第三節延伸預測法

　　延伸性預測：根據市場(chǎng)各種變量的歷史數據的變化規律，對未來(lái)預測。

　　適用于有時(shí)間序列關(guān)系的數據預測

　　條件：①預測變量的過(guò)去、現在和將來(lái)的客觀(guān)條件基本保持不變；②預測變量的發(fā)展過(guò)程漸變。

　　一、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法：Ft+1=1/nΣxi屬于平滑技術(shù)，變化趨勢較原始數據變化幅度小

　　適用于短期預測，以月或周為單位的近期預測；對原始數據預處理

　　n值越小，表明對近期觀(guān)測值預測的作用越重視，預測值對數據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，但對數據變化的反映程度較慢。因此，n值的選擇無(wú)法二者兼顧，應視具體情況而定。一般3—200，視序列長(cháng)度和預測目標情況而定。

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

　　一次指數平滑Ft=αxi+(1-α)Ft-1——適用于市場(chǎng)觀(guān)測呈水平波動(dòng)，無(wú)明顯升降趨勢的預測

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

　　以本期指數平滑值作為下期的觀(guān)測值。α是前一觀(guān)測值和當前觀(guān)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(guān)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(guān)測值穩定水平發(fā)展，α取0.1—0.3；波動(dòng)較大，取0.3—0.5；波動(dòng)很大，取0.5—0.8

　　初始值F0實(shí)質(zhì)是序列起始點(diǎn)前歷史數據的加權平均值。當時(shí)間序列數>20，F0=X1；<20，取前3—5平均值。

　　三、成長(cháng)曲線(xiàn)模型：反應時(shí)間序列呈S型增長(cháng)曲線(xiàn)Yt=e(k+abt)取對數lnYt=k+abt

　　四、季節變動(dòng)分析

　　季節變動(dòng)按照數據的時(shí)間序列，有升降趨勢和水平趨勢，包括季節指數趨勢法和季節指數水平法兩種。

　　(一)季節指數水平法Yt=Y*ftY—前1個(gè)月或所有月的平均水平，ft—季節指數

　　適用于無(wú)明顯升降趨勢，主要受季節變動(dòng)和不規則變動(dòng)影響的時(shí)間序列，一般需3—5月/季的歷史數據

　　程序：①數據分析，形成數據序列；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)季節指數趨勢法Yt=(a+bt)ft——適用于存在季節變動(dòng)，各年(或同月)呈升降趨勢

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