摘自：MBA
時間序列預(yù)測法(Time Series Forecasting Method)
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)濟現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性，進行引伸外推，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)可能達到的水平。其內(nèi)容包括：收集與整理某種社會現(xiàn)象的歷吏資料；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(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(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(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。
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