时间序列分析和预测概述(ppt 86页)

7.1   时间序列及其分解
7.2   时间序列的描述性分析
7.3   时间序列预测的程序
7.4   平稳序列的预测
7.5   趋势型序列的预测
7.6   复合型序列的分解预测
学习目标
下个月的消费者信心指数是多少？
时间序列(times series)
时间序列的组成要素(components)
含有不同成分的时间序列
7.2.1  图形描述
图形描述(例题分析)
7.2.1  增长率分析
增长率(growth rate)
环比增长率与定基增长率
平均增长率(average rate of increase )
平均增长率(例题分析 )
增长率分析中应注意的问题
增长率分析中应注意的问题(例题分析)
增长率分析中应注意的问题(增长1%绝对值)
时间序列预测的程序
7.3.1  确定时间序列的成分
确定趋势成分(例题分析)
确定季节成分(例题分析)
年度折叠时间序列图 (folded annual time series plot)
7.3.2  预测方法的选择与评估
预测方法的选择与评估
预测方法的评估
7.4.1  移动平均法
移动平均预测(moving average)
移动平均预测(特点)
简单移动平均法(例题分析)
7.4.2  指数平滑法
指数平滑预测(exponential smoothing)
指数平滑预测(平滑系数的确定)
一次指数平滑(例题分析)
7.5.1  线性趋势预测
线性趋势(linear trend)
线性模型法(线性趋势方程)
线性模型法(a 和 b 的求解方程)
线性模型法(例题分析)
7.5.2  非线性趋势预测
二次曲线(second degree curve)
二次曲线(例题分析)
指数曲线(exponential curve)
指数曲线(a，b 的求解方法)
指数曲线(例题分析)
指数曲线与直线的比较
预测步骤
7.6.1  确定并分离季节成分
季节指数(例题分析)
图形描述
计算季节指数(seasonal index)
季节指数(计算步骤)
分离季节因素
季节性及其分离图
7.6.2  建立预测模型并进行预测
线性趋势模型及预测
线性趋势预测和最终预测值(例题分析)
2006年预测值(例题分析)
实际值和最终预测值图
本章小节

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