第十章_時間序列分析法(二)ppt課件

1、市場調(diào)查與預(yù)測市場調(diào)查與預(yù)測 seize the future抓住未來Know your world .了解您的世界第十一章 時間序列市場預(yù)測法二趨勢模型和季節(jié)變動模型11.1 直線趨勢市場預(yù)測法直線趨勢延伸市場預(yù)測法，是以直線模型研討市場景象趨勢變動的方法如假設(shè)市場景象時間序列具有長期趨勢變動，而且呈現(xiàn)直線變化規(guī)律，即直線上升趨勢或直線下降趨勢，就配合直線方程，用直線趨勢延伸法進展預(yù)測判別時間序列趨勢變動能否直線趨勢，可以用時間序列圖形判別，也可以用時間序列環(huán)比增長量一次差判別。假設(shè)時間序列環(huán)比增長量接近于一個常數(shù)或差別不大，即可用直線趨勢法概念11.1 直線趨勢市場預(yù)測法直線趨勢延伸法的普

2、通方程式為：在直線趨勢方程中，關(guān)鍵是確定參數(shù)a、b的值，建立直線預(yù)測模型，然后再運用預(yù)測模型定時間變化量t，對市場景象作出預(yù)測直線趨勢延伸法確定a、b值的常用方法有直觀法和最小平方法普通公式tabt第 t 期的趨勢值或預(yù)測值直線方程參數(shù)，即 Y 軸上的截距直線的斜率，是單位時間變化量時間序號11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如EX : 現(xiàn)有某地域社會商品零售額資料，對此進展預(yù)測。資料見表111.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如1. 用散點圖察看景象的變化規(guī)律由該景象的散點圖察看，景象根本上呈現(xiàn)直線上升趨勢，可用直線趨勢延伸法來預(yù)測11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如2. 建立直線趨勢預(yù)測模型求出

3、直線方程式中的a、b值方法一，用直觀法建立數(shù)學(xué)模型：根據(jù)預(yù)測者的認識，在市場景象時間序列察看值散點圖中，劃出一條最有代表性的直線。如某預(yù)測者將點3，39和點6，50連成一條直線，將兩點代入直線方程，解方程組確定a、b的值。其方程組應(yīng)為： 39a3b 50a6b 解方程得：a 28，b3.667 那么直線趨勢預(yù)測模型為：A283.667 t 根據(jù)此方程預(yù)測后兩年的社會商品零售額為： 12283.667 1272.004億元 13283.667 1375.671億元 14283.667 1479.338億元11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如2. 建立直線趨勢預(yù)測模型求出直線方程式中的a、b值直觀

4、法比較簡單，也比較節(jié)省。但穿過實踐察看值點或不穿過散點，都可以劃出很多條直線，以哪條直線作為預(yù)測模型，是由預(yù)測者的主管判別而定假設(shè)另一位預(yù)測者選定4，43和7，53兩點，連成一條直線，那么得到另一個不同的預(yù)測模型： B29.6683.333 t 根據(jù)此方程預(yù)測后兩年的社會商品零售額為： 1229.668 3. 333 1269.664億元 1329.668 3. 333 1372.997億元在實踐運用時選擇哪些模型，必需經(jīng)過計算預(yù)測誤差，并對預(yù)測誤差加以比較，選擇誤差較小的直線方程作為預(yù)測模型見表211.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如直線YA的平均絕對誤差 MAE5.346/110.486億元

5、直線YB的平均絕對誤差 MAE12.344/111.122億元因此，可采用直線YA作為預(yù)測模型：即A283.667t11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如2. 建立直線趨勢預(yù)測模型求出直線方程式中的a、b值方法二，用最小平方法建立數(shù)學(xué)模型：最小平方法，也稱最小二乘法，它是一種對市場景象時間序列配合數(shù)字方程式，建立市場預(yù)測模型，用來確定方程中參數(shù)a、b值的方法最小平方法的根本思想：假設(shè)對市場景象時間序列配合的趨勢線滿足兩點：時間序列實踐察看值Yt與趨勢線各值t在預(yù)測期內(nèi)那么稱為預(yù)測值的離差平方之和為最小，即(Yt t)2最小時間序列實踐察看值Yt與趨勢線各值t離差之和為零，即 (Yt t)0那么該

6、直線是最理想的，是對市場景象實踐察看值代表性最高的直線11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如2. 建立直線趨勢預(yù)測模型求出直線方程式中的a、b值求解a、b值的兩個規(guī)范方程式： Ytnabt tYtatbt2a、b值的解得公式： aYbt btYt tYtn1 t 2 (t) 2n1察看期序號實踐察看值11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如EX : 對某地域社會商品零售額用最小平方法求直線方程參數(shù)，建立預(yù)測模型進展預(yù)測，其計算見表3tt11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如將表3中的有關(guān)數(shù)據(jù)代入求解a、b的規(guī)范方程： 54611a66b 369166a506b假設(shè)直接代入解得方程求a、b，那么 b(3

7、69166546/11) / (506662/11)3.773 a546/113.77366/1126.998直線Yc的平均絕對誤差 MAE4.818/110.438億元，相比Ya和Yb為最小a26.998 b3.773計算結(jié)果一樣c26.9983.773 t 126.9983.773130.771億元 226.9983.773234.544億元 1126.9983.7731168.501億元11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如直線趨勢模型的簡化法根據(jù)表4中的有關(guān)數(shù)據(jù)，用簡化法計算預(yù)測模型中的參數(shù)a、b值： aY(Yt) / n546/1149.636 btYt / t2415/1103.77

8、3 t49.6363.773t 149.6363.773(5)30.771億元 649.6363.773049.636億元 1149.6363.773568.501億元 1249.6363.773672.274億元t0其預(yù)測期為12的預(yù)測值為11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如3. 對預(yù)測模型進展誤差檢驗在上例測算中，我們曾經(jīng)知道，運用最小平方法建立的模型，其誤差最小11.1 直線趨勢市場預(yù)測法運用例如4. 進展預(yù)測1326.9983.773 1376.047億元或1349.6363.773 776.047億元11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法直線趨勢只是曲線趨

9、勢中的一種特殊表現(xiàn)對于非線性趨勢變化的市場景象，必需配合各種曲線預(yù)測模型對其進展預(yù)測曲線的詳細方式有很多，最常見的幾種曲線趨勢預(yù)測模型為：二次曲線趨勢市場預(yù)測模型三次曲線趨勢市場預(yù)測模型指數(shù)曲線市場預(yù)測模型龔伯茲曲線市場預(yù)測模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法察看時間序列變動規(guī)律的方法有兩種：圖形察看法計算階差判別法經(jīng)過計算市場景象時間序列實踐察看值的環(huán)比增減量也稱階差，來判別景象變動的規(guī)律一次差接近一個常數(shù) 直線趨勢模型二次差接近一個常數(shù) 二次曲線模型三次差接近一個常數(shù) 三次曲線模型一次比率接近一個常數(shù) 指數(shù)曲線模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法普通方式為：1. 二次曲線趨勢市場預(yù)測模型tab

10、tct 2第 t 期的趨勢值或預(yù)測值二次曲線參數(shù)時間序列各察看期序號t3=011.2 非線性趨勢市場預(yù)測法求解二次曲線方程參數(shù)的規(guī)范方程求參數(shù)的規(guī)范方程可簡化為：1. 二次曲線趨勢市場預(yù)測模型Ynabtct 2 tYatbt 2ct 3 t2Yat 2bt 3ct 4 Ynact 2tYbt 2t2Y at 2ct 4t011.2 非線性趨勢市場預(yù)測法1. 二次曲線趨勢市場預(yù)測模型EX : 現(xiàn)有某種商品11年消費量的資料，將其編制成時間序列，并用階差法判別能否可用二次曲線模型進展預(yù)測。階差計算見表5二次差的值在10之間，相對實踐察看值來說不大11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法1. 二次曲線趨勢市場

11、預(yù)測模型1. 用圖形或階差法判別模型方式察看表5中二次差的計算結(jié)果，其二次差的值在10之間，即二次差的變動相對實踐察看值來說不大，可將它看作接近于一個常數(shù)，因此，可決議建立二次曲線模型進展預(yù)測11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法1. 二次曲線趨勢市場預(yù)測模型2. 計算二次曲線參數(shù)，建立趨勢模型為使二次曲線模型中對參數(shù)a、b、c的計算簡化，即令t=0， t3=0，見表6。根據(jù)表中有關(guān)數(shù)據(jù)，求參數(shù)a、b、c： 383511a110b 3510110b 38920110a1958ca341.99 b31.91 c0.66t341.9931.9t31.9t211.2 非線性趨勢市場預(yù)測法1. 二次曲線趨勢市

12、場預(yù)測模型2. 計算二次曲線參數(shù)，建立趨勢模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法1. 二次曲線趨勢市場預(yù)測模型3. 對趨勢模型進展誤差檢驗根據(jù)此預(yù)測模型計算： 1341.9931.9 (5 ) 0.66 (5) 2 198.94 (萬臺 ) 6341.9931.9 0 0.66 0 2 341.99 (萬臺 ) 11341.9931.9 5 0.66 5 2 518.04 (萬臺 ) 對預(yù)測模型測算預(yù)測誤差： MAE= 22.59/112.054 (萬臺 )誤差很小，模型可用 |Yt- t|n11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法1. 二次曲線趨勢市場預(yù)測模型4. 利用趨勢模型進展預(yù)測對商品消費量后兩年預(yù)

13、測為： 12341.9931.9 6 0.66 6 2 557.21 (萬臺 ) 13341.9931.9 7 0.66 7 2 597.70 (萬臺 )11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法三次曲線預(yù)測模型的公式為：2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型tabtct 2 dt 3第 t 期的趨勢值或預(yù)測值三次曲線參數(shù)時間序列各察看期序號11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法求解三次曲線方程參數(shù)的規(guī)范方程求參數(shù)的規(guī)范方程可簡化為：2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型Ynabtct 2dt 3 tYatbt 2ct 3dt 4 t2Yat 2bt 3ct 4dt 5 t3Yat 3bt 4ct 5dt 6 Ynact 2tY

14、bt 2dt 4t2Y at 2ct 4t3Y bt 4dt 6t0t5=0t3011.2 非線性趨勢市場預(yù)測法2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型EX: 現(xiàn)有某地域某類商品銷售額11年的資料，將其編制為時間序列，并計算時間序列的三次差，看能否適宜用三次曲線預(yù)測模型。三次差計算見表7。三次差的值在2之間，變動幅度較小11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型1. 計算三次曲線參數(shù)，建立趨勢模型為使三次曲線模型中對參數(shù)a、b、c 、d的計算簡化，即令t=0， 那么t3=0，t5=0，見表8。根據(jù)表中有關(guān)數(shù)據(jù)，求參數(shù)a、b、c 、d ： 87311a110c 1452110b1958d

15、 9464110a1958c 252061958b41030da70.81 b15.04 c0.86 d0.10t70.8115.04t0.86t20.1t311.2 非線性趨勢市場預(yù)測法2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型1. 建立三次曲線模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型2. 對三次曲線趨勢模型進展誤差檢驗根據(jù)預(yù)測模型計算的各察看期趨勢值為： 170.8115.04 (5 ) 0.86 (5)2 0.1 (5)3 29.61 (萬元 ) 670.8115.04 0 0.86 02 0.1 03 70.81 (萬元) 1170.8115.04 5 0.86 52 0.

16、1 53 155.01 (萬元)對該預(yù)測模型的預(yù)測誤差進展測算見表9，根據(jù)表中的有關(guān)數(shù)據(jù)，計算三次曲線預(yù)測模型的平均絕對誤差： MAE= 7.69/110.699 (萬元)誤差很小，模型可用n|Yt- t|11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型2. 對三次曲線趨勢模型進展誤差檢驗11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法2. 三次曲線趨勢市場預(yù)測模型3. 利用曲線模型進展預(yù)測利用預(yù)測模型對后兩年銷售額進展預(yù)測： 1270.8115.04 6 0.86 6 2 0.1 6 3170.41 (萬元 ) 1370.8115.04 7 0.86 7 2 0.1 7 3183.93 (萬元 )

17、t011.2 非線性趨勢市場預(yù)測法指數(shù)曲線市場預(yù)測模型的公式為：3. 指數(shù)曲線趨勢市場預(yù)測模型 tae at或 tabt lgtlgatlgb令：YtlgYt A lga Yt ABt B lgb化為直線模型后，可以利用最小平方法求解參數(shù)的規(guī)范方程兩邊取對數(shù)在市場序列的一次比率值環(huán)比開展速度根本一致的情況下運用11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)曲線趨勢市場預(yù)測模型EX : 現(xiàn)有我國某幾年農(nóng)副產(chǎn)品收買額資料，將其編制為時間序列，并對時間序列用一次比率進展察看，同時頁計算其三次差以便比較：計算見表10都比較接近，可分別用指數(shù)曲線預(yù)測模型和三次曲線模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)曲

18、線趨勢市場預(yù)測模型1. 計算模型參數(shù)建立曲線模型指數(shù)曲線模型根據(jù)表11中的數(shù)據(jù)，計算得： At/n32.7111/112.9737 Btt/t27.001/1100.0636根據(jù)指數(shù)模型： 1lg1 2.97370.0636(5) 453.6 (億元) 6lg1( 2.97370.06360 ) 941.2 (億元) 11lg1 ( 2.97370.06365 ) 1958.0 (億元)t2.97370.0636ttlg1(2.97370.0636t) 11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)曲線趨勢市場預(yù)測模型1. 計算模型參數(shù)建立曲線模型指數(shù)曲線模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)

19、曲線趨勢市場預(yù)測模型1. 計算模型參數(shù)建立曲線模型三次曲線模型根據(jù)表12中有關(guān)數(shù)據(jù)，求參數(shù)a、b、c 、d ： 11491.111a110c 16332110b1958d 124109.3110a1958c 294359.31958b41030da859.6 b c18.5 d0.59t859.6t18.5t2 0.59t31859.6(5) 18.5(5)20.59(5)3558.35 (億元) 6859.60 18.5020.5903859.6 (億元) 11859.65 18.5520.59532085.85 (億元)11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)曲線趨勢市場預(yù)測模型Yt- t

20、11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)曲線趨勢市場預(yù)測模型2. 對曲線模型進展誤差檢驗和比較對于所建立的指數(shù)曲線模型和三次曲線模型，必需經(jīng)過對其預(yù)測誤差的比較，才干決議在預(yù)測中用哪一種更適宜。據(jù)表11計算指數(shù)曲線預(yù)測模型的預(yù)測誤差為：據(jù)表12計算三次曲線預(yù)測模型的預(yù)測誤差為：采用指數(shù)曲線模型進展預(yù)測MAPE 0.289/110.02632.63n| |YtYt- tMAPE 0.907/110.08258.25n| |Yt11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法3. 指數(shù)曲線趨勢市場預(yù)測模型3. 進展預(yù)測采用指數(shù)曲線模型進展預(yù)測，其后兩年的預(yù)測值為： 12lg12.97370.0636 6lg13.3

21、5532266 (億元 ) 13lg12.97370.0636 7lg13.41892623 (億元 )11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法生長曲線法：兩種生長曲線的比較在實踐的信息分析中，常會遇到這種情況：時間序列數(shù)據(jù)散點圖目測可用生長曲線來描畫，但是用Logistic曲線還是用Gompertz曲線，那么需求做進一步分析。我們不能單純依托不一致系數(shù)的大小來確定采用何種模型，這是由于不一致系數(shù)只是反映了擬合已有時間序列數(shù)據(jù)點的效果，而不能很好反映預(yù)測效果。兩種曲線具有不同的動態(tài)特性，我們應(yīng)該對研討對象的動態(tài)特性作深化分析，以確定選用何種模型Logistic曲線和Gompertz曲線雖都屬于生長曲線，

22、但卻具有不同的動態(tài)特性。當研討對象的開展只和已生長已代換量率有關(guān)時，那么選用Gompertz曲線；當研討對象的開展受已生長已代換量和待生長待代換量的雙重影響時，那么選用Logistic曲線。4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法Gompertz曲線市場預(yù)測法，又叫生長曲線法Gompertz曲線是由英國統(tǒng)計學(xué)家和數(shù)學(xué)家B.Gompertz于1825年提出的，用下式表示：可知Gompertz曲線是雙層指數(shù)函數(shù)。對于模型參數(shù)的不同取值，Gompertz曲線有四種不同的類型。其中滿足條件K0,0a1，0b0,0a1，0b1那么當t 時，y K ；當t- 時，y 0 。11.2 非線

23、性趨勢市場預(yù)測法Gompertz曲線預(yù)測模型為：Ytkabt對數(shù)方式為：lgYtlgkbtlga求解參數(shù)k、a、b的公式為：4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型 2lgY 1lgYbn 3lgY 2lgYlga(2lgY 1lgY) b1(bn1) 2b bnnlgk 1lgY (lga) bn1b11nn：察看期期數(shù)的1/31lgY：察看期第一個1/3期數(shù)察看值的對數(shù)之和2lgY：察看期第二個1/3期數(shù)察看值的對數(shù)之和3lgY：察看期第三個1/3期數(shù)察看值的對數(shù)之和11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型EX: 現(xiàn)有某種產(chǎn)品9年的銷售量資料，對其進展增長速度變化的察看分析，見表13

24、11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型1. 建立預(yù)測模型根據(jù)表14中的有關(guān)數(shù)據(jù)，計算得：n9/33b3 0.2886b0.6608lga3.63763.2288 0.2739lgk 3.2288 0.2739 / 31.26773.75563.63763.63763.22880.1180.40880.66081(0.28861)20.288610.66081lgt 1.2677(0.2739)(0.6608)tkanti lg1.267718.52 ( 萬件 )本產(chǎn)品銷售量上限11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型1. 建立預(yù)測模型根據(jù)預(yù)測模型得到趨勢值

25、為：lg1 1.2677(0.2739)(0.6608)1 1.0867 ( 萬件 )lg5 1.2677(0.2739)(0.6608)5 1.2332 ( 萬件 )lg9 1.2677(0.2739)(0.6608)9 1.2611 ( 萬件 )1 anti lg1.086712.21 ( 萬件 )5 anti lg1.233217.11 ( 萬件 )9 anti lg1.261118.24 ( 萬件 )11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型1. 建立預(yù)測模型11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型2. 對預(yù)測模型進展檢驗根據(jù)表15中的數(shù)據(jù)，計算平均絕

26、對百分誤差：Yt- tMAPE 0.69/90.0767.7n| |Yt11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型2. 對預(yù)測模型進展檢驗11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型3. 運用模型進展預(yù)測由于產(chǎn)品存在壽命周期，其銷售量最高不會超越18.52萬件，因此在今后幾年不會再出現(xiàn)高速增長lg10 1.2677(0.2739)(0.6608)10 1.2634 ( 萬件 )10 anti lg1.263418.34 ( 萬件 )lg11 1.2677(0.2739)(0.6608)11 1.2648 ( 萬件 )11 anti lg1.264818.40 (

27、萬件 )11.2 非線性趨勢市場預(yù)測法4. 龔伯茲曲線市場預(yù)測模型Gompertz曲線KK/211.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法季節(jié)變動是指某些市場景象的時間序列，由于受自然氣候、消費條件、生活習(xí)慣等要素的影響，在假設(shè)干年中每一年隨季節(jié)的變化都呈現(xiàn)出的周期性變動如供應(yīng)量、需求量、銷售量、商品價錢等的周期性變動市場景象時間序列的季節(jié)變動普通表現(xiàn)得比較復(fù)雜，多數(shù)情況下并非變形為單純的季節(jié)變動。有些市場景象時間序列表現(xiàn)為以季節(jié)變動為主，同時含有不規(guī)那么變動要素；有些市場景象時間序列那么表現(xiàn)為季節(jié)變動、長期趨勢變動和不規(guī)那么變動混合在一同研討市場景象季節(jié)變動，所搜集的市場景象時間序列資料普通必需是以月或

28、季為單位時間；為研討某市場景象的季節(jié)變動規(guī)律，必需至少具有3年或3年以上的市場景象各月或季的資料季節(jié)變動的主要特點：每年均會反復(fù)出現(xiàn)，各年同月或季具有一樣的變動方向，變動幅度普通相差不大季節(jié)變動11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法所謂季節(jié)變動模型，反映的是市場景象時間序列在一年內(nèi)季節(jié)變動的典型情況，或稱為其季節(jié)變動的代表性程度季節(jié)變動模型由一套目的組成，假設(shè)市場景象時間序列的資料是以月為時間單位，那么季節(jié)變動模型由12個目的組成；假設(shè)市場景象時間序列的資料是以季為時間單位，那么季節(jié)變動模型由4個目的組成季節(jié)變動模型的目的有兩種：以相對數(shù)表示的季節(jié)比率以絕對數(shù)表示的季節(jié)變差季節(jié)變動模型11.3 季節(jié)

29、變動模型市場預(yù)測法季節(jié)比率也稱為季節(jié)指數(shù)或季節(jié)系數(shù)。普通以百分數(shù)或系數(shù)表示對于不含長期趨勢變動的市場景象時間序列的季節(jié)變動，測算季節(jié)比率的公式為： 季節(jié)比率各月或季實踐察看值 / 月或季平均值對于既含季節(jié)變動又含長期趨勢變動的市場景象時間序列，季節(jié)比率的測算公式為： 季節(jié)比率各月或季實踐察看值 / 月或季趨勢值市場景象時間序列全年12個月的季節(jié)比率之和應(yīng)為1200，4個季度的季節(jié)比率之和應(yīng)為400，其全年12個月或4個季度的季節(jié)比率平均值為100季節(jié)比率目的所反映的，是市場景象時間序列中各月或各季的實踐察看值，圍繞季節(jié)比率平均值100上下動搖的情況。季節(jié)比率偏離100的程度大，闡明季節(jié)變動的幅

30、度大；季節(jié)比率偏離100的程度小，闡明季節(jié)變動的幅度小在實踐研討市場景象季節(jié)變動規(guī)律時，不是根據(jù)某一年12個月或4個季度的實踐察看值，而是根據(jù)35年市場景象實踐分月或季的時間序列資料，以上季節(jié)比率的公式應(yīng)進一步改寫為能運用多年資料計算的公式： 季節(jié)比率同月或季實踐察看值平均值 / 總平均數(shù) 或 季節(jié)比率同月或季實踐察看值平均值 / 趨勢值季節(jié)變動模型目的季節(jié)比率11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法對于不含長期趨勢變動的市場景象時間序列的季節(jié)變動，測算季節(jié)變差的公式為： 季節(jié)變差各月或季實踐察看值 月或季平均值對于既含季節(jié)變動又含長期趨勢變動的市場景象時間序列，季節(jié)變差的測算公式為： 季節(jié)變差各月或

31、季實踐察看值 月或季趨勢值在實踐研討市場景象季節(jié)變動規(guī)律時，不是根據(jù)某一年12個月或4個季度的實踐察看值，而是根據(jù)35年市場景象實踐分月或季的時間序列資料，以上季節(jié)變差的公式應(yīng)進一步改寫為能運用多年資料計算的公式： 季節(jié)變差同月或季實踐察看值平均值 總平均數(shù) 或 季節(jié)變差同月或季實踐察看值 平均值 趨勢值季節(jié)變動模型目的季節(jié)變差11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法 對于不含長期趨勢變動，只含季節(jié)變動的市場景象時間序列，普通采取季節(jié)程度模型對其進展預(yù)測季節(jié)程度模型預(yù)測法：先直接對市場景象時間序列中各年同月或季的實踐察看值加以平均再將各年同月或季平均數(shù)與各年時間序列總平均數(shù)進展比較，即求出季節(jié)比率，或

32、將各年同月或季平均數(shù)與時間序列各年總平均數(shù)相減，即求出季節(jié)變差在此根底上對市場景象的季節(jié)變動作出預(yù)測無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測EX: 現(xiàn)有某企業(yè)某種商品銷售量4年的分月資料，用季節(jié)程度模型，對其季節(jié)變動規(guī)律進展描畫，并對企業(yè)某商品銷售量做預(yù)測，其資料和計算見表1611.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測1. 求各年同月的平均數(shù)如表16。求各年同月的平均數(shù)，即將4年中各年同1月份的實踐銷售量加以平均，采用簡單算術(shù)平均方法計算 1月平均銷售量23301822/ 423.25百公斤 6月平均銷售量34833434

33、3324/ 4337.25百公斤 12月平均銷售量27161346/ 423.50百公斤11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測2. 求時間序列4年全部數(shù)據(jù)的總平均數(shù)總平均數(shù)即將4年共48個月的實踐銷售量資料，計算出總平均數(shù)。根據(jù)表16中數(shù)據(jù)，總平均數(shù)可有三種測算方法： 總平均數(shù)5842 / 48121.7百公斤 或 總平均數(shù)1460.5 / 12121.7百公斤 或 總平均數(shù)486.9 / 4121.7百公斤11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測3. 求各月季節(jié)比率和季節(jié)變差計算各月季節(jié)比率的公式為： 季節(jié)比率各年同月平均數(shù) / 總平均數(shù)根據(jù)表1

34、6中數(shù)據(jù)，各月季節(jié)比率為： 1月份季節(jié)比率23.25 / 121.719.1 6月份季節(jié)比率337.25 / 121.7277.1 12月份季節(jié)比率25.20 / 121.720.911.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測3. 求各月季節(jié)比率和季節(jié)變差計算各月季節(jié)變差的公式為： 季節(jié)變差各年同月平均數(shù) 總平均數(shù)根據(jù)表16中數(shù)據(jù)，計算各月季節(jié)變差為： 1月份季節(jié)變差23.25121.798.45公斤 6月份季節(jié)變差337.25121.7215.55公斤 12月份季節(jié)變差25.50121.796.2公斤11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測3. 求各月

35、季節(jié)比率和季節(jié)變差假設(shè)將所計算出的各月季節(jié)比率繪成圖形，可非常清楚地察看到該商品銷售量季節(jié)變動的規(guī)律11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測4. 對市場景象進展預(yù)測對市場景象進展預(yù)測，即根據(jù)曾經(jīng)計算出的季節(jié)比率或季節(jié)變差，對下年各月銷售量進展預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表1711.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測4. 對市場景象進展預(yù)測用季節(jié)比率進展預(yù)測： 季節(jié)比率預(yù)測值上年的月平均數(shù) 各月季節(jié)比率 數(shù)學(xué)模型表示為：t Y * ft 根據(jù)此預(yù)測模型所計算出的各月銷售量預(yù)測值為： 1月份預(yù)測值.619.125.9公斤 6月份預(yù)測值.6277.1375.7公斤 1

36、2月份預(yù)測值.620.928.3公斤預(yù)測值各月季節(jié)比率上年月平均值11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測4. 對市場景象進展預(yù)測用季節(jié)變差進展預(yù)測： 季節(jié)變差預(yù)測值上年月平均數(shù) 各月季節(jié)變差 根據(jù)此預(yù)測模型所計算出的各月銷售量預(yù)測值為： 1月份預(yù)測值.698.4537.2公斤 6月份預(yù)測值.6215.55351.2公斤 12月份預(yù)測值.696.239.4公斤預(yù)測值各月季節(jié)比率上年月平均值11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法無趨勢變動市場景象季節(jié)變動預(yù)測4. 對市場景象進展預(yù)測第1年 第2年 第3年 第4年11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測季節(jié)性

37、迭加趨勢預(yù)測模型季節(jié)性交乘趨勢預(yù)測模型假設(shè)所研討和預(yù)測的市場景象時間序列，既有季節(jié)變動又會趨勢變動，其每年都出現(xiàn)的季節(jié)變動的變動幅度，并不隨著市場景象的趨勢變動而加大時，需求采取季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型進展研討預(yù)測季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型為：含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測1. 季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法tabt di趨勢方程參數(shù)景象趨勢值部分平均季節(jié)變差時間序列察看期序號預(yù)測值11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法EX: 現(xiàn)有某地某幾年各月社會商品零售額資料，將時間序列各值繪制成圖察看，該景象不僅有明顯的季節(jié)變動，還含有一定的上升趨勢，各年季節(jié)變動的程度根本一樣，因此，需求采用季節(jié)性迭加趨勢模型進展預(yù)測 (解題步驟見課本P330336)含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測1. 季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測1. 季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測1. 季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測1. 季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型11.3 季節(jié)變動模型市場預(yù)測法含趨勢變動市場景象季節(jié)變動的預(yù)測1. 季節(jié)性迭加趨勢預(yù)測模型第1年 第2年 第3年 第4年有些市場景象時間序列，既存在明顯的季節(jié)變動又