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文檔簡(jiǎn)介
1、移動(dòng)平均法 移動(dòng)平均法是一種簡(jiǎn)單平滑預(yù)測(cè)技術(shù),它的基本思想是:根據(jù)時(shí)間序列資料、逐項(xiàng)推移,依次計(jì)算包含一定項(xiàng)數(shù)的序時(shí)平均值,以反映長(zhǎng)期趨勢(shì)的方法。因此,當(dāng)時(shí)間序列的數(shù)值由于受周期變動(dòng)和隨機(jī)波動(dòng)的影響,起伏較大,不易顯示出事件的發(fā)展趨勢(shì)時(shí),使用移動(dòng)平均法可以消除這些因素的影響,顯示出事件的發(fā)展方向與趨勢(shì)(即趨勢(shì)線(xiàn)),然后依趨勢(shì)線(xiàn)分析預(yù)測(cè)序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)。 1. 移動(dòng)平均法的基本理論簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法 設(shè)有一時(shí)間序列,則按數(shù)據(jù)點(diǎn)的順序逐點(diǎn)推移求出N個(gè)數(shù)的平均數(shù),即可得到一次移動(dòng)平均數(shù):
2、; 式中為第t周期的一次移動(dòng)平均數(shù);為第t周期的觀(guān)測(cè)值;N為移動(dòng)平均的項(xiàng)數(shù),即求每一移動(dòng)平均數(shù)使用的觀(guān)察值的個(gè)數(shù)。 這個(gè)公式表明當(dāng)t向前移動(dòng)一個(gè)時(shí)期,就增加一個(gè)新近數(shù)據(jù),去掉一個(gè)遠(yuǎn)期數(shù)據(jù),得到一個(gè)新的平均數(shù)。由于它不斷地“吐故納新”,逐期向前移動(dòng),所以稱(chēng)為移動(dòng)平均法。 由于移動(dòng)平均可以平滑數(shù)據(jù),消除周期變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)的影響,使得長(zhǎng)期趨勢(shì)顯示出來(lái),因而可以用于預(yù)測(cè)。其預(yù)測(cè)公式為: 即以第t周期的一次移動(dòng)平均數(shù)作為第t+1周期的預(yù)測(cè)值。 趨勢(shì)移
3、動(dòng)平均法 當(dāng)時(shí)間序列沒(méi)有明顯的趨勢(shì)變動(dòng)時(shí),使用一次移動(dòng)平均就能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況,直接用第t周期的一次移動(dòng)平均數(shù)就可預(yù)測(cè)第t+1周期之值。但當(dāng)時(shí)間序列出現(xiàn)線(xiàn)性變動(dòng)趨勢(shì)時(shí),用一次移動(dòng)平均數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)就會(huì)出現(xiàn)滯后偏差。因此,需要進(jìn)行修正,修正的方法是在一次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上再做二次移動(dòng)平均,利用移動(dòng)平均滯后偏差的規(guī)律找出曲線(xiàn)的發(fā)展方向和發(fā)展趨勢(shì),然后才建立直線(xiàn)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)模型。故稱(chēng)為趨勢(shì)移動(dòng)平均法。 設(shè)一次移動(dòng)平均數(shù)為,則二次移動(dòng)平均數(shù)的計(jì)算公式為: 再設(shè)時(shí)間序列從某時(shí)期開(kāi)始具有直線(xiàn)趨勢(shì),且認(rèn)
4、為未來(lái)時(shí)期亦按此直線(xiàn)趨勢(shì)變化,則可設(shè)此直線(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為: 式中t為當(dāng)前時(shí)期數(shù);T為由當(dāng)前0時(shí)期數(shù)t到預(yù)測(cè)期的時(shí)期數(shù),即t以后模型外推的時(shí)間;為第t+T期的預(yù)測(cè)值;為截距;為斜率。,又稱(chēng)為平滑系數(shù)。 根據(jù)移動(dòng)平均值可得截距和斜率的計(jì)算公式為: 在實(shí)際應(yīng)用移動(dòng)平均法時(shí),移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)N的選擇十分關(guān)鍵,它取決于預(yù)測(cè)目標(biāo)和實(shí)際數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。 2. 應(yīng)用舉例已知某商場(chǎng)19781998年的年銷(xiāo)售額如下表所示,試
5、預(yù)測(cè)1999年該商場(chǎng)的年銷(xiāo)售額。 年份 銷(xiāo)售額 年份 銷(xiāo)售額 1978 32 1989 76 1979 41 1990 73 1980 48 1991
6、79 1981 53 1992 84 1982 51 1993 86 1983 58 1994 87 1984 57 1995 92
7、160; 1985 64 1996 95 1986 69 1997 101 1987 67 1998 107 1988 69 下面使用移動(dòng)平均工具進(jìn)行預(yù)測(cè),具體操作步驟如下:
8、160; 選擇工具菜單中的數(shù)據(jù)分析命令,此時(shí)彈出數(shù)據(jù)分析對(duì)話(huà)框。 在分析工具列表框中,選擇移動(dòng)平均工具。 這時(shí)將彈出移動(dòng)平均對(duì)話(huà)框,如圖81所示。 在輸入框中指定輸入?yún)?shù)。在輸入?yún)^(qū)域框中指定統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所在區(qū)域B1:B22;因指定的輸入?yún)^(qū)域包含標(biāo)志行,所以選中標(biāo)志位于第一行復(fù)選框;在間隔框內(nèi)鍵入移動(dòng)平均的項(xiàng)數(shù)5(根據(jù)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,本例選取移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)N=5)。 在輸出選項(xiàng)框內(nèi)指定輸出選項(xiàng)。可以選擇輸出到當(dāng)前工作表的某個(gè)單元格區(qū)域、新工作表或是新工作簿。本例選定輸出區(qū)域,并
9、鍵入輸出區(qū)域左上角單元格地址C2;選中圖表輸出復(fù)選框。若需要輸出實(shí)際值與一次移動(dòng)平均值之差,還可以選中標(biāo)準(zhǔn)誤差復(fù)選框。 單擊確定按鈕。 這時(shí),Excel給出一次移動(dòng)平均的計(jì)算結(jié)果及實(shí)際值與一次移動(dòng)平均值的曲線(xiàn)圖,如圖82所示。 圖81 圖82 從圖82可以看出,該商場(chǎng)的年銷(xiāo)售額具有明顯的線(xiàn)性增長(zhǎng)趨勢(shì)。因此要進(jìn)行預(yù)測(cè),還必須先作二次移動(dòng)平均,再建立直線(xiàn)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)模型。而利用Excel 2000提供的移動(dòng)平均工
10、具只能作一次移動(dòng)平均,所以在一次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上再進(jìn)行移動(dòng)平均即可。 二次移動(dòng)平均的方法同上,求出的二次移動(dòng)平均值及實(shí)際值與二次移動(dòng)平均值的擬合曲線(xiàn),如圖83所示。 再利用前面所講的截距和斜率計(jì)算公式可得: 圖83 于是可得t=21時(shí)的直線(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為: 預(yù)測(cè)1999年該商場(chǎng)的年銷(xiāo)售額為: 指數(shù)平滑法 移動(dòng)平均法的預(yù)測(cè)值實(shí)
11、質(zhì)上是以前觀(guān)測(cè)值的加權(quán)和,且對(duì)不同時(shí)期的數(shù)據(jù)給予相同的加權(quán)。這往往不符合實(shí)際情況。指數(shù)平滑法則對(duì)移動(dòng)平均法進(jìn)行了改進(jìn)和發(fā)展,其應(yīng)用較為廣泛。 1. 指數(shù)平滑法的基本理論根據(jù)平滑次數(shù)不同,指數(shù)平滑法分為:一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法等。但它們的基本思想都是:預(yù)測(cè)值是以前觀(guān)測(cè)值的加權(quán)和,且對(duì)不同的數(shù)據(jù)給予不同的權(quán),新數(shù)據(jù)給較大的權(quán),舊數(shù)據(jù)給較小的權(quán)。 一次指數(shù)平滑法 設(shè)時(shí)間序列為,則一次指數(shù)平滑公式為: 式中為第 t周期的一次指數(shù)平滑值;為加權(quán)
12、系數(shù),01。 為了弄清指數(shù)平滑的實(shí)質(zhì),將上述公式依次展開(kāi),可得: 由于01,當(dāng)時(shí),0,于是上述公式變?yōu)椋? 由此可見(jiàn)實(shí)際上是的加權(quán)平均。加權(quán)系數(shù)分別為,是按幾何級(jí)數(shù)衰減的,愈近的數(shù)據(jù),權(quán)數(shù)愈大,愈遠(yuǎn)的數(shù)據(jù),權(quán)數(shù)愈小,且權(quán)數(shù)之和等于1,即。因?yàn)榧訖?quán)系數(shù)符合指數(shù)規(guī)律,且又具有平滑數(shù)據(jù)的功能,所以稱(chēng)為指數(shù)平滑。 用上述平滑值進(jìn)行預(yù)測(cè),就是一次指數(shù)平滑法。其預(yù)測(cè)模型為: 即以第t周期
13、的一次指數(shù)平滑值作為第t+1期的預(yù)測(cè)值。 二次指數(shù)平滑法 當(dāng)時(shí)間序列沒(méi)有明顯的趨勢(shì)變動(dòng)時(shí),使用第t周期一次指數(shù)平滑就能直接預(yù)測(cè)第t+1期之值。但當(dāng)時(shí)間序列的變動(dòng)出現(xiàn)直線(xiàn)趨勢(shì)時(shí),用一次指數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)仍存在著明顯的滯后偏差。因此,也需要進(jìn)行修正。修正的方法也是在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再作二次指數(shù)平滑,利用滯后偏差的規(guī)律找出曲線(xiàn)的發(fā)展方向和發(fā)展趨勢(shì),然后建立直線(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。故稱(chēng)為二次指數(shù)平滑法。 設(shè)一次指數(shù)平滑為,則二次指數(shù)平滑的計(jì)算公式為: 若時(shí)間序列從某時(shí)期
14、開(kāi)始具有直線(xiàn)趨勢(shì),且認(rèn)為未來(lái)時(shí)期亦按此直線(xiàn)趨勢(shì)變化,則與趨勢(shì)移動(dòng)平均類(lèi)似,可用如下的直線(xiàn)趨勢(shì)模型來(lái)預(yù)測(cè)。 式中t為當(dāng)前時(shí)期數(shù);T為由當(dāng)前時(shí)期數(shù)t到預(yù)測(cè)期的時(shí)期數(shù);為第t+T期的預(yù)測(cè)值;為截距,為斜率,其計(jì)算公式為: 三次指數(shù)平滑法 若時(shí)間序列的變動(dòng)呈現(xiàn)出二次曲線(xiàn)趨勢(shì),則需要用三次指數(shù)平滑法。三次指數(shù)平滑是在二次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平滑,其計(jì)算公式為: 三次指數(shù)平滑法的預(yù)
15、測(cè)模型為: 其中: 加權(quán)系數(shù)的選擇 在指數(shù)平滑法中,預(yù)測(cè)成功的關(guān)鍵是的選擇。的大小規(guī)定了在新預(yù)測(cè)值中新數(shù)據(jù)和原預(yù)測(cè)值所占的比例。值愈大,新數(shù)據(jù)所占的比重就愈大,原預(yù)測(cè)值所占比重就愈小,反之亦然。 若把一次指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)公式改寫(xiě)為: 則從上式可以看出,新預(yù)測(cè)值是根據(jù)預(yù)測(cè)誤差對(duì)原預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正得到的。的大小表明了修正的幅度
16、。值愈大,修正的幅度愈大,值愈小,修正的幅度愈小。因此,值既代表了預(yù)測(cè)模型對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度,又體現(xiàn)了預(yù)測(cè)模型修勻誤差的能力。 在實(shí)際應(yīng)用中,值是根據(jù)時(shí)間序列的變化特性來(lái)選取的。若時(shí)間序列的波動(dòng)不大,比較平穩(wěn),則應(yīng)取小一些,如0.10.3;若時(shí)間序列具有迅速且明顯的變動(dòng)傾向,則應(yīng)取大一些,如0.60.9。實(shí)質(zhì)上,是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過(guò)多個(gè)值進(jìn)行試算比較而定,哪個(gè)值引起的預(yù)測(cè)誤差小,就采用哪個(gè)。 2. 應(yīng)用舉例已知某廠(chǎng)19781998年的鋼產(chǎn)量如下表所示,試預(yù)測(cè)1999年該廠(chǎng)的鋼產(chǎn)量。 年份
17、 鋼產(chǎn)量 年份 鋼產(chǎn)量 1978 676 1989 2031 1979 825 1990 2234 1980 774 1991 2566 1981
18、160; 716 1992 2820 1982 940 1993 3006 1983 1159 1994 3093 1984 1384 1995 3277 1985
19、 1524 1996 3514 1986 1668 1997 3770 1987 1688 1998 4107 1988 1958 下面利用指數(shù)平滑工具進(jìn)行預(yù)測(cè),具體步驟如下:
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