市场预测时间序列分析法.ppt

《市场调查与预测》 第七章 时间序列分析法 目标： 掌握时间序列分析法的特点、原理； 掌握各种方法的含义、适用情况及预测步骤： 7.1 时间序列分析法概述 7.2 简易平均法 7.3 移动平均法 7.4 指数平滑法 7.5 趋势延伸法 7.6 季节变动法 7.1.1 含义与基本特点 1、含义 是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。 也叫“历史延伸法”或“趋势外推法”； 7.1.1 含义与基本特点 2、基本特点 事物的过去趋势会延伸到未来； 撇开了变量之间的因果关系。 3、时间序列的编制要求： 各数据必须准确、完整； 各数值间具有可比性； 各数据代表的时间长短一致； 各数据的计算方法和单位一致。 7.1.2 时间序列预测法的原理与依据 两个假设： 1. 某事物在其过去、现在、未来的发展过程中，内、外因相对保持不变。 2. 其变化属于渐进式变化，而不属于跳跃式变化。 7.1.2 时间序列预测法的原理与依据 1、时间序列 是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值。 2、时间序列的变动形态 长期趋势变动： 描述了一定期间内经济关系或市场活动中持续的潜在平稳性。 季节变动： 广义的“季节” ：不仅仅指一年四季，而是指任何一种周期性的变化。 循环变动： 近乎规律性的周而复始的变动。 不规则变动： 由于偶然因素（自然灾害、政治因素）引起的无规律的变动。 7.1.3 时间序列预测法的步骤 预测步骤 7.1.3 时间序列预测法的步骤 预测误差： 绝对误差 平均误差 平均绝对误差 均方误差 7.1.3 时间序列预测法的步骤 （2）相对误差 百分误差 平均百分误差 平均绝对百分误差 7.1 时间序列分析法的特点和步骤 7.2 简易平均法 7.3 移动平均法 7.4 指数平滑法 7.5 趋势延伸法 7.6 季节变动预测法 7.2 简易平均法 1、含义 简易平均法，是在对时间序列进行分析研究的基础上，计算时间序列的某种平均数，并以此平均数为基础，确定预测模型或预测值的市场预测方法。 7.2 简易平均法 2、适用情况 最简单的定量预测方法。 常在市场的近期、短期预测中使用。 预测对象无显著长期趋势变动和季节变动时，预测结果大致满意。 3、方法分类 最常用的平均数预测法有： 简单算术平均法、 加权平均法、 几何平均法。 7.2.1 简单算术平均法 1、含义 简单算术平均法，是用一定观察期内预测目标的时间序列的各期数据的简单平均数作为下期预测值。 预测模型为： 7.2.1 简单算术平均法 2、算术平均法的预测步骤 【例1】应用算术平均法预测下列数据第7期的数值。 【解】（图形） Y7=(1050+1080+1030+1070+1050+1060)/6 =1057 7.2.1 简单算术平均法 观察期的长短对预测值有很大影响； 若时间序列数据的变化较小——观察期短； 若时间序列数据的变化较大——观察期长； 7.2.2 加权平均法 1、含义： 根据观察期各个时间序列数据的重要程度，分别对各个数据进行加权，以加权平均数作为下期的预测值。 2、特点： 是简单算术平均法的改进。 当权重均相同时，即为简单算术平均法。 简单算术平均法可看做加权平均法的特例。 7.2.2 加权平均法 3、权重分配原则： 主要根据经验，一般来说，对于离预测期越近的数据，其影响较大，可以赋予越大的权重。 4、加权平均法的预测模型： 7.2.2 加权平均法 5、加权平均法的预测步骤： 除了分配权重，其余与算术平均法相同。 【例】应用加权平均法进行预测。 7.2.2 加权平均法 【解】 分配权重： 进行预测： Y7=(1050×0.1+1080×0.1+1030×0.1+1070×0.2+1050×0.2+1060×0.3) =1058 7.2.3 几何平均法 1、含义 是以一定观察期内预测目标的时间序列的几何平均数作为某个未来时期的预测值的预测方法。 首先要计算逐步增长率或环比发展速度。 2、适用情况 观察期有显著变动趋势的预测。 且变动趋势发展速度大致相同。 比较适合于近期预测。 7.2.3 几何平均法 3、预测模型 上述公式也可写为： 7.2.3 几何平均法 4、预测步骤 【例】 某商场1990-2002年的销售额资料如下表所示，试用几何平均法预测2003年的销售额。 7.2.3 几何平均法 【解】 预测步骤如下： 步骤1、计算各期环比发展速度。计算结果见表中； 7.2.3