数，然后每次向后推移一项计算一系列序时平均数从而 形成一个新的时间数列。通过移动平均使原数列的长期 趋势显现。如表5-27所示。
表5-35 某地游客人数季节比率计算表（单位：十万人）
2002年 2003年 2004年 2005年 各季平均数 季节比率%
一季 1.8 2.0 2.5 3.0 2.325 35.87
二季 8.0 11.0 14.0 15.2 12.05 185.93
三季 6.0 7.0 8.0 9.5 7.625 117.65
1 2.1 3.8 4.3 4.5 14.7 3.675 37.93
2
2.5 3.7 3.8 4.0 14.0 3.500 36.12
3 5.5 8.3 6.5 4.2 24.5 6.125 63.21
4 8.6 10.0 10.6 11.0 40.2 10.050 103.37
5 17.6 19.3 21.9 20.0 78.8 19.700 203.30
对时间序列的分析方法有哪几种它们分别有什么优点和缺点
循环成分是由于时 间序列的多年循环 而出现的，与季节 成分类似，但是它 的时间周期更长一 些。
循环 成分 的复 杂性
获得比较恰当的资料 来估计循环成分常常 是困难的
循环的长度是变化的
本节将不对循环成分做进一步的讨论。
11.5 指数
指数的概念
指数实际上就是相对比率。对于时间序列 y1，y2，…yi，…yn
真实收入＝ 名义收入 消费指数
100
1500 130
100
1153.（8 元）
以下只考虑物价指数和物量指数。
11.5.2 指数的分类
移动平均法
三
种
平 滑
加权移动平均法
方
法
指数平滑法
11.2 利用平滑法进行预测
平滑方法对稳定的 时间序列——即没 有明显的趋势、循 环和季节影响的时 间序列——是合适 的，这时平滑方法 很适应时间序列的 水平变化。但当有 明显的趋势、循环 和季节变差时，平 滑方法将不能很好 地起作用
缺点
优点
平 滑 方 法
t
55
5.5
T
264.5
26.45
10
10
b1
1545.5 385
55 264.5 552 /10
/ 10
1.10
b0 26.45 1.10 5.5 20.4
11.3 利用趋势推测法进行预测
[例11.1解析(续)]
因此，自行车销售量时间序列的线性趋势成分的 表达式为：
Tt=20.4+1.1t
11.4.1 乘法模型
基本模型：
Yt Tt St It
（11-7）
上式中：Yt--时间序列的数值 T --趋势成分 S --季节成分 I --不规则成分
第六章_时间数列练习题及解答
《时间序列》练习题及解答一、单项选择题从下列各题所给的4个备选答案中选出1个正确答案，并将其编号（A、B、C、D）填入题干后面的括号内。
1、构成时间数列的两个基本要素是（）。
A、主词和宾词B、变量和次数C、时间和指标数值D、时间和次数2、最基本的时间数列是（）。
A、时点数列B、绝对数数列C、相对数数列D、平均数数列3、时间数列中，各项指标数值可以相加的是（）。
A、相对数数列B、时期数列C、平均数数列D、时点数列4、时间数列中的发展水平（）。
A、只能是总量指标B、只能是相对指标C、只能是平均指标D、上述三种指标均可以5、对时间数列进行动态分析的基础指标是（）。
A、发展水平B、平均发展水平C、发展速度D、平均发展速度6、由间断时点数列计算序时平均数，其假定条件是研究现象在相邻两个时点之间的变动为（）。
A、连续的B、间断的C、稳定的D、均匀的7、序时平均数与一般平均数的共同点是（）。
A、两者均是反映同一总体的一般水平B、都是反映现象的一般水平C、两者均可消除现象波动的影响D、共同反映同质总体在不同时间上的一般水平8、时间序列最基本的速度指标是（）。
A、发展速度B、平均发展速度C、增长速度D、平均增长速度9、根据采用的对比基期不同，发展速度有（）。
A、环比发展速度与定基发展速度B、环比发展速度与累积发展速度C、逐期发展速度与累积发展速度D、累积发展速度与定基发展速度10、如果时间序列逐期增长量大体相等，则宜配合（）。
A、直线模型B、抛物线模型C、曲线模型D、指数曲线模型11、某商场第二季度商品零售额资料如下：A、100%124%104%108.6%3++=B、506278108.6% 506278100%124%104%++=++C、506278100%124%104%92.1% 506278++=++D、50100%62124%78104%109.5%506278⨯+⨯+⨯=++12、增长速度的计算公式为（）。
乘法模型——精选推荐
三、方法介绍及应用许多产品在销售活动中具有很强的季节性，特别是与人们日常生活变换相关的用品。
目前的中小企业中有很大一部分是从事这一类产品的生产，而且随着企业规模的扩大和生产能力的提高，总体销售量普遍存在上升的趋势。
所以在这里首先应用时间序列分析方法中的序列分解法对销售量中包含的几种归纳起来的因素进行因素分解，最后通过分解出来的因素对综合销售量进行预测。
1、时间序列分解介绍时间序列分解是一种传统的用于预测的的方法。
经济时间序列受很多因素的影响，概括地讲，可以将影响时间序列变化的因素分为四种，即长期趋势因素（T）、季节变动因素（S）、周期变动因素（C）和不规则变动因素（I）。
`大量时间序列的观测样本都表现出趋势性、季节性、周期性和随机性，或者只表现出其中的其三、其二或者其一。
这样可以认为每个时间序列，或者经过适当函数变换的时间序列都可以分解成四个部分的影响结果。
一般情况下有两种模型，第一种是加法模型，要求时间序列的各个因素是相互独立地发挥作用，模型表示为：X=T+S+C+I ；第二种是乘法模型，假定条件是时间序列中的长期趋势因素（T）、季节变动因素（S）、周期变动因素（C）和不规则变动因素（I）是相互影响的关系，时间序列中的每一个观察值是它们交互作用的结果，模型表示为：X=T*S*C*I。
由于加法模型要求各影响因素之间是独立的，一般情况下很难达到，因而在应用上乘法模型使用得较为普遍。
2、具体应用下面是在广州一家生产女性头饰的小型企业实习时收集的1998—2002年共5年60个月度销售量数据。
如表一（2）列。
表一时间T(1) 销售量Y(2) 12中心移动平均（TC）(3) SI(4) 长期趋势T(5) C(6)1 485 - - - - -2 630 - - - - -3 740 - - - - -4 1380 - - - - -5 1745 - - - - -6 1555 1186.25 - - - -7 895 1202.08 1194.17 74.95% 1170.80 102.00%8 930 1210.42 1206.25 77.10% 1185.65 101.74%9 1635 1228.33 1219.38 134.09% 1200.51 101.57%10 2025 1243.33 1235.83 163.86% 1215.36 101.68%11 1280 1266.67 1255.00 101.99% 1230.21 102.02%12 935 1284.17 1275.42 73.31% 1245.06 102.44%13 675 1302.92 1293.54 52.18% 1259.92 102.67%14 730 1322.50 1312.71 55.61% 1274.77 102.98%15 955 1348.33 1335.42 71.51% 1289.62 103.55%16 1560 1372.50 1360.42 114.67% 1304.47 104.29%17 2025 1381.25 1376.88 147.07% 1319.33 104.36%18 1765 1392.08 1386.67 127.28% 1334.18 103.93%19 1120 1401.25 1396.67 80.19% 1349.03 103.53%20 1165 1401.67 1401.46 83.13% 1363.88 102.76%21 1945 1405.83 1403.75 138.56% 1378.73 101.81%22 2315 1425.00 1415.42 163.56% 1393.59 101.57%23 1385 1444.58 1434.79 96.53% 1408.44 101.87%24 1065 1472.92 1458.75 73.01% 1423.29 102.49%25 785 1480.00 1476.46 53.17% 1438.14 102.66%26 735 1490.83 1485.42 49.48% 1453.00 102.23%27 1005 1506.67 1498.75 67.06% 1467.85 102.11%28 1790 1525.42 1516.04 118.07% 1482.70 102.25%29 2260 1555.00 1540.21 146.73% 1497.55 102.85%30 2105 1566.67 1560.83 134.86% 1512.41 103.20%31 1205 1568.75 1567.71 76.86% 1527.26 102.65%32 1295 1572.92 1570.83 82.44% 1542.11 101.86%33 2135 1575.42 1574.17 135.63% 1556.96 101.10%34 2540 1580.00 1577.71 160.99% 1571.82 100.37%35 1740 1590.42 1585.21 109.76% 1586.67 99.91%36 1205 1597.92 1594.17 75.59% 1601.52 99.54%37 810 1609.17 1603.54 50.51% 1616.37 99.21%38 785 1620.83 1615.00 48.61% 1631.23 99.01%39 1035 1639.58 1630.21 63.49% 1646.08 99.04%40 1845 1652.92 1646.25 112.07% 1660.93 99.12%41 2385 1667.92 1660.42 143.64% 1675.78 99.08%42 2195 1677.92 1672.92 131.21% 1690.64 98.95%43 1340 1681.25 1679.58 79.78% 1705.49 98.48%44 1435 1692.92 1687.08 85.06% 1720.34 98.07%45 2360 1698.75 1695.83 139.16% 1735.19 97.73%46 2700 1708.33 1703.54 158.49% 1750.05 97.34%47 1920 1716.67 1712.50 112.12% 1764.90 97.03%48 1325 1722.08 1719.38 77.06% 1779.75 96.61%49 850 1728.75 1725.42 49.26% 1794.60 96.14%50 925 1735.83 1732.29 53.40% 1809.46 95.74%51 1105 1747.92 1741.88 63.44% 1824.31 95.48%52 1960 1760.00 1753.96 111.75% 1839.16 95.37%53 2485 1769.58 1764.79 140.81% 1854.01 95.19%54 2260 1776.25 1772.92 127.47% 1868.87 94.87%55 1420 - - - 1883.72 -56 1520 - - - 1898.57 -57 2505 - - - 1913.42 -58 2845 - - - 1928.28 -59 2035 - - - 1943.13 -60 1405 - - - 1957.98 -（1）先作时间与销售量数据的折线图，直观地观察销售量的整体变动情况。
经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法
在奇异点t0的外部冲击变量：
2.2 经济时间序列的季节调整方法
2.2.1 X-11季节调整方法
1954年美国商务部国势普查局(Bureau of Census，Department of Commerce)在美国全国经济研究局(NBER)战前研究的 移动平均比法(The Ratio-Moving Average Method)的基础上， 开发了关于季节调整的最初的电子计算机程序，开始大规模地 对经济时间序列进行季节调整。此后，季节调整方法不断改进， 每次改进都以X再加上序号表示。1960年，发表了X-3方法， X-3方法和以前的程序相比，特异项的代替方法和季节要素的 计算方法略有不同。1961年，国势普查局又发表了X-10方法。 X-10方法考虑到了根据不规则变动和季节变动的相对大小来 选择计算季节要素的移动平均项数。1965年10月发表了X-11方 法，这一方法历经几次演变，已成为一种相当精细、典型的季 节调整方法
建立ARIMA(p, d, q)模型，需要确定模型的参数，包括单 整阶数d；自回归模型(AR)的延迟阶数p；动平均模型(MA)的 延迟阶数q。也可以在模型中指定一些外生回归因子，建立 ARIMAX模型。对于时间序列中的一些确定性的影响（如节 假日和贸易日影响），应在季节调整之前去掉。
5．外部影响调整
4991.50
单位：亿元
3871.49
2751.49
1631.48
511.47 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
4204.20 单位：亿元
3304.66
2405.12
1505.59
606.05 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
第10章时间序列3季节指数法
21.6 21.2 107.1% 21.4%
21.5 21.9 108.6 21.7%
25.5
100
25.04
100
127.8
25.6%
21
二、实际预测 1、情形一：已知年度预测值，预测其它各季度值。
计算公式：某季度预测值＝年度预测值×该季的季节比重 例题：已知2006年度预测值为7385吨，要求利用季节变差预测各值。
一、数据模式的分析法
1、叠加法
y
H
k
t 水平型： Y=H+S 或
y
k t
Y=H+S+C+I T
S +0
S
s>0 t
s<0
t1
t
+
t1
t
t1
趋势型： Y=T+S
Y=T+S+C+I
t
2
第一节 季节变动数据模式分析法及预测步骤
2、乘积法
y
H
S
k
k
t
t
水平季节型： Y=H×S 或 Y=H×S×C×I
y
T
S
85.8 87.3 86.3 84.7 428.3 85.7%
86.3 87.8 86.0 87.6 434.5 86.9%
102.6 103.0 102.0 100.2 511.0 102.2%
表中第一个数据来源：2150/1710.75=1.257=125.7% 其它数据同上。
12
第二节 季节指数预测法
年份
第一季度
2001
2150
2002
2192
2003
2089
时序预测中的季节性调整技巧(七)
时序预测是一种广泛应用于各种领域的数据分析技术，通过分析历史数据来预测未来的趋势和变化。
然而，在实际应用中，很多时候我们会遇到季节性的数据变化，如节假日销量增加、季节性商品需求等。
这时候，就需要对时序数据进行季节性调整，以保证预测结果的准确性和可靠性。
下面将介绍一些常用的季节性调整技巧。
一、移动平均法移动平均法是一种常见的季节性调整方法，其基本思想是利用一定长度的时间窗口来计算平均值，以反映季节性的变化趋势。
移动平均法可以分为简单移动平均和加权移动平均两种。
简单移动平均是将一定长度的时间段内的数据值取平均，而加权移动平均则是对不同时间点的数据赋予不同的权重，以反映不同时间点的重要性。
通过移动平均法进行季节性调整，可以有效地消除季节性因素对预测结果的影响，提高预测的准确性。
二、季节性指数法季节性指数法是另一种常用的季节性调整方法，其基本思想是通过计算每个季节性因素在总体中的相对重要性，然后对原始数据进行调整。
季节性指数法可以分为加法模型和乘法模型两种。
加法模型适用于季节性因素对趋势的影响比较稳定的情况，而乘法模型适用于季节性因素随着趋势的变化而变化的情况。
通过季节性指数法进行季节性调整，可以更准确地揭示季节性因素对数据的影响，并提高预测结果的准确性。
三、回归分析法回归分析法是一种通过建立数学模型来描述变量之间关系的方法，可以用于分析季节性数据并进行季节性调整。
在回归分析法中，可以将时间作为自变量，将季节性因素作为因变量，通过拟合回归模型来估计季节性因素对数据的影响。
通过回归分析法进行季节性调整，可以更准确地理解季节性因素的影响机制，并提高预测结果的可靠性。
四、时间序列分解法时间序列分解法是一种将时序数据分解为趋势、季节性和随机成分的方法，可以用于分析季节性数据并进行季节性调整。
在时间序列分解法中，首先对原始数据进行分解，然后分别对趋势、季节性和随机成分进行建模和预测。
通过时间序列分解法进行季节性调整，可以更准确地把握季节性因素对数据的影响，提高预测结果的准确性和可靠性。
季节指数计算公式
➢该方法在预测产品总需求或产品族的需求上非常有用。因此， 多用于商业和生产计划，而与预测
3.1.3 需求特征
“需求”与“销售”是有区别的：销售一般指实际卖掉的东西 ，而需求则是对某产品的需要。有时需求并不能得到满足，销售量 可能小于需求量。为此，在讨论预测原则和方法之前，先了解一下 需求的特征，它将影响预测及所使用的具体方法。 （1）需求模型
用来描述需求的历史数据，是以时间刻度进行绘制的需求曲线 ，是一个假设的历史需求曲线，该曲线表明每个时期的实际需求都 不相同。（见下图）
主要内容： ➢需求管理与预测； ➢预测与方法。
第3章 预 测
为什么要预测？
预测是制定满足未来需求计划时必不可少的环节。多数企业不 可能在实际接到订单之后再计划生产什么。顾客通常要求在适当的 时候交货，企业必须能够预测顾客对产品或服务的未来需求，并制 定产能和资源计划来满足需求。标准产品生产企业必须有能够立即 销售的适当产品，或者至少有现成的物料和零部件以缩短交货时间。 按订单生产型企业直到接到顾客订单时才能开始生产，但是必须有 可用的人力和设备资源以满足需求。
3.1 需求管理与预测
3.1.2 需求预测
预测取决于要做什么。战略业务计划、生产计划和主生产计划 都必须进行预测。针对不同的计划需求，预测的目的、计划期和详 细程度均相差很大。
（1）战略业务计划
➢关注整个市场及未来2～10年或更长时间的经济走向，其目的 是给计划那些很长时间才变化的事情提供时间； ➢对生产而言，战略业务计划应该为资源计划提供充足的时间。 如：工厂扩建、资产设备采购和采购提前期较长的其他资源； ➢预测的详细程度不高，通常以销售量、销售金额和产能表示； ➢通常每个季度或每年对预测和计划审核一次。
季度同比、季度累计、季度环比、季度环比折年率的概念及区别
季度同比、季度累计、季度环比、季度环比折年率的概念及区别在经济统计中，经常会看到同比增长多少，环比增长多少，环比折年率多少的说法，很多人对这几个指标并不是十分清楚，下面就做一个相对详细的介绍。
在国民经济核算中，统计国内生产总值增长情况一般会用到季度同比增长率、季度累计同比增长率、季度环比增长率和季度环比折年率增长率这四个指标。
目前，美、日、欧等国家统计机构同时计算并公布季度同比增长率、季度环比增长率和季度环比折年率增长率三个指标数据，但它们的侧重点有所不同，欧洲大多数国家主要以季度同比增长率为主，美国、日本主要以季度环比折年率增长率为主，季度环比增长率通常作为补充资料加以使用。
我国由于受资料来源的限制，目前只计算GDP季度累计增长率，但已经在非广泛的计算并使用季度同比增长率并研究测算季度环比增长率。
虽然国内有些机构也会发布自己测算的季度环比增长率，但是并不权威。
季度同比增长率季度同比增长率指本季度与上年同一季度相比而计算的经济增长率。
由于两个年份相同季度在季节上基本可比，故在计算过程中不作季节性调整，它反映本季度经济运行的内在因素和季节性等外在因素综合作用的结果。
该指标能客观反映经济运行的实际进展；且季度和年度的变动幅度基本保持同步。
如美国2008年第1至第4个季度GDP同比增长率修订前分别为2.5%、2.1%、0.7%和-0.2%，全年增长率1.3%，4个季度平均增长率1.3%，等于年度增长率。
中国2008年第1至第4季度GDP同比增长率为10.6%、10.1%、9.0%和6.8%，全年同比增长率9.0%，4个季度平均增长率9.1%，约等于全年同比增长率。
季度同比增长率的计算公式为：R={(本季数÷上年同季数)－1}×100%中国由于以前并没有进行单个季度的核算，所以一般不公布单季度的同比增长率，只是在内部有时会使用单季的同比增长率。
由于中国有不少农历假期，落在公历的月份并不完全相同，所以在计算月度同比增长率时要注意这一点。
2018年中国海洋大学432统计学考研真题参考答案
2018年中国海洋大学432统计学考研真题参考答案一、填空题（20分，每题2分）1．样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为（ ）。
【答案】样本量【解析】样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量。
2．一组样本数据为3，3，1，5，13，12，11，9，7，这组数据的中位数是（ ）。
【答案】7【解析】中位数是一组数据排序后处于中间位置上的变量值。
根据未分组数据计算中位数时，要先对数据进行排序，然后确定中位数的位置，最后确定中位数的具体数值。
3．已知一批产品的次品率为4%，从中有放回地抽取5个。
则5个产品中没有次品的概率为（ ）。
【答案】0.815【解析】有放回抽样，每次抽到正品的概率为96%，故5个产品中没次品的概率为0.965＝0.815。
4．从均值为200、标准差为50的总体中抽取容量为100的简单随机样本，样本均值的期望值是（ ）。
【答案】200【解析】由中心极限定理可知：从均值为μ、方差为σ2（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n 的样本，当样本量n 充分大时，样本均值X ＿服从均值为μ，方差为σ2/n 的正态分布，故样本均值的期望为200。
5．若边际误差E ＝5，σ＝40，要估计总体均值μ的95%的置信区间所需的样本量为（ ）。
【答案】246【解析】置信水平为95%，已知Z 0.025＝1.96，则边际误差为：21.965E Z α=⨯=⨯= 故可求得n ＝246。
6．组内平方和除以相应的自由度的结果称为（ ）。
【答案】组内方差【解析】由于各误差平方和的大小与观测值的多少有关，为了消除观测值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，也就是用各平方和除以它们所对应的自由度，这一结果称为均方，也称为方差。
SSE 的均方也称为组内均方或组内方差，记为MSE 。
7．在假设检验中，第一类错误是指（ ）。
【答案】弃真错误【解析】第一类错误是原假设H 0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真错误。
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。
季节比率计算公式
季节比率计算公式季节比率是一种用于分析经济、气象、销售等领域中数据季节性波动的重要工具。
它能够帮助我们更清晰地了解不同季节对某些现象或活动的影响程度。
咱们先来说说季节比率到底是啥。
简单来说，季节比率就是反映某一指标在各个季节的平均水平与全年总平均水平之间的一种比例关系。
比如说，一个超市在一年里不同季节的销售额，通过计算季节比率，就能看出哪个季节卖得好，哪个季节相对冷清。
那季节比率怎么算呢？公式其实并不复杂。
首先，要计算出每个季节的平均数。
比如说，把春季三个月的销售额加起来除以 3 ，就得到春季的平均数。
然后，把这四个季节的平均数加起来再除以 4 ，得到全年的平均数。
最后，用每个季节的平均数除以全年的平均数，再乘以 100% ，这就得到了季节比率。
我给您举个实际的例子吧。
就拿我家附近的那个水果店来说，去年春季（3 - 5 月）的销售额分别是 5 万元、 6 万元和 7 万元，那春季的平均数就是（5 + 6 + 7）÷ 3 = 6 万元。
夏季（6 - 8 月）的销售额分别是8 万元、 9 万元和 10 万元，夏季的平均数就是（8 + 9 + 10）÷ 3 ≈ 9 万元。
秋季（9 - 11 月）的销售额分别是 7 万元、 8 万元和 9 万元，秋季的平均数就是（7 + 8 + 9）÷ 3 = 8 万元。
冬季（12 - 2 月）的销售额分别是 4 万元、 5 万元和 6 万元，冬季的平均数就是（4 + 5 + 6）÷ 3 = 5 万元。
接下来算全年的平均数，（6 + 9 + 8 + 5）÷ 4 = 7 万元。
那季节比率就分别是：春季的季节比率 = （6 ÷ 7）× 100% ≈85.71% ；夏季的季节比率 = （9 ÷ 7）× 100% ≈ 128.57% ；秋季的季节比率 = （8 ÷ 7）× 100% ≈ 114.29% ；冬季的季节比率 = （5 ÷ 7）× 100% ≈ 71.43% 。
X11方法--时间序列季节调整
Y = TC + S + I ′′ + Dr Y = TC + S + I ′ + Dr Y = TC + S + I ′
其中： I ′′ = P + E + I ， I ′ = E + I 。 (3) 季度序列的乘法模型：
两项的 I i − 2 , I i −1 , I i +1 , I i + 2 (注意所取的项所对应的 w 必须等于 1， 否则取旁边的值) 共 5 项作加权平均， 用这样得到的值 I i 替换 I i 。若对应于 wi < 1 的 I i 位于两端时，以该 wi 为权，与其相近的 3 项 wi = 1 的
~
I 值共 4 项作加权平均，用得到的这个平均值 I i 替换 I i 。修正特异项后的 I 序列记为 I w 。
§2.5 X-11 方法中移动平均项数的选择方法
~
由于不同的经济指标所含的随机因素的干扰程度不同，这样有的经济时间序列具有较剧烈的随机 变动，而有的经济时间序列的随机变动则较平缓。通常移动平均的项数越多，排除随机因素的概率越 大。然而，移动平均的项数越多，在移动平均中损失的信息也越多。 m 项移动平均在数据序列的始端 和终端各损失 ( m − 1) / 2 个数据。数据序列的始端损失的信息，影响不大，而终端损失的信息，对分 解的精度影响很大。为了解决这一问题，可以用较短长度的移动平均。然而对某些指标，较短长度的 移动平均又不能完全消除随机因素，所以用固定项数的移动平均方法去排除随机因素，显然是不合适 的。从而选择移动平均的适宜长度成为时间序列分解方法的重要内容。
店铺是否盈利计算公式
店铺是否盈利计算公式1.总收入计算公式：总收入=销售量×单价总收入是店铺所有销售的商品或服务的累计金额。
销售量指的是店铺实际卖出的商品或提供的服务的总数量，单价是每个商品或服务的售价。
2.总成本计算公式：总成本=固定成本+可变成本固定成本是店铺无论销售多少商品或提供多少服务都不会改变的成本，如租金、工资、保险等。
可变成本是随销售量变化的成本，如原材料、包装材料、运输费用等。
3.毛利润计算公式：毛利润=总收入-总成本毛利润是店铺的总收入减去总成本后的剩余金额。
它表示店铺销售商品或提供服务的直接盈余。
4.净利润计算公式：净利润=总收入-（固定费用+可变费用）净利润是店铺的总收入减去总费用后的实际盈余。
总费用包括固定费用和可变费用。
5.盈利率计算公式：盈利率=（净利润÷总收入）×100%盈利率是指店铺的净利润占总收入的比例。
它是衡量一个店铺盈利能力的重要指标。
以上是一些基本的计算公式，但要注意，每个店铺的具体情况会有所不同，因此在实际运营中，可能还需要考虑其他因素：-季节因素：有些店铺的销售量会受到季节因素的影响，需要根据不同季节调整销售目标和计算公式。
-客户需求：不同店铺的产品或服务面向的客户群体不同，可能会对销售量和销售价格有不同的影响。
-市场竞争：市场竞争激烈的行业，店铺的销售量和毛利润可能会受到价格战和其他竞争策略的影响。
-业务模式：不同店铺可能采用不同的业务模式，如线上销售、线下实体店、连锁店等，这也会对盈利情况有所影响。
总之，店铺是否盈利的计算需要综合考虑多个因素，并根据实际情况进行调整。
以上公式提供了一些基本的计算方法，但在实际应用过程中，还需要深入分析和综合判断，以做出准确的盈利评估。
服装报价计算方式
服装报价计算方式服装报价的计算方式是根据多种因素进行综合考虑而确定的。
下面将详细介绍各种因素和计算方式。
1.成本因素服装报价的第一个重要因素是成本。
成本包括原材料成本、生产手工费、设备折旧费用、人工费用、管理费用、库存费用等。
原材料成本主要取决于面料和配件的成本，手工费是指生产过程中工人的工资，设备折旧费用是指设备的价值逐年减少的程度所产生的费用，管理费用和库存费用是指管理和储存服装所产生的费用。
成本是报价的基本依据，一般来说，成本越高，报价也就越高。
2.品质因素品质是影响服装报价的另一个关键因素。
消费者通常愿意支付更高的价格购买高品质的服装。
品质包括面料的质量、制作工艺的精细程度、衣服的舒适度等。
高品质的服装通常需要更多的工艺和更好的材料，这会导致成本上升，从而影响报价。
3.市场竞争因素市场竞争也是影响服装报价的一个重要因素。
如果市场上存在很多同类产品，那么厂商可能会选择降低价格来吸引更多的消费者。
市场竞争水平越高，报价通常也会越低。
4.品牌因素品牌也会对服装报价产生影响。
有知名度和影响力的品牌可以通过品牌溢价来提高报价。
消费者通常认为知名品牌的产品质量更好，愿意支付更高的价格购买。
5.季节因素季节也会对服装报价产生影响。
例如，冬季的厚实外套价格通常比春季的薄款外套要高，因为厚实外套更加复杂、成本更高。
综上所述，服装报价的计算方式是综合考虑成本、品质、市场竞争、品牌和季节等因素。
不同企业和产品可能有不同的权重分配和计算方式。
一般来说，成本是报价的基础，品质是提高报价的关键，市场竞争和品牌则会对报价产生一定的影响。
同时，季节因素也需要考虑进去。