时间序列分析法PPT(共85页)

3、它仅适用于具有等比或近似等比关系的数据。
4、几何平均数的对数是各变量值对数的算术平均数。
计算几何平均数应注意的问题
1、变数数列中任何一个变数值不能为0，一个为0，则几何平均数为0。
2、用环比指数计算的几何平均易受最初水平和最末水平的影响。
3、几何平均法主要用于动态平均数的计算。
几何平均数的计算举例
几何平均数的概念
几何平均数是n个变数值连乘积的n次方根。
几何平均数多用于计算平均比率和平均速度。如：平均利率、平均发展速度、平均合格率等。
几何平均数的计算
1、简单几何平均法
2、加权几何平均法
几何平均数的特点
1、几何平均数受极端值的影响较算术平均数小。
2、如果变量值有负值，计算出的几何平均数就会成为负数或虚数。
骤如下：
选择工具菜单中的数据分析命令，此时弹出数据分析对话框。 在分析工具列表框中，选择移动平均工具。 这时将弹出移动平均对话框，如图所示。 在输入框中指定输入参数。在输入区域框中指定统计数据 所在区域B1:B22；因指定的输入区域包含标志行，所以选中 标志位于第一行复选框；在间隔框内键入移动平均的项数5（ 根据数据的变化规律，本例选取移动平均项数N=5）。 在输出选项框内指定输出选项。可以选择输出到当前工作 表的某个单元格区域、新工作表或是新工作簿。本例选定输 出区域，并键入输出区域左上角单元格地址C2；选中图表输 出复选框。若需要输出实际值与一次移动平均值之差，还可 以选中标准误差复选框。 单击确定按钮。 这时，Excel给出一次移动平均的计算结果及实际值与一 次移动平均值的曲线图，如图所示。
移动平均法的特点：
1、对于较长观察期内，时间序列的观察值变动 方向和程度不尽相同，呈现波动状态或受随 机因素影响比较明显时，移动平均法能够消 除不规则敦动的同时，又对其波动有所反映。 也就是说，移动平均法在反映现象变动方面 较敏感的。
2、移动平均预测法所需贮存的观察值比数少，因 为随著移动，远期的观察值对预测数值的确定 就不必要了，只需保留跨越期个观察值就可以 了。
存货的加权平均单位成本＝（月初结存货成本＋本月购入存货成本）/（月初结存存货数量＋
本月购入存货数量）
月末库存存货成本=月末库存存货数量×存货加权平均单位成本
本期发出存货的成本=本期发出存货的数量×存货加权平均单位成本
或
=期初存货成本+本期收入存货成本-期末存货成本
加权平均法，在市场预测里，就是在求平均数时，根据观察期各资料重要性的不同，分别给以
时间序列分析法
1 时间序列分析法的特点
时间序列预测法的含义（Time Series Forecasting) 是将历史资料和数据，按时间顺序排成 一系列，根据时间序列所反映的经济现象 的发展过程、方向和趋势，将时间序列外 推或延伸，以预测经济现象未来可能达到 的水平。
2 简易平均法
一、算术平均法 二、几何平均法 三、加权平均法
不同的权数加以平均的方法。
其特点是：所求得的平均数，已包含了长期趋势变动。
加权平均法的优缺点：
优点：计算方法简单。
缺点：不利于核算的及时性；在物价变动幅度较大的情况下，按加权平均单价计算的期末存货
价值与现行成本有较大的差异。适合物价变动幅度不大的情况。
A鸡蛋34元一个，买了10个，B鸡蛋45元一个，买了20个，问买了A鸡蛋和B鸡蛋的平均价格是
多少？
这时肯定不能用算术平均，直接（34+45）/2，因为他们买的数量不一样，因此要计算他们的
平均价格，只能用所买的数量作为权数，进行加权平均：
（34×10+45×20）/（10+20）= 1240 /30 = 41.33元/个
3 移动平均法
移动平均预测法（Moving Average) 是对时间序列观察值，由远向近按一定跨 越期计算平均值的一种预测方法。 移动平均市场预测法适用于： （1） 既有趋势变动又有波动的时间序列 （2） 有波动的季节变动现象
假定某地储蓄年利率（按复利计算）：5%持续1.5年，3%持续2.5年，2.2%持续1年。请问此5年内该地平均储
蓄年利率。该地平均储蓄年利率
加权平均法
加权平均法,亦称全月一次加权平均法,是指以当月全部进货数量加上月初存货数量作为权数,去除当 月全部进货成本加上月初存货成本,计算出存货的加权平均单位成本,以此为基础计算当月发出存货 的成本和期末存货的成本的一种方法。
算术平均法
算术平均法是求出一定观察期内预测目标的时间数列的算术平均数作 为下期预测值的一种最简单的时序预测法。
常用的有简单算术平均法和加权算术平均法。
算术平均法是简易平均法中的一种。

设：X1，X2，X3，... ，Xn为观察期的n个资料，求得n个资料的
算术平均数的公式为：
X=(X1+X2+X3+...Xn)÷n
一次移动平均预测法
是对时间序列按一定跨越期，移动计算观察值的 算术平均数，其平均数随着观察值的移动而向后 移动，并作为下一期的预测值。
预测模型：
t
Ft1Xt Xt1Xt n2Xtn1itn nX 1i
一次移动平均预测法适用于： 基本呈水平型变动，又有些波动的时间序列。
举例：已知某商场1978～1998年的年销售额如下表 所示，试预测1999年该商场的年销售额。
移动平均法跨越期的确定：
1、要根据时间序列本身的特点 2、要根据研究问题的需要
如果时间序列的波动主要不是由随机因素引起的 ，而是现象本身的变化规律，这就需要预测值 充分表现这种波动，把跨越期取短些。如果时间 序列观察值的波动， 主要是由随机因素引起的， 研究问题的目的是观察预测事物的长期趋势值，则 可以把跨越期取长些。
比率速度大体接近的情况。
现象发展的平均速度，一般用几何平均法计算。按几何平均法求平均发展速度，需要借助于对数来计算。但
在实际工作中，我们统计工作者常用两种工具来计算，一种是用多功能电子计算器计算；另一种是查《水平法查对
表》。这种查对数在已知“总速度”和“间隔期”的情况下，可以直接查到平均增长速度。
几何平均数（Geometric mean）
或简写为： X（平均数）=∑x÷n
式中：n为资料期数（数据个数）
运用算术平均法求平均数，进行市场预测有两种形式：
（一）以最后一年的每月平均值或数年的每月平均值，作为次年
的每月预测值。
（二）以观察期的每月平均值作为预测期对应月份的预测值。
几何平均法
运用几何平均数求出预测目标的发展速度，然后进行预测。它适用预测目标发展过程一贯上升或下降，且逐期环
年份
销售额 年份
销售额
1978
32
1989
76
1979
41
1990
73
1980
48
1991
79
1981
53
1992
84
1982
51
1993
86
1983
58
1994
87
1984
57
1995
92
1985
64
1996
95
1986
69
1997
101
1987
67
1998
107
1988
69
使用excel移动平均工具进行预测，具体操作步