定量分析与预测方法ppt课件

1. S Y T CI
2. S Y T C I
3. S Y CI T
式中：T为长期趋势，S为季节变动，C为循环变动， I为不规则变动
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第一节 时间序列预测法
三、季节分析预测法 （三）单纯季节型动态数列的季节变动分析 • 单纯季节型动态数列：由于长期趋势比较稳定，因
此某些数列中可视为只有季节变动。 • 常用分析方法：周期平均法（一般要求至少需要三
1. 直观法（也叫随手作图法，或目估手画法） • 它是将时间序列的历史数据在坐标图上标出散点，
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第一节 时间序列预测法
二、移动平均预测法 （二）二次移动平均法
M (2 )tM t(1 ) M (1 )t 1 M (1 )t 2 M (1 )t n 1 n
式中：M
(1) t
为一次移动平均数；M
(2) t
为二次移动平均数；
n为移动平均数的跨越期。其计算方法与一次移动平均法完全
相同。
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第一节 时间序列预测法
3. 时间序列法是撇开了市场发展的因果关系去分析 市场的过去和未来的联系。 运用时间序列进行市场预测的步骤： （1）绘制历史数据曲线图，确定其趋势变动类型。 （2）根据历史资料的趋势变动类型、预测目的以
及期限，选定具体的预测方法，并进行模 拟、运算。 （3）将量的分析与质的分析相结合，确定市场未 来发展趋势的预测值。
第九章 定量分析与预测方法
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【学习目的与要求】
• 掌握时间序列预测的原理和方法，学会运用移动平 均预测法、季节分析预测法、马尔科夫预测法和趋 势预测法
• 了解回归分析预测法的一般步骤，掌握利用一元线 性回归分析预测的具体方法
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第一节 时间序列预测法
一、时间序列分析预测法概述 （一）时间序列分析法的特点
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第一节 时间序列预测法
四、马尔科夫预测法 马尔科夫预测法是利用马尔科夫链的原理，分析市
场所处状态的变化规律，用以预测经济现象变动趋 势的方法。
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第一节 时间序列预测法
四、马尔科夫预测法 （一）马尔科夫链的概念及特征
1. 现象状态及状态转移 2. 转移概率与概率矩阵
P11 P12 ... Pij ... P1n
三、季节分析预测法 （一）季节变动的概念 季节变动是指有些社会经济现象，因受社会因素和
自然因素的影响，在一年内随着时序的变化而引起 周期性的变化。 这种周期性的变化一般都是比较稳定的。 季节变动一般具有三个特点 ： 1. 规律性 2. 重复性变动 3. 稳定性变动
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第一节 时间序列预测法
三、季节分析预测法 （二）季节模型 测定季节变动的模型有三种形式：
步转移概率和状态转移期数。其模型为：
StSt1•P
式中： P为初始状态的转移状态，S为初始状态的向 量
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第一节 时间序列预测法
四、马尔科夫预测法 （二）马尔科夫过程的时期状态模型
2.马尔科夫过程长期状态转移稳定概率模型
Pt (p)1•B
式中：P
t
P P
1 2
t t
P
n
t
0
，
B
0
1
。
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第一节 时间序列预测法
四、马尔科夫预测法 （三）马尔科夫模型在预测中的应用 • 随着时间推进，原先各状态受多种因素影响，会出
现随机性的状态变化，影响市场结构和经营者利益。 利用马尔科夫模型，可以预测市场占有率变化趋势， 预测经营者利益前景。
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第一节 时间序列预测法
五、趋势预测法
（一）直线趋势法
年至五年的资料）。 • 周期平均法的特点：将不同年份中同一时期（如同
月、同季）数值相加，求算术平均数，以消除无规 则变动；再计算季节指数。
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第一节 时间序列预测法
三、季节分析预测法 （四）趋势和季节混合型动态数列的季节变动分析 计算步骤：
1. 根据各年每月份、季资料（y）进行12个月或4个季度移动 平均（须两次平均），求长期趋势（T） 2. 将实际值除以趋势值：y／T 3. 把y／T按月（季）排列，再按月（季）求其平均季节指数 （消除了不规则变动）； 4. 将各平均季节指数加和，如果大于或小于120.0%，则要 求出校正系数（平均季节指数加总实际数%／120.0%）， 用校正系数乘各月的平均季节指数，即为所求的消除长期趋 势的季节指数。
ห้องสมุดไป่ตู้
P21
P22
...
P2 j
...
P2
n
...
P
Pil
Pi 2
...
P ij
...
Pin
...
Pn1 Pn 2 ... Pnj ... Pnn
n
Pij 1(0Pij1)
i1
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第一节 时间序列预测法
四、马尔科夫预测法 （二）马尔科夫过程的时期状态模型
1. 马尔科夫过程的短期状态模型 各期转移的状态取决于三个因素，即初始状态、一
2. 时间序列数据存在着不规则性 （1）长期变动趋势
①按照线性或非线性变动，呈上升趋势
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第一节 时间序列预测法
②按照线性或非线性变动呈下降趋势
③水平变动趋势
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第一节 时间序列预测法
（2）季节性变动：
（3）循环变动：
（4）不规则变动(又称为随机变动)
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第一节 时间序列预测法
一、时间序列分析预测法概述 （一）时间序列分析法的特点
1. 时间序列分析法是根据市场过去的变化趋势预测 未来的发展的，它的前提是假定事物的过去会同样 延续到未来。 2. 时间序列数据存在着不规则性
由于受多种因素的影响，呈现出的时间序列数 据的变动趋势不可能是完全一致的，一般情况下， 将时间序列数据的变动分为以下四种类型：
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第一节 时间序列预测法
一、时间序列分析预测法概述 （一）时间序列分析法的特点
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第一节 时间序列预测法
二、移动平均预测法 （一）一次移动平均法
M (1 )tx t x t 1 x t 2 .. .x t n 1 n
式中M (1)t为第t期的一次移动平均数，作为下期xt+1 的预测值；n为期数（每一移动平均数的跨越期）； xt为前1期的观察值；xt―1为前第2期观察值；xt― n+1 为前第n期观察值。
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第一节 时间序列预测法
三、季节分析预测法 （五）季节预测模型
1. 简单季节预测模型：在预测时，可以直接用各月 （季）季节指数来调整各月的预测值。 2. 移动平均季节预测模型：这种方法适合于存在长 期趋势的时间数列的季节预测。 具体方法是：对给定的资料，测定出预测期的长期 趋势值及固定的季节指数，然后两者相乘即得。