时间序列预测分析方法

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统计学中的时间序列预测分析方法

统计学中的时间序列预测分析方法时间序列预测分析是统计学中的一项重要技术，用于预测未来的趋势和模式。

它基于历史数据，通过分析数据中的时间相关性，寻找规律和趋势，从而进行未来的预测。

时间序列预测分析方法广泛应用于经济、金融、气象、交通等领域，为决策者提供了重要的参考依据。

一、时间序列分解法时间序列分解法是一种常用的时间序列预测分析方法。

它将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，从而更好地理解和预测数据的特点。

趋势成分反映了数据的长期变化趋势，季节性成分反映了数据的周期性变化，随机成分则表示了数据的不规则波动。

通过对这三个成分的分析，可以更准确地预测未来的趋势和变化。

二、移动平均法移动平均法是一种简单而有效的时间序列预测方法。

它通过计算一定时间段内的平均值，来预测未来的趋势。

移动平均法的核心思想是利用过去一段时间内的平均值来预测未来的趋势，从而消除数据中的噪声和波动。

移动平均法的预测结果较为稳定，适用于平稳或趋势性变化不大的时间序列数据。

三、指数平滑法指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的趋势。

指数平滑法的核心思想是对历史数据赋予不同的权重，越近期的数据权重越大，从而更加重视最近的趋势和变化。

指数平滑法适用于数据变化较为平稳的情况，能够较好地捕捉到数据的趋势和变化。

四、ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它基于自回归（AR）和移动平均（MA）的原理，通过对时间序列数据的差分和模型拟合来预测未来的趋势。

ARIMA模型的核心思想是通过对数据的差分来消除数据的非平稳性，然后通过AR和MA模型对差分后的数据进行拟合，从而得到未来的预测结果。

ARIMA模型适用于各种类型的时间序列数据，能够较好地捕捉到数据的趋势和变化。

五、神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的时间序列预测方法，它通过对历史数据的训练和学习，建立一个复杂的非线性模型，从而预测未来的趋势和变化。

时间序列预测的常用方法及优缺点分析

时间序列预测的常用方法及优缺点分析一、常用方法1. 移动平均法（Moving Average）移动平均法是一种通过计算一系列连续数据的平均值来预测未来数据的方法。

这个平均值可以是简单移动平均（SMA）或指数移动平均（EMA）。

SMA是通过取一定时间窗口内数据的平均值来预测未来数据，而EMA则对旧数据赋予较小的权重，新数据赋予较大的权重。

移动平均法的优点是简单易懂，适用于稳定的时间序列数据预测；缺点是对于非稳定的时间序列数据效果较差。

2. 指数平滑法（Exponential Smoothing）指数平滑法是一种通过赋予过去观测值不同权重的方法来进行预测。

它假设未来时刻的数据是过去时刻的线性组合。

指数平滑法可以根据数据的特性选择简单指数平滑法、二次指数平滑法或霍尔特线性指数平滑法。

指数平滑法的优点是计算简单，对于较稳定的时间序列数据效果较好；缺点是对于大幅度波动的时间序列数据预测效果较差。

3. 季节分解法（Seasonal Decomposition）季节分解法是一种将周期性、趋势性和随机性分开处理的方法。

它假设时间序列数据可以被分解为这三个不同的分量，并独立预测各分量。

最后将这三个分量合并得到最终的预测结果。

季节分解法的优点是可以更准确地预测具有强烈季节性的时间序列数据；缺点是需要根据具体情况选择合适的模型，并且较复杂。

4. 自回归移动平均模型（ARMA）自回归移动平均模型是一种统计模型，通过考虑当前时刻与过去时刻的相关性来进行预测。

ARMA模型考虑了数据的自相关性和滞后相关性，能够对较复杂的时间序列数据进行预测。

ARMA模型的优点是可以更准确地预测非稳定的时间序列数据；缺点是模型参数的选择和估计比较困难。

5. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种深度学习模型，通过引入记忆单元来记住时间序列数据中的长期依赖关系。

LSTM模型可以有效地捕捉时间序列数据中的非线性模式，具有很好的预测性能。

LSTM模型的优点是适用于各种类型的时间序列数据，可以提供较准确的预测结果；缺点是对于数据量较小的情况，LSTM模型容易过拟合。

时间序列预测的方法与分析

时间序列预测的方法与分析时间序列预测是一种用于分析和预测时间相关数据的方法。

它通过分析过去的时间序列数据，来预测未来的数据趋势。

时间序列预测方法可以分为传统统计方法和机器学习方法。

下面将分别介绍这两种方法以及它们的分析步骤。

1. 传统统计方法传统统计方法主要基于时间序列数据的统计特征和模型假设进行分析和预测。

常用的传统统计方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型。

(1) 移动平均法：移动平均法通过计算不同时间段内的平均值来预测未来的趋势。

该方法适用于数据变动缓慢、无明显趋势和周期性的情况。

(2) 指数平滑法：指数平滑法通过对历史数据进行加权平均，使得近期数据具有更大的权重，从而降低对过时数据的影响。

该方法适用于数据变动较快、有明显趋势和周期性的情况。

(3) ARIMA模型：ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归(AR)、差分(I)和滑动平均(MA)的概念。

ARIMA模型可以用于处理非平稳时间序列数据，将其转化为平稳序列数据，并通过建立ARIMA模型来预测未来趋势。

2. 机器学习方法机器学习方法通过训练模型来学习时间序列数据的特征和规律，并根据学习结果进行预测。

常用的机器学习方法包括回归分析、支持向量机(SVM)和神经网络。

(1) 回归分析：回归分析通过拟合历史数据，找到数据之间的相关性，并建立回归模型进行预测。

常用的回归算法包括线性回归、多项式回归和岭回归等。

(2) 支持向量机(SVM)：SVM是一种常用的非线性回归方法，它通过将数据映射到高维空间，找到最佳分割平面来进行预测。

SVM可以处理非线性时间序列数据，并具有较好的泛化能力。

(3) 神经网络：神经网络是一种模仿人脑神经元组织结构和工作原理的计算模型，它通过训练大量的样本数据，学习到数据的非线性特征，并进行预测。

常用的神经网络包括前馈神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络等。

对于时间序列预测分析，首先需要收集并整理时间序列数据，包括数据的观测时间点和对应的数值。

时间序列分析预测法

34.52 21.88 33.50 0.43 5.87
19.24
9.3.3 三次指数平滑
二次指数平滑既解决了对有明显呈趋势变动的时间序列的预测，又解决了一次指数平滑只能预测一期的不足。但如果时间序列呈非线性趋势时，就需要采用更高次的指数平滑方法。
三次指数平滑（Triple Exponential Smoothing）
2003 444.84 430.55 416.24 444.86
2004 496.23 483.09 469.72 496.46
2006
平均绝对误
b
0 22.08 36.08 57.52 57.24 53.48
Y
243.29 298.51 355.59 455.27 502.10 603.42
绝对误差
a22S2 1S2 22*6 56.5 26.5 7 b21 aa(S2 1S2 2)1 0.0 5.5*(6 56.5 2)2.5
通过趋势方程对3月份进行预测：
Y 2 1 a 2 b 2 ( 1 ) 6 . 5 2 . 5 7 * 1 7 0
案例
预测某省农民家庭人均食品支出额，假如a取0.8。
按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。
时间序列预测方法，是把统计资料按时间发生的先后进行排序得出的一连串数据，利用该数据序列外推到预测对象未来的发展趋势。一般可分为确定性时间序列预测法和随机时间序列预测法。
a取0.4和0.8时的均方误差。
年份
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 合计均方误差

时间序列预测的方法与分析

时间序列预测的方法与分析一、时间序列预测的基本原理时间序列预测的基本原理是利用历史数据中的模式和趋势，预测未来一段时间内数据的走势。

它基于以下几个假设：1. 数据点之间存在一定的内在关系：时间序列预测假设数据点之间具有一定的内在关系，即过去的数据点能够对未来的数据点产生影响。

2. 数据的模式和趋势是相对稳定的：时间序列预测假设数据的模式和趋势相对稳定，即未来的数据点会延续过去的规律。

基于以上假设，时间序列预测方法主要有两个核心步骤：模型建立和模型评估。

二、时间序列模型建立时间序列模型的建立是通过对历史数据进行分析和建模，找出合适的模型来预测未来的数据。

常用的时间序列模型有以下几种：1. 移动平均模型（Moving Average, MA）：移动平均模型是一种基于均值的模型，它假设未来的数据点与过去的数据点存在相关性。

通过计算一定时期内的均值，可以预测未来数据的变化趋势。

2. 自回归模型（Autoregressive, AR）：自回归模型是一种基于过去数据点的线性回归模型，在时间序列中考虑到自身过去的数据点的影响。

它通过建立当前数据点与过去数据点的线性关系，可以预测未来数据的变化。

3. 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）：自回归移动平均模型是自回归模型和移动平均模型的结合，同时考虑到了过去数据点与滞后数据点的影响，更加准确地预测未来数据。

4. 季节性模型（Seasonal Model）：季节性模型用于处理具有明显季节性的时间序列数据，如某种商品每年冬季销量较高或某股票每年度假期交易较少。

它通过建立季节性因素和其他因素的关系，来预测未来的季节性变化。

在选择合适的时间序列模型时，需要根据数据的特点和预测目标来进行判断。

可以通过观察数据的图表和统计指标，以及使用一些专门的模型评估指标来选择最优模型。

三、时间序列模型评估时间序列模型评估是对建立的模型进行检验和比较，以确定模型的可靠性和预测效果。

时间序列预测的常用方法

时间序列预测的常用方法时间序列预测是指根据过去一段时间内的数据，通过建立历史数据与时间的关系模型，预测未来一段时间内的数据趋势和变化规律。

时间序列预测在经济学、金融学、气象学、交通运输等领域有着广泛的应用。

本文将介绍时间序列预测的常用方法。

一、简单移动平均法简单移动平均法是最简单直观的时间序列预测方法之一。

它的原理是通过计算平均值来预测未来的值。

具体步骤为：首先选择一个固定的时间窗口，例如选择过去12个月的数据进行预测，然后计算过去12个月的平均值，将该平均值作为未来一个时间点的预测值。

这种方法的优点是简单易用，适用于数据变动较为平稳的时间序列。

二、指数平滑法指数平滑法是一种较为常用的时间序列预测方法，它适用于数据变动较为平稳的情况。

指数平滑法的原理是通过对过去的数据赋予不同权重，来预测未来的值。

指数平滑法将过去的值按照指定的权重递减，然后将过去的值与未来的值结合得出预测值。

常用的指数平滑法有简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。

三、趋势法趋势法是根据时间序列中的趋势来进行预测的一种方法。

趋势可以是线性的也可以是非线性的。

线性趋势法是通过拟合线性回归模型来预测未来的值，具体步骤为根据过去的数据建立一个线性回归模型，然后利用该模型来预测未来的数据。

非线性趋势法包括二次多项式拟合、指数增长拟合等方法，其原理是根据过去的数据来选择合适的含有趋势项的非线性模型，然后通过该模型来预测未来的数据。

四、季节性分解法季节性分解法是一种将时间序列分解为趋势项、季节项和随机项三个部分的方法。

首先对时间序列进行季节性调整，然后利用调整后的数据建立趋势模型和季节模型，最后将趋势模型和季节模型相加得到预测结果。

季节性分解法适用于时间序列中存在明显的季节性变化的情况，如销售数据中的每年的圣诞节销售量增加。

五、ARIMA模型ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）是一种基于时间序列的统计模型，常用于对非平稳时间序列的预测。

时间序列预测的常用方法与优缺点分析

时间序列预测的常用方法与优缺点分析1. 移动平均法（Moving Average Method）移动平均法是最简单的时间序列预测方法之一。

它的基本思想是取过去一段时间内观测值的平均数作为未来预测值。

移动平均法适用于数据存在一定的周期性和趋势性的情况，比如季节变动较为明显的销售数据。

但是移动平均法在预测周期性较长的数据时会存在滞后的问题。

2. 简单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing Method）简单指数平滑法是基于指数加权的方法，它对历史数据进行平滑处理，然后将平滑后的值作为未来预测值。

简单指数平滑法适用于数据波动较小、趋势变化较缓的情况。

它的优点是计算简单、速度快，但是对于数据呈现出较大的波动和季节性变动的情况，预测效果较差。

3. 加权移动平均法（Weighted Moving Average Method）加权移动平均法是对移动平均法的改进，它在计算未来预测值时给予不同时间点的观测值不同的权重。

通过合理设置权重，可以充分考虑到数据的周期性和趋势性，减小预测误差。

加权移动平均法适用于数据具有明显的季节变动和趋势变动的情况。

但是加权移动平均法需要根据具体情况合理设置权重，这对用户经验有一定要求。

4. ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型。

ARIMA模型包含三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。

ARIMA模型通过寻找最佳的AR、I和MA参数，建立数据的数学模型，从而预测未来的观测值。

ARIMA模型适用于任意类型的时间序列数据，但是对于数据的预处理和参数的选择较为复杂，需要一定的统计知识。

5. 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Network）长短期记忆网络是一种基于神经网络的时间序列预测方法。

该方法通过自适应地学习历史观测值之间的关系，能够捕捉到数据中的非线性关系和时序依赖性。

时间序列预测法

时间序列预测法时间序列预测方法是一种用于预测未来时间点上特定变量值的统计模型。

它基于时间序列数据的历史信息，通过建立模型来分析趋势、周期和季节性等因素，并预测未来的数值。

以下是一些常用的时间序列预测方法：1. 移动平均模型（MA）：移动平均模型是一种简单的预测方法，利用历史数据的平均值来预测未来值。

它基于平滑的概念，通过计算不同时间窗口内的数据均值来减少噪声。

2. 自回归模型（AR）：自回归模型是一种利用过去时间点上的变量值来预测未来时间点上的值的方法。

它基于假设，即未来的值与过去的值相关，通过计算时间序列的自相关性来进行预测。

3. 移动平均自回归模型（ARMA）：移动平均自回归模型是自回归模型和移动平均模型的结合。

它同时考虑了过去时间点上的变量值和噪声项的影响，通过将两者进行加权平均来预测未来值。

4. 季节性自回归移动平均模型（SARMA）：季节性自回归移动平均模型是ARMA模型的扩展，考虑了季节性因素对时间序列的影响。

它通过引入季节性参数来捕捉周期性变化，从而提高预测精度。

5. 季节性自回归综合移动平均模型（SARIMA）：季节性自回归综合移动平均模型是SARMA模型的进一步扩展。

它除了考虑季节性外，还同时考虑了趋势和噪声项的影响，通过引入差分操作来消除线性趋势和季节性差异，从而进一步提高预测准确度。

以上是一些常用的时间序列预测方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点。

选择合适的方法需要对数据特点和预测目标进行分析，并结合模型评估指标进行选择。

时间序列预测方法是指在一串连续的时间点上收集到的数据样本中，通过分析各时间点之间的关系来预测未来时间点上的变量值的方法。

这些时间序列数据通常具有以下特征：趋势（如上涨或下跌的趋势）、周期性（如季节变化）、周期（如每月、每年的循环）和随机噪声（如突发事件的影响）。

时间序列预测常用于经济预测、股票预测、天气预测等领域。

在时间序列预测中，最简单的方法是移动平均模型（MA）。

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7.1时间序列预测法

[阅读材料]
时间序列在经济和管理中，占有极其重要位置，在市场预测中处于核心位置，市场预测离不开时间概念，各种预测方法比较起来，时间序列分析法最成熟、简便、实用、有说服力，因而用得最多。市场调查后整理数据时，往往首先是用时间序列方法进行运算和预测。
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7.1时间序列预测法

3.周期波动周期波动又称循环变动，是指时间序列在为期较长的时间内( 一年以上至数年)，呈现出涨落起伏。它与长期趋势不同，不是朝一个方向持续变动而是呈涨落相间的波浪式起伏变动。如资本主义经济危济的变动周期就表现为危机、复苏、高涨、萧条等循环往复的周期变动。它与季节变动也不一样，季节变动有固定的周期，周期效应可以预见;而循环变动一般没有固定周期，上次出现后，下次何时出现较难预料。此外，季节变动的周期较短，一般为一年，而循环变动周期较长，一般数年乃至数十年才完成一个周期。通过对循环变动的分析和测定，可以预测社会经济现象发展变化的转折点。
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7.1时间序列预测法

对这种事物发展过程规律性出现质的变化，显然用时间序列分析法进行预测就失去了效果。随着时间的推移，环境变化是客观存在的，而且时间推移越长，环境变化会越大。因此，时间序列分析预测法用于短期预测的精确度最高，中期预测其次，长期预测最低。
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7.1时间序列预测法

时间序列预测法将影响预测目标的一切因素都由"时间"综合起来描述，是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。时间序列预测法撇开了市场发展的因果关系，直接从时间序列统计数据中找事物发展的演变规律，建立模型，预测未来。
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7.2平均数预测法

2.二次移动平均法二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动平均法的基础上对一次移动平均值进行二次移动平均，并在此基础上求得预测值。二次移动平均法是利用一次移动平均值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律，求得移动系数，建立线性时间关系的数学模型而进行市场预测的方法。求二次移动平均值的公式为
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7.2平均数预测法

[例7-1]某商场却10年1至6月份的商品销售额分别是52 万元、54万元、48万元、56万元、52万元、50万元，以 1至6月份商品销售额的简单算术平均数作为预测值，预测7 月份的商品销售额。

即该商场2010年7月份的商品销售额预计为52万元。
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7.1时间序列预测法

7.1.2时间序列预测法的特点
1.根据市场过去的变化趋势预测未来的发展时间序列分析预测法的前提是假定事物的过去同样会延续到未来。事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的外推，事物的过去和未来是有联系的。市场预测中的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的。
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7.1时间序列预测法

时间序列预测法是通过对时间序列数据的分析，掌握经济现象随时间的变化规律，从而预测其未来，它被广泛地应用在天文、气象、水文、生物和社会经济等方面的预测。基本原理是根据预测对象的时间序列数据，依据事物发展的连续性规律，通过统计分析或建立数学模型进行趋势外推，对预测对象的未来可能值作出定量分析的方法。时间序列预测法也叫时间序列分析法、历史外推法或外推法。
7.1时间序列预测法

需要指出的是，时间序列分析法因其假设时间序列不讲因果，不受外界因素影响，存在着预测误差大的缺陷，当遇到外界发生较大变化，如国家大正方针变化时，根据过去已发生的数据进行预测往往会有较大偏差。在时间序列中，每个时期数据的变化都是由许多不同因素同时发生作用的综合结果。从各因素的特点或影响效果来看，主要有以下四类。

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7.1时间序列预测法

时间序列分析预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平;市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。

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7.2平均数预测法

1.一次移动手均法设xi为时间序列中时间为t的观察值， Mt为时间序列中时间为t的一次移动平均数， n为每一移动平均数的跨越期，则一次移动平均数Mt的公式为

如果n=3，即为3年移动平均， n =5即为五年移动平均。 t的取值须>n，当n=t时
第7章时间序列预测法

7.1时间序列预测法 7.2平均数预测法 7.3指数平滑法 7.4季节变动预测法 7.5趋势外推预测法
7.1时间序列预测法

7.1.1时间序列预测法的概念
时间序列，又称动态数列，是指将某种经济变量的一组观察值，按时间先后顺序排列而成的数列。时间间隔可以是天、周、月、季、年等。例如，某种商品的销售量按月份顺序排列、某公司的销售收人按年度顺序排列形成的数据序列等，都是时间序列。

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7.2平均数预测法

[例7-2]以上例商场的资料为例，假定1至6月份的权数分别为1,2,3,4,5,6，用加权算术平均法预测7月份的商品销售额为

即该商场2005年7月份的商品销售额为51.81万元。上一页 Biblioteka 一页返回7.2平均数预测法

加权平均法比简易平均法有一定的优越性。它没有把观察期的历史数据简单地等同对待，而是对各个数据具体分析，区别对待，给予不同程度的重视。这种方法能较真实地反映时间序列的规律，考虑了事件的长期发展趋势。加权平均法的关键是确定权数。对于权数的确定没有统一的标准，完全凭预测者在对时间序列资料分析的基础上，做出经验判断。一般而言，在剔除一些特殊的影响因素后，距离预测期越近的观察期数据对预测值的影响越大，所以对其数据给定的权数就越大;而距离预测期越远的观察期数据对预测值的影响越小，所给定的权数就越小。
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7.2平均数预测法

7.2.1简易平均法
简易平均法是一种简便的时间序列法。它根据一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为基础，预测未来时期的预测值。这种方法简便易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运用，是市场预测中常用的方法。简易平均法中的具体方法很多，其中，最常用的是算术平均法。算术平均法，就是以观察期数据之和除以求和时使用的数据个数(或期数)，求得平均数的方法。
7.1时间序列预测法

3.时间序列分析法是一种统计定量分析方法运用时间序列预测未来，实际上是将所有因素归结到时间这一因素上，它虽然承认事物受多种因素影响，但在实际具体分析中，着重对长期趋势和季节变动的定量分析，没有分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系，定性分析不够，撇开了市场发展的因果关系来分析市场的过去和未来的联系。因此，为了使预测的精确度和时效性提高，就要定量分析与定性分析相结合。
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7.1时间序列预测法

1.长期趋势变动长期趋势是指与现象长期直接联系的基本规律作用，使现象在较长时间内稳定持续地按照一定方向变化，在生产经营过程中的表现使经济变量在长时间内表现出的总趋势，它是经济现象的本质在数量方面的反映，也是时间序列分析和预测的重点。长期趋势的具体表现有基本增长趋向、基本下降趋向和平稳发展趋向，即从长期看时间序列中变量数值连续不断地增加或减少或平稳的趋向。
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7.1时间序列预测法

2.时间越长预测的精确度将会逐渐降低时间序列分析法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势，但同时，市场的未来发展变化趋势肯定要受多种因素的影响，而各种影响因素又在不断发展变化，因此市场的未来发展也不可能是过去历史的简单重复，特别是某些事物，由于某些因素的影响或其发展过程中止，或其发展过程出现质的转折，事物的未来与原先就不再遵循同一发展规律。
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7.2平均数预测法

7.2.3移动平均法
移动平均法，是对时间序列观察值由远及近按一定跨越期计算平均值的一种预测方法。随观察值向后推移，平均值也向后移动，形成一个由平均值组成的新的时间序列。对新时间序列中的平均值加以调整，可作为观察期内的估计值。最后一个平均值是预测值计算的依据。移动平均法能够较好地修匀时间序列，消除不规则变动和季节变动，因而得到了广泛应用。常用的移动平均法有如下两种。
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7.1时间序列预测法

运用时间序列法进行预测，要求必须以准确、完整的时间序列数据为前提。为了让时间序列中的各个数值正确地反映研究预测对象的发展规律，各数值间具有可比性，编制时间序列要做到:总体范围一致;代表的时间单位长短一致;统计数值的计算方法和计量单位一致。
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7.1时间序列预测法

4.不规则变动不规则变动又称随机变动，是指偶发事件导致时间序列中出现数值忽高忽低、时升日才降的无规则可循的变动，如自然灾害、罢工、战争、动乱、政策调整等都会造成不规则变动。有时，它对经济现象影响较大。对于呈现不规则变动趋势的时间序列，很难用时间序列分析法预测。这种不规则变动，在预测中往往容易形成随机误差。如进出口公司的营业额，常常受交易国之间关系的影响，往往是关系好时，营业额呈现上升趋势;反之，则下降。由于这种情况是无法预计的，应将其从以前的数据中剔除，以便能确定正常的变化。