第九章时序列分析预测法第一节概述第二节平均预测法第三节指数平滑法第四节趋势延伸法第五节<a name=baidusnap0></a>季节</B>变动分析预测法第一节概述一、时间序列预测法 1 、时间序列（动态序列或时间数列）――将某个经济变量的观测值，按时间先后顺序排列而形成的一组数据形式。
2 、时间序列预测法（趋势外推法）――对某一市场现象编制时间序列，通过统计分析和建立数学模型，使其向外延伸或外推，预计其未来的发展变化趋势，确定市场预测值的方法。
图9-1 历次调查上网计算机总数（万台）图9-3 历次调查网民婚姻状况分布（%）3、优缺点 1 ）优点查明未来和现在、过去的联系处理数据资料时，方法较为简单 2 ）缺点仅仅反映对象与时间的联系仅能预测稳定的、在时空方面延续的过程，以及与之相应的趋势不适合用于长期预测二、时间序列的数据分布类型1、长期变动趋势T 长期趋势是指现象在较长时期内的总的变化趋向按照线性或非线性变动，呈上升趋势；按照线性或非线性变动，呈下降趋势；水平变动趋势2 、季节</B>性变动S 指一年或更短的时间内现象受自然条件和社会因素的影响而引起的周期性变动3、循环变动C 循环变动是指现象以若干年为周期的变动4 、随机变动I 指受意外和偶然因素影响而引起的无规律可循的变动。
三、预测步骤 1 、搜集、整理市场现象的历史资料，5~10 年2 、编制时间序列，绘制散点图；3 、选择预测方法，建立预测模型4 、测算预测误差，确定预测结果第二节平均预测法一、观察值预测Xt ＋1＝Xt 二、固定平均数预测 1 、用研究期的全部观察值的总平均值作为下一期的预测值。
适应对象：没有明显增加变动趋势的情况。
某企业历年销售额统计数据2、加权平均数将时间数列的各个数据看做对预测值有不同的影响程度，分别给各个数据不同的权数，然后计算出加权平均数，将其作为下期预测值。
