時間序列中常用預測方法

❶ .預測的基本方法有哪三種

1、定性預測：定性預測屬於主觀判斷，它基於估計和評價。常見的定性預測方法包括：一般預測、市場調研法、小組討論法、歷史類比、德爾菲法等。

2、時間序列分析：時間序列分析是建立在這樣一個設定基礎上的,與過去需求相關的歷史數據可用於預測未來的需求。歷史數據可能包含諸如趨勢、季節、周期等因素。常見的時間序列分析方法主要有：簡單移動平均、加權移動平均、指數平滑、回歸分析、鮑克斯·詹金斯法、西斯金時間序列等。

3、因果聯系法：因果聯系是假定需求與某些內在因素或周圍環境的外部因素有關。常見的因果聯系法主要有：回歸分析、經濟模型、投入產出模型、行指標等。

4、模擬：模擬模型允許預測人員對預測的條件作一定程度的假設。

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作用

1、預測為制訂一個切實可行的計劃提供科學依據事實；

2、預測是避免決策片面性和決策失誤的重要手段；

3、預測既是計劃的前提條件，又是計劃工作的重要組成部分；

4、是提高管理預見性的一種手段；

5、向前看，面向未來，做好准備，發現問題集中力量解決，一定程度上決定組織成敗。

❷ 時間序列預測方法分哪幾類,主要適用領域是哪些

所以又可看作是隨機過程統計的一個組成部分，利用時間序列分析方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，可以對未來各月的雨量進行預報。經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性，以用於解決實際問題，記錄了某地區第一個月。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法。例如，譜分析等),統計模型的建立與推斷，以及關於時間序列的最優預測時間序列分析是一種動態數據處理的統計方法，第二個月，而時間序列分析則側重研究數據序列的互相依賴關系、控制與濾波等內容。它包括一般統計分析(如自相關分析。後者實際上是對離散指標的隨機過程的統計分析，……，第N個月的降雨量

❸ 時間序列預測法的步驟有哪些

時間序列預測法的有以下幾個步驟。

第一步，收集歷史資料，加以整理，編成時間序列，並根據時間序列繪成統計圖。時間序列分析通常是把各種可能發生作用的因素進行分類，傳統的分類方法是按各種因素的特點或影響效果進行分類：

①長期趨勢；

②季節變動；

③循環變動；

④不規則變動。

第二步，分析時間序列。

時間序列中的每一時期的數值都是由許許多多不同的因素同時發生作用後的綜合結果。

第三步，求時間序列的長期趨勢(T)、季節變動(S)和不規則變動(I)的值，並選定近似的數學模式來代表它們。對於數學模式中的諸未知參數，使用合適的技術方法求出其值。

第四步，利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型後，就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節變動值S，在可能的情況下預測不規則變動值I。然後用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y。

加法模式：T+S+I=Y乘法模式：T乘以S乘以I=Y

如果不規則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經濟現象本身沒有季節變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現象未來的發展趨勢，即使很准確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用本質上也只是一個平均數的作用，實際值將圍繞著它上下波動。

❹ 關於時間序列的預測可以用什麼方法

1、 時間序列 取自某一個隨機過程，如果此隨機過程的隨機特徵不隨時間變化，則我們稱過程是平穩的；假如該隨機過程的隨機特徵隨時間變化，則稱過程是非平穩的。 2、 寬平穩時間序列的定義：設時間序列 ，對於任意的 , 和 ，滿足： 則稱 寬平穩。 3、Box-Jenkins方法是一種理論較為完善的統計預測方法。他們的工作為實際工作者提供了對時間序列進行分析、預測，以及對ARMA模型識別、估計和診斷的系統方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正規、結構化的建模方法，並且具有統計上的完善性和牢固的理論基礎。 4、ARMA模型三種基本形式：自回歸模型（AR：Auto-regressive），移動平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。 （1） 自回歸模型AR(p)：如果時間序列 滿足 其中 是獨立同分布的隨機變數序列，且滿足： ， 則稱時間序列 服從p階自回歸模型。或者記為 。 平穩條件：滯後運算元多項式 的根均在單位圓外，即 的根大於1。 （2） 移動平均模型MA(q)：如果時間序列 滿足 則稱時間序列 服從q階移動平均模型。或者記為 。 平穩條件：任何條件下都平穩。 （3） ARMA(p,q)模型：如果時間序列 滿足 則稱時間序列 服從(p,q)階自回歸移動平均模型。或者記為 。 特殊情況：q=0,模型即為AR(p)，p=0, 模型即為MA(q)。 二、時間序列的自相關分析 1、自相關分析法是進行時間序列分析的有效方法，它簡單易行、較為直觀，根據繪制的自相關分析圖和偏自相關分析圖，我們可以初步地識別平穩序列的模型類型和模型階數。利用自相關分析法可以測定時間序列的隨機性和平穩性，以及時間序列的季節性。 2、自相關函數的定義：滯後期為k的自協方差函數為： ，則 的自相關函數為： ，其中 。當序列平穩時，自相關函數可寫為： 。 3、 樣本自相關函數為： ，其中 ，它可以說明不同時期的數據之間的相關程度，其取值范圍在-1到1之間，值越接近於1，說明時間序列的自相關程度越高。 4、 樣本的偏自相關函數： 其中， 。 5、 時間序列的隨機性，是指時間序列各項之間沒有相關關系的特徵。使用自相關分析圖判斷時間序列的隨機性，一般給出如下准則： ①若時間序列的自相關函數基本上都落入置信區間，則該時間序列具有隨機性； ②若較多自相關函數落在置信區間之外，則認為該時間序列不具有隨機性。 6、 判斷時間序列是否平穩，是一項很重要的工作。運用自相關分析圖判定時間序列平穩性的准則是：①若時間序列的自相關函數 在k>3時都落入置信區間，且逐漸趨於零，則該時間序列具有平穩性；②若時間序列的自相關函數更多地落在置信區間外面，則該時間序列就不具有平穩性。 7、 ARMA模型的自相關分析 AR(p)模型的偏自相關函數 是以p步截尾的，自相關函數拖尾。MA(q)模型的自相關函數具有q步截尾性，偏自相關函數拖尾。這兩個性質可以分別用來識別自回歸模型和移動平均模型的階數。ARMA(p,q)模型的自相關函數和偏相關函數都是拖尾的。 三、單位根檢驗和協整檢驗 1、單位根檢驗 ①利用迪基—福勒檢驗（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩榮檢驗（Philips-Perron Test）,我們也可以測定時間序列的隨機性，這是在計量經濟學中非常重要的兩種單位根檢驗方法，與前者不同的事，後一個檢驗方法主要應用於一階自回歸模型的殘差不是白雜訊，而且存在自相關的情況。 ②隨機游動 如果在一個隨機過程中， 的每一次變化均來自於一個均值為零的獨立同分布，即隨機過程 滿足： ， ，其中 獨立同分布，並且： ， 稱這個隨機過程是隨機游動。它是一個非平穩過程。 ③單位根過程 設隨機過程 滿足： ， ，其中 ， 為一個平穩過程並且 ，，。 2、協整關系 如果兩個或多個非平穩的時間序列，其某個現性組合後的序列呈平穩性，這樣的時間序列間就被稱為有協整關系存在。

❺ 應用時間序列分析有哪幾種方法

時間序列分析常用的方法：趨勢擬合法和平滑法。

1、趨勢擬合法就是把時間作為自變數，相應的序列觀察值作為因變數，建立序列值隨時間變化的回歸模型的方法。包括線性擬合和非線性擬合。

線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出線形特徵的場合。參數估計方法為最小二乘估計。

非線性擬合的使用場合為長期趨勢呈現出非線形特徵的場合。其參數估計的思想是把能轉換成線性模型的都轉換成線性模型，用線性最小二乘法進行參數估計。實在不能轉換成線性的，就用迭代法進行參數估計。

2、平滑法是進行趨勢分析和預測時常用的一種方法。它是利用修勻技術，削弱短期隨機波動對序列的影響，使序列平滑化，從而顯示出長期趨勢變化的規律 。

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時間序列分析的主要用途：

1、系統描述

根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。

2、系統分析

當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。

3、預測未來

一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。

4、決策和控制

根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。

❻ 下列各項中，屬於時間序列預測方法的是( )。

B,D,E
答案解析：[解析]
時間序列預測就是通過對預測目標本身時間序列的處理，研究預測目標的變化趨勢。時間序列預測方法包括：簡單移動平均法、指數平滑法、趨勢外推法等。AC兩項屬於定量方法中的因果分析方法。

❼ 時間序列預測法的步驟

利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型後，就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節變動值s，在可能的情況下預測不規則變動值I。然後用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y：
加法模式T+S+I=Y
乘法模式T×S×I=Y
如果不規則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經濟現象本身沒有季節變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現象未來的發展趨勢，即使很准確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用，本質上也只是一個平均數的作用，實際值將圍繞著它上下波動。

❽ 時間序列預測法的分類

時間序列預測法可用於短期、中期和長期預測。根據對資料分析方法的不同，又可分為：簡單序時平均數法、加權序時平均數法、移動平均法、加權移動平均法、趨勢預測法、指數平滑法、季節性趨勢預測法、市場壽命周期預測法等。
簡單序時平均數法也稱算術平均法。即把若干歷史時期的統計數值作為觀察值，求出算術平均數作為下期預測值。這種方法基於下列假設：「過去這樣，今後也將這樣」，把近期和遠期數據等同化和平均化，因此只能適用於事物變化不大的趨勢預測。如果事物呈現某種上升或下降的趨勢，就不宜採用此法。
加權序時平均數法就是把各個時期的歷史數據按近期和遠期影響程度進行加權，求出平均值，作為下期預測值。
簡單移動平均法就是相繼移動計算若干時期的算術平均數作為下期預測值。
加權移動平均法即將簡單移動平均數進行加權計算。在確定權數時，近期觀察值的權數應該大些，遠期觀察值的權數應該小些。
上述幾種方法雖然簡便，能迅速求出預測值，但由於沒有考慮整個社會經濟發展的新動向和其他因素的影響，所以准確性較差。應根據新的情況，對預測結果作必要的修正。
指數平滑法即根據歷史資料的上期實際數和預測值，用指數加權的辦法進行預測。此法實質是由內加權移動平均法演變而來的一種方法，優點是只要有上期實際數和上期預測值，就可計算下期的預測值，這樣可以節省很多數據和處理數據的時間，減少數據的存儲量，方法簡便。是國外廣泛使用的一種短期預測方法。
季節趨勢預測法根據經濟事物每年重復出現的周期性季節變動指數，預測其季節性變動趨勢。推算季節性指數可採用不同的方法，常用的方法有季(月)別平均法和移動平均法兩種：a．季(月)別平均法。就是把各年度的數值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的總平均數，得出各季(月)指數。這種方法可以用來分析生產、銷售、原材料儲備、預計資金周轉需要量等方面的經濟事物的季節性變動；b．移動平均法。即應用移動平均數計算比例求典型季節指數。
市場壽命周期預測法 就是對產品市場壽命周期的分析研究。例如對處於成長期的產品預測其銷售量，最常用的一種方法就是根據統計資料，按時間序列畫成曲線圖，再將曲線外延，即得到未來銷售發展趨勢。最簡單的外延方法是直線外延法，適用於對耐用消費品的預測。這種方法簡單、直觀、易於掌握。

❾ 時間序列的預測方法

你要是學過統計學就比較方便了，主要有指數平滑法，移動平均法，季節指數法。如果是計算機的話，就是按照這3個方法輸入一些公式，或者是「宏」里的一些分析工具，還有trend 和 forecast 函數。具體很復雜，三言兩語很難說清楚。手機看不到追問，追問請發郵件[email protected]

❿ 時間序列預測法的介紹

時間序列預測法是一種歷史資料延伸預測，也稱歷史引伸預測法。是以時間數列所能反映的社會經濟現象的發展過程和規律性，進行引伸外推，預測其發展趨勢的方法。