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2015咨詢工程師備考指導:延伸預測法

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  第三節(jié)延伸預測法

  延伸性預測:根據(jù)市場各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,對未來預測。

  適用于有時間序列關系的數(shù)據(jù)預測

  條件:①預測變量的過去、現(xiàn)在和將來的客觀條件基本保持不變;②預測變量的發(fā)展過程漸變。

  一、簡單移動平均法:Ft+1=1/nΣxi屬于平滑技術,變化趨勢較原始數(shù)據(jù)變化幅度小

  適用于短期預測,以月或周為單位的近期預測;對原始數(shù)據(jù)預處理

  n值越小,表明對近期觀測值預測的作用越重視,預測值對數(shù)據(jù)變化的反應速度也越快,但預測的修勻程度較低,估計值的精度也可能降低。反之n值越大,預測值的修勻程度越高,但對數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。因此,n值的選擇無法二者兼顧,應視具體情況而定。一般3—200,視序列長度和預測目標情況而定。

  二、指數(shù)平滑法:指數(shù)加權平均法,實際是加權的移動平均法,它是選取各時期權重數(shù)值為遞減指數(shù)的均值方法。通過某種平均方式,消除歷史統(tǒng)計序列中的隨機波動,找出其中主要的發(fā)展趨勢。

  一次指數(shù)平滑F(xiàn)t=αxi+(1-α)Ft-1——適用于市場觀測呈水平波動,無明顯升降趨勢的預測

  這種方法與簡單移動平均法相似,兩者之間的區(qū)別在于:簡單指數(shù)平滑法對先前預測結果的誤差進行了修正,因此這種方法和簡單移動平均法一樣,都能夠提供簡單適時的預測。

  以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測值。α是前一觀測值和當前觀測值之間的權重。大的α導致較小的平滑效果,較小則產(chǎn)生客觀的平滑效果,α接近0,新預測值只包含較小的誤差修正因素。

  觀測值穩(wěn)定水平發(fā)展,α取0.1—0.3;波動較大,取0.3—0.5;波動很大,取0.5—0.8

  初始值F0實質(zhì)是序列起始點前歷史數(shù)據(jù)的加權平均值。當時間序列數(shù)>20,F(xiàn)0=X1;<20,取前3—5平均值。

  三、成長曲線模型:反應時間序列呈S型增長曲線Yt=e(k+abt)取對數(shù)lnYt=k+abt

  四、季節(jié)變動分析

  季節(jié)變動按照數(shù)據(jù)的時間序列,有升降趨勢和水平趨勢,包括季節(jié)指數(shù)趨勢法和季節(jié)指數(shù)水平法兩種。

  (一)季節(jié)指數(shù)水平法Yt=Y*ftY—前1個月或所有月的平均水平,ft—季節(jié)指數(shù)

  適用于無明顯升降趨勢,主要受季節(jié)變動和不規(guī)則變動影響的時間序列,一般需3—5月/季的歷史數(shù)據(jù)

  程序:①數(shù)據(jù)分析,形成數(shù)據(jù)序列;②計算各年同月平均值Yi;③計算所有月平均值Y;④計算各月季節(jié)比率ft=Yi/Y;⑤計算預期趨勢值一般采用最近年份平均值Yt-1;⑥計算預測年各月預測值=Yt-1ft

  (二)季節(jié)指數(shù)趨勢法Yt=(a+bt)ft——適用于存在季節(jié)變動,各年(或同月)呈升降趨勢

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責任編輯:奮斗吧

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發(fā)布:2007-07-24 11:26    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關閉]
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