第四章曲线趋势预测法
趋势线预测法

二、直线趋势预测
利用最小平方法进行外推预测的缺点是将近期数据与远 期数据同等对待。而三点法则克服了上述缺点。三点法 配合直线方程预测原理如下:
根据直线方程有二个参数的特点,从时间数列首、尾分 别取五项(若时间数列的项数大于十项)或三项数据 (若时间数列的项数小于十项),其权数由近至远分别 取5、4、3、2、1或3、2、1,计算出首尾两段的加权 平均数,作为趋势线上的两个数据点。
取三项数据加权平均数为:
t1
1 t1 2 t2 6
3t3
7 3
R 1 y1 2 y2 3 y3 6
t2
1 t6
2t7 6
3 t8
n 2 3
T 1 yn2 2 yn1 3 yn 6
将b两 T坐n 标3R 数据a代 R入直73 b线方程,可求得参数: 7
三、抛物线趋势预测
三、抛物线趋势预测
取三项数据加权平均数为:
R 1 y1 2 y2 3 y3 6
S
1
yd 1
2 yd
3
yd 1
6
T 1 yn2 2 yn1 3 yn 6
12
三、抛物线趋势预测
将上述三点分别代入抛物线方程,可得参数a、b、c三 个参数的计算公式:
c 2(R T 2S) (n 3)2
根据抛物线方程有三个参数的特点,从时间数列首、中、 尾别取五项(若时间数列的项数大于十五项)或三项数 据(若时间数列的项数小于十五项),其权数由近至远 分别取5、4、3、2、1或3、2、1,计算出首、中、尾 三段的加权平均数,作为趋势线上的三个数据点。注意 时间数列的项数应为奇数,如为偶数,则应去掉时间数 列的第一项。
从而配合一个恰当的方程;亦可根据时间
数列的二级增减量大体相同来判断配合抛
第四章趋势模型预测法

a
(212
.4
178
.0)(0.05.55556563
1 1)2
22.254
K
1 3
178.0
(22.254)
0.55563 1 0.5556 1
73.163
修正指数曲线
(例题分析)
产品销售量的修正指数曲线方程 Yˆt 73.163 22.254(0.5556)t
2001年产品销售量的预测值
(a 和 b 的求解方程)
1. 根据最小二乘法得到求解 a 和 b 的标准方程为
Y na bt tY at bt 2
解得:b
ntY tY
nt 2 t2
a Y bt
2. 预测误差可用估计标准误差来衡量
sY
n
(Yi Yˆi )2
i 1
nm
m为趋势方程中未知常数的个数
线性模型法
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
1
b 2.9254 2.7388 3 0.7782 2.7388 2.3429
log a (2.7388 2.3429) 0.7782 1 0.3141 (0.77823 1)2
线
为未知常数
≠ 0a,bt0 < b ≠
1
3. 用于描述的现象:初期增长迅速,随后增长率逐渐降 低,最终则以K为增长极限
修正指数曲线
(求解k,a,b 的三和法)
1. 趋势值K无法事先确定时采用
2. 将时间序列观察值等分为三个部分,每部 分有m个时期
3. 令趋势值的三个局部总和分别等于原序列 观察值的三个局部总和
曲线趋势的测定原理及应用

曲线趋势的测定原理及应用1. 引言曲线趋势是指一组数据分布在曲线上的现象。
在许多领域中,对曲线趋势的测定具有重要的意义。
本文将介绍曲线趋势的测定原理以及其在不同领域中的应用。
2. 曲线趋势的测定原理曲线趋势的测定原理主要基于统计学原理和数学模型。
常用的测定方法包括最小二乘法、多项式拟合法和指数平滑法等。
2.1 最小二乘法最小二乘法通过最小化数据点到拟合曲线的距离来确定曲线的最佳拟合。
该方法适用于线性和非线性的曲线拟合。
对于线性曲线趋势,最小二乘法可以得到直线方程,对于非线性曲线趋势,最小二乘法可以得到拟合曲线的参数。
2.2 多项式拟合法多项式拟合法通过将数据点拟合到一个多项式方程中来确定曲线趋势。
常用的拟合方法包括一次多项式拟合、二次多项式拟合和高次多项式拟合。
通过选择适当的多项式次数,可以获得对曲线趋势更精确的拟合。
2.3 指数平滑法指数平滑法利用滑动平均的方法,根据过去数据点的权重来预测未来的趋势。
该方法适用于具有平稳或轻微变化的趋势。
指数平滑法可以用于缓解数据中的噪声,并预测未来的趋势。
3. 曲线趋势的应用曲线趋势的测定在许多领域中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域:3.1 经济学在经济学中,对曲线趋势的测定可以用于预测经济指标的发展趋势,如GDP增长率、失业率和通货膨胀率等。
曲线趋势的测定可以帮助政策制定者做出合理的经济政策决策。
3.2 市场趋势分析曲线趋势的测定在金融市场中有着重要的应用。
通过分析股价、汇率和商品价格等的曲线趋势,投资者可以做出更明智的投资决策。
曲线趋势的测定可以帮助投资者判断市场的走势,从而制定买入或卖出的策略。
3.3 生物医学在生物医学领域中,曲线趋势的测定可以用于对疾病发展的预测和治疗效果的评估。
例如,在癌症治疗中,通过对肿瘤大小变化的曲线趋势进行测定,医生可以判断治疗效果,进而调整治疗方案。
3.4 天气预测曲线趋势的测定在天气预测中也有着重要的应用。
通过对气温、降水量和风速等指标的曲线趋势进行分析,气象学家可以预测未来的天气情况,为人们提供准确的天气预报。
曲线趋势外推预测法 excel

曲线趋势外推预测法Excel在Excel中,可以使用曲线趋势外推预测法来分析数据并预测未来的趋势。
下面是关于如何使用Excel进行曲线趋势外推预测法的详细步骤:1. 绘制趋势线首先,需要选择包含要分析数据的Excel图表。
通常,可以使用散点图或折线图来表示数据。
在图表中,将鼠标悬停在数据点上,然后单击右键,选择“添加趋势线”。
在弹出的对话框中,选择要添加的趋势线类型。
一般情况下,可以选择线性趋势线或指数趋势线。
选择后,单击“确定”按钮。
2. 计算趋势线方程添加趋势线后,Excel会显示趋势线的公式和R平方值。
R平方值是衡量趋势线与数据点拟合程度的指标,值越接近1表示拟合度越高。
要计算趋势线方程,可以复制公式的一部分,包括变量和常数,并将其粘贴到Excel的其他单元格中。
这将得到一个可以直接用于预测未来趋势的方程。
3. 预测未来趋势根据趋势线方程,可以预测未来的趋势。
将预测的未来时间值代入方程中,即可得到预测的未来趋势值。
4. 评估预测准确性为了评估预测的准确性,可以将预测值与实际值进行比较。
可以使用差异值、百分比差异或标准差等指标来衡量预测的准确性。
例如,可以使用以下公式计算百分比差异:百分比差异= [(实际值- 预测值) / 实际值] x 100%通过分析这些指标,可以评估预测的准确性和可靠性,并对模型进行必要的调整和改进。
总之,使用Excel进行曲线趋势外推预测法可以帮助分析和预测数据的未来趋势。
通过绘制趋势线、计算趋势线方程、预测未来趋势并评估预测准确性,可以更好地理解数据并做出更明智的决策。
第四章:需求预测:时间序列分解法和趋势外推法(旅游地理学(PPT))

Y y I TSC
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4.2 趋 势 外 推 法 概 述
一、趋势外推法概念和假定条件
趋势外推法概念: 当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降 趋势,没有明显的季节波动,且能找到一个合适 的函数曲线反映这种变化趋势时,就可以用趋势 外推法进行预测。
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趋势外推法的两个假定: (1)假设事物发展过程没有跳跃式变化;
一阶差分相等或大致相等 二阶差分相等或大致相等
三阶差分相等或大致相等 一阶差分比率相等或大致相等 一阶差分的一阶比率相等或大致相等
一次线性模型 二次线性模型
三次线性模型 指数曲线模型 修正指数曲线模型
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4.3 多 项 式 曲 线 趋 势 外 推 法
一、二次多项式曲线模型及其应用
二次多项式曲线预测 b1t b2t 2 bk t k y
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指数曲线预测模型: 一般形式 :
ˆt ae y
bt
修正的指数曲线预测模型 :
ˆt a bc y
t
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对数曲线预测模型:
ˆt a b ln t y
生长曲线趋势外推法: 皮尔曲线预测模型 :
(2)假定事物的发展因素也决定事物未来的发展,
其条件是不变或变化不大。
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二 、趋势模型的种类 多项式曲线外推模型:
一次(线性)预测模型:
ˆt b0 b y 1t
2 ˆ 二次(二次抛物线)预测模型: yt b0 b1t b2t
2 3 ˆ y b bt b t b t 三次(三次抛物线)预测模型: t 0 1 2 3
2 ˆ yt b0 b1t b2t
经济预测与决策第四章趋势外推法

2.拟合直线法的原理
这种方法是基于最小二乘法原理,通过对时间序列数据拟 合得出一条直线,使得该直线上的预测值与实际观察值之 间的离差平方和为最小。
3.拟合直线方程法的数学模型
4.加权拟合直线法的数学模型
在拟合直线法中,计算离差平方和时对近期误差和远期误差 赋予的权重是一样的。实际中,近期数据对预测结果的影响 更有意义,也就是说,对于预测精确度而言,近期误差比远 期误差更为重要。因此,在计算离差平方和时,对离差平方 项按照近大远小的原则赋予不同权值,即离差平方项对应的 时间点距离现在越近,其赋权值越大。对加权离差平方和再 按照最小二乘法原理,使离差平方和达到最小,进而求出加 权拟合直线方程。这种方法称为加权拟合直线法。
4.2.2 线性趋势外推预测法的应用举例
【实例4-1】
已知A公司1998~2008年销售利润,详见表4-1。试预测该公 司2009年的销售利润。
【实例4-2】
仍以表4-1对应的数据来说明加权拟合直线方程法的应用。 表4-4给出了各期对应的权值。
【解】 首先,基于表4-1中数据绘制趋势图,如图4-1所示。 从图4-1可知,公司销售利润呈现直线上升趋势。因此采 取线性趋势外推预测法进行预测。 其次,基于表4-1中数据计算线性趋势外推预测法模型的 参数a、b。
4.4 生长曲线预测法 4.4.1 生长曲线预测法基本原理 4.4.2 生长曲线预测法的应用举例
4.5 习题
本章学习目标
4.1 趋势外推预测法概述
4.1.1 趋势外推预测法含义 4.1.2 常用趋势外推预测法简介
4.1.1 趋势外推预测法含义
趋势外推预测法(Trend extra polation)是根据事物过 去和现在的发展趋势推断未来发展趋势的一类方法的总称 。这类方法的基本假设是事物的未来发展趋势系过去和现 在连续发展的结果。
4-曲线趋势预测法

例4.2 某地税局1998-2005年的税收总收入 如表4.6所示,试预测2006年和2007年的税收总收 入。
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解:绘制散点图(参见图4.6)
预测与决策概论
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预测与决策概论
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预测与决策概论
将有关数据代入正规方程组,可以得:
y19 615.641 205.667(0.9172)19 575.832
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4.3.2 龚珀兹曲线预测模型
1)模型的形式
yˆt Kabt
预测与决策概论
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2)模型的识别
预测与决策概论
Page 43
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首都经济贸易大学
预测与决策概论
第四章 曲线趋势预测法
直线趋势模型预测法 可线性化的曲线趋势模型预测法 有增长上限的曲线趋势模型预测法
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趋势曲线模型的选择
预测与决策概论
(一)图形识别法:
该法是通过绘制时序图来进行的,即将时间序
列的数据绘制成以时间t为横轴,时序观察值为
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预测与决策概论
4.3 有增长上限的曲线趋势模型预测
法
修正指数曲线预测模型
yˆt K abt
龚珀兹曲线预测模型
yˆt Kabt
逻辑曲线预测模型
具有增长上限的这三种曲线趋势模型的参数估 计可以使用本书介绍的三和值法进行计算。
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第四章预测分析

4.2 销售预测
4.2.2 定性预测分析法
判断分析法 专家判断法
它是指向学有专长、见识广博的经济专家进 行咨询,并根据他们多年来的实践经验和判断能 力对计划期产品的销售量(或享受额)作出预测 的方法。
– 汲取专家意见的方式多种多样,最主要的 有以下四种:
– (1)个人意见综合判断法 – (2)专家会议综合判断法 – (3)模拟顾客综合判断法 – (4)采用国际流行的“德尔斐法”
• 解:依题意计算各期销售量移动平均值、 趋势值和趋势值移动平均值,其结果如 表5—3所示。
表5—3
时间 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9* 10 11 12
销售量观测值 Qt 25 23 26 29 24 28 30 27 25 29 32 33
趋势平均法计算表
销售量五期 移 动平均值
Q
变动趋势值 bt
第四章 经营预测分析
教学内容
4.1 预测分析概述
5.1.1 5.1.2 5.1.3 5.1.4
预测分析的概念 预测分析的内容 预测分析的程序 预测分析的基本方法
4.2 销售预测
5.2.1 定量预测法
5.2.2 定性预测分析法
教学内容
4.3 成本预测
5.3.1 成本预测分析的内容
4.4 利润预测
5.4.1 直接预测法 5.4.2 因素分析法
(百万只)
xy
xx
1999
2
2000
2.5
2001
3
2002
3.5
2003
4
58
116
4
66
165
6.25
69
207
9
78
273
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Sy为估计标准差:
sy
( yt yˆt )2 n2
点预测与置信区间预测(续)
当n30时,置信区间可取为:
yˆt0 t (n 2)sy
2
点预测与置信区间预测(续)
折扣最小二乘法的与预测置信区间为:
yˆt0 t (n 2)sy 2
1 1 n
(t0 t )2
nt (t t )2
常用的有二次曲线模型和三次曲线模型:
二次曲线模型: yˆt b0 b1t b2t 2 三次曲线模型: yˆt b0 b1t b2t 2 b3t3
多项式曲线模型识别
二次曲线模型的特点:二阶差分为一个 常数。
三次曲线模型的特点:三阶差分为一个 常数。
识别方法:差分分析法。 预测模型的参数估计:最小二乘法。
yt
)
a y bln t
双曲线模型
双曲线模型的一般形式为:
yˆt
ab或 t
1 yˆt
ab t
双曲线模型的参数估计
双曲线模型的参数估计公式为:
b
n
yt
.1 t
n
1 t2
(1t )( yt
(
1) t
2)ay源自b(1 n1) t
有增长上限的曲线趋势模型预测法
修正指数曲线模型预测法
S形曲线模型预测法
指数模型的识别:
阶差识别法 指数曲线模型的特点是一次比率为一个常数
指数曲线模型的参数估计
指数曲线模型的参数估计公式:
b
nt ln yt t (ln nt2 (t)2
yt
)
a
e
1 n
ln
yt
bt
幂函数曲线模型
幂函数曲线模型的一般形式为:
yˆt atb
幂函数曲线模型的参数估计
龚珀兹曲线模型 皮尔(逻辑斯蒂)曲线模型
修正指数曲线模型预测法
将指数方程右边增加一个常数k,得到的 方程为修正指数方程,其模型如下:
yˆt k abt或yˆt k aebt
修正指数曲线模型的识别
散点图识别
差分识别
修正指数曲线模型的一阶差分的环比为一个 常数。
修正指数曲线模型的参数估计
直线趋势模型的参数估计
1、最小二乘法:是观测值和估计值之间 的误差平方和达到最小,从而得到参数a 和b的估计值。
2、折扣最小二乘法:对误差平方进行指 数折扣加权,使其总和达到最小。
最小二乘法
n
n
Q ( yt yˆt )2 ( yt a bt)2
t 1
t 1
b
ntY nt 2
tY
1)将时间序列分成三个相等的部分,每一 部分包括n个数据。
2)求出每一部分的和。根据趋势值的三个 局部总数分别等于原资源的三个局部总数的 思想可以分别得到三个等式:
修正指数曲线模型的参数估计(续)
S1
n t 1
yt
nk ab bn 1 b 1
S2
2n
yt
t n1
nk
abn1
bn 1 b 1
二次曲线模型参数估计方程组
应用最小二乘法可得三元一次现行方程 组:
yt nb0 b1 t b2 t 2 tyt b0 t b1 t 2 b2 t 3
t 2 yt b0
t 2 b1
t 3 b2
t4
指数曲线模型
指数曲线模型的一般形式:
yˆt aebt或yˆt abt
其中,标准误差为:
sy
nt ( yt yˆt )2
n2
可线性化的曲线趋势模型预测法
1、多项式曲线模型 2、指数曲线模型 3、幂函数曲线模型 4、对数曲线模型 5、双曲线模型
多项式曲线模型
多项式曲线模型的一般形式为:
yˆt b0 b1t b2t2 ... bpt p (bp 0)
置信区间预测:给定一个置信度1-a,得 到经济变量在估计值上下变动的范围称 为置信区间预测。
yˆt0 t (n 2)sy 2
1 1 n
(t0 t )2 (t t )2
点预测与置信区间预测(续)
置信区间预测计算公式为:
yˆt0 t (n 2)sy 2
1 1 n
(t0 t )2 (t t )2
t 2
a Y bt
修改时间变量t的取值,估计式可简化为:
b
tyt t 2
a y
折扣最小二乘法
最小二乘法存在一个缺陷:对近期误差 与远期误差同等看待。实际上,近期误 差比远期误差对预测的影响更大。
折扣最小二乘法对误差平方进行折扣加 权,使其总和达到最小。
n
Q nt ( yt yˆt )2 min t 1
第四章 曲线趋势预测法
曲线趋势预测法
直线趋势模型预测法 曲线趋势模型预测法
直线趋势模型
直线趋势模型:
yˆt a bt
模型表示:当时间每过一个时期,观测值都 有等量的增加或减少。
直线趋势模型的识别
1、散点图识别法 2、阶差识别法
yˆt yˆt yˆt1 (a bt) [a b(t 1)] b
幂函数曲线模型的参数估计公式:
b
n ln yt.ln t ( ln t) (ln n (ln t)2 ( ln t)2
yt
)
a eln yt bln t
对数曲线模型
对数曲线模型的一般形式:
yˆt a b ln t
对数曲线模型的参数估计
对数曲线模型的参数估计公式为:
b
n yt ln t ( ln t) (ln n (ln t)2 ( ln t)2
折扣系数a要求:0<a<1
折扣最小二乘法(续)
折扣最小二乘法参数估计方程:
n
n
n
nt yt a nt b ntt
t 1
t 1
t 1
n
n
n
nttyt a ntt b ntt 2
t 1
t 1
t 1
点预测与置信区间预测
点预测:将样本范围所取t带入预测模型 所得到的估计值即为经济变量的点预测 值。
1.曲线的增长上限K为已知时,可对其线 性化,采用最小二乘法顾及其余的两个 参数。
a
eY bt n ty t
y
b e n t2 ( t)2
修正指数曲线模型的参数估计(续)
2.当K、a、b三个参数均为未知时,模型 无法线性化,此时常用三和法进行参数 的估算。
三和法估计模型参数的基本步骤:
S3
3n
yt
t 2n1
nk ab2n1
bn 1 b 1
3)根据三个等式联立求解,可求出三个未
知数k,a,b的估计公式:
修正指数曲线模型的参数估计(续)
b n
S3 S2 S2 S1
a
(S2
S1 )
b (bn