第七章__市场定量预测方法

第七章第七章 市场定量预测方法市场定量预测方法2024/5/8编辑ppt第七章第七章 市场定量预测方法市场定量预测方法n n学习目标学习目标n n一知识目标一知识目标n n了解时间序列预测法的含义与根本了解时间序列预测法的含义与根本步骤；步骤；n n理解回归分析法的含义与预测步骤；理解回归分析法的含义与预测步骤；n n熟练掌握一元线性回归分析预测法熟练掌握一元线性回归分析预测法的步骤及模型检验的方法；的步骤及模型检验的方法；n n了解经济计量模型的含义与分类。了解经济计量模型的含义与分类。n n二技能目标二技能目标n n熟练掌握移动平均法、指数平滑法、熟练掌握移动平均法、指数平滑法、趋势外推法的预测步骤；趋势外推法的预测步骤；n n熟练运用一元线性回归分析预测法。熟练运用一元线性回归分析预测法。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法一、时间序列预测法概述一、时间序列预测法概述n n时间序列预测法的含义与特点时间序列预测法的含义与特点时间序列预测法的含义与特点时间序列预测法的含义与特点n n时间序列数据变动趋势的类型时间序列数据变动趋势的类型时间序列数据变动趋势的类型时间序列数据变动趋势的类型n n时间序列预测法的程序和种类时间序列预测法的程序和种类时间序列预测法的程序和种类时间序列预测法的程序和种类 第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法一时间序列预测法的含义与特点一时间序列预测法的含义与特点1.1.时间序列预测法的含义时间序列预测法的含义时间序列又称动态数列，是指把反映某时间序列又称动态数列，是指把反映某种市场现象的某一统计指标的数值按种市场现象的某一统计指标的数值按时间先后顺序排列而成的数列。它反时间先后顺序排列而成的数列。它反映了某种社会经济现象在时间上的开映了某种社会经济现象在时间上的开展变化过程。时间序列一般由两个根展变化过程。时间序列一般由两个根本要素构成：一是现象所属的时间；本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数值。二是与时间对应的统计指标数值。2.2.时间序列预测法的特点时间序列预测法的特点(1)(1)根据市场过去的变化趋势预测未来的根据市场过去的变化趋势预测未来的开展。开展。(2)(2)突出了时间因素在预测中的作用。突出了时间因素在预测中的作用。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法二时间序列数据变动趋势的类型二时间序列数据变动趋势的类型1.1.长期趋势长期趋势长期趋势是指社会经济现象由于受某种长期趋势是指社会经济现象由于受某种特定因素的影响，在一个较长时期内特定因素的影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化趋势。所呈现的持续稳定的变化趋势。2.2.季节变动季节变动时间序列数据以一年为周期，呈现出反时间序列数据以一年为周期，呈现出反复的有规那么的变动趋势。复的有规那么的变动趋势。3.3.循环变动循环变动循环变动又称周期性变动，是指时间序循环变动又称周期性变动，是指时间序列数据的变动呈现不固定的周期变动，列数据的变动呈现不固定的周期变动，且变动的周期大于一年。且变动的周期大于一年。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n4.4.4.4.不规那么变动不规那么变动不规那么变动不规那么变动n n时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定规律，呈忽升忽降的变动形态。规律，呈忽升忽降的变动形态。规律，呈忽升忽降的变动形态。规律，呈忽升忽降的变动形态。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法三时间序列预测法的程序和种类三时间序列预测法的程序和种类1.时间序列预测法的程序时间序列预测法的程序时间序列预测法的根本程序是：时间序列预测法的根本程序是：(1)确定预测对象。根据市场研究预测目确定预测对象。根据市场研究预测目确实定预测对象。确实定预测对象。(2)收集历史数据，编制时间序列。收集历史数据，编制时间序列。(3)确定数据变动趋势的类型。确定数据变动趋势的类型。(4)选择预测方法，建立预测模型。选择预测方法，建立预测模型。(5)确定预测结果。确定预测结果。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n2.2.2.2.时间序列预测法的种类时间序列预测法的种类时间序列预测法的种类时间序列预测法的种类n n 时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动预测法。直线趋势预测法又称平均预测法。直线趋势预测法又称平均预测法。直线趋势预测法又称平均预测法。直线趋势预测法又称平均(平滑平滑平滑平滑)预测法，预测法，预测法，预测法，主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等预测方法。趋势外推预测法包括直线外推预测法和预测方法。趋势外推预测法包括直线外推预测法和预测方法。趋势外推预测法包括直线外推预测法和预测方法。趋势外推预测法包括直线外推预测法和曲线外推预测法。下面将分别进行讨论。曲线外推预测法。下面将分别进行讨论。曲线外推预测法。下面将分别进行讨论。曲线外推预测法。下面将分别进行讨论。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法二、简单平均法二、简单平均法简单平均法是一种简单的时间序列预测简单平均法是一种简单的时间序列预测法。它是以一定观察期的数据求得平法。它是以一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为根底，预测均数，并以所求平均数为根底，预测未来时期的预测值的方法。这种方法未来时期的预测值的方法。这种方法简单易行，不需要进行复杂的模型设简单易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运算，适用于短期预测和近计和数学运算，适用于短期预测和近期预测，是市场预测中常用的方法。期预测，是市场预测中常用的方法。简单平均法包括：简单平均法包括：简单算术平均法简单算术平均法加权平均法加权平均法 第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法一简单算术平均法一简单算术平均法简单算术平均法是将一定时期内时间序简单算术平均法是将一定时期内时间序列的各期数据的算术平均数作为预测列的各期数据的算术平均数作为预测值的方法。用简单算术平均法进行市值的方法。用简单算术平均法进行市场项测需要一定的条件，只有当数据场项测需要一定的条件，只有当数据的时间序列表现出水平型变动趋势而的时间序列表现出水平型变动趋势而无显著的长期趋势变化和季节变动时，无显著的长期趋势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测。才能采用此法进行预测。设设X1，X2，X3，Xn为观察期为观察期n个数据，求得个数据，求得n个数据的算术平均数个数据的算术平均数作为下一时期的预测值，其计算方法作为下一时期的预测值，其计算方法如下：如下：第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法二加权平均法二加权平均法加权平均法就是在求平均数时，根据观加权平均法就是在求平均数时，根据观察期各期资料重要性的不同，分别给察期各期资料重要性的不同，分别给予不同的权数后加以平均的方法。予不同的权数后加以平均的方法。设设X1，X2，X3，Xn为观察期的为观察期的数据资料；数据资料；W1，W2，W3，Wn为观察期的数据资料相对应的权为观察期的数据资料相对应的权数。加权平均法的计算方法如下：数。加权平均法的计算方法如下：第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法三、移动平均法三、移动平均法n n移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按一定的跨越期计算平均值的一种预测方法。一定的跨越期计算平均值的一种预测方法。一定的跨越期计算平均值的一种预测方法。一定的跨越期计算平均值的一种预测方法。n n移动平均法包括：移动平均法包括：移动平均法包括：移动平均法包括：n n一次移动平均法一次移动平均法一次移动平均法一次移动平均法n n二次移动平均法二次移动平均法二次移动平均法二次移动平均法 第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法一一次移动平均法一一次移动平均法一次移动平均法是对时间序列的数据按一次移动平均法是对时间序列的数据按一定的跨越期进行移动，逐个计算其一定的跨越期进行移动，逐个计算其移动平均值，取最后一个移动平均值移动平均值，取最后一个移动平均值作为预测值的方法，直接以本期作为预测值的方法，直接以本期(t期期)的移动平均值作为下期的移动平均值作为下期(t+1期期)预测值预测值的方法。其主要特点是：的方法。其主要特点是：(1)预测结果具有就近性。预测结果具有就近性。(2)跨越期具有固定性。跨越期具有固定性。(3)平均数的计算具有移动性。平均数的计算具有移动性。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加(下降下降下降下降)趋势亦无周期性变动的时间序列预测。一次趋势亦无周期性变动的时间序列预测。一次趋势亦无周期性变动的时间序列预测。一次趋势亦无周期性变动的时间序列预测。一次移动平均法的计算方法如下：移动平均法的计算方法如下：移动平均法的计算方法如下：移动平均法的计算方法如下：第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法二二次移动平均法二二次移动平均法二次移动平均法是运用移动平均的方式二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动平均法的根底上进行二次在一次移动平均法的根底上进行二次移动平均，并在此根底上求得预测值。移动平均，并在此根底上求得预测值。二次移动平均法是利用一次移动平均二次移动平均法是利用一次移动平均值落后于实际数据变化的滞后偏差演值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律求得移动系数，然后建立线性变规律求得移动系数，然后建立线性时间关系的数学模型而进行市场预测时间关系的数学模型而进行市场预测的方法。的方法。1.二次移动平均法的预测步骤二次移动平均法的预测步骤1计算时间序列的一次移动平均值。计算时间序列的一次移动平均值。2计算时间序列的二次移动平均值。计算时间序列的二次移动平均值。3求预测值。求预测值。4建立预测模型，进行预测。建立预测模型，进行预测。第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法四、指数平滑法四、指数平滑法指数平滑法是在移动平均法根底上开展指数平滑法是在移动平均法根底上开展起来的一种方法，实质上是一种特殊起来的一种方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法。的加权移动平均法。指数平滑法包括：指数平滑法包括：一次指数平滑法一次指数平滑法二次指数平滑法二次指数平滑法屡次屡次(三次以上三次以上)指数平滑法指数平滑法 第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法(一一)一次指数平滑法一次指数平滑法一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平滑值，以本期的指数平滑一次指数平滑值，以本期的指数平滑值为根底来确定下一期预测值的预测值为根底来确定下一期预测值的预测方法。它将本期的实际值和预测值的方法。它将本期的实际值和预测值的加权平均数作为下一期的预测值。加权平均数作为下一期的预测值。设时间序列为：设时间序列为：X1X1，X2X2，XtXt，各期，各期数据被赋予的权数为数据被赋予的权数为,1-1-，1-1-2 2，1-1-t-1t-1，其中其中为加权系数，为加权系数，0101，那么一次指数平滑值那么一次指数平滑值StSt为：为：第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n以上公式可以被简化为以下形式：以上公式可以被简化为以下形式：以