移动平均法ppt

移动平均法*第八章时间序列 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 与预测我国2003—2008年分季度的住宿和餐饮业零售总额的资料如book1所示。（数据来自国家统计局网站）引例返回book1*第八章时间序列分析与预测Chart1 1455 1194.6 1536.6 1878.5 1760 1646.8 1874.9 2268.7 2062.5 1953.7 2181.1 2688.5 2541.7 2386.9 2564 2852.9 2983.6 2830.1 3045.9 3492.4 3687.3 3519.6 3847.7 4348.7零售总额（亿元）YtSheet1 年、季 时间序号t 零售总额（亿元）Yt 2003.1 1 1455 2003.2 2 1194.6 2003.3 3 1536.6 2003.4 4 1878.5 2004.1 5 1760 2004.2 6 1646.8 2004.3 7 1874.9 2004.4 8 2268.7 2005.1 9 2062.5 2005.2 10 1953.7 2005.3 11 2181.1 2005.4 12 2688.5 2006.1 13 2541.7 2006.2 14 2386.9 2006.3 15 2564 2006.4 16 2852.9 2007.1 17 2983.6 2007.2 18 2830.1 2007.3 19 3045.9 2007.4 20 3492.4 2008.1 21 3687.3 2008.2 22 3519.6 2008.3 23 3847.7 2008.4 24 4348.7Sheet1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0零售总额（亿元）YtSheet2 Sheet3 *指数平滑预测法*第八章时间序列分析与预测时间数列的组合模型1.加法模型：Y=T+S+C+I2.乘法模型：Y=T·S·C·I*第八章时间序列分析与预测*第八章时间序列分析与预测 定义：用平均的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 消除或削弱序列中的不规则成分和其他成分，揭示序列基本趋势的方法。 作用：修匀、平滑原序列；进行预测。平滑法*第八章时间序列分析与预测对时间数列的各项数值，按照一定的时距进行逐期移动，计算出一系列序时平均数，形成一个派生的平均数时间数列，以此削弱不规则变动的影响，显示出原数列的长期趋势。移动平均法（1）定义***可编辑第八章时间序列分析与预测奇数项移动平均:移动平均新数列*第八章时间序列分析与预测偶数项移动平均:移动平均新数列*第八章时间序列分析与预测 一般应选择奇数项进行移动平均； 若原数列呈周期变动，应选择现象的变动周期作为移动的时距长度。（2）移动项数（时距）的确定?返回30页*第八章时间序列分析与预测分解长期趋势的目的之一，是为了对序列的未来趋势发展做出预测。但由于移动平均值本身不能将趋势线延长进行外推预测，因而只适合对水平序列做一期的趋势外推预测，即以本期移动平均值（这里是一次简单移动平均，二次移动平均及加权移动平均参见参考 书 关于书的成语关于读书的排比句社区图书漂流公约怎么写关于读书的小报汉书pdf ）作为下期趋势预测值，公式为：（3）移动平均值用于水平预测*第八章时间序列分析与预测【例1】某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示： 年份 产量（万吨） 2003 1437 2004 1532 2005 1503 2006 1498 2007 1524 2008 1552 2009 1542 2010 1632*第八章时间序列分析与预测Chart1 1437 1532 1503 1498 1524 1552 1542 1632产量(万吨）移动平均 时间 某商店某种产品零售量(吨） 三项移动平均 2003.1 13.3 2 18.2 3 5.4 12.3 4 8.1 10.5666666667 2004.1 15.8 9.7666666667 5.4801324666 2 20.4 14.7666666667 4.9739320462 3 7.6 14.6 6.2486146613 4 9.9 12.6333333333 5.4223474485 2005.1 18.2 11.9 5.6615990412 2 22.7 16.9333333333 5.1773724209 3 9.6 16.8333333333 6.4618252209 4 12 14.7666666667 5.5746449812 2006.1 20.7 14.1 5.8746788722 2 24.8 19.1666666667 5.2582915124 3 11.7 19.0666666667 6.5717126693 4 14.1 16.8666666667 5.5873865885 四项移动平均 11.25 11.875 12.425 12.975 5.4272316838 13.425 5.4845806585 14.025 5.5305402087 14.6 5.5757706866 15.1 5.6061629034 15.625 5.6220825768 16.25 5.6745732218 16.775 5.6478701738 17.3 5.6723837582 17.825 5.688557594移动平均 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0实际值预测值数据点值移动平均12项移动平均 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0实际值预测值数据点值移动平均一次移动平均模型预测法 年份 月份 经营收入（万元） 一次移动平均 二次移正平均 2000 1 30.51 2 42.42 3 38.14 4 43.12 5 50.27 6 51.22 48.7608333333 50.3925 7 53.82 52.0241666667 53.4129166667 8 59.67 54.8016666667 56.0304166667 9 54.78 57.2591666667 58.13875 10 57.84 59.0183333333 60.2766666667 11 53.12 61.535 63.0629166667 12 50.22 64.5908333333 67.0395833333 2001 1 69.67 69.4883333333 71.3204166667 2 75.75 73.1525 74.3608333333 3 67.63 75.5691666667 76.6766666667 4 64.23 77.7841666667 78.2966666667 5 80.47 78.8091666667 79.2295833333 6 87.89 79.65 79.1925 7 112.59 78.735 78.0966666667 8 103.64 77.4583333333 77.1454166667 9 83.78 76.8325 76.3366666667 10 84.42 75.8408333333 74.9925 11 65.42 74.1441666667 73.6441666667 12 60.31 73.1441666667 72.5133333333 2002 1 58.69 71.8825 71.6691666667 2 60.43 71.4558333333 71.9370833333 3 60.12 72.4183333333 73.0358333333 4 52.33 73.6533333333 75.01625 5 60.11 76.3791666667 77.93125 6 75.89 79.4833333333 81.8429166667 7 97.45 84.2025 86.04 8 98.52 87.8775 88.7591666667 9 95.33 89.6408333333 90.1883333333 10 99.24 90.7358333333 91.3725 11 98.13 92.0091666667 91.8158333333 12 97.56 91.6225 90.94875 2003 1 115.32 90.275 89.77625 2 104.53 89.2775 88.3520833333 3 81.28 87.4266666667 86.4441666667 4 65.47 85.4616666667 84.0079166667 5 75.39 82.5541666667 81.6083333333 6 71.25 80.6625 7 81.28 8 86.55 9 73.12 10 75.66 11 63.24 12 74.86一次移动平均模型预测法 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0实际值预测值数据点值移动平均一次指数平滑法 某公司2001—2010年的某产品产量水平如下所示，试利用一次移动平均法预测该公司2011年的产量。 年份 产量 预测值 预测值 (万吨） （N=3) (N=5) 2001 1523 年份 产量(万吨） 2002 1424 2003 1437 2003 1437 2004 1532 2004 1532 1461.3333333333 2005 1503 2005 1503 1464.3333333333 2006 1498 2006 1498 1490.6666666667 1483.8 2007 1524 2007 1524 1511 1478.8 2008 1552 2008 1552 1508.3333333333 1498.8 2009 1542 2009 1542 1524.6666666667 1521.8 2010 1632 2010 1632 1539.3333333333 1523.8一次指数平滑法 0 0 0 0 0 0 0 0产量(万吨）趋势方程 某商场历年销售额的资料如下，试用一次指数平滑法预测2006年销售额。 年份 销售额（万元） a=0.2 预测误差的平方 a=0.5 预测误差的平方 a=0.8 预测误差的平方 1996 210 1997 203 210 49 210 49 210 49 1998 211 208.6 5.76 206.5 20.25 204.4 43.56 1999 190 209.08 364.0464 208.75 351.5625 209.68 387.3024 2000 204 205.264 1.597696 199.375 21.390625 193.936 101.284096 2001 210 205.0112 24.88812544 201.6875 69.09765625 201.9872 64.20496384 2002 222 206.00896 255.7133602816 205.84375 261.0244140625 208.39744 185.0296385536 2003 245 209.207168 1281.1268225802 213.921875 965.8498535156 219.279488 661.5447375421 2004 221 216.3657344 21.4764176513 229.4609375 71.5874633789 239.8558976 355.5448743017 2005 246 217.29258752 824.1155312969 225.23046875 431.3734283447 224.77117952 450.6628189721 2827.72435325 2827.72435325趋势方程 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0实际值预测值数据点值指数平滑季节变动(按月(季)平均法) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0实际值预测值数据点值指数平滑趋势剔除法(季节变动) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0实际值预测值数据点值指数平滑教材P177表8-1 年份 t GDP 1986 1 7610.6 1987 2 8491.3 1988 3 9448 1989 4 9832.2 1990 5 10209.1 1991 6 11147.7 1992 7 12735.1 1993 8 14452.9 1994 9 16283.1 1995 10 17993.7 1996 11 19718.4 1997 12 21454.7 1998 13 23129教材P177表8-1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0GDP教材P183表8-2 时间 某商店某种产品零售量(吨） 各年同季平均 总平均 季节比率 2003.1 13.3 17 14.53125 1.1698924731 2 18.2 21.525 1.4812903226 3 5.4 8.575 0.5901075269 4 8.1 11.025 0.7587096774 2004.1 15.8 4 2 20.4 3 7.6 4 9.9 2005.1 18.2 2 22.7 3 9.6 4 12 2006.1 20.7 2 24.8 3 11.7 4 14.1教材P183表8-2 0 0 0 0练习----综合分析 季度 时间序号t 加工值(万元)Y 四项移动平均 移正平均T 趋势剔除值Y/T 同季平均 总平均值 季节指数S 季节调整Y/S 调整后的趋势值 C×I 循环波动C (一) (二) (三)=(一)÷(二) (四) (五)=(一)÷(四) (六) (七)=(五)÷(六) 第一年.1 1 67 0.6843333991 1.0019937314 0.6829717369 98.1006919883 87.0779 1.1265854136 2 2 104 95.75 1.1655314574 1.1632123244 89.4075808985 90.0738 0.9926036306 106% 3 3 136 97 96.375 1.411154345 1.3701076637 1.3673814723 99.4601746168 93.0697 1.0686633203 102% 4 4 76 98.5 97.75 0.7774936061 0.7880024055 0.7864344664 96.6386943229 96.0656 1.005965656 105% 第二年.1 5 72 98.25 98.375 0.7318932656 0.682972 105.4215985428 99.0615 1.0642035356 100% 2 6 110 99.75 99 1.1111111111 1.163212 94.5657369422 102.0574 0.926593632 98% 3 7 135 100.25 100 1.35 1.367381 98.7288839029 105.0533 0.9397980254 94% 4 8 82 101.5 100.875 0.8128872367 0.786434 104.2681267595 108.0492 0.9650060043 96% 第三年.1 9 74 103.25 102.375 0.7228327228 0.6829717369 108.350018017 111.0451 0.9757298433 94% 2 10 115 104.75 104 1.1057692308 1.1632123244 98.864151955 114.041 0.866917617 91% 3 11 142 105.75 105.25 1.3491686461 1.3673814723 103.848123497 117.0369 0.8873109549 90% 4 12 88 121.75 113.75 0.7736263736 0.7864344664 111.8974355317 120.0328 0.9322238216 92% 第四年.1 13 78 139 130.375 0.598274209 0.6829717369 114.2067757476 123.0287 0.9282937701 103% 2 14 179 140.75 139.875 1.2797140304 1.1632123244 153.8842017387 126.0246 1.22106479 112% 3 15 211 1.3673814723 154.3095356187 129.0205 1.1960078873 111% 4 16 95 0.7864344664 120.7983679036 132.0164 0.9150254658 4练习----综合分析 1996.1 2 1.0626174548 1.0224108689 1.046277504 0.9989209412 0.9768650644 0.9437992206 0.9601779577 0.9358844882 0.9099861384 0.8954841311 0.9159428488 1.0271941272 1.1151221491 1.110699381循环波动C 年、季 时间序号t 零售总额（亿元）Yt a=0.1 a=0.3 a=0.7 2003.1 1 1455 2003.2 2 1194.6 1455 1455 2003.3 3 1536.6 1428.96 1376.88 1455 2003.4 4 1878.5 1439.724 1424.796 1272.72 2004.1 5 1760 1483.6016 1560.9072 1457.436 2004.2 6 1646.8 1511.24144 1620.63504 1752.1808 2004.3 7 1874.9 1524.797296 1628.484528 1757.65424 2004.4 8 2268.7 1559.8075664 1702.4091696 1680.056272 2005.1 9 2062.5 1630.69680976 1872.29641872 1816.4468816 2005.2 10 1953.7 1673.877128784 1929.357493104 2133.02406448 2005.3 11 2181.1 1701.8594159056 1936.6602451728 2083.657219344 2005.4 12 2688.5 1749.783474315 2009.992171621 1992.6871658032 2006.1 13 2541.7 1843.6551268835 2213.5445201347 2124.576149741 2006.2 14 2386.9 1913.4596141952 2311.9911640943 2519.3228449223 2006.3 15 2564 1960.8036527757 2334.463814866 2534.9868534767 2006.4 16 2852.9 2021.1232874981 2403.3246704062 2431.326056043 2007.1 17 2983.6 2104.3009587483 2538.1972692843 2524.1978168129 2007.2 18 2830.1 2192.2308628735 2671.818088499 2754.2893450439 2007.3 19 3045.9 2256.0177765861 2719.3026619493 2914.8068035132 2007.4 20 3492.4 2335.0059989275 2817.2818633645 2855.512041054 2008.1 21 3687.3 2450.7453990348 3019.8173043552 2988.7836123162 2008.2 22 3519.6 2574.4008591313 3220.0621130486 3341.3150836949 2008.3 23 3847.7 2668.9207732182 3309.923479134 3583.5045251085 2008.4 24 4348.7 2786.7986958963 3471.2564353938 3538.7713575325 3755.0214072598 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（a=0.1）实际值预测值数据点值指数平滑 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（a=0.3）实际值预测值数据点值指数平滑 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（a=0.7）实际值预测值数据点值指数平滑 年份 时期序号t 人均可支配收入 a=0.1 a=0.3 a=0.7 1978 1 343.4 1980 2 477.6 343.4 343.4 343.4 1985 3 738.1 356.82 383.66 437.34 1989 4 1373.9 394.948 489.992 647.872 1990 5 1510.2 492.8432 755.1644 1156.0916 1991 6 1700.6 594.57888 981.67508 1403.96748 1992 7 2026.6 705.180992 1197.352556 1611.610244 1993 8 2577.4 837.3228928 1446.1267892 1902.1030732 1994 9 3496.2 1011.33060352 1785.50875244 2374.81092196 1995 10 4283 1259.817543168 2298.716126708 3159.783276588 1996 11 4838.9 1562.1357888512 2894.0012886956 3946.0349829764 1997 12 5160.3 1889.8122099661 3477.4709020869 4571.0404948929 1998 13 5425.1 2216.8609889695 3982.3196314608 4983.5221484679 1999 14 5854 2537.6848900725 4415.1537420226 5292.6266445404 2000 15 6280 2869.3164010653 4846.8076194158 5685.5879933621 2001 16 6858.6 3210.3847609588 5276.7653335911 6101.6763980086 2002 17 7702.8 3575.2062848629 5751.3157335138 6631.5229194026 2003 18 8472.2 3987.9656563766 6336.7610134596 7381.4168758208 2004 19 9421.6 4436.3890907389 6977.3927094217 8144.9650627462 2005 20 10493 4934.910181665 7710.6548965952 9038.6095188239 2006 21 11760 5490.7191634985 8545.3584276166 10056.6828556472 2007 22 13786 6117.6472471487 9509.7508993317 11249.0048566941 2008 23 15781 6884.4825224338 10792.6256295322 13024.9014570082 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（a=0.1）实际值预测值数据点值指数平滑 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（a=0.3）实际值预测值数据点值指数平滑 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（a=0.7）实际值预测值数据点值指数平滑 某啤酒生产企业2000-2005年各季度的销售量如下: 时间 时间序号 销售量 2000.1 1 25 2 2 32 3 3 37 4 4 26 2001.1 5 30 2 6 38 3 7 42 4 8 30 2002.1 9 29 2 10 39 3 11 50 4 12 35 2003.1 13 30 2 14 39 3 15 51 4 16 37 2004.1 17 29 2 18 42 3 19 55 4 20 38 2005.1 21 31 2 22 43 3 23 54 4 24 41*第八章时间序列分析与预测分别以时距长度N=3和N=5计算的各期预测值如下表所示： 年份 产量（万吨） 预测值（N=3） 预测值（N=5） 2003 1437 2004 1532 2005 1503 2006 1498 1491 2007 1524 1511 2008 1552 1508 1499 2009 1542 1525 1522 2010 1632 1539 1524 2011 ？ ？* 优点:简单方便；体现了在经济预测中应重视近期数据的思想。 缺点:每一期的移动平均实际上只包括了N个数据的信息，没有将全部数据信息充分反映到趋势值中。用移动平均法进行预测第八章时间序列分析与预测可利用Excel中的“移动平均”分析工具。***可编辑****************