时间序列市场预测法

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1、1市场调查与预测MarketingResearchandForecast课程内容第1章——市场调查概述第2章——市场调查方案设计第3章——市场调查问卷设计第4章——抽样调查技术第5章——市场调查数据采集第6章——市场调查数据整理与分析第7章——市场调查报告第8章——市场预测概述第9章——判断分析市场预测法第10章——时间序列市场预测法第11章——相关回归市场预测法学习目标与要求时间序列的变动规律知识点简单平均移动平均指数平滑趋势模型季节变动技能点第十章时间序列市场预测法时间序列概述简易平均法移动平均法指数平滑法趋势模型法季节变动法一、时间序列又称：动态数列或

2、时间数列指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列以固定时间间隔（每月、每季、每年等）为基础如：按月排列的电视机销量；按年排列的GDP数据……二、时间序列预测法的基本思想通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测“用现象的过去行为来预测未来。”三、时间序列预测法的概念又称历史延伸法或趋势外推法将预测目标的历史数据按时间顺序排列成时间序列，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即：将影响预测目标的一切因素都由“时间”综合起来加以描述主要用于：分析影响事物的主要因素较困难或相关变量

3、资料难得到的情况预测时先要进行时间序列的模式分析四、时间序列预测法的分类平均数季节变动模型趋势模型简易平均法移动平均法指数平滑法线性趋势法非线性趋势法无趋势变动含趋势变动（季节性迭加趋势、季节性交乘趋势）五、时间序列预测法的步骤搜集、整理资料，编制时间序列确定预测值对时间序列进行分析选择预测方法，建立预测模型测算预测误差时间序列变量在较长持续时间内的某种发展总动向，反映社会经济现象在较长时间内的变动趋势通常是长期因素影响的结果，如：人口总量的变化、顾客消费偏好的变化等一旦形成，将延续相当长时间长期趋势变动季节变动循环变动不规则变动六、时间序列的变化规律年年重

4、复出现的一年内的季节性周期变动，即每年随季节替换，时间序列值呈周期变化例如：啤酒（月销量夏秋季节旺冬春季节淡）；空调、服装等商品的销售量长期趋势变动季节变动循环变动不规则变动六、时间序列的变化规律也称周期变动，是以若干年为周期的变动不同于长期趋势变动：不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动如经济危机（每一循环都经历危机、萧条、复苏和高涨四个阶段）与季节变动不同：波动时间较长，且变动周期长短不等长期趋势变动季节变动循环变动不规则变动六、时间序列的变化规律也称随机变动或杂讯，发生原因为偶然因素或不明原因（如战争、自然灾害等）具有不可预测性，不能用数学模

5、型来表达和说明长期趋势变动季节变动循环变动不规则变动六、时间序列的变化规律第十章时间序列市场预测法时间序列概述简易平均法移动平均法指数平滑法趋势模型法季节变动法一、简易平均法的概念是以观察期内时间序列数值的平均数为基础确定预测值的方法优点：简单易行，不需要复杂的模型设计和数学运算适用于：对不呈现明显倾向变化，而又具有随机波动影响的经济现象进行预测算术平均法加权平均法几何平均法以观察期内时间序列数值加总平均求得平均值即为下期预测值二、简易平均法预测值的简单算术平均数观察期内时间序列数值时序数算术平均法计算公式：4月份预测销售额＝（22＋24＋21）／3＝22.

6、33（万元）某服装厂2007年1、2、3月份服装销售额分别为：22万元、24万元、21万元，预测4月份的销售额。解：example算术平均法加权平均法几何平均法缺点/局限性：由于将近期销售额和远期同等看待，未能充分反映市场需求变化的最新趋势。因此，在市场变化较大、数据变动明显时，预测的准确度就低。二、简易平均法算术平均法加权平均法几何平均法时间序列中各期市场现象的观察值，都会对预测值产生影响，但影响程度不同分别给以不同的权重，再计算加权平均数二、简易平均法预测值的加权平均数观察期内时间序列数值与时间序列数值xi对应的权数时序数观察期销售额xi（万元）权数wiw

7、ixi2001年40014002002年600212002003年550316502004年750430002005年800540002006年90065400总和40002115650某商场2001至2006年的销售额如表：算术平均数＝4000／6＝666.67（万元）加权平均数＝15650／21＝745.24（万元）显然，用算术平均数求得的平均数作为预测值较低，不能反映商场销售的发展趋势运用加权算术平均法预测的关键是权数的确定，但权数的确定没规则可循，通常要凭借预测者的经验来主观确定解：example算术平均法加权平均法几何平均法先计算出一定时期内预测目标时间

8、序列的发展