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1、第八章第八章 時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)l什么是時(shí)間序列預(yù)測(cè)l時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法l時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的優(yōu)缺點(diǎn)分析8.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概述時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概述l時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念l時(shí)間序列預(yù)測(cè)的原理與依據(jù)8.1.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念l時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法,它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上,運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型,使時(shí)間趨勢(shì)向外延伸,從而預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì),確定變量預(yù)測(cè)值。l時(shí)間序列預(yù)測(cè)法也叫歷史延伸法或外推法。l時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的基本特點(diǎn)是: 假定事物的過去趨勢(shì)會(huì)延伸到未來; 預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性; 撇開了市場(chǎng)發(fā)展之間的因果關(guān)系。8.1.2 時(shí)間
2、序列預(yù)測(cè)的原理與依據(jù)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的原理與依據(jù)l時(shí)間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構(gòu)成時(shí)間序列的要素有兩個(gè):其一是時(shí)間,其二是與時(shí)間相對(duì)應(yīng)的變量水平。實(shí)際數(shù)據(jù)的時(shí)間序列能夠展示研究對(duì)象在一定時(shí)期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢(shì)與規(guī)律,因而可以從時(shí)間序列中找出變量變化的特征、趨勢(shì)以及發(fā)展規(guī)律,從而對(duì)變量的未來變化進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)。l時(shí)間序列的變動(dòng)形態(tài)一般分為四種:長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng),季節(jié)變動(dòng),循環(huán)變動(dòng),不規(guī)則變動(dòng)。8.2 平均數(shù)預(yù)測(cè)平均數(shù)預(yù)測(cè)l平均數(shù)預(yù)測(cè)是最簡(jiǎn)單的定量預(yù)測(cè)方法。平均數(shù)預(yù)測(cè)法的運(yùn)算過程簡(jiǎn)單,常在市場(chǎng)的近期、短期預(yù)測(cè)中使用。l最常用的平均數(shù)預(yù)測(cè)法有: 簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法 加權(quán)
3、算術(shù)平均數(shù)法 幾何平均數(shù)法8.2.1 簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法(簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法(1)l簡(jiǎn)單平均數(shù)法是用一定觀察期內(nèi)預(yù)測(cè)目標(biāo)的時(shí)間序列的各期數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單平均數(shù)作為預(yù)測(cè)期的預(yù)測(cè)值的預(yù)測(cè)方法。l在簡(jiǎn)單平均數(shù)法中,極差越小、方差越小,簡(jiǎn)單平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值的代表性越好。l簡(jiǎn)單平均數(shù)法的預(yù)測(cè)模型是:nxnxxxxxxniin13 簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法(簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法(2)l例觀察期123456預(yù)測(cè)值觀察值10501080 1030 1070 1050 106010578.2.2 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法(加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法(1)l加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法是簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法的改進(jìn)。它根據(jù)觀察期各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重要程度
4、,分別對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán),以加權(quán)平均數(shù)作為下期的預(yù)測(cè)值。l對(duì)于離預(yù)測(cè)期越近的數(shù)據(jù),可以賦予越大的權(quán)重。l加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法的預(yù)測(cè)模型是:1.3211332211nniiinnwwwwxwxwxwxwxwxx其中8.2.2 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法(加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法(2)l例觀察期123456預(yù)測(cè)值觀察值10501080 1030 1070 1050 10601056權(quán)重(w)8.2.3 幾何平均數(shù)法(幾何平均數(shù)法(1)l幾何平均數(shù)法是以一定觀察期內(nèi)預(yù)測(cè)目標(biāo)的時(shí)間序列的幾何平均數(shù)作為某個(gè)未來時(shí)期的預(yù)測(cè)值的預(yù)測(cè)方法。l幾何平均數(shù)法一般用于觀察期有顯著長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)
5、。l幾何平均數(shù)法的預(yù)測(cè)模型是:nnnnnnnaaaaaaaaaaxxxxxxxx01231201321.或 8.2.3 幾何平均數(shù)法(幾何平均數(shù)法(2)l例(本例中幾何平均增長(zhǎng)速度為3.87%。)觀察期01234567預(yù)測(cè)值觀察值115012101290136013801415147015001558環(huán)比速度-105.2106.6105.4101.5102.5103.9102.08.3 移動(dòng)平均數(shù)預(yù)測(cè)移動(dòng)平均數(shù)預(yù)測(cè)l移動(dòng)平均法根據(jù)時(shí)間序列逐項(xiàng)移動(dòng),依次計(jì)算包含一定項(xiàng)數(shù)的平均數(shù),形成平均數(shù)時(shí)間序列,并據(jù)此對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。l移動(dòng)平均可以消除或減少時(shí)間序列數(shù)據(jù)受偶然性因素干擾而產(chǎn)生的隨機(jī)變動(dòng)影響
6、。l移動(dòng)平均法在短期預(yù)測(cè)中較準(zhǔn)確,長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中效果較差。l移動(dòng)平均法可以分為: 一次移動(dòng)平均法 二次移動(dòng)平均法8.3.1 一次移動(dòng)平均法(一次移動(dòng)平均法(1)l一次移動(dòng)平均法適用于具有明顯線性趨勢(shì)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。l一次移動(dòng)平均法只能用來對(duì)下一期進(jìn)行預(yù)測(cè),不能用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。l必須選擇合理的移動(dòng)跨期,跨期越大對(duì)預(yù)測(cè)的平滑影響也越大,移動(dòng)平均數(shù)滯后于實(shí)際數(shù)據(jù)的偏差也越大??缙谔t又不能有效消除偶然因素的影響??缙谌≈悼稍?20間選取。8.3.1 一次移動(dòng)平均法(一次移動(dòng)平均法(2)l一次移動(dòng)平均數(shù)的計(jì)算公式如下:nxxxxMxntttttt)1(21)1( 一次移動(dòng)平均法(一次移
7、動(dòng)平均法(3)l例觀察年份觀察年份時(shí)時(shí) 序序?qū)嶋H觀察值實(shí)際觀察值Mt(1)(n=4)199113819922451993335199444941.75199557049.75199664349.25199774652.00199885553.50199994547.252000106552.752001116457.252002124354.258.3.2 二次移動(dòng)平均法(二次移動(dòng)平均法(1)l二次移動(dòng)平均法是對(duì)一次移動(dòng)平均數(shù)再次進(jìn)行移動(dòng)平均,并在兩次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上建立預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。l二次移動(dòng)平均法與一次移動(dòng)平均法相比,其優(yōu)點(diǎn)是大大減少了滯后偏差,使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高。l二次移動(dòng)平
8、均只適用于短期預(yù)測(cè)。而且只用于 的情形。0T8.3.2 二次移動(dòng)平均法(二次移動(dòng)平均法(2)l二次移動(dòng)平均法的預(yù)測(cè)模型如下:)(122.)2()1()2()1()1()1()1(2)1(1)1()2()1(21)1(ttttttttTtntttttntttttMMnbMMaTbaxnMMMMMnxxxxM其中8.3.2 二次移動(dòng)平均法(二次移動(dòng)平均法(3)l例觀察年份觀察年份時(shí)時(shí) 序序?qū)嶋H觀察值實(shí)際觀察值Mt(1)(n=4)Mt(2)(n=4)199113819922451993335199444941.75199557049.75199664349.25199774652.0048.1919
9、9885553.50512550.502000106552.7551.382001116457.2552.692002124354.2552.888.3.2 二次移動(dòng)平均法(二次移動(dòng)平均法(4)l根據(jù)模型計(jì)算得到53.561913.062.55913.062.55913.0)88.5225.54(142)(1262.5588.5225.542211212)2(12)1(1212)2(12)1(1212xTxMMnbMMaT預(yù)測(cè)2003年所以有8.4 指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)l指數(shù)平滑法來自于移動(dòng)平均法,是一次移動(dòng)平均法的延伸。指數(shù)平滑法是對(duì)時(shí)間數(shù)據(jù)給予加工平滑,從
10、而獲得其變化規(guī)律與趨勢(shì)。l根據(jù)平滑次數(shù)的不同,指數(shù)平滑法可以分為: 一次指數(shù)平滑法 二次指數(shù)平滑法 三次指數(shù)平滑法8.4.1 一次指數(shù)平滑法(一次指數(shù)平滑法(1)l公式: 基本計(jì)算公式 一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型 當(dāng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)大于50時(shí),初始值S0(1)對(duì)St(1)計(jì)算結(jié)果影響極小,可以設(shè)定為x1;當(dāng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)小于50時(shí),初始值S0(1)對(duì)St(1)計(jì)算結(jié)果影響較大,應(yīng)取前幾項(xiàng)的平均值。tttxxx)1(1)1(1221)1(1)1()1(.)1()1()1(tttttttttxxxxSxS8.4.1 一次指數(shù)平滑法(一次指數(shù)平滑法(2)l例( , S0(1) 取為前三項(xiàng)的平均值)時(shí) 序1234
11、5678910111213銷售量10158201016182022242026St(1)1110.512.810.415.212.614.322.021.023.55.08.4.2 二次指數(shù)平滑法(二次指數(shù)平滑法(1)l二次指數(shù)平滑的計(jì)算公式l預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型)2(1)1()2()1(tttSSS)(12)2()1()2()1(ttttttttTtSSbSSaTbax其中8.4.2 二次指數(shù)平滑法(二次指數(shù)平滑法(2)l例:有關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算見下表( )。根據(jù)例中數(shù)據(jù),有觀察年份時(shí) 序觀察值St(1)St(2)199614041.53442.655199724745.9064
12、5.256199835653.98152.236199946562.79660.684200057068.55966.984200167573.71272.366200278280.34278.747TTbaxSSbSSaT38.6937.8138.6)747.78342.80(8 .018 .0)(1937.81747.78342.8022777)2(7)1(77)2(7)1(778 . 08.4.3 三次指數(shù)平滑法(三次指數(shù)平滑法(1)l當(dāng)時(shí)間序列為非線性增長(zhǎng)時(shí),一次指數(shù)平滑與二次指數(shù)平滑都將失去有效性;此時(shí)需要使用三次指數(shù)平滑法。l三次指數(shù)平滑法建立的模型是拋物線模型。l三次指數(shù)平滑的計(jì)
13、算公式是:)3(1)2()3()2(1)1()2()1(1)1()1()1()1(tttttttttSSSSSSSxS8.4.3 三次指數(shù)平滑法(三次指數(shù)平滑法(2)l三次指數(shù)平滑法的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型:)2()1 (2)34()45(2)56()1 (233)3()2()1(22)3()2()1()3()2()1(2tttttttttttttttTtSSScSSSbSSSaTcTbax其中8.5 趨勢(shì)法預(yù)測(cè)趨勢(shì)法預(yù)測(cè)l分割平均法 直線趨勢(shì)的分割平均法 拋物線趨勢(shì)的分割平均法l最小二乘法l三點(diǎn)法 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 拋物線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型8.5.1 直線趨勢(shì)的分割平均法(直線趨勢(shì)的分割平均法(1)l直線趨
14、勢(shì)的分割平均法的過程首先將時(shí)間序列數(shù)據(jù)分為前后相等的兩段(當(dāng)數(shù)據(jù)為奇數(shù)個(gè)時(shí),去掉數(shù)列第1項(xiàng)或中間1項(xiàng)),并分別求出兩端數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)觀察值與時(shí)序的平均值,并以此為坐標(biāo);假設(shè)兩點(diǎn)的坐標(biāo)分別為 。則選定直線趨勢(shì)方程為:111212tbxattxxbbtax其中)、(2211,),(txtx8.5.1 直線趨勢(shì)的分割平均法(直線趨勢(shì)的分割平均法(2)l例觀察年份199419951996199719981999200020012002時(shí) 序123456789觀察值131516181921232426預(yù)測(cè)值2003(25.5)8.5.1 直線趨勢(shì)的分割平均法(直線趨勢(shì)的分割平均法(3)l計(jì)算過程tbtaxtb
15、xattxxbttxx56.1555.235.7498765.2443215.234262423215.1541816151311121221218.5.2 拋物線趨勢(shì)的分割平均法(拋物線趨勢(shì)的分割平均法(1)l拋物線趨勢(shì)的分割平均法要求將時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為等距離的三段。若數(shù)列不能被3整除,當(dāng)余數(shù)為1時(shí)去掉數(shù)列首項(xiàng);當(dāng)余數(shù)為2時(shí),去掉三段中間所夾兩項(xiàng)。拋物線趨勢(shì)的分割平均法的預(yù)測(cè)模型為: 、 可以由下列方程組求得2ctbtax233322222111tctbaxtctbaxtctbaxacb、8.5.2 拋物線趨勢(shì)的分割平均法(拋物線趨勢(shì)
16、的分割平均法(2)l例l將上表數(shù)據(jù)分為等距的三段,每段兩個(gè)數(shù)據(jù)。分別計(jì)算三點(diǎn)坐標(biāo)得到:觀察年份199719981999200020012002時(shí) 序123456觀察值1200140016201862212724135 . 526522702241321275 . 324317412186216205 . 12211300214001200332211txtxtx 8.5.2 拋物線趨勢(shì)的分割平均法(拋物線趨勢(shì)的分割平均法(3)l待定參數(shù)的聯(lián)立方程組為:2222115 .16525.1024115 .16525.10245 . 55 . 522705 . 35 . 317415 . 15 . 1
17、1300ttxcbacbacbacba所以有 求解得8.5.3 最小二乘法(最小二乘法(1)l最小二乘法即適用于直線趨勢(shì)的預(yù)測(cè),也適用于曲線趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。l最小二乘法直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為:tbxtbxnattnxttxnbbtax)(1)(22其中8.5.3 最小二乘法(最小二乘法(2)l例觀察年份時(shí) 序(t)觀察值(x)txt2趨勢(shì)值199311313112.7199421530415.5199531854918.21996420801620.919975241202523.619986271623626.319997302104929.120008322566431.8200193531581
18、34.62002103636010037.3合計(jì)25016003852508.5.3 最小二乘法(最小二乘法(3)l根據(jù)上表可知:tbtaxtbxtbxnattnxttxnbt txnxxntt727.210105.5727.225)(1727.28252250553851025055160010)(385160025102505.510552222 8.5.4 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(1)l若時(shí)間序列呈直線趨勢(shì),則選用三點(diǎn)法的直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。當(dāng)數(shù)據(jù)項(xiàng)大于10時(shí),取5項(xiàng)加權(quán)平均,在序列的首尾兩端求得近期和遠(yuǎn)期兩點(diǎn)坐標(biāo) 。l直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為: 將坐標(biāo)點(diǎn)的值代入預(yù)測(cè)模型有T)t (
19、MRtM,33 和 ),1(1btaxbRanRTbbnaTbaR3115)34(311即有8.5.4 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(2)l當(dāng)數(shù)據(jù)項(xiàng)在610時(shí),取3項(xiàng)加權(quán)平均,在序列的首尾兩端求得近期和遠(yuǎn)期兩點(diǎn)坐標(biāo) 。l將坐標(biāo)點(diǎn)代入到預(yù)測(cè)模型,有:T)t (MRtM, 和 ),(3311bRanRTbbnaTbaR373)32(37即有8.5.4 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(3)l例觀察年份時(shí)序t觀察值x權(quán)數(shù)wwx加權(quán)平均199314.4014.40R199424.7829.56199535.13315.39199645.81合計(jì)29.354.89199756.94199867.
20、36加權(quán)平均199978.1318.13T200088.56217.12200198.91326.73合計(jì)51.988.668.5.4 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型(4)l計(jì)算過程txbRanRTbxxxTxxxR63.042.342.363.03789.43763.03989.466.8366.8)32(321189.4)32(3211987321所以有即有8.5.5 拋物線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型拋物線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型l首先將時(shí)間序列劃分為等距的三組,若項(xiàng)數(shù)大于15,則每組數(shù)據(jù)取5項(xiàng)加權(quán)平均;若數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)在915之間,則每組取3項(xiàng)加權(quán)平均。l設(shè)近、中、遠(yuǎn)期三組數(shù)據(jù)的平均值的坐標(biāo)點(diǎn)分別為 、 。l拋物線
21、趨勢(shì)預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型為:),(11RtM),( 和 ),(3322TtMStM2ctbtax5項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型l將坐標(biāo)點(diǎn)的值代入到預(yù)測(cè)模型,得到:cbRacnnRTbnSTRccnbnaTcnbnaScbaR153113735)5()2(2)34()34()673(673)311(3112222即有3項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型(項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型(1)l將坐標(biāo)點(diǎn)的值代入到預(yù)測(cè)模型,得到:cbRacnnRTbnSTRccnbnaTcnbnaScbaR6373533)3()2(2)32()32()653(653)37(372222即有3項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型(項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型(2)l例觀察
22、年份時(shí) 序(t)觀察值(x)權(quán)數(shù)wwx加權(quán)平均1992141141R1993251210219943593177199546632053.31996572172S1997677215419987823246199988547278.72000986186T200110852170200211823246合 計(jì)50283.73項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型(項(xiàng)加權(quán)平均預(yù)測(cè)模型(3)l計(jì)算過程2226375.0875.11625.29625.29)6375.0(6875.11373 .53637875.11)6375.0(351133113 .537 .8335336375.0)311()7 .7827 .8
23、33 .53(2)3()2(27 .837 .783 .53ttxcbRacnnRTbnSTRcTSR所以有即有 8.6 季節(jié)變動(dòng)法預(yù)測(cè)季節(jié)變動(dòng)法預(yù)測(cè)l季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)的基本思路是:首先根據(jù)時(shí)間序列的實(shí)際值,觀察不同年份的季或月有無明顯的周期波動(dòng),以判斷該序列是否存在季節(jié)變動(dòng);然后設(shè)法消除趨勢(shì)變動(dòng)和剩余變動(dòng)的影響,以測(cè)定季節(jié)變動(dòng);最后求出季節(jié)指數(shù),結(jié)合預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。l季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)必須收集三年以上的資料。l季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)的方法有: 簡(jiǎn)單平均法 季節(jié)比例法8.6.1 簡(jiǎn)單平均法(簡(jiǎn)單平均法(1)l簡(jiǎn)單平均法也稱做同月(季)平均法,即通過對(duì)若干年份的資料數(shù)據(jù)求出同月(季)的平均水平,然后對(duì)比各月(季)
24、的季節(jié)指數(shù)表明季節(jié)變動(dòng)程度,結(jié)合預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。l簡(jiǎn)單平均法的具體步驟是: 根據(jù)各年份資料求出每月(季)平均數(shù); 計(jì)算全時(shí)期月(季)總平均數(shù); 求出月(季)季節(jié)指數(shù); 進(jìn)行預(yù)測(cè)。月(季)季節(jié)指數(shù)的計(jì)算月(季)季節(jié)指數(shù)的計(jì)算lSI表示月(季)季節(jié)指數(shù), 表示各月(季)平均數(shù), 表示全時(shí)期總月(季)平均數(shù)%100XxSIiiixX8.6.1 簡(jiǎn)單平均法(簡(jiǎn)單平均法(2)l例:若假定2002年全年預(yù)計(jì)銷量為30000,則全年月平均銷量為2500。月 年199920002001合計(jì)月平均季節(jié)指數(shù)預(yù)測(cè)值18012032052017313.7342.5212020040072024019.0475320
25、0350700125041733.1827.545008501500285095075.31882.558001500240047001567124.33107.56250045006800138004600364.891207240064007200160005333422.910572.5860090015003000100079.31982.59200400600120040031.7792.51010025040075025019.849511601002003601209.5237.5124080110230776.1152.5合計(jì)76001565022130453801261120
26、0.0025008.6.2 季節(jié)比例法(季節(jié)比例法(1)l季節(jié)比例法是為了消除趨勢(shì)變動(dòng)和剩余變動(dòng)的影響,利用各月(季)的實(shí)際值與趨勢(shì)值之比計(jì)算季節(jié)指數(shù)來分析和確定各月(季)預(yù)測(cè)值的一種方法。l季節(jié)比例法的基本步驟是: 求趨勢(shì)值 計(jì)算各期的趨勢(shì)比率 計(jì)算季節(jié)指數(shù) 進(jìn)行預(yù)測(cè)8.6.2 季節(jié)比例法(季節(jié)比例法(2)l例:根據(jù)下表時(shí)間序列預(yù)測(cè)2002年各季度銷售量。觀察年分時(shí)序(t)觀察值(x)t2tx趨勢(shì)值趨勢(shì)比率(TI)199913213225.091.2821843626.210.6932196327.330.774391615628.451.3720005362518029.371.226213612630.690.687244916831.810.758446435232.931.3420019398135134.051.15102510025035.170.71112812130836.290.77124814457637.411.28合計(jì)7837565025988.6.2 季節(jié)比例法(季節(jié)比例法(3)l計(jì)算過程第一步:求趨勢(shì)值 假定各季度銷售量呈直線趨勢(shì)變化,根據(jù)最小二乘法建立直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 ,利用上表中數(shù)據(jù)可求得 即有直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型btaxt97.23127812.11237512.17865
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