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第十章_时间序列分析法(一).ppt

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市场调查与预测,,… seize the future …抓住未来,Know your world . 了解您的世界…,第十章 时间序列市场预测法(一) 以平均数为基础的各种时序预测法,§10.1时间序列市场预测法的步骤,概念,时间序列(动态数列或时间数列)是指把历史统计资料按时间顺序排列起来得到的一组数据序列。例如,按月份排列的某种商品的销售量;工农业总产值按年度顺序排列起来的数据序列等等,都是时间序列 时间数列是以固定时间间隔(每小时、每日、每周、每月、每季、每年等)为基础的时间顺序的观察值,§10.1时间序列市场预测法的步骤,概念,时间序列预测法(历史延伸法或趋势外推法)是将预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间序列,然后分析它随时间变化的发展趋势,外推预测目标的未来值 也就是说,时间序列预测法将影响预测目标的一切因素都由 “ 时间 ” 综合起来加以描述 因此,时间序列预测法主要用于分析影响事物的主要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情况,预测时先要进行时间序列的模式分析,§10.1时间序列市场预测法的步骤,概念,时间序列预测法通常又分为移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节分析法和生命周期法等多种方法,我们主要学习几种常见的时间序列的模式和常用的时间序列预测方法,长期趋势变动,长期趋势是指时间序列观察值即市场现象,在较长时期内持续存在的总态势,反映市场预测对象在长时期内的变动趋势 长期趋势的具体表现有: 水平型变动:无明显趋势变动 趋势型变动:明显趋势变动(上升、下降),§10.1时间序列市场预测法的步骤,长期趋势变动,水平型 水平型时间序列模式是指时间序列各个观察值呈现出围绕着某个定值上下波动的变动形态。如某些非季节性的生活必需品的逐月销售量等等。以某商品销售量为例,水平型模式如下图所示,水平型时间序列模式,§10.1时间序列市场预测法的步骤,趋势型 指时间序列在一定时期虽出现小范围的上下波动,但总体上呈现出持续上升或下降趋势的变动形态。如高档耐用消费品的经济寿命曲线等。趋势型时间序列模式依其特征不同又可分为线性(如下图所示)和非线性趋势模式 趋势变动(Trend Variation):指历史资料逐渐且缓慢的呈现上升或下降的变化,图 趋势型时间序列模式(线性),长期趋势变动,§10.1时间序列市场预测法的步骤,季节变动,季节变动(Seasonality Variation)一般是指市场现象以年度为周期,随着自然季节的变化,每年都呈现的有规律的循环变动。 这种模式往往是指以年为变动周期,按月或按季度编制的时间序列,如许多季节性消费品的按月、按季销售量等 广义的季节变动还包括以季度、月份以至更短时间为周期的循环变动 市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗习惯、地理环境、人为因素等因素引起的,十分规则且定期变化 对于季节性变动的现象,有专门的季节变动预测法加以具体研究,反映和描述其变动特点和规律,§10.1时间序列市场预测法的步骤,,,,T,循环变动,循环变动(Cycles Variation):指历史资料超过一年以上的循环波浪式的上下变化,大都因经济或政治因素造成,§10.1时间序列市场预测法的步骤,不规则变动,也叫随机变动或杂讯(Random Variation):变动因素除上述变动原因外的其他变动 指时间序列所呈现的变化趋势走向升降不定、没有一定的规律可循的变动势态。这种现象往往是由于某些偶然因素引起的,如经济现象中的不规则变动、政治变动以及自然气候的突变等因素所致。对于这类时间序列模式,很难运用时间序列预测方法做出预测,但有时也可通过某种统计处理,消除不规则因素影响,找出事物的固有变化规律,从而进行分析预测,§10.1时间序列市场预测法的步骤,§10.3 移动平均市场预测法,移动平均市场预测法,是对时间序列观察值,由远向近按一定跨越期计算平均值的一种预测方法,移动平均市场预测法的概念,§10.3 移动平均市场预测法,移动平均法的两大显著特点: 第一,对于较长观察期内,时间序列的观察值变动方向和程度不尽一致,呈现波动状态,或受随机因素影响比较明显时,移动平均法能够在消除不规则变动的同时,又对其波动有所反映。也就是说,移动平均法在反映现象变动方面是较敏感的 第二,移动平均预测法所需贮存的观察值比较少,因为随着移动,远期的观察值对预测期数值的确定就不必要了,这一点使得移动平均法可长期用于同一问题的连续研究,而不论延续多长时间,所保留的观察值是不必增加的,只需保留跨越期个观察值就可以了,移动平均法的特点,§10.3 移动平均市场预测法,移动平均法的准确程度,主要取决于跨越期选择是否合理。 预测者确定跨越期长短要根据两点: 一是要根据时间序列本身的特点 二是要根据研究问题的需要 移动平均预测法,适合于既有趋势变动又
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