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第四章时间序列平滑预测法时间序列的概述
移动平均法
简单移动平均法
加权移动平均法
趋势移动平均法
指数平滑法
一次指数平滑法
二次指数平滑法
差分指数平滑法
一阶差分－指数平滑法
二阶差分—指数平滑法时间序列的概述时间序列:某种统计指标的数值按照时间先后顺序排列
的数列
时间序列分析预测法:将预测目标的历史数据按时间的
先后顺序排列称为时间序列然后分析它随时间的变化趋势
外推预测目标的未来值
时间序列按性质不同可分为:
长期趋势
季节变动
循环变动
不规则变动移动平均法简单移动平均法
设有时间序列:移动平均法:根据时间序列资料逐项推移依次计算包含
一定项数的序时平均数以反映长期趋势的方法.T期移动平均数移动平均的项数月份实际销量3个月平均5个月的平均
1200213531954198176.753101766175234.3207.67155227.7202.68130213[来自www.管理].3198.69220153.3193.610275168.3211.6208.3222.6加权移动平均法例:我国1990－1999年原煤产量如下试用加权移动平均法预测2000年的产量()年份产量3年加权移动平均值相对误差(%)19006.3519916.2019926.2219936.666.246.3119947.156.449.9319957.896.8313.4319968.727.4414.6819978.948.188.5019989.288.696.3619999.809.077.4520009.48趋势移动平均法用简单移动平均法和加权移动平均法在时间序列没有明显
趋势变动时能比较准确的反映实际情况当有明显变化时
将会出现滞后偏差因此需要修正修正的方法是作二次移动
平均
一次移动平均为二次移动平均为设时间序列从某时期开始具有直线趋势未来已按此
趋势变化
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