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  第三節(jié)  延伸預(yù)測法

  用延伸預(yù)測法進(jìn)行預(yù)測須具有以下條件:

  一是預(yù)測變量的過去、現(xiàn)在和將來的客觀條件基本保持不變,歷史數(shù)據(jù)解釋的規(guī)律可以延續(xù)到未來。

  二是預(yù)測變量的發(fā)展過程是漸變的,而不是跳躍式的或大起大落的。

  延伸預(yù)測法包括簡單移動平均法、指數(shù)平滑法、成長曲線模型、季節(jié)波動模型等,其基本方法是時間序列預(yù)測。

  在市場預(yù)測中,經(jīng)常遇到按時間排列的統(tǒng)計數(shù)據(jù),如按月份、季度和年度統(tǒng)計的數(shù)據(jù),稱為時間序列。時間序列預(yù)測就是通過對預(yù)測目標(biāo)本身時間序列的處理,研究預(yù)測目標(biāo)的變化趨勢。

  一、簡單移動平均法

  簡單移動平均法是以過去某一段時期的數(shù)據(jù)平均值作為將來某時期預(yù)測值的一種方法。該方法按對過去若干歷史數(shù)據(jù)求算術(shù)平均數(shù),并把該數(shù)據(jù)作為以后時期的預(yù)測值。

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  簡單移動平均可以表述為:f=∑x/n其中:f是預(yù)測數(shù), n是在計算移動平均值時所使用的歷史數(shù)據(jù)的數(shù)目,即移動時段的長度為了進(jìn)行預(yù)測,需要對每一個t計算出相應(yīng)的Ft+1,所有計算得出的數(shù)據(jù)形成一個新的數(shù)據(jù)序列。經(jīng)過兩到三次同樣的處理,歷史數(shù)據(jù)序列的變化模式將會被揭示出來。這個變化趨勢較原始數(shù)據(jù)變化幅度小,因此,移動平均法從方法論上分類屬于平滑技術(shù)。

 ?。ǘ﹏的選擇

  采用移動平均法進(jìn)行預(yù)測,實際工作中平均數(shù)的時期數(shù) n 的選擇非常重要。這也是移動平均的難點(diǎn)。

  不同n的選擇對所計算的平均數(shù)是有較大影響的。

  n值越小,表明對近期觀測值預(yù)測的作用越重視,預(yù)測值對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快,但預(yù)測的修勻程度較低,估計值的精度也可能降低。

  n值越大,預(yù)測值的修勻程度越高,但對數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。

  因此,n值的選擇無法二者兼顧,應(yīng)視具體情況而定。

  n一般在3-200之間,視序列長度和預(yù)測目標(biāo)情況而定。一般對水平型數(shù)據(jù),n值的選取較為隨意;一般情況下,如果考慮到歷史上序列中含有大量隨機(jī)成分,或者序列的基本發(fā)展趨勢變化不大,則n應(yīng)取大一點(diǎn)。對于具有趨勢性或階躍型特點(diǎn)的數(shù)據(jù),為提高預(yù)測值對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度,減少預(yù)測誤差,n值取較小一些,以使移動平均值更能反映目前的發(fā)展變化趨勢。

 ?。ㄈ┖唵我苿悠骄膽?yīng)用范圍

  移動平均法只適用于短期預(yù)測,在大多數(shù)情況下只用于以月度或周為單位的近期預(yù)測。簡單移動平均法的另外一個主要用途是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以消除數(shù)據(jù)中的異常因素或除去數(shù)據(jù)中的周期變動成分。類似于季節(jié)指數(shù)趨勢法的前幾步。

    二、指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法又稱指數(shù)加權(quán)平均法,實際是加權(quán)的移動平均法,它是選取各時期權(quán)重數(shù)值為遞減指數(shù)數(shù)列的均值方法。指數(shù)平滑法解決了移動平均法需要幾個觀測值和不考慮t-n前時期數(shù)據(jù)的缺點(diǎn),通過某種平均方式,消除歷史統(tǒng)計序列中的隨機(jī)波動,找出其中主要的發(fā)展趨勢。

 ?。ㄒ唬┲笖?shù)平滑法公式

  對時間序列x1、x2、x3、……,xn,一次平滑指數(shù)公式為:F=αx+(1-α )Ft-1式中  α——是平滑系數(shù),0<α<1;xt——是歷史數(shù)據(jù)序列x在t時的觀測值;F,和F是t時和t-1時的平滑值。

  一次指數(shù)平滑法又稱簡單指數(shù)平滑,是一種較為靈活的時間序列預(yù)測方法,這種方法在計算預(yù)測值時對于歷史數(shù)據(jù)的觀測值給予不同的權(quán)重。這種方法與簡單移動平均法相似,兩者之間的區(qū)別在于簡單指數(shù)平滑法對先前預(yù)測結(jié)果的誤差進(jìn)行了修正,因此這種方法和簡單移動平均法一樣,都能夠提供簡單適時的預(yù)測。

  一次指數(shù)平滑法適用于市場觀測呈水平波動,無明顯上升或下降趨勢情況下的預(yù)測,它以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測值,預(yù)測模型為:x't+1=Ft亦即    x't+1 =αx +(1-α)

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  平滑系數(shù)。實際上是前一觀測值和當(dāng)前觀測值之間的權(quán)重。

  當(dāng)α接近于1時,新的預(yù)測值對前一個預(yù)測值的誤差進(jìn)行了較大的修正;當(dāng)α=1時,F(xiàn)t+1=xt,即t期平滑 值就等于t期觀測值。

  當(dāng)α接近于0時,新預(yù)測值只包含較小的誤差修正因素;當(dāng)α=0時,F(xiàn)t+1=Ft,即本期預(yù)測值就等于上期預(yù)測值。

  研究表明大的α值導(dǎo)致較小的 平滑效果,而較小的α值會產(chǎn)生客觀的平滑效果。因此,在簡單指數(shù)平滑方法的應(yīng)用 過程中,α值對預(yù)測結(jié)果所產(chǎn)生的影響不亞于簡單移動平均法中n的影響。

  一般情況下,觀測值呈較穩(wěn)定的水平發(fā)展,α值取0.1-0.3之間;觀測值波動較 大時,α值取0.3-0.5之間;觀測值呈波動很大時,α值取0.5-0.8之間。

 ?。ㄈ┏跏贾礔o的確定

  從指數(shù)平滑法的計算公式可以看出,指數(shù)平滑法是一個迭代計算過程,用該法進(jìn) 行預(yù)測,首先必須確定初始值Fo值,它實質(zhì)上應(yīng)該是序列起點(diǎn)t=0以前所有歷史數(shù)據(jù) 的加權(quán)平均值。

  一般采用這樣的方法處理:當(dāng)時間序列期數(shù)在20個以上時,初始值 對預(yù)測結(jié)果的影響很小,可用第一期的觀測值代替,即F0=x1;當(dāng)時間序列期數(shù)在20 個以下時,初始值對預(yù)測結(jié)果有一定影響,可取前3-5個觀測值的平均值代替,如:F0= (x1+x 2+X3)/3.

  (四)指數(shù)平滑法的程序指數(shù)平滑法的程序如圖所示。

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發(fā)布:2007-07-25 10:38    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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