7利用SPSS和matlab進行時間序列預測

#/5§7.利用SPSS和Matlab進行時間序列預測.移動平均和滑動平均計算例1：表1給出了某地區(qū)1990—2004年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)。試分別用Matlab和SPSS軟件，對該地區(qū)的糧食產(chǎn)量進行移動平均和和滑動平均計算。表1某地區(qū)1990一2004年糧食產(chǎn)量及其平滑結果年份自然序號糧食產(chǎn)量y/104t移動平均滑動平均三點移動五點移動三點滑動五點滑動199013149.44199123303.663154.47199233010.303010.303141.193242.44199343109.613154.473253.043263.32199453639.213141.193334.213295.88199563253.803253.043242.443453.173461.80199673466.503334.213263.323520.073618.81199783839.903453.173295.883733.693692.89199893894.663520.073461.803914.723892.781999104009.613733.693618.814052.514019.782000114253.253914.723692.894121.454075.782001124101.504052.513892.784158.214148.582002134119.884121.454019.784160.014227.012003144258.654158.214075.784260.112004154401.794160.014148.58利用SPSS進行移動平均計算主要有以下步驟：（1）在菜單中依次選擇Transform->Createtimeseries…，在彈出的對話框中的單擊Function下面的下拉條，選擇Priormovingaverage方法，span框中輸入數(shù)值為3（表示進行三點滑動平均）。

CreateUm把denies於牛fk物糧食產(chǎn)量CreateUm把denies於牛fk物糧食產(chǎn)量V齦食產(chǎn)量I-NameamdFunclionMsme:|糧食產(chǎn)_4Function：|Centeredmwingwerage /1Span：|5CurrentPeriodicity：None（2）在左邊變量框中選擇“糧食產(chǎn)量”變量，點擊“添加”按鈕，則在右邊的新變量框中自動生成一個新變量名，在下面的Name框中可以對此變量名進行改變，本例采用默認變量名。（3）在Span框中輸入數(shù)值5,重復步驟（2）。（4）在Function中選擇Centeredmovingaverage方法，Span框中分別輸入3和5,分別重復步驟（2）。，此時新變量框有四個變量，前兩個分別儲存三點和五點移動平均計算后的結果，后兩個分別儲存三點和五點滑動平均計算后的結果。（5）點擊OK按鈕進行計算。在原始數(shù)據(jù)表后新加的四列變量即為所求的移動和滑動平均結果。2.季節(jié)性預測例2：某旅游景點2002—2004年各季度客流量％（104人次）如表2所示，下面我們用季節(jié)性預測方法，預測該旅游景點2005年各季度的客流量。表2某市2002—2004年各季度客流量及其三點滑動平均值（104人次）年份 季度 t 游客人數(shù) 三點滑動平均2002260.00200222375.00325.0033340.00312.6744223.00279.3325275.00303.33200326412.00346.3337352.00331.6748231.00290.0019287.00315.332004210428.00359.67311364.00345.00412243.00使用季節(jié)變動預測法對該旅游景點2005年各季度的客流量的步驟為：對原始數(shù)據(jù)求三次滑動平均值。該過程可以使用SPSS來實現(xiàn)，方法如例1。用二次指數(shù)平滑法求預測模型系數(shù)。二次指數(shù)平滑法的預測公式為y=a+bkt+k tt式中：k代表從基期t到預測期的期數(shù)。a=2S⑴一S⑵tttb=&S（i）-S（2））t1—att式中：S（i）=ay+（1—a）S⑴t t t—1S⑵=aS（i）+（1—a）S（2）t t t—1指數(shù)平滑和方程系數(shù)可以使用Matlab計算，代碼如下(已經(jīng)輸入原始數(shù)據(jù)矩陣a，平滑系數(shù)為alf=0.2,m為原始數(shù)據(jù)矩陣的行數(shù))：[m,n]=size(a)alf=0.2; %設定平滑系數(shù)的數(shù)值forj=1:2s(1,j)=a(1,1);endfori=2:mforj=1:2ifj==1s(i,j)=alf*a(i,1)+(1-alf)*s(i-1,j);elses(i,j)=alf*s(i,j-1)+(1-alf)*s(i-1,j);endendend%計算預測方程的系數(shù)a(t),b(t)temp=alf/(1-alf);％將循環(huán)式中每次運算的常數(shù)提取出來計算，以減少計算量fori=1:mat(i,1)=2*s(i,1)-s(i,2);bt(i,1)=temp*(s(i,1)-s(i,2));end%得出的預測模型為Y=at(m,1)+bt(m,1)*T%求初步預測值fori=1:4y1(i)=at(m,1)+bt(m,1)*i;endy1（3）求季節(jié)性指標。將原始數(shù)據(jù)與三次滑動平均后的數(shù)據(jù)相比，計算相應的季節(jié)系數(shù)。然后將各季季節(jié)性系數(shù)平均得季節(jié)性指標，用4除以季節(jié)性指標得校正系數(shù)。最后將季節(jié)性指標分別乘以校正系數(shù)，得出調(diào)整后的季節(jié)性指標分別為0.919515、1.192251、1.081015、0.80722。該步驟計算較為簡單，常用計算工具如Excel等都可以實現(xiàn)，這里不再詳述。（4）根據(jù)步驟（2）得出的初步預測值，在乘以調(diào)整后的季節(jié)性指標，得到最終的客流量預測值?？梢栽贛atlab中計算，代碼為：k=[0.9195151.1922511.0810150.80