確定性時(shí)間序列分析方法演示

確定性時(shí)間序列分析方法演示一、指數(shù)平滑法時(shí)間序列分析的一個(gè)簡(jiǎn)單和常用的預(yù)測(cè)模型為指數(shù)平滑模型(exponentialsmoothing)

指數(shù)平滑只能用于純粹時(shí)間序列的情況，而不能用于含有獨(dú)立變量時(shí)間序列的因果關(guān)系的研究。指數(shù)平滑的原理為：利用過(guò)去觀測(cè)值的加權(quán)平均來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的觀測(cè)值(這個(gè)過(guò)程稱為平滑)，且離現(xiàn)在越近的觀測(cè)值要給以越重的權(quán)。而“指數(shù)”意味著：按歷史觀測(cè)值記錄時(shí)間離現(xiàn)在的距離遠(yuǎn)近，其上的權(quán)數(shù)按指數(shù)速度遞減。這一距離通常用數(shù)據(jù)間隔位置差，也稱步數(shù)(lag)來(lái)表示。若記時(shí)刻t的觀測(cè)值為Xt

時(shí)刻t的指數(shù)平滑記為Yt。指數(shù)平滑的數(shù)學(xué)模型為Yt=aXt+a(1-a)Xt-1+a(1-a)2Xt-2+…+a(1-a)t-1X1,其中0<a<1為權(quán)重指數(shù)。a越大，表示在加權(quán)時(shí)給予當(dāng)前觀測(cè)值的權(quán)重越大，相應(yīng)地，給予過(guò)去觀測(cè)值的權(quán)重就越小。1、Simple模型Simple法是在移動(dòng)平均法基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的一次指數(shù)平滑法，其假定所研究的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集無(wú)趨勢(shì)和季節(jié)變化。計(jì)算公式為：Yt=aXt+

(1-a)Yt-1

,

t=2,3,…

a值越接近于1，說(shuō)明新的預(yù)測(cè)值包括對(duì)前一期的預(yù)測(cè)誤差的全部修正值，反之，則相反。注意：定義時(shí)序變量Date-DefineDates可用來(lái)建立時(shí)間序列的周期性，共有20種可用來(lái)定義日期的變量，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)變量的周期屬性選擇合適的類型。選擇完畢后在原始數(shù)據(jù)庫(kù)中將自動(dòng)生成新的變量，不可刪除；還需定義預(yù)測(cè)結(jié)果終止的時(shí)限（Predictthrough).顧客滿意度測(cè)評(píng)實(shí)例演示2、Custom模型Custom模型是一種自定義模型，用來(lái)選擇趨勢(shì)和季節(jié)構(gòu)成（時(shí)間序列的變動(dòng)類型）模型應(yīng)用建議：GridSearch自定義a和γ的起始值為0.1，終止值為1，每次增加的計(jì)算步長(zhǎng)為0.1。銷售量預(yù)測(cè)實(shí)例演示二、自回歸模型（Autoregressive）若時(shí)間序列{Xt}滿足下列模型，則稱其為一個(gè)p階自回歸序列，簡(jiǎn)記為{Xt}～AR(p)：Xt=j

0+j1Xt-1

+j

2Xt-2

+…+j

pXt-p

+at在本模型中，時(shí)間序列的當(dāng)前值等于時(shí)間序列前一個(gè)值同一個(gè)隨機(jī)誤差的線性組合。計(jì)算自回歸的三種方法：精確極大似然法（能處理缺失值數(shù)據(jù)）;

克科倫.奧克特法（當(dāng)時(shí)序中包含有嵌入式缺失值時(shí)不可使用）;

最小二乘法（最常用的方法）

★建模注意：創(chuàng)建時(shí)序新變量時(shí)，應(yīng)首先在Function框中選擇需要轉(zhuǎn)換最初變量生成新變量的函數(shù)Lag,然后將最初變量（income）移至NewVariables(s)框中。該操作順序不能改變。在原始數(shù)據(jù)庫(kù)中生成滯后新變量，將滯后新變量作為自變量進(jìn)行自回歸模型中。在建模方法一欄中應(yīng)選擇最小二乘法作為預(yù)測(cè)方法。

銷售收入預(yù)測(cè)案例分析結(jié)果

三、季節(jié)分解模型（SeasonalDecomposition)當(dāng)將時(shí)間序列分解成長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、周期變動(dòng)與不規(guī)則變動(dòng)四個(gè)因素后，可將時(shí)間序列Y看成四個(gè)因素的函數(shù)，即：常用的時(shí)間序列分解模型有：加法模型：乘法模型：案例——帶有季節(jié)因素的銷售量統(tǒng)計(jì)分析在原始數(shù)據(jù)庫(kù)中生成的四列新數(shù)據(jù)分別為：誤差項(xiàng)、長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)指數(shù)、周期變動(dòng)指數(shù)關(guān)鍵選項(xiàng)注意：在移動(dòng)平均權(quán)重（MovingAverageWeight）選項(xiàng)欄中，應(yīng)該選擇Allpointequal選項(xiàng)。（計(jì)算周期跨度相等和所有點(diǎn)權(quán)重相等時(shí)的移動(dòng)平均）由分析結(jié)果可得出以下結(jié)論:通過(guò)長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)指數(shù)、周期變動(dòng)指數(shù)的分解，進(jìn)一步明晰所研究變量（銷售量）的內(nèi)在構(gòu)成，從而為同等銷售量的不同引致因素的分離提供量化參考。由新增變量結(jié)果可知，銷售量呈現(xiàn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并且第三季度為顯著銷售淡季，第一季度和第二季度為銷售旺季，從而為下一步產(chǎn)品銷售策略的制定提供指導(dǎo)。9、春去春又回，新桃換舊符。在那桃花盛開的地方，在這醉人芬芳的季節(jié)，愿你生活像春天一樣陽(yáng)光，心情像桃花一樣美麗，日子像桃子一樣甜蜜。1月-251月-25Saturday,January4,202510、人的志向通常和他們的能力成正比例。13:36:2513:36:2513:361/4/20251:36:25PM11、夫?qū)W須志也，才須學(xué)也，非學(xué)無(wú)以廣才，非志無(wú)以成學(xué)。1月-2513:36:2513:36Jan-2504-Jan-2512、越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。13:36:2513:36:2513:36Saturday,January4,202513、志不立，天下無(wú)可成之事。1月-251月-2513:36:2513:36:25January4,202514、ThankyouverymuchfortakingmewithyouonthatsplendidoutingtoLondon.ItwasthefirsttimethatIhadseentheToweroranyoftheotherfamoussights.IfI'dgonealone,Icouldn'thaveseennearlyasmuch,becauseIwouldn'thaveknownmywayabout.。04一月20251:36:25下午13:36:251月-2515、會(huì)當(dāng)凌絕頂，一覽眾山小。一月251:36下午1月-2513:36January4,202516、如果一個(gè)人不知道他要駛向哪頭，那么任何風(fēng)都