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時序預(yù)測，時間序列預(yù)測方法是統(tǒng)計學(xué)方法嗎

來源：整理 時間：2025-01-21 03:23:31 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，時間序列預(yù)測方法是統(tǒng)計學(xué)方法嗎

時間序列是指將某種現(xiàn)象某一個統(tǒng)計指標(biāo)在不同時間上的各個數(shù)值，按時間先后順序排列而形成的序列。時間序列法是一種定量預(yù)測方法，亦稱簡單外延方法。在統(tǒng)計學(xué)中作為一種常用的預(yù)測手段被廣泛應(yīng)用。時間序列分析在第二次世界大戰(zhàn)前應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測。二次大戰(zhàn)中和戰(zhàn)后，在軍事科學(xué)、空間科學(xué)、氣象預(yù)報和工業(yè)自動化等部門的應(yīng)用更加廣泛。時間序列分析(Timeseriesanalysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際問題。

時間序列預(yù)測方法是統(tǒng)計學(xué)方法嗎

2，如何使用EViews軟件對時間序列進(jìn)行預(yù)測

建立工作文件，創(chuàng)建并編輯數(shù)據(jù)。 2在命令行輸入ls y c x,然后回車。3彈出equation窗口，如圖所示。觀察t統(tǒng)計量、可決系數(shù)等，可知模型通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗，查表與X的t統(tǒng)計量比較發(fā)現(xiàn)，t檢驗值顯著。模型對Y的解釋程度高達(dá)99.3%。4將樣本期范圍從1978-2003年擴(kuò)展為1978-2004年：在workfile窗口中依次點(diǎn)擊proc->Structure。5彈出Workfile Structure窗口，將2003改為2004，然后點(diǎn)擊ok， 6在Group窗口中輸入2004年X的值， 7在equation窗口中點(diǎn)擊Forecast。8在彈出的窗口中點(diǎn)擊ok。9在workfile窗口中會生成一個yf，雙擊打開它，如圖所示，即可看到我們對2004年的預(yù)測值。END注意事項數(shù)據(jù)輸入前要分清哪個是解釋變量，哪個是被解釋變量，否則會出錯。經(jīng)驗內(nèi)容僅供參考，如果您需解決具體問題(尤其法律、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域)，建議您詳細(xì)咨詢相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士。

如何使用EViews軟件對時間序列進(jìn)行預(yù)測

3，時間序列預(yù)測法的分類

時間序列預(yù)測法可用于短期、中期和長期預(yù)測。根據(jù)對資料分析方法的不同，又可分為：簡單序時平均數(shù)法、加權(quán)序時平均數(shù)法、移動平均法、加權(quán)移動平均法、趨勢預(yù)測法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢預(yù)測法、市場壽命周期預(yù)測法等。簡單序時平均數(shù)法也稱算術(shù)平均法。即把若干歷史時期的統(tǒng)計數(shù)值作為觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測值。這種方法基于下列假設(shè)：“過去這樣，今后也將這樣”，把近期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)等同化和平均化，因此只能適用于事物變化不大的趨勢預(yù)測。如果事物呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，就不宜采用此法。加權(quán)序時平均數(shù)法就是把各個時期的歷史數(shù)據(jù)按近期和遠(yuǎn)期影響程度進(jìn)行加權(quán)，求出平均值，作為下期預(yù)測值。簡單移動平均法就是相繼移動計算若干時期的算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測值。加權(quán)移動平均法即將簡單移動平均數(shù)進(jìn)行加權(quán)計算。在確定權(quán)數(shù)時，近期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該大些，遠(yuǎn)期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該小些。上述幾種方法雖然簡便，能迅速求出預(yù)測值，但由于沒有考慮整個社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動向和其他因素的影響，所以準(zhǔn)確性較差。應(yīng)根據(jù)新的情況，對預(yù)測結(jié)果作必要的修正。指數(shù)平滑法即根據(jù)歷史資料的上期實際數(shù)和預(yù)測值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進(jìn)行預(yù)測。此法實質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動平均法演變而來的一種方法，優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實際數(shù)和上期預(yù)測值，就可計算下期的預(yù)測值，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時間，減少數(shù)據(jù)的存儲量，方法簡便。是國外廣泛使用的一種短期預(yù)測方法。季節(jié)趨勢預(yù)測法根據(jù)經(jīng)濟(jì)事物每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性季節(jié)變動指數(shù)，預(yù)測其季節(jié)性變動趨勢。推算季節(jié)性指數(shù)可采用不同的方法，常用的方法有季(月)別平均法和移動平均法兩種：a．季(月)別平均法。就是把各年度的數(shù)值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的總平均數(shù)，得出各季(月)指數(shù)。這種方法可以用來分析生產(chǎn)、銷售、原材料儲備、預(yù)計資金周轉(zhuǎn)需要量等方面的經(jīng)濟(jì)事物的季節(jié)性變動；b．移動平均法。即應(yīng)用移動平均數(shù)計算比例求典型季節(jié)指數(shù)。市場壽命周期預(yù)測法 就是對產(chǎn)品市場壽命周期的分析研究。例如對處于成長期的產(chǎn)品預(yù)測其銷售量，最常用的一種方法就是根據(jù)統(tǒng)計資料，按時間序列畫成曲線圖，再將曲線外延，即得到未來銷售發(fā)展趨勢。最簡單的外延方法是直線外延法，適用于對耐用消費(fèi)品的預(yù)測。這種方法簡單、直觀、易于掌握。

時間序列預(yù)測法的分類

4，怎么用eviews對時間序列進(jìn)行預(yù)測

一是 模型有所欠缺 如滯后變量不夠 建議增加滯后變量再刪減 在擬合二是，數(shù)據(jù)變動異常值較多或區(qū)間過長 增大誤差三是，使用靜態(tài)預(yù)測而非動態(tài)預(yù)測
eviews是econometrics views的縮寫，直譯為計量經(jīng)濟(jì)學(xué)觀察，通常稱為計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包。它的本意是對社會經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動的數(shù)量規(guī)律，采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與技術(shù)進(jìn)行“觀察”。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心是設(shè)計模型、收集資料、估計模型、檢驗?zāi)Ｐ汀?yīng)用模型（結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價）。eviews是完成上述任務(wù)比較得力的必不可少的工具。正是由于eviews等計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包的出現(xiàn)，使計量經(jīng)濟(jì)學(xué)取得了長足的進(jìn)步，發(fā)展成為一門較為實用與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟(jì)學(xué)科?！　?、eviews是什么　　eviews是美國qms公司研制的在windows下專門從事數(shù)據(jù)分析、回歸分析和預(yù)測的工具。使用eviews可以迅速地從數(shù)據(jù)中尋找出統(tǒng)計關(guān)系，并用得到的關(guān)系去預(yù)測數(shù)據(jù)的未來值。eviews的應(yīng)用范圍包括：科學(xué)實驗數(shù)據(jù)分析與評估、金融分析、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、仿真、銷售預(yù)測和成本分析等?！　views是專門為大型機(jī)開發(fā)的、用以處理時間序列數(shù)據(jù)的時間序列軟件包的新版本。eviews的前身是1981年第1版的micro tsp。雖然eviews是經(jīng)濟(jì)學(xué)家開發(fā)的，而且主要用于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，但是從軟件包的設(shè)計來看，eviews的運(yùn)用領(lǐng)域并不局限于處理經(jīng)濟(jì)時間序列。即使是跨部門的大型項目，也可以采用eviews進(jìn)行處理?！　views處理的基本數(shù)據(jù)對象是時間序列，每個序列有一個名稱，只要提及序列的名稱就可以對序列中所有的觀察值進(jìn)行操作，eviews允許用戶以簡便的可視化的方式從鍵盤或磁盤文件中輸入數(shù)據(jù)，根據(jù)已有的序列生成新的序列，在屏幕上顯示序列或打印機(jī)上打印輸出序列，對序列之間存在的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計分析。eviews具有操作簡便且可視化的操作風(fēng)格，體現(xiàn)在從鍵盤或從鍵盤輸入數(shù)據(jù)序列、依據(jù)已有序列生成新序列、顯示和打印序列以及對序列之間存在的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計分析等方面?！　views具有現(xiàn)代windows軟件可視化操作的優(yōu)良性。可以使用鼠標(biāo)對標(biāo)準(zhǔn)的windows菜單和對話框進(jìn)行操作。操作結(jié)果出現(xiàn)在窗口中并能采用標(biāo)準(zhǔn)的windows技術(shù)對操作結(jié)果進(jìn)行處理。此外，eviews還擁有強(qiáng)大的命令功能和批處理語言功能。在eviews的命令行中輸入、編輯和執(zhí)行命令。在程序文件中建立和存儲命令，以便在后續(xù)的研究項目中使用這些程序?！　?、eviews系統(tǒng)介紹　　eviews是在windows操作系統(tǒng)中計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件里世界性領(lǐng)導(dǎo)軟件。強(qiáng)而有力和靈活性加上一個便于使用者操作的界面；最新的建模工具，快速直覺且容易使用的軟件。由于它革新的圖表使用者界面和精密的分析引擎工具，eviews 是強(qiáng)大，靈活性和便于使用的功能。eviews 預(yù)測分析計量軟件在科學(xué)數(shù)據(jù)分析與評價、金融分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、銷售預(yù)測和成本分析等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。 eviews軟件在windows環(huán)境下運(yùn)行，操作接口容易上手，使得本來復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析過程變得易學(xué)易用?！　?yīng)用領(lǐng)域　　■ 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué) ■ 總體經(jīng)濟(jì)的研究和預(yù)測　　■ 銷售預(yù)測 ■ 財務(wù)分析　　■ 成本分析和預(yù)測 ■ 蒙地卡羅模擬　　■ 經(jīng)濟(jì)模型的估計和仿真 ■ 利率與外匯預(yù)測　　eviews主要功能　　引入了流行的對象概念，操作靈活簡便，可采用多種操作方式進(jìn)行各種計量分析和統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)管理簡單方便。其主要功能有：　?。?）采用統(tǒng)一的方式管理數(shù)據(jù)，通過對象、視圖和過程實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的各種操作；　?。?）輸入、擴(kuò)展和修改時間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)，依據(jù)已有序列按任意復(fù)雜的公式生成新的序列；　　（3）計算描述統(tǒng)計量：相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、自相關(guān)系數(shù)、互相關(guān)系數(shù)和直方圖；　　（4）進(jìn)行t 檢驗、方差分析、協(xié)整檢驗、granger 因果檢驗；　　（5）執(zhí)行普通最小二乘法、帶有自回歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；　?。?）對二擇一決策模型進(jìn)行probit、logit 和gompit 估計；　　（7）對聯(lián)立方程進(jìn)行線性和非線性的估計；　?。?）估計和分析向量自回歸系統(tǒng)；　　（9）多項式分布滯后模型的估計；　　（10）回歸方程的預(yù)測；　?。?1）模型的求解和模擬；　?。?2）數(shù)據(jù)庫管理；　　（13）與外部軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)交換

5，時間序列預(yù)測方法

1、 時間序列 取自某一個隨機(jī)過程，如果此隨機(jī)過程的隨機(jī)特征不隨時間變化，則我們稱過程是平穩(wěn)的；假如該隨機(jī)過程的隨機(jī)特征隨時間變化，則稱過程是非平穩(wěn)的。 2、 寬平穩(wěn)時間序列的定義：設(shè)時間序列 ，對于任意的 , 和 ，滿足： 則稱 寬平穩(wěn)。 3、box-jenkins方法是一種理論較為完善的統(tǒng)計預(yù)測方法。他們的工作為實際工作者提供了對時間序列進(jìn)行分析、預(yù)測，以及對arma模型識別、估計和診斷的系統(tǒng)方法。使arma模型的建立有了一套完整、正規(guī)、結(jié)構(gòu)化的建模方法，并且具有統(tǒng)計上的完善性和牢固的理論基礎(chǔ)。 4、arma模型三種基本形式：自回歸模型（ar：auto-regressive），移動平均模型（ma：moving-average）和混合模型（arma：auto-regressive moving-average）。 （1） 自回歸模型ar(p)：如果時間序列 滿足 其中 是獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列，且滿足： ， 則稱時間序列 服從p階自回歸模型?；蛘哂洖?。 平穩(wěn)條件：滯后算子多項式 的根均在單位圓外，即 的根大于1。 （2） 移動平均模型ma(q)：如果時間序列 滿足 則稱時間序列 服從q階移動平均模型?；蛘哂洖?。 平穩(wěn)條件：任何條件下都平穩(wěn)。 （3） arma(p,q)模型：如果時間序列 滿足 則稱時間序列 服從(p,q)階自回歸移動平均模型?；蛘哂洖?。 特殊情況：q=0,模型即為ar(p)，p=0, 模型即為ma(q)。 二、時間序列的自相關(guān)分析 1、自相關(guān)分析法是進(jìn)行時間序列分析的有效方法，它簡單易行、較為直觀，根據(jù)繪制的自相關(guān)分析圖和偏自相關(guān)分析圖，我們可以初步地識別平穩(wěn)序列的模型類型和模型階數(shù)。利用自相關(guān)分析法可以測定時間序列的隨機(jī)性和平穩(wěn)性，以及時間序列的季節(jié)性。 2、自相關(guān)函數(shù)的定義：滯后期為k的自協(xié)方差函數(shù)為： ，則 的自相關(guān)函數(shù)為： ，其中 。當(dāng)序列平穩(wěn)時，自相關(guān)函數(shù)可寫為： 。 3、 樣本自相關(guān)函數(shù)為： ，其中 ，它可以說明不同時期的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度，其取值范圍在-1到1之間，值越接近于1，說明時間序列的自相關(guān)程度越高。 4、 樣本的偏自相關(guān)函數(shù)： 其中， 。 5、 時間序列的隨機(jī)性，是指時間序列各項之間沒有相關(guān)關(guān)系的特征。使用自相關(guān)分析圖判斷時間序列的隨機(jī)性，一般給出如下準(zhǔn)則： ①若時間序列的自相關(guān)函數(shù)基本上都落入置信區(qū)間，則該時間序列具有隨機(jī)性； ②若較多自相關(guān)函數(shù)落在置信區(qū)間之外，則認(rèn)為該時間序列不具有隨機(jī)性。 6、 判斷時間序列是否平穩(wěn)，是一項很重要的工作。運(yùn)用自相關(guān)分析圖判定時間序列平穩(wěn)性的準(zhǔn)則是：①若時間序列的自相關(guān)函數(shù) 在k>3時都落入置信區(qū)間，且逐漸趨于零，則該時間序列具有平穩(wěn)性；②若時間序列的自相關(guān)函數(shù)更多地落在置信區(qū)間外面，則該時間序列就不具有平穩(wěn)性。 7、 arma模型的自相關(guān)分析 ar(p)模型的偏自相關(guān)函數(shù) 是以p步截尾的，自相關(guān)函數(shù)拖尾。ma(q)模型的自相關(guān)函數(shù)具有q步截尾性，偏自相關(guān)函數(shù)拖尾。這兩個性質(zhì)可以分別用來識別自回歸模型和移動平均模型的階數(shù)。arma(p,q)模型的自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)都是拖尾的。 三、單位根檢驗和協(xié)整檢驗 1、單位根檢驗 ①利用迪基—福勒檢驗（ dickey-fuller test）和菲利普斯—佩榮檢驗（philips-perron test）,我們也可以測定時間序列的隨機(jī)性，這是在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中非常重要的兩種單位根檢驗方法，與前者不同的事，后一個檢驗方法主要應(yīng)用于一階自回歸模型的殘差不是白噪聲，而且存在自相關(guān)的情況。 ②隨機(jī)游動 如果在一個隨機(jī)過程中， 的每一次變化均來自于一個均值為零的獨(dú)立同分布，即隨機(jī)過程 滿足： ， ，其中 獨(dú)立同分布，并且： ， 稱這個隨機(jī)過程是隨機(jī)游動。它是一個非平穩(wěn)過程。 ③單位根過程 設(shè)隨機(jī)過程 滿足： ， ，其中 ， 為一個平穩(wěn)過程并且 ， ， 。 2、協(xié)整關(guān)系 如果兩個或多個非平穩(wěn)的時間序列，其某個現(xiàn)性組合后的序列呈平穩(wěn)性，這樣的時間序列間就被稱為有協(xié)整關(guān)系存在。這是一個很重要的概念，我們利用engle-granger兩步協(xié)整檢驗法和j很高興回答樓主的問題 如有錯誤請見諒
所謂回歸分析法，是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用烽理統(tǒng)計方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱回歸方程式）。時間序列法, 利用按時間順序排列的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的方法，是一種常用的。事物的發(fā)展變化趨勢會延續(xù)到未來，反映在隨機(jī)過程理論中就是時間序列的平穩(wěn)性或準(zhǔn)平穩(wěn)性。投入產(chǎn)出法，作為一種科學(xué)的方法來說，是研究經(jīng)濟(jì)體系（國民經(jīng)濟(jì)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)、部門經(jīng)濟(jì)、公司或企業(yè)經(jīng)濟(jì)單位）中各個部分之間投入與產(chǎn)出的相互依存關(guān)系的數(shù)量分析方法。數(shù)學(xué)歸納法是一種數(shù)學(xué)證明方法，典型地用于確定一個表達(dá)式在所有自然數(shù)范圍內(nèi)是成立的或者用于確定一個其他的形式在一個無窮序列是成立的。有一種用于數(shù)理邏輯和計算機(jī)科學(xué)廣義的形式的觀點(diǎn)指出能被求出值的表達(dá)式是等價表達(dá)式；這就是著名的結(jié)構(gòu)歸納法。

6，什么是時間序列預(yù)測法

一種歷史資料延伸預(yù)測，也稱歷史引伸預(yù)測法。是以時間數(shù)列 所能反映的社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性，進(jìn)行引伸外推，預(yù)測其發(fā)展趨勢的方法。 時間序列，也叫時間數(shù)列、歷史復(fù)數(shù)或動態(tài)數(shù)列 。它是將某種統(tǒng)計指標(biāo)的 數(shù)值，按時間先后順序排到所形成的數(shù)列。時間序列預(yù)測法就是通過編制和分析時間序列，根據(jù)時間序列所反映出來的發(fā)展過程、方向和趨勢，進(jìn)行類推或延伸，借以預(yù)測下一段時間或以后若干年內(nèi)可能達(dá)到的水平。其內(nèi)容包括：收集與整理某種社會現(xiàn)象的歷史資料；對這些資料進(jìn)行檢查鑒別，排成數(shù)列；分析時間數(shù)列，從中尋找該社會現(xiàn)象隨時間變化而變化的規(guī)律，得出一定的模式；以此模式去預(yù)測該社會現(xiàn)象將來的情況。 時間序列預(yù)測法的步驟 第一步 收集歷史資料，加以整理，編成時間序列，并根據(jù)時間序列繪成統(tǒng)計圖 。時間序列分析通常是把各種可能發(fā)生作用的因素進(jìn)行分類，傳統(tǒng)的分類方法是按各種因素的特點(diǎn)或影響效果分為四大類：(1)長期趨勢；(2)季節(jié)變動；(3)循環(huán)變動；(4)不規(guī)則變動。 第二步 分析時間序列。時間序列中的每一時期的數(shù)值都是由許許多多不同的因素同時發(fā)生作用后的綜合結(jié)果。 第三步 求時間序列的長期趨勢(T)季節(jié)變動(s)和不規(guī)則變動(I)的值，并選定近似的數(shù)學(xué)模式來代表它們。對于數(shù)學(xué)模式中的諸未知參數(shù)，使用合適的技術(shù)方法求出其值。 第四步 利用時間序列資料求出長期趨勢、季節(jié)變動和不規(guī)則變動的數(shù)學(xué)模型后，就可以利用它來預(yù)測未來的長期趨勢 值T和季節(jié)變動值s，在可能的情況下預(yù)測不規(guī)則變動值I。然后用以下模式計算出未來的時間序列的預(yù)測值Y： 加法模式T+S+I=Y 乘法模式T×S×I=Y 如果不規(guī)則變動的預(yù)測值難以求得，就只求長期趨勢 和季節(jié)變動的預(yù)測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預(yù)測值。如果經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身沒有季節(jié)變動或不需預(yù)測分季分月的資料，則長期趨勢的預(yù)測值就是時間序列的預(yù)測值，即T=Y。但要注意這個預(yù)測值只反映現(xiàn)象未來的發(fā)展趨勢，即使很準(zhǔn)確的趨勢線 在按時間順序的觀察方面所起的作用，本質(zhì)上也只是一個平均數(shù) 的作用，實際值將圍繞著它上下波動。 時間序列分析基本特征[1] 1.時間序列分析法是根據(jù)過去的變化趨勢預(yù)測未來的發(fā)展,它的前提是假定事物的過去延續(xù)到未來。 時間序列分析,正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的連續(xù)規(guī)律性,運(yùn)用過去的歷史數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計分析,進(jìn)一步推測未來的發(fā)展趨勢。事物的過去會延續(xù)到未來這個假設(shè)前提包含兩層含義:一是不會發(fā)生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進(jìn);二是過去和當(dāng)前的現(xiàn)象可能表明現(xiàn)在和將來活動的發(fā)展變化趨向。這就決定了在一般情況下,時間序列分析法對于短、近期預(yù)測比較顯著,但如延伸到更遠(yuǎn)的將來,就會出現(xiàn)很大的局限性,導(dǎo)致預(yù)測值偏離實際較大而使決策失誤。 2.時間序列數(shù)據(jù)變動存在著規(guī)律性與不規(guī)律性 時間序列中的每個觀察值大小,是影響變化的各種不同因素在同一時刻發(fā)生作用的綜合結(jié)果。從這些影響因素發(fā)生作用的大小和方向變化的時間特性來看,這些因素造成的時間序列數(shù)據(jù)的變動分為四種類型。 (1)趨勢性:某個變量隨著時間進(jìn)展或自變量變化,呈現(xiàn)一種比較緩慢而長期的持續(xù)上升、下降、停留的同性質(zhì)變動趨向,但變動幅度可能不相等。 (2)周期性:某因素由于外部影響隨著自然季節(jié)的交替出現(xiàn)高峰與低谷的規(guī)律。 (3)隨機(jī)性:個別為隨機(jī)變動,整體呈統(tǒng)計規(guī)律。 (4)綜合性:實際變化情況是幾種變動的疊加或組合。預(yù)測時設(shè)法過濾除去不規(guī)則變動,突出反映趨勢性和周期性變動。 時間序列預(yù)測法的分類 時間序列預(yù)測法可用于短期預(yù)測、中期預(yù)測 和長期預(yù)測 。根據(jù)對資料分析方法的不同，又可分為：簡單序時平均數(shù)法、加權(quán)序時平均數(shù)法、移動平均法、加權(quán)移動平均法、趨勢預(yù)測法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢預(yù)測法、市場壽命周期預(yù)測法 等。 簡單序時平均數(shù)法 也稱算術(shù)平均法 。即把若干歷史時期的統(tǒng)計數(shù)值作為觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測值。這種方法基于下列假設(shè)：“過去這樣，今后也將這樣”，把近期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)等同化和平均化，因此只能適用于事物變化不大的趨勢預(yù)測。如果事物呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，就不宜采用此法。 加權(quán)序時平均數(shù)法 就是把各個時期的歷史數(shù)據(jù)按近期和遠(yuǎn)期影響程度進(jìn)行加權(quán)，求出平均值，作為下期預(yù)測值。 簡單移動平均法 就是相繼移動計算若干時期的算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測值。 加權(quán)移動平均法 即將簡單移動平均數(shù)進(jìn)行加權(quán)計算。在確定權(quán)數(shù)時，近期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該大些，遠(yuǎn)期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該小些。 上述幾種方法雖然簡便，能迅速求出預(yù)測值，但由于沒有考慮整個社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動向和其他因素的影響，所以準(zhǔn)確性較差。應(yīng)根據(jù)新的情況，對預(yù)測結(jié)果作必要的修正。 指數(shù)平滑法 即根據(jù)歷史資料的上期實際數(shù)和預(yù)測值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進(jìn)行預(yù)測。此法實質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動平均法演變而來的一種方法，優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實際數(shù)和上期預(yù)測值，就可計算下期的預(yù)測值，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時間，減少數(shù)據(jù)的存儲量，方法簡便。是國外廣泛使用的一種短期預(yù)測 方法。 季節(jié)趨勢預(yù)測法 根據(jù)經(jīng)濟(jì)事物每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性季節(jié)變動指數(shù)，預(yù)測其季節(jié)性變動趨勢。推算季節(jié)性指數(shù)可采用不同的方法，常用的方法有季(月)別平均法和移動平均法兩種：a．季(月)別平均法。就是把各年度的數(shù)值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的總平均數(shù)，得出各季(月)指數(shù)。這種方法可以用來分析生產(chǎn)、銷售 、原材料儲備、預(yù)計資金周轉(zhuǎn) 需要量等方面的經(jīng)濟(jì)事物的季節(jié)性變動；b．移動平均法。即應(yīng)用移動平均數(shù)計算比例求典型季節(jié)指數(shù)。 市場壽命周期預(yù)測法 就是對產(chǎn)品市場壽命周期的分析研究。例如對處于成長期的產(chǎn)品預(yù)測其銷售量，最常用的一種方法就是根據(jù)統(tǒng)計資料，按時間序列畫成曲線圖 ，再將曲線外延，即得到未來銷售發(fā)展趨勢。最簡單的外延方法是直線外延法，適用于對耐用消費(fèi)品 的預(yù)測。
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