时间序列预测分析方法PPT课件

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第7章时间序列预测法
7.1时间序列预测法 7.2平均数预测法 7.3指数平滑法 7.4季节变动预测法 7.5趋势外推预测法
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7.1时间序列预测法
7.1.1时间序列预测法的概念
时间序列，又称动态数列，是指将某种经济变量的一组观察值，按时间先后顺序排列而成的数列。时间间隔可以是天、周、月、季、年等。例如，某种商品的销售量按月份顺序排列、某公司的销售收人按年度顺序排列形成的数据序列等，都是时间序列。
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7.1时间序列预测法
1.长期趋势变动长期趋势是指与现象长期直接联系的基本规律作用，使现象
在较长时间内稳定持续地按照一定方向变化，在生产经营过程中的表现使经济变量在长时间内表现出的总趋势，它是经济现象的本质在数量方面的反映，也是时间序列分析和预测的重点。长期趋势的具体表现有基本增长趋向、基本下降趋向和平稳发展趋向，即从长期看时间序列中变量数值连续不断地增加或减少或平稳的趋向。
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7.1时间序列预测法
[阅读材料]
时间序列在经济和管理中，占有极其重要位置，在市场预测中处于核心位置，市场预测离不开时间概念，各种预测方法比较起来，时间序列分析法最成熟、简便、实用、有说服力，因而用得最多。市场调查后整理数据时，往往首先是用时间序列方法进行运算和预测。
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7.1时间序列预测法
运用时间序列法进行预测，要求必须以准确、完整的时间序列数据为前提。为了让时间序列中的各个数值正确地反映研究预测对象的发展规律，各数值间具有可比性，编制时间序列要做到:总体范围一致;代表的时间单位长短一致;统计数值的计算方法和计量单位一致。
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7.1时间序列预测法
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7.1时间序列预测法
7.1.2时间序列预测法的特点
1.根据市场过去的变化趋势预测未来的发展时间序列分析预测法的前提是假定事物的过去同样会延续到
未来。事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的外
推，事物的过去和未来是有联系的。市场预测中的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的。
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7.1时间序列预测法
4.不规则变动不规则变动又称随机变动，是指偶发事件导致时间序列中出
现数值忽高忽低、时升日才降的无规则可循的变动，如自然灾害、罢工、战争、动乱、政策调整等都会造成不规则变动。有时，它对经济现象影响较大。对于呈现不规则变动趋势的时间序列，很难用时间序列分析法预测。这种不规则变动，在预测中往往容易形成随机误差。如进出口公司的营业额，常常受交易国之间关系的影响，往往是关系好时，营业额呈现上升趋势;反之，则下降。由于这种情况是无法预计的，应将其从以前的数据中剔除，以便能确定正常的变化。
7.1时间序列预测法
需要指出的是，时间序列分析法因其假设时间序列不讲因果，不受外界因素影响，存在着预测误差大的缺陷，当遇到外界发生较大变化，如国家大正方针变化时，根据过去已发生的数据进行预测往往会有较大偏差。
在时间序列中，每个时期数据的变化都是由许多不同因素同时发生作用的综合结果。从各因素的特点或影响效果来看，主要有以下四类。
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7.1时间序来自百度文库预测法
时间序列分析预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平;市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。
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7.1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，它被广泛地应用在天文、气象、水文、生物和社会经济等方面的预测。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进行趋势外推，对预测对象的未来可能值作出定量分析的方法。时间序列预测法也叫时间序列分析法、历史外推法或外推法。
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7.1时间序列预测法
3.周期波动
周期波动又称循环变动，是指时间序列在为期较长的时间内( 一年以上至数年)，呈现出涨落起伏。它与长期趋势不同，不是朝一个方向持续变动而是呈涨落相间的波浪式起伏变动。如资本主义经济危济的变动周期就表现为危机、复苏、高涨、萧条等循环往复的周期变动。它与季节变动也不一样，季节变动有固定的周期，周期效应可以预见;而循环变动一般没有固定周期，上次出现后，下次何时出现较难预料。此外，季节变动的周期较短，一般为一年，而循环变动周期较长，一般数年乃至数十年才完成一个周期。通过对循环变动的分析和测定，可以预测社会经济现象发展变化的转折点。
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7.1时间序列预测法
2.季节变动它是由于季节更换的固定规律作用而发生的周期性变动。周
期季节变动是指经济变量随季节变化而变化的周期性变动。这种周期比较稳定，通常为一年。在这里，季节还可以广泛地描述为以小时、星期、月或季度为单位的循环往复的变动形式。它与气候、假期或贸易习俗有关，可用作短期预测基准。如冷饮销售最高峰是在每年夏季，商品零售额达到最高峰往往在每年的春节等。
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7.1时间序列预测法
时间序列预测法将影响预测目标的一切因素都由"时间"综合起来描述，是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。时间序列预测法撇开了市场发展的因果关系，直接从时间序列统计数据中找事物发展的演变规律，建立模型，预测未来。