第13章时间序列分析和预测第13章时间序列分析和预测学习目标13.1时间序列及其分解时间序列(timesseries)时间序列的分类时间序列的成分13.2时间序列的描述性分析图形描述图形描述(例题分析)图形描述(例题分析)增长率分析增长率(growthrate)环比增长率与定基增长率平均增长率(averagerateofincrease)平均增长率(例题分析)增长率分析中应注意的问题增长率分析中应注意的问题(例题分析)增长率分析中应注意的问题(增长1%绝对值)13.3时间序列预测的程序确定时间序列的成分确定趋势成分(例题分析)确定季节成分(例题分析)选择预测方法评估预测方法计算误差计算误差13.4平稳序列的预测简单平均法简单平均法(simpleaverage)简单平均法(特点)移动平均法移动平均法(movingaverage)简单移动平均法(simplemovingaverage)简单移动平均法(特点)简单移动平均法(例题分析)简单移动平均法(例题分析)指数平滑平均法指数平滑法(exponentialsmoothing)一次指数平滑(singleexponentialsmoothing)一次指数平滑一次指数平滑(预测误差)一次指数平滑(的确定)一次指数平滑(例题分析)一次指数平滑(例题分析)13.5趋势型序列的预测趋势序列及其预测方法线性趋势预测线性趋势(lineartrend)线性模型法(线性趋势方程)线性模型法(a和b的求解方程)线性模型法(例题分析)非线性趋势预测时间序列以几何级数递增或递减一般形式为指数曲线(a，b的求解方法)指数曲线(例题分析)指数曲线与直线的比较有些现象的变化形态比较复杂，它们不是按照某种固定的形态变化，而是有升有降，在变化过程中可能有几个拐点。这时就需要拟合多项式函数当只有一个拐点时，可以拟合二阶曲线，即抛物线；当有两个拐点时，需要拟合三阶曲线；当有k-1个拐点时，需要拟合k阶曲线k阶曲线函数的一般形式为线性化后，根据最小二乘法求多阶曲线(例题分析)趋势线的选择13.6复合型序列的分解预测预测步骤确定并分离季节成分季节指数(例题分析)计算季节指数(seasonalindex)季节指数(计算步骤)分离季节因素建立预测模型并进行预测线性趋势模型及预测本章小节结束