时间序列分析和预测

“时间序列分析是通过以往数据预测未来的变化 ”

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时间序列及成分

时间序列是同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列。

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时间序列的分类

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增长率分析

环比增长率

定基增长率

平均增长率

分析增长率时要注意的问题：

1. 观察值中出现0或负数

2. 注意观察增长率与绝对水平之间的关系，即应当考虑增长1%的绝对值

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时间序列预测程序

1.找出成分/类型

①确定趋势成分：回归分析拟合趋势线

1. 线性趋势

2. 非线性趋势：一般情况下预测值的两端明显高于实际值时，考虑非线性趋势

②确定周期成分：画出年度折叠时间序列表

2.找出合适的预测方法

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方法的确定

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3.评估

平均误差ME

平绝对均误差MAE

均方误差MSE

平均百分比误差MPE

平均绝对百分比误差MAPE

4.进行预测

简单平均法

移动平均法

指数平滑法

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进行预测

1.平稳型序列预测
a.简单平均法 用于短期预测和描述趋势
b.移动平均法 关键是确定合理的移动间隔k(计算多个，取最小误差的k值)
c.简单移动平均法
d.加权移动平均法
e.指数平滑法 加权求和的一种方式

2.趋势型序列预测
a.线性趋势预测 建立模型，利用最小二乘法计算
b.非线性趋势预测 化作对数直线形式，再用最小二乘法
指数曲线
多阶曲线

3.复合型序列的分解预测步骤
a.确定并分离季节成分
b.确定季节指数
c.分离季节成分
d.建立回归分析模型
e.进行预测

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excel-时间序列预测

1.首先打开excel表格。
2.点击左上方的文件。
3.下拉点击选项。
4.点击倒数第2个自定义功能区。
5.找到数据图标，点开下拉菜单。
6.点击数据工具图标。
7.点击倒数第2个模拟分析图标。
8.选择完成以后，点击确定。
9.返回到界面，点击最上面的数据选项卡。

10.数据—>数据分析—>分析工具—>选择方法—>确认

11.进行预测

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分析结果示例：

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