时间序列分析方法优秀课件
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时间序列分析模型课件(PPT108张)

确定性时序分析的目的
• 克服其它因素的影响,单纯测度出某一个 确定性因素对序列的影响 • 推断出各种确定性因素彼此之间的相互作 用关系及它们对序列的综合影响
4-3-2 时间序列趋势分析
• 目的
–有些时间序列具有非常显著的趋势,我们分析 的目的就是要找到序列中的这种趋势,并利用 这种趋势对序列的发展作出合理的预测
随机性变化分析: AR、MA、ARMA模型
Cramer分解定理(1961)
• 任何一个时间序列 { x t }都可以分解为两部分的叠 加:其中一部分是由多项式决定的确定性趋势成 分,另一部分是平稳的零均值误差成分,即
x t t t
d j0
jt j
(B)at
随机性影响
确定性影响
对两个分解定理的理解
(2)季节性周期变化 受季节更替等因素影响,序列依一固 定周期规则性的变化,又称商业循环。 采用的方法:季节指数; (3)循环变化 周期不固定的波动变化。
(4)随机性变化
由许多不确定因素引起的序列变化。 随机性变化分析: AR、MA、ARMA模型
确定性变化分析 时间序列分析
趋势变化分析 周期变化分析 循环变化分析
(1 )
0 1 , 2 j
j0
2 ~ WN ( 0 , (2) t )
( V , ) 0 , t s (3 ) E t s
确定性序列与随机序列的定义
• 对任意序列 而言,令 序列值作线性回归 关于q期之前的
2 ( t ) q 其中{ t } 为回归残差序列, Var
参数估计方法
线性最小二乘估计
Tt ab
t
a ln a b ln b
b t T t a
时间序列分析教材(PPT 64页)

第二节 时间序列的水平分析 描述现象在某一段时间上发展变化的水平
高低及其增长变化的数量多少。 包括:
发展水平 平均发展水平 增长量 平均增长量
9-7
一 发展水平 1、每一项指标数值就是发展水平 2、常用a0、a1、…、an表示 3、通常把a0称为最初水平, 把an称为最末水平
二 平均发展水平
4.定基增长速度与环比增长速度之间的推 算,必须通过定基发展速度和环比发展 速度才能进行。
5.增长1%绝对值 = 基期水平/100 9-39
为了消除季节变动因素的影响,也常常计 算:
同比增长速度
同比增长量 上年同期水平
=同比发展速度
1
9-40
速度的表现形式和文字表述
速度指标的表现形式:一般为 %、倍数,也有 用‰、番数等等。
则:1—6号平均每天的职工人数为:
a a
n
98 100 99 101 108 106 10(2 人) 6
例4-2-3:有某企业职工人数资a1
a2
职工人数(人) 102
105
16日—30日 a3
108
则:1号至30号平均每天的职工人数为:
a
af f
102 8 105 7 108 15 10(6 人) 30
第四章 时间序列分析
本章重点
第一节 时间序列分析概述 第二节 时间序列的水平分析 第三节 时间序列的速度分析 第四节 长期趋势的测定
第一节 时间序列分析概述
时间序列的概念 时间序列的种类 时间序列的编制原则
9-2
表4-1
9-3
一、时间序列的概念
时间序列(time series)— 动态数列, 把同
2.根据下表数据,计算我国居民消费水平的增长量 和平均增长量。
《时间序列分析法》课件

《时间序列分析法》ppt课件
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法,通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析,以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ,以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值,需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合,利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势,可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测, 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列,通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列, 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ,通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析,预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动,预测经济走势。
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法,通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析,以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ,以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值,需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合,利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势,可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测, 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列,通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列, 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ,通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析,预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动,预测经济走势。
时间序列分析PPT授课课件

2.3 181 323.625 5.1 324 432.125 7.3 390 525.500
2.4 753 341.750 5.2 224 426.000 7.4 978 542.750
3.1 269 357.875 5.3 284 417.000 8.1 483
20232./23/23 214 374.875 5.4 822 427.000 8.2 320
2.乘法模型(时间序列的变化在每周期有与趋 势相同的比例时适用)
假定四种变动因素之间存在着交互作用 y=T×S × C × R
同样可简化为: y=T×S × R y=T×S
2022/3/23
5
第二节 长期趋势的测定
一.数学模型法
设时间序列的数据为(ti,yi)
设直线趋势方程为:
yt a bt
1.4 733 283.699 2.584 3.4 860 363.819 2.364
2.1 224 293.714 0.763 4.1 345 373.834 0.923
2.2 114 303.729 0.375 4.2 203 383.849 0.529
2.3 181 313.744 0.577 4.3 233 393.864 0.592
(2)求周期每一点的算术平均数(或几何平均数)得 到一个周期的季节因子
(3)对季节因子进行修正
若为季度数据,则S1+S2+S3+S4=4;
若为月度数据,则S1+S2+ …+S12=12。
2022/3/23
19
第三节 季节变动的测定
(资料见例1)
年.
季 度
销售 额Y
趋势值T
季节因子 Y/T
第9时间序列分析(共30张PPT)

计算季节比率
▲计算口径可比
(2)原数列各项数据除以移动平均序列对应时间的数据,得消
9.3 时间序列趋势变动分析 ▲计算方法可比
对序列逐项递移的方式,对原序列递移的 (1)计算平均项数等于季节周期L的移动平均数,以消除季节
●对循环规律作科学预测
消除时间序列中的不规则变动和其他变动,揭示出时间序列的长期趋势
方程
Yˆt a bt
其中
b
n tY t Y n t2 ( t)2
a Y bt Yt b t
n
n
三、测定长期趋势的非线性趋势模型法
(1)抛物线型
Yˆt abtct2
(2)指数曲线型 参考作法:
Yˆt a b t
(1)定性分析
(2)描绘散布图
(3)分析序列的数据特征
(4)分段拟合
1. 平均发展水平——序时平均数
时期数列
a a 1 a 2 a n a
n
n
序时平均数
绝对数序列
时点序列
aa1 2a2f1a2 2a3n f 2 1 an 12 anfn 1
fi
i 1
相对数或平均数序列
计算序时平均数
ca b
三、时间序列的速度分析
发展速度
发 展 速 度报 基 告 期 期 水 水 平 平aa0i
9.1 时间序列的对比分析
一、时间序列及其分类 二、时间序列的平均水平 三、时间序列的速度分析
一、时间序列及其分类
什么是时间数列?
按时间顺序记录并排列的数据序列称时间序列
时间数列的基本要素:
§所属的时间范围 §反映数量特征的
数值
140 120 100
80 60 40 20 0
时间序列分析-课件PPT文档共183页

3、自协方差函数和自相关函数
r ( t , s ) E [ z t ( u t ) z s ( u s ) ] ( z t u t ) z s ( u s ) d t , s ( z t , F z s )
r(t,t)E(zt ut)2D(zt) r(s,s)E(zs us)2D(zs)
(1)随机序列是随机过程的一种,是将连续时 间的随机过程等间隔采样后得到的序列;
(2)随机序列也是随机变量的集合,只是与这 些随机变量联系的时间不是连续的、而是离 散的。
三、时间序列的分布、均值、协方差 函数
1、分布函数 (1)一维分布函数:随机序列中每个随机变量的分
布函数.
F1(z) ,F2(z) ,…, Ft-1(z) , Ft(z) (2)二维分布函数:随机序列中任意两个随机变量
平稳时间序列自协方差仅与时间隔有关,当 间隔为零时,自协方差应相等:
4、自协方差与自相关函数的性质 (1) rk=r-k ρk= ρ-k k、-k仅是时间先后 顺序上的差异,它们代表的间隔是相同的。
时间序列分析-课件
时分析:是一种根据动态数据揭示 系统动态结构和规律的统计方法。其基本思 想:根据系统的有限长度的运行记录(观察 数据),建立能够比较精确地反映序列中所 包含的动态依存关系的数学模型,并借以对 系统的未来进行预报(王振龙)
2、计量经济学中的建模方法和思想
使用的分析方法有:移动平均法、指数平滑法、 模型拟和法等;
(2)季节性周期变化 受季节更替等因素影响,序列依一固
定周期规则性的变化,又称商业循环。 采用的方法:季节指数; (3)循环变化
周期不固定的波动变化。
(4)随机性变化
由许多不确定因素引起的序列变化。它所使用的分析 方法就是我们要讲的时间序列分析。
第9章-时间序列分析方法PPT课件

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市场调查与预测
主讲:杜明汉
1
.
第9章 时间序列预测方法
9.1 时间序列预测法概述
目录
9.2 简单平均值预测法 9.3 移动平均法
9.4 指数平滑法
9.5 季节指数法
.
2
学习目标
理论目标:
❖学习与把握简单平均预测法、移动平均法、指数平滑法、季节指数 法的含义,四种方法的特点和各自的应用范围等陈述性知识;能运用 所学理论知识指导“时间序列分析预测“的相关认知活动。
❖ 时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而形 成的数列。时间序列预测法遵循连续性原理,即认为事物发展 是延续的,从过去到现在并发展到未来,不发生质的变化,能 够延续下去。并运用数学方法找出数列的发展趋势或变化规律, 并使其向前延伸,预测市场未来的变化趋势。根据这些知识, 请你分析一下时间序列预测法的应用范围。
权数较少,选择期数 n 等于 3,进行预测。
解:用表格的形式计划一次移动平均数
表 9-7
一次移动平均数计算表
年份
销售额
一次移动平均数
2004
982
——————
2005
1040
——————
2006
1051
(982+1040+1051)÷3=1024.3
2007
1048
(1040+1051+1048)÷3=1046.3
2008
1032
(1051+1048+1032)÷3=1043.7
2009
1028
(1048+1032+1028)÷3=1036.0
.
答:用一次移动平均数法预测该商场针织内衣 2010 年销售额预计为 1036 万元。
市场调查与预测
主讲:杜明汉
1
.
第9章 时间序列预测方法
9.1 时间序列预测法概述
目录
9.2 简单平均值预测法 9.3 移动平均法
9.4 指数平滑法
9.5 季节指数法
.
2
学习目标
理论目标:
❖学习与把握简单平均预测法、移动平均法、指数平滑法、季节指数 法的含义,四种方法的特点和各自的应用范围等陈述性知识;能运用 所学理论知识指导“时间序列分析预测“的相关认知活动。
❖ 时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而形 成的数列。时间序列预测法遵循连续性原理,即认为事物发展 是延续的,从过去到现在并发展到未来,不发生质的变化,能 够延续下去。并运用数学方法找出数列的发展趋势或变化规律, 并使其向前延伸,预测市场未来的变化趋势。根据这些知识, 请你分析一下时间序列预测法的应用范围。
权数较少,选择期数 n 等于 3,进行预测。
解:用表格的形式计划一次移动平均数
表 9-7
一次移动平均数计算表
年份
销售额
一次移动平均数
2004
982
——————
2005
1040
——————
2006
1051
(982+1040+1051)÷3=1024.3
2007
1048
(1040+1051+1048)÷3=1046.3
2008
1032
(1051+1048+1032)÷3=1043.7
2009
1028
(1048+1032+1028)÷3=1036.0
.
答:用一次移动平均数法预测该商场针织内衣 2010 年销售额预计为 1036 万元。
时间序列分析教材(PPT 109页)

11244 11429 11518 12607 13351 15974
490.83
27.5 17921
545.46
29.2 20749
648.30
29.0 35418
第三章 时间序列分析
三、时间序列的编制原则
(一)总体范围应该一致 (二)统计指标的经济内容应该一致 (三)统计指标的计算方法、计算价格和计量单
表1:某种股票1999年各统计时点的收盘价
统计时点 1月1日 3月1日 7月1日 10月1日 12月31日
作用: 反映社会经济现象发展变化的过程和特点,研
究社会经济现象发展变化的趋势和规律以及对未来 状态进行预测的重要依据
第三章 时间序列分析
表3-2 某市社会劳动者、国内生产总值、社会劳动生产率时间序列
年份
1995 1996 1997 1998 1999
2000
2001
2002
2003
社会劳动者 (万人)
2003 771.62 648.30
第三产业增加 值比重 (%)
社会劳动生产 率(元/人)
21.1 11244
21.5 22.1 23.6 25.1 11429 11518 12607 13351
26.0 15974
27.5 17921
29.2 20749
29.0 35418
第三章 时间序列分析
(三)平均数时间序列
位应该保持前后一致 (四)时间序列的时间跨度应力求一致
第三章 时间序列分析
第二节 时间序列的指标分析法
时间序列的指标分析法包括水平指标分析 法与速度指标分析法。
水平指标主要包括平均发展水平和增长量; 速度指标主要包括平均发展速度与平均增 长速度。
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9.1 时间序列预测法概述
目录
9.2 简单平均值预测法 9.3 移动平均法
9.4 指数平滑法
9.5 季节指数法
学习目标
p理论目标:
v学习与把握简单平均预测法、移动平均法、指数平滑法、季节指数 法的含义,四种方法的特点和各自的应用范围等陈述性知识;能运用 所学理论知识指导“时间序列分析预测“的相关认知活动。
p实训目标:
引导学生参加“时间序列分析预测方法运用”业务胜任力的实践训练, 在其了解和把握本实训所及“能力与道德领域”相关“技能点”“规 范和标准”基础上,通过切实体验“时间序列分析预测”各实训任务 的完成,时间序列分析预测技能操作的实施,《时间序列分析预测报 告》的准备与撰写等有质量、有效率的活动,培养其“时间序列分析 预测”的专业能力,强化其“数字运用,解决问题和革新创新”等职 业核心能力(初级),并通过“顺从级”,践行 “职业情感”、“职 业态度”、“职业良心”、“职业守则”等规范,促进其健全职业人
9.1.3 时间序列的基本变动趋势
❖1.长期趋势 ❖2.循环变动 ❖3.季节变动 ❖4.不规则变动
职业道德与营销伦理9-1 不成功的调研
❖ 背景与情境: ❖ 某公司在新年到来之际,设计了一项活动,包括两项内容,一
项对到现场的顾客了解他们对商场及销售产品的满意度,另一 项对未来改进服务,提高顾客满意度和提高市场竞争力,向顾 客征求意见,以预见未来顾客对公司服务方面的各种期盼,并 提出改进办法和措施。各商场接到任务后,回来急急忙忙的就 安排下去了。第二天各商场就开始做这项工作,由于事前未进 行培训、讲解,很多现场的销售人员面对顾客就根据统一定制 的表格,一项一项向来往的顾客征意见和建议,结果有的回答 几个问题就不愿说了,有的一开始就拒绝,很多销售人员感到 很不自在。这项工作进行的很不顺利。 ❖ 问题:这项工作为什么会是这个结果?你认为问题在哪里? ❖ 分析提示:市场调研人员和现场销售人员应该经过认真培训, 讲清一些调研技巧,尽量使调查对象配合。其办法是向顾客要 详细解释关于调研的目的,调研的一些技巧,并在调研前要明 确规定现场销售人员和调研对象双方的责任和期望。此外,调 研对象应该有权利拒绝回答使其感到为难的问题,如果他们感 到不便也可随时终止调查。现场销售人员有义务尊重调查对象 的隐私、感受和尊严。这是市场调研人员应有的职业道德素养。
❖ 时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而形 成的数列。时间序列预测法遵循连续性原理,即认为事物发展 是延续的,从过去到现在并发展到未来,不发生质的变化,能 够延续下去。并运用数学方法找出数列的发展趋势或变化规律, 并使其向前延伸,预测市场未来的变化趋势。根据这些知识, 请你分析一下时间序列预测法的应用范围。
❖ 分析说明: ❖ (1)由于这种方法考虑影响预测目标的因素只是时间,只要
时间序列各数据之间的时间间隔一致,具有可比性,这是第一 个条件。 ❖ (2)第二个条件,时间序列反映的是某一类经济现象随时间 而发展变化。但这种变化是由众多因素共同作用的结果。不同 的因素作用不同,时间序列变动趋势也不完全相同。 ❖ 理解要点: ❖ (1)凡符合以上两个条件经济现象都可用时间序列预测法。 ❖ (2)符合以上两个条件的,结合前面我们学习的预测内容, 时间序列预测法可以预测市场商品需求总量、产品市场生命周 期、季节性商品等预测内容。
p实务目标:
学习与把握简单算术平均数法、加权算术平均数法、几何平均数法、 一次移动平均法、二次移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑 法、季节指数法的具体预测程序和方法,“业务链接”等程序性知识; 能运用所学实务知识规范“时间序列分析预测方法运作“的相关技能 活动。
学习目标
p案例目标:
v能正确运用所学的简单平均值预测法、移动平均法、指数平滑法、 季节指数法的理论与实务知识研究相关案例,培养和提高学生在特定 业务情景中分析问题与决策设计的能力;依照“职业道德与营销伦理” 的行业规范与标准,分析企业行为的善恶,强化学生的职业道德。
❖ 王总听完汇报后,请财务经理和销售经理根据掌握的情况,预测下年 的商品销售额。
❖ 10天后,王总经理又来到商厦,两经理提供的预测数据结果为:财务 经理预测明年比今年的销售额增长10%,达到6600万元;销售经理 预测明年销售额比今年增长15%,达到6900万元。
❖ 王总经理听完汇报后,提出两个预测结果过于保守。根据商厦的现有 经营条件和明年的市场形势,销售额增长17%不为冒进。其理由是, 商厦的营业面积扩大了1/3,明年货源充足,需求旺盛,销售额将有 较大增长。
格的塑造。
引例:怎样预测商厦明年的销售额
❖ 某商厦近几年来生意十分兴隆,集团公司王总经理先后四次来商厦了 解情况,对商厦的经营状况基本满意。12月15日王总经理第三次来 商厦了解今年的经营情况,该单位销售部经理和财务经理反映的经营 情况如下:财务部经理报告:前年的销售额是5600万元,去年的是 5800万元,本年商品销售额预计达6000万元;销售部经理提供的情 况是本年商厦经营的商品是继续增长的趋势,市场占有率将继续扩大。
9.2 简单平均值预测法
❖ 简单平均值预测法是通过计算一定时期 内各时间值的平均数来确定未来时期预测 值的方法。最常用的方法有:简单算术平 均数法、加权算术平均数法和几何平均数 法。
v 9.2.1简单算术平均数法
v即把以往几期的实际数 字进行简单平均,将其 结果作为预测值。
9.2.2 加权算术平均数法
❖1)加权算术平均数法的含义 ❖2)加数算术平均法的应用
职业道德与营销伦理9-2 市场预测人员必须有公正心
v 9.1 时间序列预测法概述 v 9.1.1时间序列预测法含义
v指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。
9.1.2 编制时间序列应注意的几个问题
❖1)时间方面的可 比性
❖2)空间方面的可 比性
❖3)各指标数值的 内容,计算计量应 具有可比性
同步思考9-1
目录
9.2 简单平均值预测法 9.3 移动平均法
9.4 指数平滑法
9.5 季节指数法
学习目标
p理论目标:
v学习与把握简单平均预测法、移动平均法、指数平滑法、季节指数 法的含义,四种方法的特点和各自的应用范围等陈述性知识;能运用 所学理论知识指导“时间序列分析预测“的相关认知活动。
p实训目标:
引导学生参加“时间序列分析预测方法运用”业务胜任力的实践训练, 在其了解和把握本实训所及“能力与道德领域”相关“技能点”“规 范和标准”基础上,通过切实体验“时间序列分析预测”各实训任务 的完成,时间序列分析预测技能操作的实施,《时间序列分析预测报 告》的准备与撰写等有质量、有效率的活动,培养其“时间序列分析 预测”的专业能力,强化其“数字运用,解决问题和革新创新”等职 业核心能力(初级),并通过“顺从级”,践行 “职业情感”、“职 业态度”、“职业良心”、“职业守则”等规范,促进其健全职业人
9.1.3 时间序列的基本变动趋势
❖1.长期趋势 ❖2.循环变动 ❖3.季节变动 ❖4.不规则变动
职业道德与营销伦理9-1 不成功的调研
❖ 背景与情境: ❖ 某公司在新年到来之际,设计了一项活动,包括两项内容,一
项对到现场的顾客了解他们对商场及销售产品的满意度,另一 项对未来改进服务,提高顾客满意度和提高市场竞争力,向顾 客征求意见,以预见未来顾客对公司服务方面的各种期盼,并 提出改进办法和措施。各商场接到任务后,回来急急忙忙的就 安排下去了。第二天各商场就开始做这项工作,由于事前未进 行培训、讲解,很多现场的销售人员面对顾客就根据统一定制 的表格,一项一项向来往的顾客征意见和建议,结果有的回答 几个问题就不愿说了,有的一开始就拒绝,很多销售人员感到 很不自在。这项工作进行的很不顺利。 ❖ 问题:这项工作为什么会是这个结果?你认为问题在哪里? ❖ 分析提示:市场调研人员和现场销售人员应该经过认真培训, 讲清一些调研技巧,尽量使调查对象配合。其办法是向顾客要 详细解释关于调研的目的,调研的一些技巧,并在调研前要明 确规定现场销售人员和调研对象双方的责任和期望。此外,调 研对象应该有权利拒绝回答使其感到为难的问题,如果他们感 到不便也可随时终止调查。现场销售人员有义务尊重调查对象 的隐私、感受和尊严。这是市场调研人员应有的职业道德素养。
❖ 时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而形 成的数列。时间序列预测法遵循连续性原理,即认为事物发展 是延续的,从过去到现在并发展到未来,不发生质的变化,能 够延续下去。并运用数学方法找出数列的发展趋势或变化规律, 并使其向前延伸,预测市场未来的变化趋势。根据这些知识, 请你分析一下时间序列预测法的应用范围。
❖ 分析说明: ❖ (1)由于这种方法考虑影响预测目标的因素只是时间,只要
时间序列各数据之间的时间间隔一致,具有可比性,这是第一 个条件。 ❖ (2)第二个条件,时间序列反映的是某一类经济现象随时间 而发展变化。但这种变化是由众多因素共同作用的结果。不同 的因素作用不同,时间序列变动趋势也不完全相同。 ❖ 理解要点: ❖ (1)凡符合以上两个条件经济现象都可用时间序列预测法。 ❖ (2)符合以上两个条件的,结合前面我们学习的预测内容, 时间序列预测法可以预测市场商品需求总量、产品市场生命周 期、季节性商品等预测内容。
p实务目标:
学习与把握简单算术平均数法、加权算术平均数法、几何平均数法、 一次移动平均法、二次移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑 法、季节指数法的具体预测程序和方法,“业务链接”等程序性知识; 能运用所学实务知识规范“时间序列分析预测方法运作“的相关技能 活动。
学习目标
p案例目标:
v能正确运用所学的简单平均值预测法、移动平均法、指数平滑法、 季节指数法的理论与实务知识研究相关案例,培养和提高学生在特定 业务情景中分析问题与决策设计的能力;依照“职业道德与营销伦理” 的行业规范与标准,分析企业行为的善恶,强化学生的职业道德。
❖ 王总听完汇报后,请财务经理和销售经理根据掌握的情况,预测下年 的商品销售额。
❖ 10天后,王总经理又来到商厦,两经理提供的预测数据结果为:财务 经理预测明年比今年的销售额增长10%,达到6600万元;销售经理 预测明年销售额比今年增长15%,达到6900万元。
❖ 王总经理听完汇报后,提出两个预测结果过于保守。根据商厦的现有 经营条件和明年的市场形势,销售额增长17%不为冒进。其理由是, 商厦的营业面积扩大了1/3,明年货源充足,需求旺盛,销售额将有 较大增长。
格的塑造。
引例:怎样预测商厦明年的销售额
❖ 某商厦近几年来生意十分兴隆,集团公司王总经理先后四次来商厦了 解情况,对商厦的经营状况基本满意。12月15日王总经理第三次来 商厦了解今年的经营情况,该单位销售部经理和财务经理反映的经营 情况如下:财务部经理报告:前年的销售额是5600万元,去年的是 5800万元,本年商品销售额预计达6000万元;销售部经理提供的情 况是本年商厦经营的商品是继续增长的趋势,市场占有率将继续扩大。
9.2 简单平均值预测法
❖ 简单平均值预测法是通过计算一定时期 内各时间值的平均数来确定未来时期预测 值的方法。最常用的方法有:简单算术平 均数法、加权算术平均数法和几何平均数 法。
v 9.2.1简单算术平均数法
v即把以往几期的实际数 字进行简单平均,将其 结果作为预测值。
9.2.2 加权算术平均数法
❖1)加权算术平均数法的含义 ❖2)加数算术平均法的应用
职业道德与营销伦理9-2 市场预测人员必须有公正心
v 9.1 时间序列预测法概述 v 9.1.1时间序列预测法含义
v指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。
9.1.2 编制时间序列应注意的几个问题
❖1)时间方面的可 比性
❖2)空间方面的可 比性
❖3)各指标数值的 内容,计算计量应 具有可比性
同步思考9-1