時間序列分析和預測概述(ppt 86頁)

7.1 時間序列及其分解
7.2 時間序列的描述性分析
7.3 時間序列預測的程序
7.4 平穩序列的預測
7.5 趨勢型序列的預測
7.6 複合型序列的分解預測
學習目標
下個月的消費者信心指數是多少？
時間序列(times series)
時間序列的組成要素(components)
含有不同成分的時間序列
7.2.1 圖形描述
圖形描述(例題分析)
7.2.1 增長率分析
增長率(growth rate)
環比增長率與定基增長率
平均增長率(average rate of increase )
平均增長率(例題分析 )
增長率分析中應注意的問題
增長率分析中應注意的問題(例題分析)
增長率分析中應注意的問題(增長1%絕對值)
時間序列預測的程序
7.3.1 確定時間序列的成分
確定趨勢成分(例題分析)
確定季節成分(例題分析)
年度折疊時間序列圖 (folded annual time series plot)
7.3.2 預測方法的選擇與評估
預測方法的選擇與評估
預測方法的評估
7.4.1 移動平均法
移動平均預測(moving average)
移動平均預測(特點)
簡單移動平均法(例題分析)
7.4.2 指數平滑法
指數平滑預測(exponential smoothing)
指數平滑預測(平滑係數的確定)
一次指數平滑(例題分析)
7.5.1 線性趨勢預測
線性趨勢(linear trend)
線性模型法(線性趨勢方程)
線性模型法(a 和 b 的求解方程)
線性模型法(例題分析)
7.5.2 非線性趨勢預測
二次曲線(second degree curve)
二次曲線(例題分析)
指數曲線(exponential curve)
指數曲線(a，b 的求解方法)
指數曲線(例題分析)
指數曲線與直線的比較
預測步驟
7.6.1 確定並分離季節成分
季節指數(例題分析)
圖形描述
計算季節指數(seasonal index)
季節指數(計算步驟)
分離季節因素
季節性及其分離圖
7.6.2 建立預測模型並進行預測
線性趨勢模型及預測
線性趨勢預測和最終預測值(例題分析)
2006年預測值(例題分析)
實際值和最終預測值圖
本章小節

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