时间序列预测法和回归分析预测法

第九章 时间序列预测法 和
回归分析预测法
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9.1 时间序列预测法
9.1.1 时间序列预测法概述
1、概念
时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列， 是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排列所形 成的数列。
该方法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。
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9.1.5 季节指数预测法
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9.2 回归分析预测法
回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量 自检相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程， 并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测其的 数量变化来预测因变量，关系大多表现为相关关系。 1、一元线性回归分析预测法
是在考虑预测对象发展变化本质的基础上，分 析因变量随一个自变量变化而变化的关联形态，借助 回归分析建立它们之间因果关系的回归方程，描述它 们之间的平均变化数量关系，据此进行预测或控制 。
Y=a+bx
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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。
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3、时间序列预测法的基本特征 ⑴ 时间序列分析法
① 事情的过去会延续到未来这个假设前提包含两层 含义：
② 不会发生突然的跳跃变化，是以相对小的步伐前 进；
③ 过去和当前的现象可能表明现在和将来活动的发 展变化趋向。
因此时间序列分析法，对短期、近期的预测比较显著。 ⑵ 时间序列数据变动存在着规律性与不确定性 ① 趋势性； ② 周期性； ③ 随机性； ④ 综合性。
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9.1.2 平均预测法
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9.1.Fra Baidu bibliotek 指数平滑预测法
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么么么么方面
• Sds绝对是假的
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9.1.4趋势延伸法
是根据市场发展的连续资料，寻求市场发展与时 间之间的长期趋势变动规律，用恰当的方法找出 长期变动趋势增长规律的函数表达式，据此预测 市场未来发展的可能水平。
两个前提：1、决定过去预测目标发展的因 素，在很大程度上仍将决定其未来的发展；二是 预测目标发展过程一般是渐进变化，而不是跳跃 式变化。
内容：
① 收集与整理某种社会现象的历史资料；
② 对这些资料进行检查鉴别，排成数列；
③ 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，得出一定模式；
④ 据此模式去预测该社会现象将来的情况。
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2、时间序列预测法的步骤 ① 收集历史资料
② 分析时间序列
③ 求时间序列的长期趋势变动(T)、季节变动 (S)和不规则变动(I)的值。 利用时间序列资料求出长期趋势、季节
趋势分析法：直线趋势延伸法、曲线趋势 眼身法和龚伯兹曲线趋势延伸法。
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⑴ 增减量预测法。这种方法是以上一期的实 际观察值与上两期之间的增减量之和，作为 本期预测值的一种预测方法。
⑵ 平均增减量预测法。先计算出整个事件序 列筑起增减量的平均数，再与上期实际数相 加，从而确定预测值的方法。