统计学excel时间序列分析

统计学e x c e l时间序列分

析

Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.

实验六用EXCEL进行时间序列分析

实验目的：了解基于EXCEL的时间序列分析过程

实验内容：季节指数的计算；

分离季节因素；

建立预测模型并进行预测

1. 用EXCEL计算季节指数

下表是一家啤酒生产企业2000-2005年各季度的啤酒销售量数据。试计算各季的季节指数.

试测定该数列的季节指数。

计算步骤：

第一步：计算移动平均值(季度数据采用4项移动平均)，并将其结果进行“中心化”处理，得出“中心化移动平均值”

第二步：将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度平均值，即季节指数

第三步：调整：各季节指数的平均数应等于1或100%，若根据第2步计算的季节比率的平均值不等于1时，则需要进行调整。具体方法是：将第2步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值

2、分离季节因素

续上题。

步骤：将原时间序列除以相应的季节指数即可得分离季节效应后的序列。

年/季啤酒销售量

(Y)

Y/S

2000/125 31.55651 232 30.69943

337 29.01494

426 29.2069 2001/130 37.86781 238 36.45558

342 32.93588

430 33.70027 2002/129 36.60555 239 37.41493

350 39.20938

435 39.31698

2003/130 37.86781

239 37.41493

351 39.99356

437 41.56366

2004/129 36.60555

242 40.29301

355 43.13031

438 42.687

2005/131 39.13007

243 41.25236

354 42.34613

441 46.05703

3、建立预测模型并进行预测

续上题。

步骤一：根据分离季节性因素的序列确定线性趋势方程；

步骤二：根据趋势方程进行趋势预测。该预测值不含季节性因素，即在没有季节因素影响情况下的预测值。

步骤三：计算最终的预测值。将回归预测值乘以相应的季节指数。

步骤四：计算预测误差。

实验报告：

完成教材上的习题13.11

文件选项加载项选择分析数据库

1：计算移动平均值(季度数据采用4项移动平均)，

并将其结果进行“中心化”处理，得出“中心化移动平均值”