时间序列预测法和回归分析预测法

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1、第九章时间序列预测法和回归分析预测法9.1时间序列预测法9.1.1时间序列预测法概述1、概念时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列，是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排列所形成的数列。该方法通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。内容：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定模式；据此模式去预测该社会现象将来的情况。2、时间序列预测法的步骤收集历史资料分析时间序列求时间序

2、列的长期趋势变动(T)、季节变动(S)和不规则变动(I)的值。利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值S。3、时间序列预测法的基本特征⑴时间序列分析法事情的过去会延续到未来这个假设前提包含两层含义：不会发生突然的跳跃变化，是以相对小的步伐前进；过去和当前的现象可能表明现在和将来活动的发展变化趋向。因此时间序列分析法，对短期、近期的预测比较显著。⑵时间序列数据变动存在着规律性与不确定性趋势性；周期性；随机性；综合性。9.1.2平均预测法9.1.3指数平滑预测法9.1.4趋势延伸法是根据市场发展

3、的连续资料，寻求市场发展与时间之间的长期趋势变动规律，用恰当的方法找出长期变动趋势增长规律的函数表达式，据此预测市场未来发展的可能水平。两个前提：1、决定过去预测目标发展的因素，在很大程度上仍将决定其未来的发展；二是预测目标发展过程一般是渐进变化，而不是跳跃式变化。趋势分析法：直线趋势延伸法、曲线趋势眼身法和龚伯兹曲线趋势延伸法。⑴增减量预测法。这种方法是以上一期的实际观察值与上两期之间的增减量之和，作为本期预测值的一种预测方法。⑵平均增减量预测法。先计算出整个事件序列筑起增减量的平均数，再与上期实际数相加，从而确定预测值的方法。9.1.5季节指数预测法9.2回

4、归分析预测法回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量自检相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测其的数量变化来预测因变量，关系大多表现为相关关系。1、一元线性回归分析预测法是在考虑预测对象发展变化本质的基础上，分析因变量随一个自变量变化而变化的关联形态，借助回归分析建立它们之间因果关系的回归方程，描述它们之间的平均变化数量关系，据此进行预测或控制。Y=a+bx