什么是時間序列預測法? 時間序列預測法的步驟具體有哪些？|當前最新

什么是時間序列預測法?

一種歷史資料延伸預測，也稱歷史引伸預測法。是以時間數(shù)列所能反映的社會經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律，進行引伸外推，預測其發(fā)展趨勢的方法。

時間序列，也叫時間數(shù)列、歷史復數(shù)或動態(tài)數(shù)列。它是將某種統(tǒng)計指標的數(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，進行類推或延伸，借以預測下一段時間或以后若干年內(nèi)可能達到。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;以此模式去預測該社會現(xiàn)象將來的情況。

時間序列預測法的步驟具體有哪些?

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)生作用的因素進行分類，傳統(tǒng)的分類方法是按各種因素的特點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，并選定似的數(shù)學模式來代表它們。對于數(shù)學模式中的諸未知參數(shù)，使用合適的技術方法求出其值。

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)學模型后，就可以利用它來預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)則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節(jié)變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經(jīng)濟現(xiàn)象本身沒有季節(jié)變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現(xiàn)象未來的發(fā)展趨勢，即使很準確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用，本質上也只是一個均數(shù)的作用，實際值將圍繞著它上下波動。

標簽： 時間序列預測法步驟具體歷史引伸預測法

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