時間序列預測.ppt57

第八章 時間序列預測

什麼是時間序列預測
時間序列預測的常用方法
時間序列預測法的優缺點分析
8.1 時間序列預測的概述
時間序列預測的概念
時間序列預測的原理與依據
8.1.1 時間序列預測的概念
時間序列預測法是一種定量分析方法，它是在時間序列變量分析的基礎上，運用一定的數學方法建立預測模型，使時間趨勢向外延伸，從而預測未來市場的發展變化趨勢，確定變量預測值。
時間序列預測法也叫曆史延伸法或外推法。
時間序列預測法的基本特點是：
假定事物的過去趨勢會延伸到未來；
預測所依據的數據具有不規則性；
撇開了市場發展之間的因果關係。
8.1.2 時間序列預測的原理與依據
時間序列是指同一變量按事件發生的先後順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變量水平。實際數據的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內的發展變化趨勢與規律，因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及發展規律，從而對變量的未來變化進行有效地預測。
時間序列的變動形態一般分為四種：長期趨勢變動，季節變動，循環變動，不規則變動。
8.2 平均數預測
平均數預測是最簡單的定量預測方法。平均數預測法的運算過程簡單，常在市場的近期、短期預測中使用。
最常用的平均數預測法有：
簡單算術平均數法
加權算術平均數法
幾何平均數法
8.2.1 簡單算術平均數法（1）
簡單平均數法是用一定觀察期內預測目標的時間序列的各期數據的簡單平均數作為預測期的預測值的預測方法。
在簡單平均數法中，極差越小、方差越小，簡單平均數作為預測值的代表性越好。
簡單平均數法的預測模型是：

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