时间序列预测法

  Baike ·  2010-02-25 22:40  ·  15890 次点击
一种历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法。时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,得出一定的模式;以此模式去预测该社会现象将来的情况。
目录
步骤
分类
运用例子
特点
参考资料
步骤
第一步收集历史资料,加以整理,编成时间序列,并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类,传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类:(1)长期趋势;(2)季节变动;(3)循环变动;(4)不规则变动。
第二步分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。
第三步求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值,并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数,使用合适的技术方法求出其值。
第四步利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后,就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s,在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y:
加法模式T+S+I=Y
乘法模式T×S×I=Y
如果不规则变动的预测值难以求得,就只求长期趋势和季节变动的预测值,以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料,则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值,即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势,即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用,本质上也只是一个平均数的作用,实际值将围绕着它上下波动。
分类
时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同,又可分为:简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。
简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值,求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设:“过去这样,今后也将这样”,把近期和远期数据等同化和平均化,因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势,就不宜采用此法。
加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权,求出平均值,作为下期预测值。
简单移动平均法就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。
加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时,近期观察值的权数应该大些,远期观察值的权数应该小些。
上述几种方法虽然简便,能迅速求出预测值,但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响,所以准确性较差。应根据新的情况,对预测结果作必要的修正。
指数平滑法即根据历史资料的上期实际数和预测值,用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法,优点是只要有上期实际数和上期预测值,就可计算下期的预测值,这样可以节省很多数据和处理数据的时间,减少数据的存储量,方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。
季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数,预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法,常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种:a.季(月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均,除以各年季(或月)的总平均数,得出各季(月)指数。这种方法可以用来分析生产、销售、原材料储备、预计资金周转需要量等方面的经济事物的季节性变动;b.移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。
市场寿命周期预测法就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量,最常用的一种方法就是根据统计资料,按时间序列画成曲线图,再将曲线外延,即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法,适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。
运用例子
某一城市从1984年到1994年中,每年参加体育锻炼的入口数,排列起来,共有10个数据构成一个时间序列。人们希望用某个数学模型,根据这10个历史数据,来预测1995年或以后若干年中每年的体育锻炼人数是多少,以便于该城市领导人制订一个有关体育健身的发展战略或整个工作计划。不同的时间序列有不同的特征,例如一个人在一年中每天消耗的粮食基本上是相同的,把这365个数字排列起来。发现它所构成的时间序列总保持在一定水平,上下相差不太大,人们称它是"平稳"时间序列。它的取值和具体是哪个时期无关,只和时期的长短有关。一般来说,只有属于平稳过程的时间序列,才是可以被预测的。
特点
时间序列分析预测法有两个特点:
①时间序列分析预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果,而事物的未来又是现实的延伸,事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法,正是根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中,事物的过去会同样延续到未来,其意思是说,市场未来不会发生突然跳跃式变化,而是渐进变化的。
时间序列分析预测法的哲学依据,是唯物辩证法中的基本观点,即认为一切事物都是发展变化的,事物的发展变化在时间上具有连续性,市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平,会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平;市场现象未来的变化规律和水平,是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。
需要指出,由于事物的发展不仅有连续性的特点,而且又是复杂多样的。因此,在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平,不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。随着市场现象的发展,它还会出现一些新的特点。因此,在时间序列分析预测中,决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸。必须要研究分析市场现象变化的新特点,新表现,并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律,又符合其现实表现的可靠的预测结果。
②时间序列分析预测法突出了时间因素在预测中的作用,暂不考虑外界具体因素的影响。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置,没有时间序列,就没有这一方法的存在。虽然,预测对象的发展变化是受很多因素影响的。但是,运用时间序列分析进行量的预测,实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上,只承认所有影响因素的综合作用,并在未来对预测对象仍然起作用,并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此,为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值,在运用时间序列分析法进行预测时,必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来,从质的方面充分研究各种因素与市场的关系,在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。
需要指出的是,时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响,因而存在着预测误差的缺陷,当遇到外界发生较大变化,往往会有较大偏差,时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。因为客观事物,尤其是经济现象,在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大,它们对市场经济现象必定要产生重大影响。如果出现这种情况,进行预测时,只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响,其预测结果就会与实际状况严重不符。
参考资料
(1)《新田公司摩托车销售预测研究》
(2)http://my.donews.com/plum/2006/08/28/gidxbzxalryzqsbimwtungoonlbzfbitvufr/

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