第十章时间序列分析法一
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市场调查与预测
97-6
§10.1时间序列市场预测法的步骤
长期趋势变动
长期趋势是指时间序列观察值即市场现象，在较长时期 内持续存在的总态势，反映市场预测对象在长时期内的 变动趋势
长期趋势的具体表现有： 水平型变动：无明显趋势变动 趋势型变动：明显趋势变动（上升、下降）
市场调查与预测
97-7
§10.1时间序列市场预测法的步骤
长期趋势变动
水平型 水平型时间序列模式是指时间序列各个观察 值呈现出围绕着某个定值上下波动的变动形 态。如某些非季节性的生活必需品的逐月销 售量等等。以某商品销售量为例，水平型模 式如下图所示
市场调查与预测
97-8
水平型时间序列模式
§10.1时间序列市场预测法的步骤
长期趋势变动
趋势型
指时间序列在一定时期虽出现小范围的上下波动，但 总体上呈现出持续上升或下降趋势的变动形态。如高 档耐用消费品的经济寿命曲线等。趋势型时间序列模 式依其特征不同又可分为线性(如下图所示)和非线性 趋势模式
其主要作用，是消除随机因素引起的不规则变动对市场 现象时间序列的影响
移动平均的具体方法： 一次移动平均法 二次移动平均法
市场调查与预加测 权移动平均法
97-15
§10.3 移动平均市场预测法
移动平均法主要是利用近几期真实资料取得平 均，再以平均值來预测下一期的资料
其主要使用在短期预测资料系統 当n值愈大，求出之平均值結果越接近母数，但
市场调查与预测
97-14
§10.3 移动平均市场预测法
移动平均市场预测法中跨越期的确定
移动平均法的准确程度，主要取决于跨越期选择是否合 理。
预测者确定跨越期长短要根据两点： 一是要根据时间序列本身的特点 二是要根据研究问题的需要
移动平均预测法，适合于既有趋势变动又有波动的时间 序列，也适合于波动的季节变动现象的预测
Know your world ...
了解您的世界…
… seize the future
…抓住未来
第十章 时间序列市场预测法（一）
以平均数为基础的各种时序预测法
§10.1时间序列市场预测法的步骤
概念
时间序列(动态数列或时间数列)是指把历 史统计资料按时间顺序排列起来得到的一 组数据序列。例如，按月份排列的某种商 品的销售量；工农业总产值按年度顺序排 列起来的数据序列等等，都是时间序列
500
400
300
200
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市场调查与预测
97-12
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
§10.3 移动平均市场预测法
移动平均市场预测法的概念
移动平均市场预测法，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
市场调查与预测
这种模式往往是指以年为变动周期，按月或按季度编制的时间序列， 如许多季节性消费品的按月、按季销售量等
广义的季节变动还包括以季度、月份以至更短时间为周期的循环变 动
市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗习惯、地理环境、人为 因素等因素引起的，十分规则且定期变化
对于季节性变动的现象，有专门的季节变动ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ测法加以具体研究， 反映和描述其变动特点和规律
时间数列是以固定时间间隔（每小时、每 日、每周、每月、每季、每年等）为基础 的时间顺序的观察值
市场调查与预测
97-4
§10.1时间序列市场预测法的步骤
概念
时间序列预测法(历史延伸法或趋势外推法)是将 预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间 序列，然后分析它随时间变化的发展趋势，外推 预测目标的未来值
指时间序列所呈现的变化趋势走向升降不定、没有一定 的规律可循的变动势态。这种现象往往是由于某些偶然 因素引起的，如经济现象中的不规则变动、政治变动以 及自然气候的突变等因素所致。对于这类时间序列模式， 很难运用时间序列预测方法做出预测，但有时也可通过 某种统计处理，消除不规则因素影响，找出事物的固有 变化规律，从而进行分析预测
97-13
§10.3 移动平均市场预测法
移动平均法的特点
移动平均法的两大显著特点： 第一，对于较长观察期内，时间序列的观察值变动方 向和程度不尽一致，呈现波动状态，或受随机因素影 响比较明显时，移动平均法能够在消除不规则变动的 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是较敏感的 第二，移动平均预测法所需贮存的观察值比较少，因 为随着移动，远期的观察值对预测期数值的确定就不 必要了，这一点使得移动平均法可长期用于同一问题 的连续研究，而不论延续多长时间，所保留的观察值 是不必增加的，只需保留跨越期个观察值就可以了
T
市场调查与预测
97-10
§10.1时间序列市场预测法的步骤
循环变动
循环变动（Cycles Variation）：指历史资料超 过一年以上的循环波浪式的上下变化，大都因经 济或政治因素造成
市场调查与预测
97-11
§10.1时间序列市场预测法的步骤
不规则变动
也叫随机变动或杂讯（Random Variation）：变动因素 除上述变动原因外的其他变动
也就是说，时间序列预测法将影响预测目标的一 切因素都由 “ 时间 ” 综合起来加以描述
因此，时间序列预测法主要用于分析影响事物的 主要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情 况，预测时先要进行时间序列的模式分析
市场调查与预测
97-5
§10.1时间序列市场预测法的步骤
概念
时间序列预测法通常又分为移动平均 法、指数平滑法、趋势外推法、季节 分析法和生命周期法等多种方法，我 们主要学习几种常见的时间序列的模 式和常用的时间序列预测方法
若取ｎ之值太大則無法反映市場瞬间变化 当n值越小，易將历史资料除掉，越能即時反映
趋势变动（Trend Variation）：指历史资料逐渐且缓 慢的呈现上升或下降的变化
1200
1000
800
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市场调查与预测
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0 1 3 5 7 9 11 13
图 趋势型时间序列模式（线性）
§10.1时间序列市场预测法的步骤
季节变动
季节变动（Seasonality Variation）一般是指市场现象以年度为周期， 随着自然季节的变化，每年都呈现的有规律的循环变动。
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§10.1时间序列市场预测法的步骤
长期趋势变动
长期趋势是指时间序列观察值即市场现象，在较长时期 内持续存在的总态势，反映市场预测对象在长时期内的 变动趋势
长期趋势的具体表现有： 水平型变动：无明显趋势变动 趋势型变动：明显趋势变动（上升、下降）
市场调查与预测
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长期趋势变动
水平型 水平型时间序列模式是指时间序列各个观察 值呈现出围绕着某个定值上下波动的变动形 态。如某些非季节性的生活必需品的逐月销 售量等等。以某商品销售量为例，水平型模 式如下图所示
市场调查与预测
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水平型时间序列模式
§10.1时间序列市场预测法的步骤
长期趋势变动
趋势型
指时间序列在一定时期虽出现小范围的上下波动，但 总体上呈现出持续上升或下降趋势的变动形态。如高 档耐用消费品的经济寿命曲线等。趋势型时间序列模 式依其特征不同又可分为线性(如下图所示)和非线性 趋势模式
其主要作用，是消除随机因素引起的不规则变动对市场 现象时间序列的影响
移动平均的具体方法： 一次移动平均法 二次移动平均法
市场调查与预加测 权移动平均法
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§10.3 移动平均市场预测法
移动平均法主要是利用近几期真实资料取得平 均，再以平均值來预测下一期的资料
其主要使用在短期预测资料系統 当n值愈大，求出之平均值結果越接近母数，但
市场调查与预测
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§10.3 移动平均市场预测法
移动平均市场预测法中跨越期的确定
移动平均法的准确程度，主要取决于跨越期选择是否合 理。
预测者确定跨越期长短要根据两点： 一是要根据时间序列本身的特点 二是要根据研究问题的需要
移动平均预测法，适合于既有趋势变动又有波动的时间 序列，也适合于波动的季节变动现象的预测
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了解您的世界…
… seize the future
…抓住未来
第十章 时间序列市场预测法（一）
以平均数为基础的各种时序预测法
§10.1时间序列市场预测法的步骤
概念
时间序列(动态数列或时间数列)是指把历 史统计资料按时间顺序排列起来得到的一 组数据序列。例如，按月份排列的某种商 品的销售量；工农业总产值按年度顺序排 列起来的数据序列等等，都是时间序列
500
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市场调查与预测
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
§10.3 移动平均市场预测法
移动平均市场预测法的概念
移动平均市场预测法，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
市场调查与预测
这种模式往往是指以年为变动周期，按月或按季度编制的时间序列， 如许多季节性消费品的按月、按季销售量等
广义的季节变动还包括以季度、月份以至更短时间为周期的循环变 动
市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗习惯、地理环境、人为 因素等因素引起的，十分规则且定期变化
对于季节性变动的现象，有专门的季节变动ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ测法加以具体研究， 反映和描述其变动特点和规律
时间数列是以固定时间间隔（每小时、每 日、每周、每月、每季、每年等）为基础 的时间顺序的观察值
市场调查与预测
97-4
§10.1时间序列市场预测法的步骤
概念
时间序列预测法(历史延伸法或趋势外推法)是将 预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间 序列，然后分析它随时间变化的发展趋势，外推 预测目标的未来值
指时间序列所呈现的变化趋势走向升降不定、没有一定 的规律可循的变动势态。这种现象往往是由于某些偶然 因素引起的，如经济现象中的不规则变动、政治变动以 及自然气候的突变等因素所致。对于这类时间序列模式， 很难运用时间序列预测方法做出预测，但有时也可通过 某种统计处理，消除不规则因素影响，找出事物的固有 变化规律，从而进行分析预测
97-13
§10.3 移动平均市场预测法
移动平均法的特点
移动平均法的两大显著特点： 第一，对于较长观察期内，时间序列的观察值变动方 向和程度不尽一致，呈现波动状态，或受随机因素影 响比较明显时，移动平均法能够在消除不规则变动的 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是较敏感的 第二，移动平均预测法所需贮存的观察值比较少，因 为随着移动，远期的观察值对预测期数值的确定就不 必要了，这一点使得移动平均法可长期用于同一问题 的连续研究，而不论延续多长时间，所保留的观察值 是不必增加的，只需保留跨越期个观察值就可以了
T
市场调查与预测
97-10
§10.1时间序列市场预测法的步骤
循环变动
循环变动（Cycles Variation）：指历史资料超 过一年以上的循环波浪式的上下变化，大都因经 济或政治因素造成
市场调查与预测
97-11
§10.1时间序列市场预测法的步骤
不规则变动
也叫随机变动或杂讯（Random Variation）：变动因素 除上述变动原因外的其他变动
也就是说，时间序列预测法将影响预测目标的一 切因素都由 “ 时间 ” 综合起来加以描述
因此，时间序列预测法主要用于分析影响事物的 主要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情 况，预测时先要进行时间序列的模式分析
市场调查与预测
97-5
§10.1时间序列市场预测法的步骤
概念
时间序列预测法通常又分为移动平均 法、指数平滑法、趋势外推法、季节 分析法和生命周期法等多种方法，我 们主要学习几种常见的时间序列的模 式和常用的时间序列预测方法
若取ｎ之值太大則無法反映市場瞬间变化 当n值越小，易將历史资料除掉，越能即時反映
趋势变动（Trend Variation）：指历史资料逐渐且缓 慢的呈现上升或下降的变化
1200
1000
800
600
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市场调查与预测
97-9
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图 趋势型时间序列模式（线性）
§10.1时间序列市场预测法的步骤
季节变动
季节变动（Seasonality Variation）一般是指市场现象以年度为周期， 随着自然季节的变化，每年都呈现的有规律的循环变动。