第十章_时间序列分析法(一)要点.ppt

§10.4 指数平滑市场预测法 首先，二次指数平滑法，可以完成一次指数平滑法不能解决的带趋势变动的市场现象的预测 其次，二次指数平滑法可用于一期以上预测值的计算 最后，二次指数平滑法与一次指数平滑法一样，也具有贮存数据少的优点，给预测者带来很大方便 2. 二次指数平滑预测法的特点 EX: 现有几年中我国人均年购买消费品支出额资料。用二次指数平滑法进行预测。选用不同的α值对一次、二次指数平滑法进行测算。资料和计算见表。 §10.4 指数平滑市场预测法 2.二次指数平滑预测法 §10.4 指数平滑市场预测法 根据表18中有关数据，二次指数平滑的预测模型为： 由预测模型对未来三期的预测值推算为： 2. 二次指数平滑预测法的特点 Ft+T＝734.4＋109.8 T F4+1＝734.4＋109.8×1＝844.2（元） F4+2＝734.4＋109.8×2＝954.0（元） F4+3＝734.4＋109.8×3＝1063.8（元） ●更深入了解●更佳沟通●更佳效果 非常感谢！ Acme工具公司数据的指数平滑——锯床销售额的简单指数平滑 §10.3 移动平均市场预测法 2. 二次移动平均市场预测法 2. 计算各期的a、b值 = 5 a = 19.66 × 2－16.33 5 2M ) 1 ( － M ) 2 ( 5 = 22.99（吨） = 12 a = 34.67 × 2－32.67 12 2M ) 1 ( － M ) 2 ( 12 = 36.67（吨） ? ? ? ? ? ? = 5 b = 19.66 －16.33 5 2(M ) 1 ( － M )/n-1 ) 2 ( 5 = 3.33（吨） ? ? ? ? ? ? = 12 b = 34.67 －32.67 12 2(M ) 1 ( － M )/n-1 ) 2 ( 12 = 2（吨） §10.3 移动平均市场预测法 2. 二次移动平均市场预测法 3. 计算观察期内估计值为 F6=a5+b5*1=22.99+3.33*1=26.32 (吨) ? ? ? ? ? ? F12=a11+b11*1=34.22+1.89*1=36.11 (吨) §10.3 移动平均市场预测法 2. 二次移动平均市场预测法 4. 应用预测模型计算预测值 F13=a12+b12*1=36.67+2*1=38.67 (吨) ? ? ? ? ? ? F15=a12+b12*3=36.67+2*3=42.67 (吨) 确定预测误差 预测误差为2.434吨，与实际观察值比较小。预测结果可以采纳 RMSE = n ? = = 2.434 (吨) (Yt-Ft)2 7 41.4722 §10.3 移动平均市场预测法 二次移动平均法不是用一个固定的at、bt值，各期的at、bt值是有所变化的，这样就保留了市场现象客观存在的波动。 最后一个at、bt值是固定的，不但可以用于短期预测，也可用于近期预测 2. 二次移动平均市场预测法 §10.3 移动平均市场预测法 2. 二次移动平均市场预测法 §10.3 移动平均市场预测法 加权移动平均法，是对市场现象观察值按距预测期的远近，给予不同的权数，并求其按加权计算的移动平均值，以移动平均值为基础进行预测的方法 权术的确定与前面所说的加权平均法一样。对距预测期远的观察值给予小些的权数，对距预测期较近的观察值给予大些的权数，借以调节各观察值对预测值的影响作用 3. 加权移动平均法 §10.3 移动平均市场预测法 3. 加权移动平均法 加权移动平均法的公式 = t F 1 t W + + ? ? ? + + t Y t W t Y - 1 t W t Y - n+1 t W ? 加权移动平均预测值 时间序列中第t期观察值 移动平均的权数（t = 1,2,3 ? ? ?n） 跨越期 §10.3 移动平均市场预测法 3. 加权移动平均法 EX: 现仍以一次移动平均例中的观察值，令n=3，权数由远到近分别为0.1，0.2，0.7。计算结果见表。 F15 §10.3 移动平均市场预测法 3. 加权移动平均法 F4＝F3＋1＝ W3Y3 ＋W3Y3 ＋W3Y3 W3＋W2＋W1 ＝ 0.7*11.1＋0.2*10.8＋0.1*10.6 0.7＋0.2＋0.1 ＝10.99(万元) ? ? ? ? ? ? F15＝F14＋1＝ W3Y14 ＋W3Y13 ＋W3Y12 W3＋W2＋W1 ＝ 0.7*11.2＋0.2*10.4＋0.1*10.7 0.7＋0.2＋0.1 ＝10.99(万元) 根据表中计算数据，此问题的预测误差为： 可见，其误差小于用一次移动平均法计算的结果。这说明对于这个问题，用加权移动平均法预测更符合实际 §