EXCEL與數(shù)據(jù)分析.ppt

1,第六章 數(shù)據(jù)的變動(dòng) 趨勢(shì)分析,授課教師：馬銀戌,2,本章主要教學(xué)內(nèi)容,第一節(jié) 觀察數(shù)據(jù)的變動(dòng)趨勢(shì)特征,第二節(jié) 時(shí)間序列的趨勢(shì)外推分析,第三節(jié) 時(shí)間序列的移動(dòng)平均分析,第四節(jié) 時(shí)間序列的指數(shù)平滑分析,3,第一節(jié) 觀察數(shù)據(jù)的變動(dòng)趨勢(shì)特征,一、從數(shù)據(jù)看未來 二、時(shí)間序列分析的一般步驟 三、時(shí)間序列的預(yù)處理 四、時(shí)間序列的描述分析,4,一、從數(shù)據(jù)看未來,如果認(rèn)為事物過去的變化規(guī)律將會(huì)持續(xù)到未來，未來將是事物過去變化規(guī)律的延伸，那么，我們就可以利用目前已經(jīng)掌握的那些反映事物過去發(fā)展特征的數(shù)據(jù)，預(yù)見事物未來的發(fā)展趨勢(shì)。從數(shù)據(jù)看未來的意義正在于此。 采用科學(xué)的數(shù)量分析方法，從數(shù)據(jù)出發(fā)預(yù)見事物的未來發(fā)展趨勢(shì)，是我們實(shí)現(xiàn)分析目標(biāo)的有效途徑。時(shí)間序列分析方法正是一種基于事物過去的數(shù)據(jù)資料，尋找其隨著時(shí)間推移的變化規(guī)律，從而建立時(shí)間序列模型以預(yù)測(cè)事物未來發(fā)展的數(shù)值特征的有效預(yù)測(cè)方法。,5,從數(shù)據(jù)看未來的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)是具有時(shí)間特征的。我們將那些依時(shí)間先后順序排列起來的一系列有相同內(nèi)涵的數(shù)據(jù)稱之為時(shí)間序列。 時(shí)間序列的構(gòu)成要素有兩個(gè),現(xiàn)象所屬的時(shí)間,現(xiàn)象在不同時(shí)間上的數(shù)值,時(shí)間序列的變量值是由眾多復(fù)雜因素共同作用的結(jié)果，影響時(shí)間序列的因素按其性質(zhì)和作用，可歸納為以下四類：長(zhǎng)期趨勢(shì)( T ) 、季節(jié)變動(dòng)( S ) 、循環(huán)變動(dòng)( C )、不規(guī)則變動(dòng)( I ) 時(shí)間序列是這四部分的綜合影響結(jié)果。時(shí)間序列的分析任務(wù)就是要正確確定時(shí)間序列的性質(zhì)，對(duì)構(gòu)成時(shí)間序列的各種因素加以分解，再分別測(cè)定其對(duì)時(shí)間序列變動(dòng)的影響。 本課程主要講述長(zhǎng)期趨勢(shì)的測(cè)定及Excel實(shí)現(xiàn)。,6,二、時(shí)間序列分析的一般步驟,1、收集歷史資料，編制時(shí)間序列，并將數(shù)據(jù)以恰當(dāng)?shù)母袷浇M織在Excel中； 2、繪制統(tǒng)計(jì)圖，初步觀察數(shù)據(jù)的基本特征； 3、對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析，尋找事物隨時(shí)間變化而呈現(xiàn)的特征和規(guī)律； 4、根據(jù)時(shí)間序列的特征和分析的要求，選擇恰當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行數(shù)據(jù)建模，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)，以求獲得最合適的模型； 5、利用模型進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。,7,時(shí)間序列的預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)的圖形化觀察、數(shù)據(jù)加工等主要工作。它是時(shí)間序列分析建模的基礎(chǔ)。 1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是時(shí)間序列分析的首要工作，其主要目標(biāo)是要根據(jù)分析目的收集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)以恰當(dāng)?shù)母袷浇M織在Excel中，一般將數(shù)據(jù)按時(shí)間先后順序按列錄入即可。,三、時(shí)間序列的預(yù)處理,8,2、圖形化觀察數(shù)據(jù) 圖形化觀察數(shù)據(jù)的目的是對(duì)時(shí)間序列發(fā)展變化特征有一個(gè)初步的總體把握，它是今后選擇恰當(dāng)模型、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的前提。 通過圖形化觀察，可以對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行基本特征的描述分析；還可以把握時(shí)間序列的諸多特征，包括：時(shí)間序列的總體趨勢(shì)是上升或下降，是否存在有規(guī)律的上下波動(dòng)；時(shí)間序列的變化是否具有周期性特點(diǎn)；時(shí)間序列的波動(dòng)幅度是否存在規(guī)律性；時(shí)間序列是否存在異常值，不同時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)是否可能存在一定關(guān)系等。,9,時(shí)間序列的圖形化觀察和分析，可以通過柱形圖和折線圖反映現(xiàn)象的基本特征和變動(dòng)趨勢(shì)，并利用圖形對(duì)事物進(jìn)行基本描述分析。,柱形圖的制作及時(shí)間序列的基本描述分析：,（1）點(diǎn)擊“插入” 點(diǎn)擊“圖表”，出現(xiàn)下面的復(fù)選框： (或直接在Excel表上方的工具欄中點(diǎn)擊圖表向?qū)В?),10,（2）選擇“柱形圖”，單擊“下一步”，選擇系列產(chǎn)生在行或列； （3）在“數(shù)據(jù)區(qū)域”后面的空白框中輸入要分析的數(shù)據(jù)區(qū)域單元格地址；,（4）單擊“系列”項(xiàng)，在“分類（X）軸標(biāo)志”空白框中指定時(shí)間所在的單元格地址；,11,（5）單擊“下一步”，出現(xiàn)下面對(duì)話框，需根據(jù)內(nèi)容和需要填寫圖表標(biāo)題、分類（X）軸的標(biāo)題、數(shù)值（Y）軸的標(biāo)題；,（6）單擊“下一步”，選擇圖表位置；然后單擊“完成”。 （7）進(jìn)一步編輯圖表，以符合分析的要求，還可以添加趨勢(shì)線，并顯示趨勢(shì)方程。,12,13,添加趨勢(shì)線：,右擊需要添加趨勢(shì)線的柱形圖，選擇“添加趨勢(shì)線”，出現(xiàn)“添加趨勢(shì)線”的復(fù)選框，可根據(jù)柱形圖的基本形狀選擇所要添加的趨勢(shì)線類型，然后單擊“確定”。,還可以在“選項(xiàng)”中選擇“顯示公式”，即可在圖中顯示出所添加的趨勢(shì)線的方程式。,14,15,折線圖的制作及時(shí)間序列的趨勢(shì)特征觀察：,（1）點(diǎn)擊“插入” 點(diǎn)擊“圖表”，出現(xiàn)下面的復(fù)選框： (或直接在Excel表上方的工具欄中點(diǎn)擊圖表向?qū)В?),（2）選擇“折線圖”，并選擇“子圖表類型”；,16,（3）單擊“下一步”，出現(xiàn)下面對(duì)話框，在“數(shù)據(jù)區(qū)域”后面的空白框中輸入要分析的數(shù)據(jù)區(qū)域單元格地址；,（4）單擊“系列”項(xiàng)，在“分類（X）軸標(biāo)志”空白框中指定時(shí)間所在的單元格地址；,17,（5）單擊“下一步”，出現(xiàn)下面對(duì)話框，需根據(jù)內(nèi)容和需要填寫圖表標(biāo)題、分類（X）軸的標(biāo)題、數(shù)值（Y）軸的標(biāo)題；,（6）單擊“下一步”，選擇圖表位置；然后單擊“完成”。 （7）利用折線圖進(jìn)行基本描述分析，或通過觀察折線圖的形狀為下一步建立模型做準(zhǔn)備。,18,趨勢(shì)線的主要類型及判斷：,線性：線性趨勢(shì)線適合于穩(wěn)定增加或減少的數(shù)據(jù)值。如果數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成的圖案類似一條直線，或數(shù)據(jù)的一次增長(zhǎng)量（逐期增長(zhǎng)量）為常數(shù)或接近一常數(shù)，則表明數(shù)據(jù)為線性趨勢(shì)。,對(duì)數(shù)：對(duì)數(shù)趨勢(shì)線適合于初期快速增加或減少然后趨于穩(wěn)定的數(shù)據(jù)值。對(duì)于對(duì)數(shù)趨勢(shì)線，數(shù)據(jù)可以包含負(fù)數(shù)和正數(shù)。,多項(xiàng)式：多項(xiàng)式趨勢(shì)線適合于表示波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)值。當(dāng)需要分析大量數(shù)據(jù)的偏差時(shí)，可以使用多項(xiàng)式趨勢(shì)線。,19,乘冪：乘冪趨勢(shì)線適合于顯示以特定速率增加的數(shù)據(jù)值。對(duì)于乘冪趨勢(shì)線，數(shù)據(jù)不可以包含負(fù)數(shù)和零值。 指數(shù)：指數(shù)曲線適合于顯示環(huán)比發(fā)展速度接近常數(shù)的時(shí)間序列。,移動(dòng)平均：移動(dòng)平均趨勢(shì)線使用彎曲趨勢(shì)線顯示數(shù)據(jù)值，同時(shí)平滑數(shù)據(jù)波動(dòng)，這樣可以更清晰地顯示圖案或趨勢(shì)。,實(shí)際中還可以對(duì)多項(xiàng)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行比較分析：,可以對(duì)多個(gè)時(shí)間序列在同一圖中作出多條折線圖，或者可以作簇型柱狀圖，然后對(duì)多個(gè)事物的發(fā)展趨勢(shì)做比較分析。,20,21,3、原始數(shù)據(jù)的再加工 原始數(shù)據(jù)的再加工是根據(jù)研究任務(wù)的要求，將所搜集的大量原始資料，進(jìn)行進(jìn)一步的整理和計(jì)算新的指標(biāo)數(shù)據(jù)等，以得到能滿足分析要求的數(shù)據(jù)資料。 在Excel中，可通過自行編輯公式進(jìn)行各種計(jì)算，也可利用有關(guān)的函數(shù)公式自動(dòng)計(jì)算。,22,對(duì)于時(shí)間序列，可以利用增長(zhǎng)量、平均增長(zhǎng)量、增長(zhǎng)速度、平均增長(zhǎng)速度等描述性指標(biāo)進(jìn)行描述分析。,四、時(shí)間序列的描述分析,1、增長(zhǎng)量,增長(zhǎng)量 = 報(bào)告期水平 基期水平,在Excel中可以通過自己編寫公式計(jì)算。,2、平均增長(zhǎng)量,23,平均增長(zhǎng)量的計(jì)算可利用各個(gè)逐期增長(zhǎng)量通過插入AVERAGE函數(shù)計(jì)算。,3、增長(zhǎng)速度,發(fā)展速度和增長(zhǎng)速度在Excel中可通過自己編寫公式計(jì)算。,24,4、平均增長(zhǎng)速度,平均增長(zhǎng)速度 = 平均發(fā)展速度 1,平均發(fā)展速度：,平均發(fā)展速度在EXCEL中可通過插入GEOMEAN函數(shù)計(jì)算。,對(duì)河北省裝備制造業(yè)的基本描述分析：,25,第二節(jié) 時(shí)間序列的趨勢(shì)外推分析,一、線性趨勢(shì)的外推分析 二、非線性趨勢(shì)的外推分析,26,趨勢(shì)外推是事物發(fā)展?jié)u進(jìn)過程的一種主要預(yù)測(cè)方法，是時(shí)間序列分析中的傳統(tǒng)分析方法。它認(rèn)為事物的內(nèi)在發(fā)展規(guī)律能夠體現(xiàn)在數(shù)據(jù)當(dāng)中，可從時(shí)間序列的數(shù)據(jù)本身提煉出其發(fā)展的規(guī)律性，并假定根據(jù)過去資料建立的趨勢(shì)外推模型能夠適合未來，然后通過趨勢(shì)的外推對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。 趨勢(shì)外推分析方法是基于回歸分析原理的。它將所要研究的時(shí)間序列觀測(cè)值序列看做回歸模型的因變量，將表式時(shí)間順序的序列作為模型的自變量。自變量可以沒有實(shí)際意義，僅表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的先后順序，也可以有實(shí)際意義，如表示年份或月份等，但這些并不代表絕對(duì)數(shù)量，而只是先后順序的一種表示。,27,一、線性趨勢(shì)的外推分析,由于時(shí)間序列隨時(shí)間推移可能呈現(xiàn)出線性趨勢(shì)或非線性趨勢(shì)，因此，趨勢(shì)外推分析中的模型也分為線性趨勢(shì)外推模型和非線性趨勢(shì)外推模型。,如果一個(gè)時(shí)間序列的散點(diǎn)圖呈現(xiàn)直線型分布或時(shí)間序列的逐期增長(zhǎng)量（一級(jí)增長(zhǎng)量）相對(duì)穩(wěn)定，為一常數(shù)或接近常數(shù)，可利用線性趨勢(shì)外推模型進(jìn)行擬合。,線性趨勢(shì)外推模型的理論形式為：,式中，a為趨勢(shì)線在縱軸上的截距，是時(shí)間t為0時(shí)y的趨勢(shì)預(yù)測(cè)值；b為趨勢(shì)線的斜率，表示時(shí)間t變動(dòng)一個(gè)單位引起的時(shí)間序列觀測(cè)值的平均變動(dòng)量。,28,式中，a為趨勢(shì)線在縱軸上的截距，是時(shí)間t為0時(shí)y的趨勢(shì)預(yù)測(cè)值；b為趨勢(shì)線的斜率，表示時(shí)間t變動(dòng)一個(gè)單位引起的時(shí)間序列觀測(cè)值的平均變動(dòng)量。,線性趨勢(shì)外推分析在Excel中的實(shí)現(xiàn)方法：,方法一：利用圖表加趨勢(shì)線實(shí)現(xiàn),方法二：利用線性函數(shù)LINEST實(shí)現(xiàn),方法三：利用“數(shù)據(jù)分析”的“回歸”功能實(shí)現(xiàn),29,方法一：利用圖表加趨勢(shì)線實(shí)現(xiàn),（1）錄入時(shí)間序列數(shù)據(jù)； （2）點(diǎn)擊“插入” 點(diǎn)擊“圖表”； （3）選擇圖表類型，一般選折線圖或xy散點(diǎn)圖； （4）填寫圖表標(biāo)題等，選擇圖表輸出位置，完成圖表； （5）右擊圖表，選擇“添加趨勢(shì)線”，然后在趨勢(shì)線類型中選擇“線性”，在“選項(xiàng)”中選擇“顯示公式”和“顯示R平方值”，然后單擊“確定”，即可得到線性模型及R方值。 （6）要預(yù)測(cè)某個(gè)時(shí)間的數(shù)值，在空白單元格中按照已得到的線性模型自行編輯公式，并將t 值代入即可。 案例：根據(jù)江南某市2009年7月2011年12月的出口額資料，采用線性模型測(cè)定其長(zhǎng)期趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)2012年3月份的出口額。,30,方法二：利用線性函數(shù)LINEST實(shí)現(xiàn),（1）打開已錄好的時(shí)間序列數(shù)據(jù)； （2）在E1單元格中輸入“回歸統(tǒng)計(jì)量”； （3）選擇E2:F6，單擊“插入”單擊“函數(shù)”，出現(xiàn)如下對(duì)話框：,（4）在類別中選擇“統(tǒng)計(jì)”，在“選擇函數(shù)”中選擇“LINEST”函數(shù)，單擊“確定”，出現(xiàn)下面的對(duì)話框：,31,（5）在“Known_ys”中輸入因變量y值所在的單元格地址；在“Known_xs”中輸入自變量x值（即序號(hào)t）所在的單元格地址；在“Stats”中輸入“1”； （6）按住Ctrl+Shift組合鍵，單擊“確定”，即可得到計(jì)算結(jié)果在E2：F6。,32,33,根據(jù)Excel的輸出結(jié)果，趨勢(shì)方程為：,該趨勢(shì)方程的判定系數(shù)為0.8792，即時(shí)間變量可以解釋出口額的的總變差的87.92%，因此，該趨勢(shì)模型非常顯著。利用該模型可進(jìn)行預(yù)測(cè)。 預(yù)測(cè)方法： （1）在E8單元格中輸入要 “日期”，在F8單元格中輸入“出口額預(yù)測(cè)值”，在E9單元格中輸入要預(yù)測(cè)的日期“2012年3月”； （2）在F9單元格中輸入公式“=F2+E2*33” （3）按下Enter鍵，即出預(yù)測(cè)結(jié)果：11175.932,34,方法三：利用“數(shù)據(jù)分析”的“回歸”功能實(shí)現(xiàn),（1）打開已錄好的時(shí)間序列數(shù)據(jù)； （2）選擇“工具”菜單中的“數(shù)據(jù)分析”子菜單，在“分析工具”的復(fù)選框中選擇“回歸”；,（3）單擊“確定”，出現(xiàn)如下對(duì)話框：,35,（4）給出因變量Y和自變量X的數(shù)據(jù)所在的單元格區(qū)域，在“輸出選項(xiàng)”中選擇輸出的位置，同時(shí)選擇“線性擬合圖”；,（5）單擊“確定”，輸出回歸結(jié)果。,36,37,對(duì)輸出結(jié)果中主要數(shù)據(jù)的解釋： （結(jié)合某市出口額的案例）,輸出結(jié)果包括“SUMMARY OUTPUT”（摘要輸出）和“RESIDUAL OUTPUT”（殘差輸出）兩部分以及線性擬合圖。,（1）“Multiple R”是時(shí)間t和因變量出口額Y之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù) r ，等于0.9376，表明兩者間高度線性正相關(guān)； （2）“R Square”是判定系數(shù)R2 ,等于0.8792。判定系數(shù)R2是測(cè)定直線回歸模型擬合優(yōu)度的一個(gè)重要指標(biāo)，其意義同相關(guān)系數(shù) r具有一致性 。計(jì)算結(jié)果表明，出口額的總誤差中有87.92%可以由出口額隨時(shí)間而變動(dòng)的依存關(guān)系來解釋，因此這條回歸直線的擬合優(yōu)度很好；,38,（3）F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)的P值均大于a（0.05），線性回歸模型檢驗(yàn)通過；,（4）“Coefficients”下面的兩個(gè)數(shù)是回歸方程的兩個(gè)參數(shù)值，其中，截距 a = 4893.698，回歸系數(shù)（斜率） b =190.3707；據(jù)此，可寫出樣本回歸方程：,上述趨勢(shì)方程表明該市出口額存在著明顯的上升趨勢(shì)，且時(shí)間每增加一個(gè)月，出口額平均增加190.3707萬元；據(jù)此可利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。 預(yù)測(cè)方法通過編輯公式計(jì)算：“=F17+F18*33” ，預(yù)測(cè)結(jié)果同樣為11175.932萬元。,39,二、非線性趨勢(shì)的外推分析,如果一個(gè)時(shí)間序列隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)出非線性變動(dòng)趨勢(shì)，則可利用非線性趨勢(shì)外推模型進(jìn)行擬合。,在趨勢(shì)外推分析的發(fā)展過程中，人們根據(jù)事物的發(fā)展規(guī)律歸納出了可概括各種時(shí)間序列發(fā)展非線性規(guī)律的曲線模型，這里主要介紹幾種常用的、可在Excel中擬合的非線性趨勢(shì)模型，包括二次曲線、對(duì)數(shù)曲線和指數(shù)曲線。 非線性趨勢(shì)的外推分析在Excel中的實(shí)現(xiàn)主要是通過插入圖表，通過折線圖或xy散點(diǎn)圖，然后添加趨勢(shì)線來顯示時(shí)間序列的變動(dòng)規(guī)律的。,40,（一）二次曲線趨勢(shì)的外推分析,二次曲線（拋物線）是多項(xiàng)式曲線的一種，是一種常見的曲線形式，如果時(shí)間序列中現(xiàn)象的二級(jí)增長(zhǎng)量為常數(shù)，可配合二次曲線趨勢(shì)方程。,二次曲線的趨勢(shì)方程為：,在Excel中的實(shí)現(xiàn)是通過插入圖表并添加趨勢(shì)線實(shí)現(xiàn)的。,案例：根據(jù)某化肥廠歷年的產(chǎn)量進(jìn)行趨勢(shì)分析，并預(yù)測(cè)其2012年的產(chǎn)量。,41,（二）對(duì)數(shù)曲線趨勢(shì)的外推分析,對(duì)數(shù)曲線也是一種常見的曲線形式，如果時(shí)間序列的初期快速增加或減少然后趨于穩(wěn)定，則可配合對(duì)數(shù)曲線趨勢(shì)方程。,對(duì)數(shù)曲線的趨勢(shì)方程為：,在Excel中的實(shí)現(xiàn)是通過插入圖表并添加趨勢(shì)線實(shí)現(xiàn)的。,案例：根據(jù)某紡織廠歷年的銷售額進(jìn)行趨勢(shì)分析，并預(yù)測(cè)其2012年的產(chǎn)量。,42,（三）指數(shù)增長(zhǎng)曲線趨勢(shì)的外推分析,指數(shù)增長(zhǎng)曲線適合于顯示環(huán)比發(fā)展速度接近常數(shù)的時(shí)間序列。如果時(shí)間序列中現(xiàn)象的環(huán)比發(fā)展速度為常數(shù)，可配合指數(shù)增長(zhǎng)曲線趨勢(shì)方程。,指數(shù)增長(zhǎng)曲線的趨勢(shì)方程為：,在Excel中的實(shí)現(xiàn)是通過插入圖表并添加趨勢(shì)線實(shí)現(xiàn)的。,案例：根據(jù)我國(guó)歷年的轎車產(chǎn)量進(jìn)行趨勢(shì)分析，并預(yù)測(cè)其2012年的產(chǎn)量。,43,時(shí)間序列的趨勢(shì)外推分析方法主要是用于中長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)分析。應(yīng)注意到，趨勢(shì)外推分析中模型的選擇是以人們對(duì)事物發(fā)展規(guī)律的充分認(rèn)知為基礎(chǔ)的，是建立在長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突A(chǔ)上的。雖然長(zhǎng)期的實(shí)踐人們已經(jīng)總結(jié)出了大量的可借用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，但現(xiàn)實(shí)中事物的變化是紛繁復(fù)雜的。同時(shí)，由于模型選擇上存在較強(qiáng)的主觀性，這可能將產(chǎn)生因模型選擇的差異性而導(dǎo)致的對(duì)同樣的數(shù)據(jù)作出不同的分析結(jié)論。因此，在時(shí)間序列的分析中，選擇最優(yōu)模型是至關(guān)重要的。 模型優(yōu)劣的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)通常是模型對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合程度。擬合程度越高，模型效果越好。通常采用判定系數(shù)作為擬合優(yōu)度高低的判斷工具。判定系數(shù)越大，擬合優(yōu)度越高。,44,第三節(jié) 時(shí)間序列的移動(dòng)平均分析,一、移動(dòng)平均分析的基本思想 二、利用Excel實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單移動(dòng)平均,45,一、移動(dòng)平均分析的基本思想,移動(dòng)平均法是從時(shí)間序列中，取最近期的n個(gè)觀測(cè)值計(jì)算其平均數(shù)，作為下一期的預(yù)測(cè)值。在連續(xù)計(jì)算平均數(shù)時(shí)，每當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)新的觀測(cè)值，就把它計(jì)入平均數(shù)中，并去掉最早期的觀測(cè)值，使平均數(shù)成為一個(gè)隨時(shí)間而移動(dòng)的平均數(shù)。,設(shè)時(shí)間序列各期的觀測(cè)值順次為：,設(shè)時(shí)間序列的移動(dòng)間隔為k，則第t+1期的預(yù)測(cè)值為第t期的平均值，計(jì)算公式為：,46,二、利用Excel實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單移動(dòng)平均分析,（1）打開已錄好的時(shí)間序列數(shù)據(jù)； （2）選擇“工具”菜單中的“數(shù)據(jù)分析”子菜單，在“分析工具”的復(fù)選框中選擇“移動(dòng)平均”；,（3）單擊“確定”，出現(xiàn)如下對(duì)話框：,47,（4）在“輸入?yún)^(qū)域”框中輸入時(shí)間序列觀測(cè)值所在的單元格地址，如果包含時(shí)間序列的標(biāo)題行，則選擇“標(biāo)志位于第一行”。 （5）在“間隔”框中輸入簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的時(shí)間間隔 k ，如本例指定為5。,48,（6）在“輸出選項(xiàng)”中選擇輸出的位置，同時(shí)選擇“圖表輸出”，然后單擊“確定”完成。,*最后一期的移動(dòng)平均數(shù)即可作為下一年的預(yù)測(cè)值。,*簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法主要適合于平穩(wěn)型的時(shí)間序列。,案例：根據(jù)我國(guó)歷年的人口性別比進(jìn)行移動(dòng)平均分析，并預(yù)測(cè)2011年的人口性別比。,49,第四節(jié) 時(shí)間序列的指數(shù)平滑分析,一、指數(shù)平滑分析的基本思路 二、利用Excel實(shí)現(xiàn)指數(shù)平滑分析,50,一、指數(shù)平滑分析的基本思路,指數(shù)平滑法是移動(dòng)平均法的改良方法，它是用時(shí)間序列過去值的加權(quán)平均數(shù)來預(yù)測(cè)未來的值，并且通過權(quán)數(shù)大小體現(xiàn)事物發(fā)展不同時(shí)期與現(xiàn)實(shí)聯(lián)系的緊密程度。同時(shí)，指數(shù)平滑法對(duì)權(quán)數(shù)的處理簡(jiǎn)單易行，因而在實(shí)際中應(yīng)用廣泛。 指數(shù)平滑分析因權(quán)數(shù)的選擇和平滑方法不同而分成多種模型形式，包括一次指數(shù)平滑模型、二次指數(shù)平滑模型、三次指數(shù)平滑模型。 利用excel實(shí)現(xiàn)的主要是一次指數(shù)平滑模型。,51,一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法是用近期預(yù)測(cè)誤差的一部分調(diào)整平滑統(tǒng)計(jì)量，即用本期的預(yù)測(cè)值，加上本期預(yù)測(cè)誤差乘一個(gè)加權(quán)系數(shù)，得到本期的平滑值，作為下一期的預(yù)測(cè)值。計(jì)算公式為：,52,平滑系數(shù)和阻尼系數(shù)的取值均介于01之間，平滑系數(shù)越大，表明預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)實(shí)際觀測(cè)值的變動(dòng)反應(yīng)越敏感，但預(yù)測(cè)會(huì)變得不穩(wěn)定，平滑系數(shù)較小將導(dǎo)致預(yù)測(cè)值的滯后；一般平滑系數(shù)介于0.2 0.3之間，表明應(yīng)將當(dāng)前預(yù)測(cè)值調(diào)整20% 30%以修正以前的預(yù)測(cè)。阻尼系數(shù)反映利用本期實(shí)際值的信息的程度，一般介于0.7 0.8之間。 對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列來說，客觀上存在一個(gè)最佳阻尼系數(shù)，使得實(shí)際值與預(yù)測(cè)值誤差最小，通?？赏ㄟ^設(shè)置多個(gè)阻尼系數(shù)進(jìn)行試算，從而找到一個(gè)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值誤差平方和最小的阻尼系數(shù)作為最佳阻尼系數(shù)。,53,對(duì)于第一期的預(yù)測(cè)值的計(jì)算方法，可以采用第一期的實(shí)際