应用excel进行时间序列分析

应用excel进行时间序列分析

ID:5427226

大小:809.50 KB

页数:30页

时间:2017-11-12

应用excel进行时间序列分析_第1页
应用excel进行时间序列分析_第2页
应用excel进行时间序列分析_第3页
应用excel进行时间序列分析_第4页
应用excel进行时间序列分析_第5页
资源描述:

《应用excel进行时间序列分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、应用Excel进行时间序列分析1重点1、Excel进行移动平均分析的操作步骤2、Excel进行指数平滑分析的操作步骤3、Excel进行趋势外推预测法的操作步骤4、Excel进行时间序列分解法的操作步骤zfzf移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是: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值,以反映长期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。3§1Excel进行移动平均分析的操作步骤简单

2、移动平均法 公式表明当t向前移动一个时期,就增加一个新近数据,去掉一个远期数据,得到一个新的平均数。由于它不断地“吐故纳新”,逐期向前移动,所以称为移动平均法。由于移动平均可以平滑数据,消除周期变动和不规则变动的影响,使得长期趋势显示出来,因而可以用于预测。其预测公式为:即以第t周期的一次移动平均数作为第t+1周期的预测值。4趋势移动平均法(线性二次移动平均法)当时间序列没有明显的趋势变动时,使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况,直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第t+1周期之值。但当时间序列出现线性变动趋势时,用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。因此,需要进行修正,修正的方

3、法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均,利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后才建立直线趋势的预测模型。故称为趋势移动平均法。5应用举例已知某商场1978~1998年的年销售额如下表所示,试预测1999年该商场的年销售额。年份销售额年份销售额197832198976197941199073198048199179198153199284198251199386198358199487198457199592198564199695198669199710119876719981071988696下面使用移动平均工具进行预测,具体操作步骤如下:1.选择工具菜单中的

4、数据分析命令,此时弹出数据分析对话框。 在分析工具列表框中,选择移动平均工具。 下面使用移动平均工具进行预测,具体操作步骤如下:   选择工具菜单中的数据分析命令,此时弹出数据分析对话框。   在分析工具列表框中,选择移动平均工具。789从图可以看出,该商场的年销售额具有明显的线性增长趋势。因此要进行预测,还必须先作二次移动平均,再建立直线趋势的预测模型。而利用Excel2000提供的移动平均工具只能作一次移动平均,所以在一次移动平均的基础上再进行移动平均即可。   二次移动平均的方法同上,求出的二次移动平均值及实际值与二次移动平均值的拟合曲线,如下图所示。   再利用前面所讲的截距和

5、斜率计算公式可得:10于是可得t=21时的直线趋势预测模型为:预测1999年该商场的年销售额为:11§2Excel进行指数平滑分析的操作步骤移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和,且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展,其应用较为广泛。指数平滑法的基本理论根据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权,新数据给较大的权,旧数据给较小的权。12一次指数平滑法设时间序列为,则一次指数平滑公式为:     式中为第t周

6、期的一次指数平滑值;为加权系数,0<<1。  为了弄清指数平滑的实质,将上述公式依次展开,可得: 因为加权系数符合指数规律,且又具有平滑数据的功能,所以称为指数平滑。 用上述平滑值进行预测,就是一次指数平滑法。其预测模型为:即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。13二次指数平滑法当时间序列没有明显的趋势变动时,使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此,也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑,利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后建立直

7、线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。14应用举例已知某厂1978~1998年的钢产量如下表所示,试预测1999年该厂的钢产量。年份钢产量年份钢产量197867619892031197982519902234198077419912566198171619922820198294019933006198311591994309319841384199532771985152419963514198616681997377019871

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。