时间序列趋势外推预测.pptx

时间序列分析预测法是一种利用历史数据按照时间顺序排列来预测未来值的方法，广泛应用于经济预测与决策中。在重庆交通大学管理学院的课程中，重点介绍了时间序列的几个关键概念和预测技术。 时间序列是由一系列数值按照时间顺序排列形成的序列，可以分为绝对数、相对数和平均数等形式。时间序列分为时期序列和时点序列，前者反映一段时期内的总量变化，后者则体现特定时点的状态。理解时间序列的影响因素至关重要，包括长期趋势变动、季节变动、循环变动和不规则变动。长期趋势是经济现象的主要变动趋势，循环变动具有周期性，季节变动以一年为周期，不规则变动则是由偶然因素导致的随机性变动。 时间序列预测通常涉及将这四种因素进行加法或乘法组合，然后通过一定的预测模型来分析和预测未来的趋势。移动平均法是一种常用的时间序列预测方法，包括一次移动平均法和二次移动平均法。一次移动平均法通过计算连续项数的平均值来消除不规则变动，预测下一期的值。项数N的选择影响预测效果，较大的N能减少波动，但可能掩盖周期性变动；较小的N则保留更多细节，但可能无法有效去除噪声。预测误差通常用均方误差(MSE)来衡量，选取使MSE最小的N值作为最佳项数。 以一次移动平均法为例，当需要预测农机公司次年1月某种农具的销售量时，可以收集过去12个月的销售数据，计算12项的一次移动平均，这个平均值即为次年1月的预测销售量。实践中，可能需要尝试不同的N值，比较预测误差，以确定最合适的预测模型。 此外，还有指数平滑法，如简单指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，它们通过赋予不同时间点的数据以不同的权重，以更好地捕捉趋势和季节性变化。温特线性和季节性指数平滑法则是结合了线性趋势和季节性调整的预测方法，适用于有明显季节性特征的时间序列。 时间序列分析预测法通过研究历史数据的趋势和模式，为决策者提供关于未来发展的参考依据，是经济、商业等领域中不可或缺的预测工具。理解并熟练应用这些方法，可以帮助我们更准确地预测未来的经济指标或业务表现。