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什么是时间序列预测法.docx


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什么是时间序列预测法?
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。
时间序列预测法的步骤
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 Io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 XSX 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 o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。
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时间序列分析基本特征[1]
.时间序列分析法是根据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延续
到未来。
时间序列分析,正是根据客观事物发展的连续规律性 ,运用过去的历史数据,通过统计分析,进
一步推测未来的发展趋势。事物的过去会延续到未来这个假设前提包含两层含义 :一是不会发生
突然的跳跃变化,是以相对小的步伐前进;二是过去和当前的现象可能表明现在和将来活动的发 展变化趋向。这就决定了在一般情况下 ,时间序列分析法对于短、近期预测比较显著 ,但如延伸到
更远的将来,就会出现很大的局限性,导致预测值偏离实际较大而使决策失误。
.时间序列数据变动存在着规律性与不规律性
时间序列中的每个观察值大小 ,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结
果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看 ,这些因素造成的时间序列数据
的变动分为四种类型。
(1)趋势性:某个变量随着时间进展或自变量变化 ,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下
降、停留的同

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