時間序列預(yù)測法4

第九章時間序列分析預(yù)測法時間序列分析概念移動平均法概念與應(yīng)用指數(shù)平滑法概念與應(yīng)用馬爾可夫預(yù)測法與季節(jié)分析預(yù)測法概念與應(yīng)用定量預(yù)測概述定量預(yù)測又稱數(shù)學(xué)模型預(yù)測法。它是運用一定的統(tǒng)計和數(shù)學(xué)方法，通過建立數(shù)學(xué)分析模型來描述和預(yù)測事物變化發(fā)展規(guī)律的一種預(yù)測方法。因此有兩個明顯的特點：受人的主觀因素影響較小，結(jié)果比較客觀；對數(shù)據(jù)的要求、預(yù)測者專業(yè)能力的要求比較高由時間序列預(yù)測方法和回歸分析預(yù)測方法兩大類組成。定量預(yù)測方法時間序列預(yù)測法回歸分析預(yù)測法算術(shù)平均預(yù)測（簡單、移動、指數(shù)平滑）季節(jié)分析預(yù)測（水平、趨勢變動）馬爾可夫預(yù)測（市場占有率預(yù)測）趨勢預(yù)測（直線擬合、指數(shù)曲線擬合）一元線型回歸預(yù)測多元線型回歸預(yù)測非線性回歸預(yù)測自相關(guān)回歸預(yù)測最早的時間序列分析可以追溯到7000年前的古埃及。古埃及人把尼羅河漲落的情況逐天記錄下來，就構(gòu)成所謂的時間序列。對這個時間序列長期的觀察使他們發(fā)現(xiàn)尼羅河的漲落非常有規(guī)律。由于掌握了尼羅河泛濫的規(guī)律，使得古埃及的農(nóng)業(yè)迅速發(fā)展，從而創(chuàng)建了埃及燦爛的史前文明。按照時間的順序把隨機事件變化發(fā)展的過程記錄下來就構(gòu)成了一個時間序列。對時間序列進行觀察、研究，找尋它變化發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測它將來的走勢就是時間序列分析。9.1時間序列預(yù)測法概述時間序列預(yù)測方法，是把統(tǒng)計資料按時間發(fā)生的先后進行排序得出的一連串?dāng)?shù)據(jù)，利用該數(shù)據(jù)序列外推到預(yù)測對象未來的發(fā)展趨勢。一般可分為確定性時間序列預(yù)測法和隨機時間序列預(yù)測法。確定性時間序列法有：移動平均法、指數(shù)平滑法、差分指數(shù)平滑法、自適應(yīng)過濾法、直線模型預(yù)測法、成長曲線模型預(yù)測和季節(jié)變動預(yù)測法等等。隨機時間序列是通過建立隨機時間序列模型來預(yù)測，方法和數(shù)據(jù)要求都很高，精度也很高，應(yīng)用非常廣泛。時間序列預(yù)測法的優(yōu)缺點優(yōu)點：在分析現(xiàn)在、過去、未來的聯(lián)系時，以及未來的結(jié)果與過去、現(xiàn)在的各種因素之間的關(guān)系時，效果比較好。數(shù)據(jù)處理時，并不十分復(fù)雜缺點：反映了對象線性的、單向的聯(lián)系預(yù)測穩(wěn)定的、在時間方面穩(wěn)定延續(xù)的過程并不適合進行長期預(yù)測9.2移動平均預(yù)測法9.2.1算術(shù)平均數(shù)法（MethodofSimpleAverage）

大前前昨今明預(yù)測模型：適用范圍：預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)呈水平型變動狀態(tài)，逐期增長量大體相同的情況；短期預(yù)測；可推廣應(yīng)用趨勢型變動的歷史數(shù)據(jù)。

已知未知1999~2006年我國水電消費量在能源消費總量中所占的比重如下表所示，使用算術(shù)平均法預(yù)測2007年水電消費量在能源消費總量中所占的比重。年份19992000200120022003200420052006比重(%)4.95.14.84.95.25.76.15.9解：根據(jù)預(yù)測模型即我國2007年水電消費在能源消費總量中所占比重為5.3%。案例9.2.2簡單移動平均預(yù)測移動平均預(yù)測（MethodofSingleMovingAverage）是利用過去若干期實際的平均值，來預(yù)測當(dāng)期的值。方法上與算術(shù)平均法類似。比如，1992~1996年我國市鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谒嫉谋戎厝绫硭?，試推廣應(yīng)用移動平均法預(yù)測1997年我國市鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谥兴嫉谋戎?。年?1992 1993 1994 1995 1996比重(%) 27.63 28.14 28.62 29.04 29.371992~1996年市鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谥兴急戎胤謩e為27.63%、28.14%、28.62%、29.04%和29.37%，平均比重為：

則1997年市鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谥兴急戎貫椋?8.56%一般可以通過比較預(yù)測均方差（MSE）和絕對均差（MAE），來分析預(yù)測的誤差。簡單移動平均預(yù)測的明顯缺點是：它假設(shè)平均數(shù)內(nèi)的各項觀察值對于未來都具有相同的影響，但一般在實際中，往往是越接近預(yù)測期的觀察值對未來的影響越大，因此又有其它方法來修正。加加權(quán)權(quán)移移動動平平均均預(yù)預(yù)測測根據(jù)據(jù)時時間間順順序序排排列列的的歷歷史史數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)，，每每個個數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)對對預(yù)預(yù)測測值值的的重重要要性性是是不不同同的的，，將將各各個個數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)賦賦予予不不同同的的權(quán)權(quán)重重，，可可以以更更準(zhǔn)準(zhǔn)確確的的預(yù)預(yù)測測。。往往往會會對對于于離離預(yù)預(yù)測測期期越越近近的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)賦賦予予越越大大的的權(quán)權(quán)重重。。這這樣樣可可以以更更接接近近事事物物真真實實的的發(fā)發(fā)展展趨趨勢勢。。案例例2001~2006年年我我國國原原煤煤占占能能源源生生產(chǎn)產(chǎn)總總量量的的比比重重如如表表所所示示，，若若給給予予2001~2006年年原原煤煤占占能能源源生生產(chǎn)產(chǎn)總總量量比比重重的的權(quán)權(quán)數(shù)數(shù)分分別別為為1、、2、、3、、4、、5、、6，，試試預(yù)預(yù)測測2007年年原原煤煤所所占占的的比比重重。。年份比重根據(jù)據(jù)預(yù)預(yù)測測模模型型可可得得：：即2007年年我我國國原原煤煤占占能能源源生生產(chǎn)產(chǎn)總總量量的的比比重重為為74.7%可以以看看出出，，加加權(quán)權(quán)移移動動平平均均的的特特點點是是：：強強調(diào)調(diào)時時間間序序列列近近期期的的變變動動對對未未來來具具有有較較大大影影響響，，從從而而更更為為合合理理。。但但是是有有時時會會受受加加權(quán)權(quán)系系數(shù)數(shù)選選擇擇的的影影響響。?？傊?，，簡簡單單移移動動平平均均和和加加權(quán)權(quán)平平均均最最適適用用于于沒沒有有明明顯顯趨趨勢勢的的、、比比較較平平穩(wěn)穩(wěn)的的時時間間序序列列，，如如果果時時間間序序列列明明顯顯表表現(xiàn)現(xiàn)出出某某種種趨趨勢勢性性特特征征，，或或者者波波動動很很大大，，預(yù)預(yù)測測效效果果就就會會很很差差。。趨勢勢性性數(shù)數(shù)列列平穩(wěn)穩(wěn)性性數(shù)數(shù)列列9.3指指數(shù)數(shù)平平滑滑預(yù)預(yù)測測法法指數(shù)數(shù)平平滑滑（（MethodofExponentialSmoothing））是是一一種種特特殊殊的的加加權(quán)權(quán)平平均均法法，，特特點點是是對對離離預(yù)預(yù)測測期期較較近近的的歷歷史史數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)給給予予較較大大的的權(quán)權(quán)數(shù)數(shù)，，對對較較遠遠的的給給予予較較小小的的權(quán)權(quán)數(shù)數(shù)，，權(quán)權(quán)數(shù)數(shù)由由近近到到遠遠呈呈指指數(shù)數(shù)遞遞減減，，所所以以稱稱之之為為指指數(shù)數(shù)平平滑滑。。有有著著非非常常廣廣泛泛的的運運用用。。一般般有有簡簡單單(一一次次））指指數(shù)數(shù)平平滑滑（（SimpleExponentialSmoothing）），，二二次次指指數(shù)數(shù)平平滑滑（（DoubleExponentialSmoothing））和和更更高高次次的的指指數(shù)數(shù)平平滑滑。。簡簡單單指指數(shù)數(shù)平平滑滑簡單單指指數(shù)數(shù)平平滑滑的的基基本本公公式式為為：：也可可表表示示為為：：t期期估估算算值值＝＝a*(t期期實實際際值值)+(1-a)*(t-1期期估估算算值值)其中中，，a為為平平滑滑常常數(shù)數(shù)。?？煽梢砸钥纯闯龀觯?，本本期期的的簡簡單單平平滑滑值值等等于于本本期期的的實實際際值值與與上上一一期期平平滑滑值值的的加加權(quán)權(quán)平平均均，，權(quán)權(quán)數(shù)數(shù)由由a決決定定。?？梢园l(fā)發(fā)現(xiàn)，，這實實際上上是時時間序序列的的觀察察值和和初始始平滑滑值的的加權(quán)權(quán)平均均。并且這這一權(quán)權(quán)數(shù)是是遞減減的，，距離離估算算期越越遠的的觀察察值對對當(dāng)前前估算算結(jié)果果的影影響越越小。。如，，當(dāng)a＝0.8時，，分分別別為，，0.8，，0.16，0.032，0.0064。。所以以，可可以起起到類類似加加權(quán)移移動平平均的的作用用。對于初初始值值。假假定2000年年的銷銷售額額600萬萬為初初始值值。則則，下一期期的預(yù)預(yù)測值值為：：案例1991～～1996年我我國人人均布布產(chǎn)量量如表表第⑵欄所示示，試試用一一次指指數(shù)平平滑法法(a分別取取0.4和和0.8)計算算1991～1996年年的理理論預(yù)預(yù)測值值，并并預(yù)測測1997年我我國人人均布布產(chǎn)量量。為為比較較預(yù)測測效果果，分分別計計算a取0.4和和0.8時時的均均方誤誤差。。年份人均布產(chǎn)量Yta=0.4a=0.8St誤差平方St誤差平方199119921993199419951996199715.7916.3717.2317.7321.5917.1715.79*16.0216.5017.018.8418.1700.341.461.5121.072.7915.79*16.2517.0317.5920.7917.8900.340.960.4916.0013.10合計27.1730.89均方誤差4.535.15簡單指指數(shù)平平滑預(yù)預(yù)測準(zhǔn)準(zhǔn)確性性相當(dāng)當(dāng)程度度上取取決于于a的的值，，一般般而言言，如如果時時間序序列是是比較較平穩(wěn)穩(wěn)的，，應(yīng)盡盡量選選擇比比較小小的a值，，這樣樣可以以降低低指數(shù)數(shù)平滑滑的敏敏感性性；而而當(dāng)時時間序序列的的波動動比較較大時時，應(yīng)應(yīng)盡可可能選選擇較較大的的a值值，這這樣可可以使使預(yù)測測結(jié)果果能比比較迅迅速的的對新新情況況做出出調(diào)整整。但是a值取取得過過大，，又容容易喪喪失整整個序序列的的趨勢勢性。。根據(jù)據(jù)經(jīng)驗驗，選選取的的a值值一般般在0.3～0.5之間間比較較理想想。簡單指指數(shù)平平滑的的局限限性簡單指指數(shù)平平滑的的缺點點是比比較適適用于于時間間序列列趨勢勢不明明顯的的場合合，而而當(dāng)序序列明明顯表表現(xiàn)出出線型型趨勢勢時，，簡單單指數(shù)數(shù)平滑滑預(yù)測測值總總會落落后于于實際際值的的變動動。例如，，預(yù)測測某省省農(nóng)民民家庭庭人均均食品品支出出額，，假如如a取取0.9。。年份食品支出預(yù)測值（a=0.9）絕對誤差1999243.29-02000277.82243.29*34.532001320.39274.3746.022002389.09315.7973.302003444.84381.7663.082004496.23438.5357.70絕對均差45.77布布朗線線型指指數(shù)平平滑在時間間序列列呈現(xiàn)現(xiàn)出隨隨趨勢勢變動動的情情況下下，通通常采采用布布朗指指數(shù)平平滑（（Brown’’sLinearExponentialSmoothing），，也稱稱二次次指數(shù)數(shù)平滑滑。首先先先計算算出簡簡單和和二次次指數(shù)數(shù)平滑滑值之后，，再建建立趨趨勢方方程：：T為時時間間間隔可以通通過計計算出出的簡簡單和和二次次指數(shù)數(shù)平滑滑值來來確定定系數(shù)數(shù)a，，b例如，，2003年1月銷銷售量量為60，，2月月為70，，a＝＝0.5。。則：：通過趨趨勢方方程對對3月月份進進行預(yù)預(yù)測：：案例預(yù)測某某省農(nóng)農(nóng)民家家庭人人均食食品支支出額額，假假如a取0.8。年份食品支出S1a=0.8S2a=0.8abY絕對誤差1999243.29243.29*243.29*243.2902000277.82270.91265.39276.4322.08243.2934.522001320.39310.49301.47319.5136.08298.5121.882002389.09373.37358.99387.7557.52355.5933.502003444.84430.55416.24444.8657.24455.270.432004496.23483.09469.72496.4653.48502.105.872006603.42平均絕對誤19.24三三次指指數(shù)平平滑二次指指數(shù)平平滑既既解決決了對對有明明顯呈呈趨勢勢變動動的時時間序序列的的預(yù)測測，又又解決決了一一次指指數(shù)平平滑只只能預(yù)預(yù)測一一期的的不足足。但但如果果時間間序列列呈非非線性性趨勢勢時，，就需需要采采用更更高次次的指指數(shù)平平滑方方法。。三次指指數(shù)平平滑（（TripleExponentialSmoothing）9.4馬馬爾可可夫預(yù)預(yù)測法法馬馬爾可可夫預(yù)預(yù)測法法基本本原理理馬爾可可夫：：俄國國著名名數(shù)學(xué)學(xué)家馬爾可可夫過過程：：以以馬爾爾可夫夫名字字命名名的一一種特特殊的的事物物發(fā)展展過程程。已已知現(xiàn)現(xiàn)在狀狀態(tài)就就可以以預(yù)測測將來來的狀狀態(tài)，，無須須是否否知道道過去去的狀狀態(tài)。。而這這種事事物發(fā)發(fā)展的的未來來狀態(tài)態(tài)只與與現(xiàn)在在有關(guān)關(guān)而與與過去去無關(guān)關(guān)的性性質(zhì)被稱為為，無后效效性。。例如如，中中國象象棋中中的““馬””。具有無無后效效性的的事物物的發(fā)發(fā)展過過程稱稱為馬馬爾可可夫過過程，，馬爾爾可夫夫過程程主要要用于于企業(yè)業(yè)產(chǎn)品品的市市場占占有率率的預(yù)預(yù)測。。假定工工大1萬學(xué)學(xué)生，，每人人每月月用一一支牙牙膏，，并且且只使使用佳佳潔士士與高高露潔潔，根根據(jù)12月月調(diào)查查，有有7000人使使用佳佳潔士士，3000人人使用用高露露潔；；同時時調(diào)查查發(fā)現(xiàn)現(xiàn)，7000使使用佳佳潔士士的人人中，，有30%下月月準(zhǔn)備備改用用高露露潔，，而3000使使用高高露潔潔的人人中，，有40%下月月準(zhǔn)備備改用用佳潔潔士，，預(yù)測測高露露潔的的市場場?？梢缘玫玫睫D(zhuǎn)轉(zhuǎn)移概概率矩矩陣：：B＝[]擬用現(xiàn)用高露潔牙膏佳潔士牙膏高露潔牙膏60%40%佳潔士牙膏30%70%用轉(zhuǎn)移移概率率矩陣陣可以以預(yù)測測市場場占有有率的的變化化預(yù)測下下個月月高露露潔牙牙膏的的使用用人數(shù)數(shù)為：：3000××60％＋＋7000×30％％＝3900人人預(yù)測下下個月月佳潔潔士牙牙膏的的使用用人數(shù)數(shù)為：：3000××40％＋＋7000×70％％＝6100人人（3000，7000））[]=(3900，6100)如果再再預(yù)測測2月月份的的情況況：（3000，7000））[][]=(4170，5830)長長期市市場占占有率率預(yù)測測根據(jù)市市場調(diào)調(diào)查得得知，，兩種種品牌牌的市市場占占有率率分別別為0.3，0.7，則則占有有率向向量為為：A＝（（0.3，，0.7））轉(zhuǎn)移概概率矩矩陣為為B，，則K個月月后市市場占占有率率為：：AB假定X＝（（x1,x2））為穩(wěn)穩(wěn)定后后的市市場占占有率率，則則XB＝＝X(X1,X2)[]=(x1,x2)解二元元一次次方程程可求求出（（x1,x2））＝（（3/7,4/7））k在市場場營銷銷實戰(zhàn)戰(zhàn)中，，市場場上的的品牌牌往往往有十十幾種種甚至至幾十十種。。如果果有20種種的話話，那那轉(zhuǎn)移移概率率矩陣陣就是是一個個20×20的的矩陣陣，計計算非非常麻麻煩。。但是，，一般般我們們只會會關(guān)心心其中中的一一種或或兩種種品牌牌，那那簡便便處理理，我我們可可以把把其它它品牌牌一起起歸為為“其其它””，這這樣矩矩陣就就是2×2或是是3××3的的矩陣陣。課堂練練習(xí)某食品品廠的的W牌牌果奶奶在市市場份份額為為20%。。該廠廠通過過市場場調(diào)查查發(fā)現(xiàn)現(xiàn)，其其顧客客中有有10%下下月轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)向購購買其其他牌牌號的的果奶奶；但但與此此同時時，原原先購購買其其他牌牌號的的果奶奶的消消費每每月有有5%轉(zhuǎn)向向購買買W牌牌果奶奶。（1））寫出出轉(zhuǎn)移移概率率的矩矩陣。。（2））預(yù)測測該廠廠下個個月的的市場場占有有率。。（3））計算算市場場占有有率變變化趨趨于穩(wěn)穩(wěn)定后后的該該廠果果奶的的長期期占有有率。。9.5季季節(jié)分分析預(yù)預(yù)測法法季節(jié)分分析預(yù)預(yù)測法法，又又稱季季節(jié)變變動預(yù)預(yù)測法法，是是根據(jù)據(jù)歷史史數(shù)據(jù)據(jù)中所所包含含的季季節(jié)變變動規(guī)規(guī)律性性，對對預(yù)測測目標(biāo)標(biāo)的未未來狀狀況作作出預(yù)預(yù)測的的方法法。很多產(chǎn)品都都表現(xiàn)現(xiàn)出很很明顯顯的季季節(jié)性性：季節(jié)生生產(chǎn)常常年消消費———糧糧食食茶茶葉葉常年生生產(chǎn)季季節(jié)消消費———空空調(diào)調(diào)旅旅游游季節(jié)生生產(chǎn)季季節(jié)消消費———冷冷飲飲月月餅餅掌握商商品季季節(jié)變變動的的規(guī)律律性，，科學(xué)學(xué)制訂訂生產(chǎn)產(chǎn)經(jīng)營營決策策，對對企業(yè)業(yè)的經(jīng)經(jīng)濟效效益和和社會會效益益具有有重要要意義義。季季節(jié)分分析預(yù)預(yù)測衡衡量指指標(biāo)一、季季節(jié)指指數(shù)季節(jié)指指數(shù)是是一種種以相相對數(shù)數(shù)表示示的季季節(jié)變變動衡衡量指指標(biāo)。。表明明各季季節(jié)變變量與與全年年平均均值的的相對對關(guān)系系。季節(jié)指指數(shù)=（歷歷年同同季平平均數(shù)數(shù)/全全時期期總平平均數(shù)數(shù)）××100%或季節(jié)指指數(shù)=（歷歷年同同季平平均數(shù)數(shù)/趨趨勢值值）××100%季節(jié)指指數(shù)總總是圍圍繞100％上上下波波動。。如果果指數(shù)數(shù)大于于100％％則表表明該該季節(jié)節(jié)為旺旺季，，否則則為淡淡季。。二、季季節(jié)變變差季節(jié)變變差是是以絕絕對數(shù)數(shù)表示示的季季節(jié)變變動衡衡量指指標(biāo)。。季節(jié)變變差＝＝歷年年同季季平均均數(shù)－－全時時期總總平均均數(shù)或季節(jié)變變差＝＝歷年年同季季平均均數(shù)－－趨勢勢值如果某某季的的季節(jié)節(jié)變差差大于于零，，則表表明該該季為為旺季季，否否則為為淡季季。三、季季節(jié)比比重是對歷歷年同同季季季節(jié)比比例加加以平平均的的結(jié)果果，反反映了了季節(jié)節(jié)變量量占全全年總總值的的比例例，衡衡量季季節(jié)的的變動動規(guī)律律。季節(jié)比比重＝＝歷年年同季季季節(jié)節(jié)比例例之和和÷年年份數(shù)數(shù)如果某某季季季節(jié)比比重大大于25%，則則表明明該季季屬旺旺季，，否則則為淡淡季水水平型型季節(jié)節(jié)分析析預(yù)測測法季節(jié)分分析預(yù)預(yù)測有有水平平型、、趨勢勢型季季節(jié)分分析預(yù)預(yù)測水平型型季節(jié)節(jié)變動動是指指以年年為間間隔單單位的的歷史史數(shù)據(jù)據(jù)在總總體上上是呈呈水平平發(fā)展展的，，趨勢勢變動動因素素不明明顯，，卻含含有隨隨季節(jié)節(jié)不規(guī)規(guī)則變變動的的季節(jié)節(jié)變動動因素素。季季節(jié)分分析預(yù)預(yù)測就就是用用以上上三種種指標(biāo)標(biāo)來反反映這這種季季節(jié)變變動因因素，，分為為季節(jié)節(jié)指數(shù)數(shù)預(yù)測測法、、季節(jié)節(jié)變差差預(yù)測測法和和季節(jié)節(jié)比重重預(yù)測測法。。一、季季節(jié)指指數(shù)預(yù)預(yù)測法法首先，，現(xiàn)計計算出出季節(jié)節(jié)指數(shù)數(shù)?？梢杂糜冒醇炯竟?jié)平平均法法季節(jié)指指數(shù)＝＝（季季節(jié)平平均值值/全全時期期季平平均值值）××100%或是全全年比比率平平均法法。季節(jié)指指數(shù)＝＝歷年年各季季比率率的平平均值值案例：：近年來來某百百貨商商店的的銷售售額大大幅度度上升升，2004年年銷售售額達達8億億多元元，比比2000年增增長85.96%。。但是是隨著著人民民生活活水平平的提提高和和消費費習(xí)慣慣的變變化，，購買買成衣衣的消消費者者日益益增多多，從從而使使成衣衣的需需求呈呈水平平型發(fā)發(fā)展，，該店店女裝裝部2000年年～2004年年分季季銷售售額資資料如如下表表第2）至至5））欄所所示，，試用用按季季平均均法測測算季季節(jié)指指數(shù)。。季節(jié)年份一季度二季度三季度四季度合計全年平均1）2）3）4）5）6）7）2000354.94370.18312.08352.161389.36347.342001338.96457.59269.26442.121507.93376.982002432.97398.50317.83467.421616.72404.182003368.58416.18216.55390.291391.60347.902004354.42415.72186.53356.211312.88328.22合計1849.872058.171302.252008.207218.491804.92季平均數(shù)369.72411.63260.45401.641443.69360.92季節(jié)指數(shù)%102.51114.0572.16111.28400.00100.00其測算算步驟驟是：：⑴計算算歷年年同季季的合合計數(shù)數(shù)和平平均數(shù)數(shù)⑵計算算全時時期20個個季的的季平平均數(shù)數(shù)即：⑶計算算各季季的季季節(jié)指指數(shù)，，如一一季度度指數(shù)數(shù)為：：季節(jié)年份一季度二季度三季度四季度全年平均1）2）3）4）5）6）1993102.19106.5889.85101.39100.00199489.91121.3871.43117.28100.001995107.1298.5978.64115.65100.001996105.94119.6362.24112.18100.001997107.98126.6658.83108.53100.00合計513.14572.84358.99555.03500.00季節(jié)指數(shù)102.63114.5771.80111.01100.00計算步步驟為為：⑴計算算歷年年各季季比率率計算算公式式為：：⑵計算算歷年年同季季季節(jié)節(jié)比率率和⑶計計算各各季季季節(jié)指指數(shù)，，計算算公式式為：：如一季季度的的季節(jié)節(jié)指數(shù)數(shù)為：：然后，，用季季節(jié)指指數(shù)進進行預(yù)預(yù)測一般情情況下下，有有兩種種情況況：1、已已知預(yù)預(yù)測目目標(biāo)全全年預(yù)預(yù)測值值，利利用季季節(jié)指指數(shù)預(yù)預(yù)測該該年各各季節(jié)節(jié)的預(yù)預(yù)測值值。某季預(yù)預(yù)測值值=（（年年預(yù)測測值/4））*該該季節(jié)節(jié)指數(shù)數(shù)同樣的的案例例：該該百貨貨商場場女裝裝部預(yù)預(yù)測2005年年銷售售額為為1444.17萬萬元，，用季季節(jié)指指數(shù)預(yù)預(yù)測各各個季季度的的銷售售額。。一季度度預(yù)測測值=1444.17÷÷4××102.51%≈≈370.10（萬萬元））二季度度預(yù)測測值=1444.17÷÷4××114.05%≈≈411.77（萬萬元））三季度預(yù)預(yù)測值=1444.17÷4××72.16%≈≈260.53（萬元元）四季度預(yù)預(yù)測值=1444.17÷4××111.28%≈≈401.77（萬萬元）2、已知知某季實實際值，，求全年年預(yù)測值值和未來來各季預(yù)預(yù)測值同樣的案案例，該該女裝部部2005年第第一季度度銷售額額為370萬，，預(yù)測第第二、三三、四季季度銷售售額和2005年全年年預(yù)測值值。二季度預(yù)預(yù)測值=370÷÷102.51%××114.05%≈≈411.65三三季度預(yù)預(yù)測值=370÷÷102.51%××72.16%≈≈260.45四季度預(yù)預(yù)測值=370÷÷102.51%××111.28%≈≈401.65則全年預(yù)預(yù)測值為為：370÷÷102.51%×400%≈1443.76二、季節(jié)節(jié)變差預(yù)預(yù)測法與季節(jié)指指數(shù)法一一樣，可可以用按按季平均均法計算算季節(jié)變變差。同同樣的，，一般也也有兩種種情況：：已知全全年預(yù)測測值，利利用季節(jié)節(jié)變差預(yù)預(yù)測該年年各個季季度的預(yù)預(yù)測值；；已知季季度實際際值，利利用季節(jié)節(jié)變差預(yù)預(yù)測接下下來各個個季度和和該年全全年的預(yù)預(yù)測值。。三、季節(jié)節(jié)比重預(yù)預(yù)測法方法與思思路類似似9.6預(yù)預(yù)測方方法的評評價和選選擇預(yù)測方法法的選擇擇是整個個預(yù)測過過程中難難度最大大的一項項工作，，技巧性性較強，，而預(yù)測測方法選選擇是否否合理又又是預(yù)測測能否成成功的關(guān)關(guān)鍵所在在。各種方法法都有其其優(yōu)勢與與局限性性。1、定性性預(yù)測方方法特點：①靈活性性強②具有一一定的科科學(xué)性③簡便便易行不足之處處：①預(yù)測結(jié)結(jié)果不夠夠精確②受預(yù)測測人員主主觀因素素影響較較大它常用于于歷史數(shù)數(shù)據(jù)資料料缺乏，，或影響響因素復(fù)復(fù)雜，難難以分清清主次，，或?qū)χ髦饕绊戫懸蛩仉y難以定量量分析等等場合的的分析預(yù)預(yù)測定性預(yù)測測方法和和定量預(yù)預(yù)測方法法的評價價2、定量量預(yù)測方方法特點：①預(yù)測結(jié)結(jié)果較為為客觀②預(yù)測結(jié)結(jié)果較為為準(zhǔn)確不足之處處：①機械不不靈活②不易處處理有較較大變動動的非規(guī)規(guī)律性變變化資料料③要求有有比較完完備的歷歷史數(shù)據(jù)據(jù)資料各種預(yù)測測方法的的比較見見下表：：定性預(yù)測測方法和和定量預(yù)預(yù)測方法法的評價價預(yù)測方法典型用途預(yù)測精確度所需信息預(yù)測成本預(yù)測所需時間定性預(yù)測方法Delphi法新產(chǎn)品銷售預(yù)測、市場需求預(yù)測、長期預(yù)測中～優(yōu)以調(diào)查方式收集信息中較長對比類推法同上中～優(yōu)類似產(chǎn)品若干數(shù)據(jù)及類似對象的其他有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)低短集體經(jīng)驗判斷法同上中市場調(diào)查數(shù)據(jù)低短指標(biāo)判斷法同上優(yōu)市場調(diào)查與統(tǒng)計資料收集低短定量預(yù)測方法移動平均法產(chǎn)品銷售預(yù)測，市場需求短期預(yù)測中銷售、需求等信息低短指數(shù)平滑預(yù)測法產(chǎn)品銷售預(yù)測，市場需求短期與長期預(yù)測中～優(yōu)同上低短馬爾可夫預(yù)測法市場占有率預(yù)測中～優(yōu)市場占有率調(diào)查信息高長回歸分析法銷售、需求預(yù)測優(yōu)銷售、需求等歷史數(shù)據(jù)低短9、靜靜夜夜四四無無鄰鄰，，荒荒居居舊舊業(yè)業(yè)貧貧。。。。12月月-2212月月-22Saturday,December24,202210、雨雨中中黃黃葉葉樹樹，，燈燈下下白白頭頭人人。。。。07:30:3007:30:3007:3012/24/20227:30:30AM11、以我我獨沈沈久，，愧君君相見見頻。。。12月月-2207:30:3007:30Dec-2224-Dec-2212、故人人江海海別，，幾度度隔山山川。。。07:30:3007:30:3007:30Saturday,December24,202213、乍見翻疑疑夢，相悲悲各問年。。。12月-2212月-2207:30:3007:30:30December24,202214、他鄉(xiāng)生白發(fā)發(fā)，舊國見青青山。。24十二月月20227:30:30上午07:30:3012月-2215、比不了得就就不比，得不不到的就不要要。。。十二月227:30上上午12月-2207:30December24,202216、行動出成果果，工作出財財富。。2022/12/247:30:3007:30:3024December202217、做做前前，，能能夠夠環(huán)環(huán)視視四四周周；；做做時時，，你你只只能能或或者者最最好好沿沿著著以以腳腳為為起起點點的的射射線線向向前前。。。。7:30:30上上午午7:30上上午午07:30:3012月月-229、沒沒有有失失敗敗，，只只有有暫暫時時停停止止成成功功！！。。12月月-2212月月-22Saturday,December24,202210、很很多多事事情情努努力力了了未未必必有有結(jié)結(jié)果果，，但但是是不不努努力力卻卻什什么么改改變變也也沒沒有有。。。