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)).
趋势外推法ppt课件
产生序列 ln yt ，之后进行普通最小二乘估计该 模型,最终得到估计模型为：
yˆt 303.69 e0.0627t
20
其中调整的 R2 0.9547 ，F 632.6 F0.05(1,30) ，则 方程通过显著性检验，拟合效果很好。标 准误差为：175.37。
所求修正指数曲线预测模型:
yt 73.1738 22.2719 0.5556t
预测2000年的社会总需求量:
yt 73.1738 22.2719 0.55569 73.1
29
此例反映了这样的时间序列变化规律: 初期迅速增加,一段时期后增长量逐渐降低,而逐增
长量的环比速度又大体上一致,最后发展水平趋向于 某一正的常数极限,那么,这种时间序列的发展趋势就 适宜用修正指数曲线来描述和预测。
SE ( y yˆ)2 n
例3:下表是我国1952年到1983年社会商品零售 总额(按当年价格计算），分析预测我国社会商 品零售总额 。
16
年份
1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962
时序 （t）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
yt ,
t 0,1,2,3n 1
n1
2n1
3n1
S1 yt , S2 yt , S3 yt
t0
tn
t2n
于是得A、B、K的估计式为
1
B
S3 S2
S2 S1
n
A
B
1S
2
S1
n
2
B 1
K
1 n
S1
A
B
第4章时间序列分解法和趋势外推法-精品文档
3
4 2019.1 2 3 4
3470
4525 5258 5189 3596 3881
4533
4590 4626 4562
4.2 趋 势 外 推 法 概 述
一、趋势外推法的概念和假设条件 概 念 假 设 目 的 当预测对象无季节变化依时间呈现某种上升 或下降趋势，且能找到一个合适的函数来反 映这种趋势，就可用趋势外推法进行预测。 1.影响经济现象的因素不变； 2.预测对象的变化呈渐进趋势。
yt ka
bt
数列取对数后逐期增长量的环比发展速度为常数 数列取倒数后逐期增长量的环比发展速度为常数
4.3 多项式曲线趋势外推法
一、多项式曲线模型及模型特征 2 3 t
ˆ y a bt ct dt
ˆ y a bt ct t
2
1.二次抛物线
2.参数的经济含义
a：原点的趋势水平值； b：时间每变化一个单位的趋势增长速度；
T S C I ｂ）乘法模型：y t t t t t
y T S C I t t t t t y T S C I t t t t t
人口、技术、消费者偏好
1）长期趋势（Trend）:受决定性因素的影响 ； 在较长时间内；持续上升或下降。 2）季节因子（Seasonal）:由于自然条件或社会 因素造成；一年内稳定的周期波动。 3）循环变动（Cyclical）:由于政治或经济因素； 以数年为周期；涨落相间的周期变动 a.）概念不同; b.）影响因素不同; c.）周期变动的规律不同。 4）不规则变动(Irregular)：由于偶然因素引起的 无规律变动。
时 间 90 91 92 93 94 95 96 97 98
7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
时间序列分解法和趋势外推法
时间序列分解法和趋势外推法时间序列分解法和趋势外推法是两种常用的时间序列分析方法。
时间序列分析是一种用来预测未来数据趋势和周期性的统计学方法。
时间序列分解法是一种将时间序列数据分解成趋势、周期性和随机成分的方法。
它的基本假设是时间序列数据是由多个不同的组成部分构成的，通过将这些组成部分分离出来，我们可以更好地理解数据的特征和行为。
常用的时间序列分解方法有加法模型和乘法模型。
加法模型将时间序列数据分解为趋势、周期性和随机成分的和。
趋势指的是数据的长期演变趋势，周期性表示数据在一段时间内出现的重复模式，而随机成分则代表了无法归因于趋势和周期性的随机波动。
加法模型的优点是适用于各种类型的时间序列数据，并且容易理解和解释。
乘法模型将时间序列数据分解为趋势、周期性和随机成分的乘积。
乘法模型假设趋势和周期性分量与数据的幅度成比例，这意味着它适用于数据波动较大的情况。
与加法模型相比，乘法模型更适用于数据幅度随时间变化的情况。
趋势外推法是一种基于时间序列数据的趋势进行未来预测的方法。
它假设趋势是时间序列数据最主要的特征，通过拟合趋势线并对其进行外推，我们可以预测未来数据的变化趋势。
趋势外推法常用的方法包括线性趋势外推和指数趋势外推。
线性趋势外推假设趋势是线性的，即数据随时间的变化呈现线性增长或减少的趋势。
通过线性拟合找到数据的趋势线，然后根据趋势线的斜率和截距，预测未来数据的变化趋势。
线性趋势外推是最简单的趋势外推方法，但它假设趋势是恒定的，忽略了数据的非线性特征。
指数趋势外推假设趋势是指数增长或指数衰减的，即数据呈现幂函数的趋势。
通过拟合指数增长或衰减曲线找到数据的趋势线，然后根据趋势线进行未来数据的预测。
指数趋势外推较线性趋势外推更灵活，能够更好地适应不同的趋势模式。
总之，时间序列分解法和趋势外推法是时间序列分析的常用方法。
时间序列分解法可以将数据分解成趋势、周期性和随机成分，帮助我们更好地理解数据的特征和行为。
时间序列分解法和趋势外推法讲义(PPT46张)
y t na c t ty t b t t t
2 3 2
2
yt yt
a t c t b t d
d
2
t
4
4
4
t6
几点说明: 原点位置：时间数列的第一项或正中位置;
yt
n ty t
t
2
（2）选点法：
TR 每点选五项： b n 5 （n>10） R a 11 b
3
( 数列首 尾各 取 5 项加权平均
每点选三项 (6≤n<0)
TR b n 3 7 a R 3b
( 数列首 尾 各取 3 项加权平均
年＼季
实际销 售额
趋势循 环因子 （移动 平均） 3909 3982 4029 4111
3017 3043 2094 2809 2773 2820
2000.1 2 3 4
3849 3701 2642 3585
2004.1 2 3 4
4360 4360 3172 4223
1997.1
2 3 4 1998.1 2
yt ka
bt 数列取对数后逐期增长量的环比发展速度为常数
数列取倒数后逐期增长量的环比发展速度为常数
4.3
多项式曲线趋势外推法
一、多项式曲线模型及模型特征 2 3 t
ˆ y a bt ct dt
ˆ y a bt ct t
2
1.二次抛物线
2.参数的经济含义
a：原点的趋势水平值； b：时间每变化一个单位的趋势增长速度；
时间序列分解法和趋势外推法讲义
时间序列分解法和趋势外推法讲义一、时间序列分解法时间序列分解法是将一个时间序列数据分解为几个不同的成分，从而更好地理解和预测时间序列的趋势和季节性。
时间序列可以包含趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclical）和随机性（Irregularity）等多个成分。
时间序列分解法的步骤如下：1. 平滑法：首先对原始数据进行平滑操作，以去除季节性和随机性的影响。
常用的平滑方法有简单平均法、加权平均法和指数平滑法等。
2. 趋势估计：通过对平滑后的序列进行趋势估计，得到时间序列的趋势线。
常用的趋势估计方法有移动平均法、自回归法和多项式拟合法等。
3. 季节性调整：将平滑后的序列减去趋势线，得到季节性成分。
季节性成分可以用于对未来季节性的预测。
4. 周期性调整：将季节性成分减去周期性成分，得到去除季节性和周期性的序列。
5. 随机性分析：对去除季节性和周期性的序列进行随机性分析，以检查是否存在随机性波动。
时间序列分解法的优点是能够更好地理解时间序列的组成成分，并且能够提供对未来趋势和季节性的预测。
然而，该方法的缺点是对于包含较多周期性成分的序列，可能无法准确地分解出趋势和季节性等成分。
二、趋势外推法趋势外推法是利用时间序列数据中的趋势成分进行未来数值的预测。
该方法假设时间序列的趋势相对稳定，根据过去的趋势发展，推断未来的发展方向。
趋势外推法的步骤如下：1. 趋势估计：首先对时间序列进行趋势估计，得到趋势线。
常用的趋势估计方法有移动平均法、自回归法和多项式拟合法等。
2. 趋势外推：根据趋势线的发展趋势，预测未来的数值。
可以利用历史数据的增长速率进行线性外推，也可以利用拟合的趋势函数进行非线性外推。
趋势外推法的优点是简单易用，速度快，适用于短期或趋势相对稳定的预测。
然而，该方法的缺点是对于趋势波动较大或突变的时间序列，预测结果可能存在较大的误差。
三、实施过程实施时间序列分解法和趋势外推法的具体步骤如下：1. 收集时间序列数据：收集需要分析和预测的时间序列数据，可以是销售数据、股票交易数据等。
时间序列分解法和趋势外推法讲义
。
（4） 不规则变动因素（I） 不规则变动又称随机变动，它是受各种偶然 因素影响所形成的不规则变动。
二、时间序列分解模型 时间序列y可以表示为以上四个因素的函数
，即：
时间序列分解的方法有很多，较常用的模型 有加法模型和乘法模型。
作算术平均，以此作为序列 的预测值， 即:
3. 理论模型----常数均值模型
• 平均数预测方法的理论原型，是常数均值 模型，即：
t是时间, 是常数， 是服从 分布的独立随机变量序列。
已知，则未来序列值 差预测是：
的最小均方误
未知，则未来序列值 差预测是：
的最小均方误
4.预测校正
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 1. 加权滑动平均预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 例1
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测
例1
月
实际销售量 3个月的滑动平均预测值 4个月的滑动平均预测值
1
20
2
21
3
23
4
24
5
25
6
27
7
26
8
25
9
26
10
28
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
第四部分旅游需求预测教学课件
制度性因素是指文化、体制、转轨方式、发展战 略等特殊性因素。比如我国的旅游供求非均衡就与 国家所选择的旅游发展战略有关：“入境优先，观 光切入”，这种非常规发展战略造成旅游供给体系 国际国内的非耦合可能性，因而增加了旅游供求非 均衡的可能性。 旅游供求非均衡的两面性暗示了旅游供求之间的 非均衡状况是可以通过制度安排的改进而改善。也 就是说供与求的关系可通过制度创新得到均衡，这 与时下流行的博弈论暗合。
16
二、旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的空间分布结构：主要指旅游者的地理 来源和强度。
其集中性可以用地理集中指数来定量分析。
G 100
n
xi
2
i1 T
意义：
G值越大，表明游客来源越集中；值越小，则客源地 越大且分散，旅游经营越稳定（范例见表4-6）。
17
计算杭州和桂林1997年的地理集中指数
10
二、旅游需求预测资料的获取
按资料的来源和性质分： 第一手资料
主要方法：调查法、观察法。
第二手资料
来源主要有三个：
· 企业内部材料； · 旅游报刊、杂志、调研专辑； · 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研。
机构年报及其他资料
11
– 较容易的来源： 第二手资料
• 企业内部资料 • 旅游报刊、杂志、调研报告、统计年鉴等 • 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研机构发布的 年报 和其它资料 – 较不易的来源： 第一手资料 • 调查法：抽样调查、重点调查、典型调查、普查等 • 观察法：直接观察、跟踪观察（行为记录）、参与观 察等
29
实例分析：预测北京的国内旅游者人数
步骤1：分析影响北京的国内旅游者人数的空间因素 • 距离、客源地经济收入水平、客源地人口 步骤2：模型操作化Operationalization
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1957 1958
1959 1960 1961 1962
6 7
8 9 10 11
474.2 548.0
638.0 696.9 607.7 604.0
1968 1969
1970 1971 1972 1973
17 18
19 20 21 22
737.3 801.5
858.0 929.2 1023.3 1106.7
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；
（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
一般形式：
ˆt b0 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பைடு நூலகம்推法： 皮尔曲线预测模型 ：
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二、时间序列分解模型 时间序列y可以表示为以上四个因素的函数，
即：
yt f (Tt , St , Ct , It )
时间序列分解的方法有很多，较常用的模型 有加法模型和乘法模型。
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加法模型为：
yt Tt St Ct It
乘法模型为：
yt Tt St Ct It
2 ˆ yt b0 b1t b2t
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yn ，令 y2 ，…， 设有一组统计数据 y1 ，
ˆt ) ( yt b0 b1t b2t 2 )2 最小值 Q(b0 , b1 , b2 ) ( yt y
2 t 1 t 1 n n
即：
y nb0 b1 t b2 t 2 2 3 ty b0 t b1 t b2 t 2 2 3 4 t y b t b t b t 0 1 2
4 时间序列分解法和趋势外推法
4.1 时间序列分解法
4.2 趋势外推法概述
4.3 多项式曲线趋势外推法
4.4 指数曲线趋势外推法
4.5 生长曲线趋势外推法
4.6 曲线拟合优度分析
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4.1 时间序列分解法
一、时间序列的分解
经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变 动、周期变动和不规则变动这四个因素的影响。 其中： （1） 长期趋势因素（T） 反映了经济现象在一个较长时间内的发展方 向， 它可以在一个相当长的时间内表现为一种近 似 直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。
年份
1963 1964 1965 1966 1967
时序 （t）
12 13 14 15 16
总额 （ yt ）
604.5 638.2 670.3 732.8 770.5
年份
1974 1975 1976 1977 1978
时序 （t ）
23 24 25 26 27
总额 （ yt ）
1163.6 1271.1 1339.4 1432.8 1558.6
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（2） 季节变动因素（S） 是经济现象受季节变动影响所形成的一种长 度和幅度固定的周期波动。 （3） 周期变动因素（C） 周期变动因素也称循环变动因素，它是受各 种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动。 （4） 不规则变动因素（I） 不规则变动又称随机变动，它是受各种偶然 因素影响所形成的不规则变动。
L yt 1 ae bt
龚珀兹曲线预测模型 ：
ˆ t ka y
bt
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三、趋势模型的选择
图形识别法： 这种方法是通过绘制散点图来进行的，即将 时间序列的数据绘制成以时间t为横轴，时序观察 值为纵轴的图形，观察并将其变化曲线与各类函 数曲线模型的图形进行比较，以便选择较为合适 的模型。
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三、时间序列的分解方法
（1）运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化，得 到序列TC。然后再用按月（季）平均法求出 季节指数S。 （2）做散点图，选择适合的曲线模型拟合序列的长 期趋势，得到长期趋势T。
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（3）计算周期因素C。用序列TC除以T即可得到 周期变动因素C。 （4）将时间序列的T、S、C分解出来后，剩余的 即为不规则变动，即：
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模型为：
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差分法： 利用差分法把数据修匀，使非平稳序列达到 平稳序列。 一阶向后差分可以表示为：
yt yt yt 1
二阶向后差分可以表示为：
yt yt yt 1 yt 2 yt 1 yt 2
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差分法识别标准：
差分特性 使用模型
解这个三元一次方程就可求得参数。
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例 题
•例1
下表是我国1952年到1983年社会商品 零售总额（按当年价格计算），分析预测 我国社会商品零售总额 。
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年份
1952 1953 1954 1955 1956
时序 （t）
1 2 3 4 5
总额 （ yt ）
276.8 348.0 381.1 392.2 461.0