40、2366.7 2366.7 2250.7 2250.7 20062006 8 8 2435 2435 2416.3 2416.3 2339.7 2339.7 20072007 9 9 2625 2625 2521 2521 2434.7 2434.7 20082008 10 10 2948 2948 2669.3 2669.3 2535.5 2535.5 20092009 11 11 3155 3155 2909.3 2909.3 2699.9 2699.9 20102010 12 12 3372 3372 3158.3 3158.3 2912.3 2912.3 i i x 3N ) 1 (。

41、i M3N )2( i M 第五讲第五讲 时间序列预测方法时间序列预测方法 定量分定量分 析方法析方法 三、移动平均数预测法三、移动平均数预测法 ( (三三) )移动平均数预测法实例移动平均数预测法实例 (2)(2)计算平滑系数 ， 建立预测模型：计算平滑系数 ， 建立预测模型： 3 .34042 )2( 12 )1 ( 1212 MMa 246)( 13 2 )2( 12 )1( 1212 MMb (3)(3)计算预测值计算预测值 预测模型为预测模型为 TY T 2464 .3404 12 , 2 , 1T，3 .3650 13 Y3 .3896 14 Y 3 .4142 15 Y3 .4388 。

42、 16 Y 预测预测2011201120142014年的相应年的相应 分别为分别为1 1 ， 2 2 ， 3 3 ， 4 4 ， 则 ， 则 T 当动态数据点的当动态数据点的 分布呈线性趋势分布呈线性趋势 时 ， 才能采用移时 ， 才能采用移 动平均法做预测动平均法做预测 第五讲第五讲 时间序列预测方法时间序列预测方法 定量分定量分 析方法析方法 四、指数平滑预测法四、指数平滑预测法 在实际运用时 ， 平均移动法在在实际运用时 ， 平均移动法在突出长期趋势突出长期趋势 对预测的影响、对预测的影响、消除随机性消除随机性影响的同时 ， 还将会影响的同时 ， 还将会 抹平季节性、周期性抹平季节性、周期性的影响 ， 从而减弱预测的敏的影响 ， 从而减弱 。

43、预测的敏 感性 ， 并且也会带来较大的误差 。
感性 ， 并且也会带来较大的误差 。
1.1.一次指数平滑值计算递推公式一次指数平滑值计算递推公式 )1( 1 )1( )1 ( iii ExE i x第第 时期的动态数据时期的动态数据i 第第 时期的一次指数平滑值时期的一次指数平滑值 )1( i E i 加权系数 ， 加权系数 ， 10 初始值初始值 的的 选取方法选取方法 ) 1 ( 0 E (1)(1)选取第一个时期动态数据 ， 即选取第一个时期动态数据 ， 即 ； 1 ) 1 ( 0 xE (2)(2)选取头几个时期动态数据的平均值 。
选取头几个时期动态数据的平均值 。
第五讲第五讲 时间序列预测方法时间序列预测方法 四 。

44、、指数平滑预测法四、指数平滑预测法 2.2.二次指数平滑值计算递推公式二次指数平滑值计算递推公式 定量分定量分 析方法析方法 )2( 1 )1()2( )1 ( iii EEE 第第 时期的二次指数平滑值时期的二次指数平滑值 )2( i E i 加权系数 ， 加权系数 ， 10 注：递推公式也依赖于初始值注：递推公式也依赖于初始值， 其选取 ， 其选取 方法与方法与 一样 。
一样 。
) 1 ( 0 E )2( 0 E 指数平滑值与移动平均值一样也存在着滞后偏差问指数平滑值与移动平均值一样也存在着滞后偏差问 题 。
因此 ， 不管是一次指数平滑值、还是二次指数平滑题 。
因此 ， 不管是一次指数平滑值、还是二次指数平滑 值都 。

45、不能直接用于预测 ， 而是利用一次、二次指数平滑值都不能直接用于预测 ， 而是利用一次、二次指数平滑 值来建立预测模型 ， 然后进行预测 。
值来建立预测模型 ， 然后进行预测 。
3.3.滞后偏差滞后偏差 第五讲第五讲 时间序列预测方法时间序列预测方法 四、指数平滑预测法四、指数平滑预测法 4.4.预测模型预测模型 定量分定量分 析方法析方法 （1 1）线性预测模型）线性预测模型 当动态数据当动态数据 的分布呈线性趋势时 ， 采用的分布呈线性趋势时 ， 采用 线性指数平滑法 ， 其预测模型如下：线性指数平滑法 ， 其预测模型如下： l xxx, 21， TbaY llTl , 2 , 1T，)2()1( 2 lll EEa) 。

46、( 1 )2()1( lll EEb 其中其中，为平滑系数：为平滑系数： l a l b 的选取取决于动态数据的特点和预测者的实际经的选取取决于动态数据的特点和预测者的实际经 验 。
若动态数据具有较明显的线性趋势时 ， 验 。
若动态数据具有较明显的线性趋势时 ，应取大一应取大一 些；若动态数据的线性趋势较平坦时 ， 些；若动态数据的线性趋势较平坦时 ，应取小一些 。
应取小一些 。
注意注意 第五讲第五讲 时间序列预测方法时间序列预测方法 四、指数平滑预测法四、指数平滑预测法 定量分定量分 析方法析方法 4.4.预测模型预测模型 （2 2）二次型预测模型）二次型预测模型 当动态数据当动态数据 的分布呈现具有 。

47、曲率的二次的分布呈现具有曲率的二次 曲线时 ， 需引入三次指数平滑值曲线时 ， 需引入三次指数平滑值， 它由如下递推公它由如下递推公 式计算：式计算： l xxx, 21 )3( i E )3( 1 )2()3( )1 ( iii EEE 第第 时期的三次指数平滑值；时期的三次指数平滑值； )3( i Ei )3( 0 E初始值 ， 选取方式同初始值 ， 选取方式同 、。

稿源：(未知)

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标题：时间|时间序列预测分析方法( 六 )