時(shí)序預(yù)測(cè)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法嗎

來源：整理時(shí)間：2025-01-21 03:23:31 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法嗎
2，如何使用EViews軟件對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)
3，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的分類
4，怎么用eviews對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)
5，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法
6，什么是時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

1，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法嗎

時(shí)間序列是指將某種現(xiàn)象某一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)在不同時(shí)間上的各個(gè)數(shù)值，按時(shí)間先后順序排列而形成的序列。時(shí)間序列法是一種定量預(yù)測(cè)方法，亦稱簡(jiǎn)單外延方法。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中作為一種常用的預(yù)測(cè)手段被廣泛應(yīng)用。時(shí)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(cè)。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(bào)和工業(yè)自動(dòng)化等部門的應(yīng)用更加廣泛。時(shí)間序列分析(Timeseriesanalysis)是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問題。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法嗎

2，如何使用EViews軟件對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)

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(jì)量、可決系數(shù)等，可知模型通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，查表與X的t統(tǒng)計(jì)量比較發(fā)現(xiàn)，t檢驗(yàn)值顯著。模型對(duì)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(huì)生成一個(gè)yf，雙擊打開它，如圖所示，即可看到我們對(duì)2004年的預(yù)測(cè)值。END注意事項(xiàng)數(shù)據(jù)輸入前要分清哪個(gè)是解釋變量，哪個(gè)是被解釋變量，否則會(huì)出錯(cuò)。經(jīng)驗(yàn)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(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)

3，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的分類

時(shí)間序列預(yù)測(cè)法可用于短期、中期和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。根據(jù)對(duì)資料分析方法的不同，又可分為：簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法、加權(quán)序時(shí)平均數(shù)法、移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、市場(chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法等。簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法也稱算術(shù)平均法。即把若干歷史時(shí)期的統(tǒng)計(jì)數(shù)值作為觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測(cè)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(shì)預(yù)測(cè)。如果事物呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢(shì)，就不宜采用此法。加權(quán)序時(shí)平均數(shù)法就是把各個(gè)時(shí)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(cè)值。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法就是相繼移動(dòng)計(jì)算若干時(shí)期的算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測(cè)值。加權(quán)移動(dòng)平均法即將簡(jiǎn)單移動(dòng)平均數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。在確定權(quán)數(shù)時(shí)，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(jiǎn)便，能迅速求出預(yù)測(cè)值，但由于沒有考慮整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)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(duì)預(yù)測(cè)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(shí)際數(shù)和預(yù)測(cè)值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進(jìn)行預(yù)測(cè)。此法實(shí)質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動(dòng)平均法演變而來的一種方法，優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實(shí)際數(shù)和上期預(yù)測(cè)值，就可計(jì)算下期的預(yù)測(cè)值，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時(shí)間，減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量，方法簡(jiǎn)便。是國(guó)外廣泛使用的一種短期預(yù)測(cè)方法。季節(jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)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(dòng)指數(shù)，預(yù)測(cè)其季節(jié)性變動(dòng)趨勢(shì)。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(dòng)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(chǔ)備、預(yù)計(jì)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(dòng)；b．移動(dòng)平均法。即應(yīng)用移動(dòng)平均數(shù)計(jì)算比例求典型季節(jié)指數(shù)。市場(chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法就是對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)壽命周期的分析研究。例如對(duì)處于成長(zhǎng)期的產(chǎn)品預(yù)測(cè)其銷售量，最常用的一種方法就是根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料，按時(shí)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(shì)。最簡(jiǎn)單的外延方法是直線外延法，適用于對(duì)耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)。這種方法簡(jiǎn)單、直觀、易于掌握。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的分類

4，怎么用eviews對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)

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(dòng)異常值較多或區(qū)間過長(zhǎng) 增大誤差三是，使用靜態(tài)預(yù)測(cè)而非動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

eviews是econometrics views的縮寫，直譯為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)觀察，通常稱為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包。它的本意是對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律，采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與技術(shù)進(jìn)行“觀察”。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心是設(shè)計(jì)模型、收集資料、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yīng)用模型（結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)）。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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包的出現(xiàn)，使計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，發(fā)展成為一門較為實(shí)用與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟(jì)學(xué)科。　　1、eviews是什么　　eviews是美國(guó)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(cè)的工具。使用eviews可以迅速地從數(shù)據(jù)中尋找出統(tǒng)計(jì)關(guān)系，并用得到的關(guān)系去預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來值。eviews的應(yīng)用范圍包括：科學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與評(píng)估、金融分析、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、仿真、銷售預(yù)測(cè)和成本分析等。　　eviews是專門為大型機(jī)開發(fā)的、用以處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)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(jì)來看，eviews的運(yùn)用領(lǐng)域并不局限于處理經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列。即使是跨部門的大型項(xiàng)目，也可以采用eviews進(jìn)行處理?！　views處理的基本數(shù)據(jù)對(duì)象是時(shí)間序列，每個(gè)序列有一個(gè)名稱，只要提及序列的名稱就可以對(duì)序列中所有的觀察值進(jìn)行操作，eviews允許用戶以簡(jiǎn)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(duì)序列之間存在的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。eviews具有操作簡(jiǎn)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(duì)序列之間存在的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析等方面?！　views具有現(xiàn)代windows軟件可視化操作的優(yōu)良性?？梢允褂檬髽?biāo)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的windows菜單和對(duì)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(duì)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(chǔ)命令，以便在后續(xù)的研究項(xiàng)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(jì)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(gè)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(cè)分析計(jì)量軟件在科學(xué)數(shù)據(jù)分析與評(píng)價(jià)、金融分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、銷售預(yù)測(cè)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(jì)量學(xué) ■ 總體經(jīng)濟(jì)的研究和預(yù)測(cè)　　■ 銷售預(yù)測(cè) ■ 財(cái)務(wù)分析　　■ 成本分析和預(yù)測(cè) ■ 蒙地卡羅模擬　　■ 經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)和仿真 ■ 利率與外匯預(yù)測(cè)　　eviews主要功能　　引入了流行的對(duì)象概念，操作靈活簡(jiǎn)便，可采用多種操作方式進(jìn)行各種計(jì)量分析和統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)據(jù)管理簡(jiǎn)單方便。其主要功能有：　　（1）采用統(tǒng)一的方式管理數(shù)據(jù)，通過對(duì)象、視圖和過程實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的各種操作；　?。?）輸入、擴(kuò)展和修改時(shí)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；　?。?）計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)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(yàn)、方差分析、協(xié)整檢驗(yàn)、granger 因果檢驗(yàn)；　?。?）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(jì)法、arch 模型估計(jì)法等；　?。?）對(duì)二擇一決策模型進(jìn)行probit、logit 和gompit 估計(jì)；　　（7）對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行線性和非線性的估計(jì)；　?。?）估計(jì)和分析向量自回歸系統(tǒng)；　?。?）多項(xiàng)式分布滯后模型的估計(jì)；　?。?0）回歸方程的預(yù)測(cè)；　?。?1）模型的求解和模擬；　?。?2）數(shù)據(jù)庫(kù)管理；　?。?3）與外部軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)交換

5，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法

1、時(shí)間序列取自某一個(gè)隨機(jī)過程，如果此隨機(jī)過程的隨機(jī)特征不隨時(shí)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(shí)間變化，則稱過程是非平穩(wěn)的。 2、寬平穩(wěn)時(shí)間序列的定義：設(shè)時(shí)間序列，對(duì)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(jì)預(yù)測(cè)方法。他們的工作為實(shí)際工作者提供了對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，以及對(duì)arma模型識(shí)別、估計(jì)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(jì)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(dòng)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(shí)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(shí)間序列服從p階自回歸模型。或者記為。平穩(wěn)條件：滯后算子多項(xiàng)式的根均在單位圓外，即的根大于1。（2）移動(dòng)平均模型ma(q)：如果時(shí)間序列滿足則稱時(shí)間序列服從q階移動(dòng)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(shí)間序列滿足則稱時(shí)間序列服從(p,q)階自回歸移動(dòng)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(shí)間序列的自相關(guān)分析 1、自相關(guān)分析法是進(jìn)行時(shí)間序列分析的有效方法，它簡(jiǎn)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(shí)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(cè)定時(shí)間序列的隨機(jī)性和平穩(wěn)性，以及時(shí)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(shí)，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(shí)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(shí)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(shí)間序列的隨機(jī)性，是指時(shí)間序列各項(xiàng)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(shí)間序列的隨機(jī)性，一般給出如下準(zhǔn)則： ①若時(shí)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(shí)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(shí)間序列不具有隨機(jī)性。 6、判斷時(shí)間序列是否平穩(wěn)，是一項(xiàng)很重要的工作。運(yùn)用自相關(guān)分析圖判定時(shí)間序列平穩(wěn)性的準(zhǔn)則是：①若時(shí)間序列的自相關(guān)函數(shù) 在k>3時(shí)都落入置信區(qū)間，且逐漸趨于零，則該時(shí)間序列具有平穩(wěn)性；②若時(shí)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(shí)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(gè)性質(zhì)可以分別用來識(shí)別自回歸模型和移動(dòng)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(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn) 1、單位根檢驗(yàn) ①利用迪基—福勒檢驗(yàn)（ dickey-fuller test）和菲利普斯—佩榮檢驗(yàn)（philips-perron test）,我們也可以測(cè)定時(shí)間序列的隨機(jī)性，這是在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中非常重要的兩種單位根檢驗(yàn)方法，與前者不同的事，后一個(gè)檢驗(yàn)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(dòng) 如果在一個(gè)隨機(jī)過程中，的每一次變化均來自于一個(gè)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(gè)隨機(jī)過程是隨機(jī)游動(dòng)。它是一個(gè)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(gè)平穩(wěn)過程并且，，。 2、協(xié)整關(guān)系如果兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)的時(shí)間序列，其某個(gè)現(xiàn)性組合后的序列呈平穩(wěn)性，這樣的時(shí)間序列間就被稱為有協(xié)整關(guān)系存在。這是一個(gè)很重要的概念，我們利用engle-granger兩步協(xié)整檢驗(yàn)法和j很高興回答樓主的問題如有錯(cuò)誤請(qǐng)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(jì)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(shí)間序列法, 利用按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的方法，是一種常用的。事物的發(fā)展變化趨勢(shì)會(huì)延續(xù)到未來，反映在隨機(jī)過程理論中就是時(shí)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(guó)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(gè)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(gè)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(gè)其他的形式在一個(gè)無窮序列是成立的。有一種用于數(shù)理邏輯和計(jì)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(jià)表達(dá)式；這就是著名的結(jié)構(gòu)歸納法。

6，什么是時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

一種歷史資料延伸預(yù)測(cè)，也稱歷史引伸預(yù)測(cè)法。是以時(shí)間數(shù)列所能反映的社會(huì)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(cè)其發(fā)展趨勢(shì)的方法。時(shí)間序列，也叫時(shí)間數(shù)列、歷史復(fù)數(shù)或動(dòng)態(tài)數(shù)列。它是將某種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值，按時(shí)間先后順序排到所形成的數(shù)列。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法就是通過編制和分析時(shí)間序列，根據(jù)時(shí)間序列所反映出來的發(fā)展過程、方向和趨勢(shì)，進(jìn)行類推或延伸，借以預(yù)測(cè)下一段時(shí)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(huì)現(xiàn)象的歷史資料；對(duì)這些資料進(jìn)行檢查鑒別，排成數(shù)列；分析時(shí)間數(shù)列，從中尋找該社會(huì)現(xiàn)象隨時(shí)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(cè)該社會(huì)現(xiàn)象將來的情況。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的步驟第一步收集歷史資料，加以整理，編成時(shí)間序列，并根據(jù)時(shí)間序列繪成統(tǒng)計(jì)圖。時(shí)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(zhǎng)期趨勢(shì)；(2)季節(jié)變動(dòng)；(3)循環(huán)變動(dòng)；(4)不規(guī)則變動(dòng)。第二步分析時(shí)間序列。時(shí)間序列中的每一時(shí)期的數(shù)值都是由許許多多不同的因素同時(shí)發(fā)生作用后的綜合結(jié)果。第三步求時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)(T)季節(jié)變動(dòng)(s)和不規(guī)則變動(dòng)(I)的值，并選定近似的數(shù)學(xué)模式來代表它們。對(duì)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(shí)間序列資料求出長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)的數(shù)學(xué)模型后，就可以利用它來預(yù)測(cè)未來的長(zhǎng)期趨勢(shì) 值T和季節(jié)變動(dòng)值s，在可能的情況下預(yù)測(cè)不規(guī)則變動(dòng)值I。然后用以下模式計(jì)算出未來的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)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(dòng)的預(yù)測(cè)值難以求得，就只求長(zhǎng)期趨勢(shì) 和季節(jié)變動(dòng)的預(yù)測(cè)值，以兩者相乘之積或相加之和為時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值。如果經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身沒有季節(jié)變動(dòng)或不需預(yù)測(cè)分季分月的資料，則長(zhǎng)期趨勢(shì)的預(yù)測(cè)值就是時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值，即T=Y。但要注意這個(gè)預(yù)測(cè)值只反映現(xiàn)象未來的發(fā)展趨勢(shì)，即使很準(zhǔn)確的趨勢(shì)線在按時(shí)間順序的觀察方面所起的作用，本質(zhì)上也只是一個(gè)平均數(shù) 的作用，實(shí)際值將圍繞著它上下波動(dòng)。時(shí)間序列分析基本特征[1] 1.時(shí)間序列分析法是根據(jù)過去的變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)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(shí)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(jì)分析,進(jìn)一步推測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。事物的過去會(huì)延續(xù)到未來這個(gè)假設(shè)前提包含兩層含義:一是不會(huì)發(fā)生突然的跳躍變化,是以相對(duì)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(dòng)的發(fā)展變化趨向。這就決定了在一般情況下,時(shí)間序列分析法對(duì)于短、近期預(yù)測(cè)比較顯著,但如延伸到更遠(yuǎn)的將來,就會(huì)出現(xiàn)很大的局限性,導(dǎo)致預(yù)測(cè)值偏離實(shí)際較大而使決策失誤。 2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)變動(dòng)存在著規(guī)律性與不規(guī)律性時(shí)間序列中的每個(gè)觀察值大小,是影響變化的各種不同因素在同一時(shí)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(shí)間特性來看,這些因素造成的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變動(dòng)分為四種類型。 (1)趨勢(shì)性:某個(gè)變量隨著時(shí)間進(jìn)展或自變量變化,呈現(xiàn)一種比較緩慢而長(zhǎng)期的持續(xù)上升、下降、停留的同性質(zhì)變動(dòng)趨向,但變動(dòng)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(gè)別為隨機(jī)變動(dòng),整體呈統(tǒng)計(jì)規(guī)律。 (4)綜合性:實(shí)際變化情況是幾種變動(dòng)的疊加或組合。預(yù)測(cè)時(shí)設(shè)法過濾除去不規(guī)則變動(dòng),突出反映趨勢(shì)性和周期性變動(dòng)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的分類時(shí)間序列預(yù)測(cè)法可用于短期預(yù)測(cè)、中期預(yù)測(cè) 和長(zhǎng)期預(yù)測(cè) 。根據(jù)對(duì)資料分析方法的不同，又可分為：簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法、加權(quán)序時(shí)平均數(shù)法、移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、市場(chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法等。簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法也稱算術(shù)平均法。即把若干歷史時(shí)期的統(tǒng)計(jì)數(shù)值作為觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測(cè)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(shì)預(yù)測(cè)。如果事物呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢(shì)，就不宜采用此法。加權(quán)序時(shí)平均數(shù)法就是把各個(gè)時(shí)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(cè)值。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法就是相繼移動(dòng)計(jì)算若干時(shí)期的算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測(cè)值。加權(quán)移動(dòng)平均法即將簡(jiǎn)單移動(dòng)平均數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。在確定權(quán)數(shù)時(shí)，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(jiǎn)便，能迅速求出預(yù)測(cè)值，但由于沒有考慮整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)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(duì)預(yù)測(cè)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(shí)際數(shù)和預(yù)測(cè)值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進(jìn)行預(yù)測(cè)。此法實(shí)質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動(dòng)平均法演變而來的一種方法，優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實(shí)際數(shù)和上期預(yù)測(cè)值，就可計(jì)算下期的預(yù)測(cè)值，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時(shí)間，減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量，方法簡(jiǎn)便。是國(guó)外廣泛使用的一種短期預(yù)測(cè) 方法。季節(jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)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(dòng)指數(shù)，預(yù)測(cè)其季節(jié)性變動(dòng)趨勢(shì)。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(dòng)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(chǔ)備、預(yù)計(jì)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(dòng)；b．移動(dòng)平均法。即應(yīng)用移動(dòng)平均數(shù)計(jì)算比例求典型季節(jié)指數(shù)。市場(chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法就是對(duì)產(chǎn)品市場(chǎng)壽命周期的分析研究。例如對(duì)處于成長(zhǎng)期的產(chǎn)品預(yù)測(cè)其銷售量，最常用的一種方法就是根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料，按時(shí)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(shì)。最簡(jiǎn)單的外延方法是直線外延法，適用于對(duì)耐用消費(fèi)品的預(yù)測(cè)。