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第十章时间序列市场预测法（一）第一节时间序列市场预测法的步骤一、时间序列市场预测法的概念时间序列市场预测法：又称历史延伸法或趋势外推法,是根据市场现象的历史资料,运用科学的数学方法建立预测模型,使市场现象的数量向未来延伸,预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。
二、时间序列市场预测法的步骤1、搜集、整理市场现象的历史资料，编制时间序列，并根据时间序列绘制图形2、对时间序列进行分析影响市场现象变动的因素按其特点和综合影响结果可分为四类：（1）长期趋势长期趋势：是指时间序列观察值即市场现象，在较长时期内持续存在的总势态，反映市场预测对象在长时期内的变动趋势。
（2）季节变动季节变动：一般是指市场现象以年度为周期，随着自然季节的变化，每年都呈现的有规律的循环变动。
（3）循环变动循环变动：指间隔数年就出现一次的市场现象变动规律。
（4）不规则变动不规则变动：是指市场现象由偶然因素引起的无规律的变动。
3、选择预测方法，建立预测模型4、测算预测误差，确定预测值第二节简易平均数市场预测法一、简易平均数市场预测法的概念简单平均市场预测法：是在对时间序列进行分析研究的基础上，计算时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的市场预测方法。
二、简易平均数市场预测法的种类简易平均数市场预测法，可根据其所计算的平均数不同，分为多种类型。
1、时间序列序时平均数预测法序时平均数：是对时间序列观察值计算的动态平均数，其平均数将市场现象在不同时间发展水平的差异抽象掉，表现某种市场现象在某段时期发展的一般水平。
序时平均数预测法适用于：（1）市场现象时间序列呈水平型发展趋势，不规则变动即随机因素的影响较小；（2）市场现象在一年中各月的观察值有明显季节变动，而在几年之间不存在明显的趋势变动，且不规则变动即偶然因素的影响很小。
2、时间序列平均增减量市场预测法平均增减量：是时间序列各环比增减量的平均数。
第十章时间序列预测法(共六节)第十章时间序列预测法(共六节)时间序列预测法概述简单平均法移动平均法指数平滑法趋势外推法季节系数法第一节时间序列预测法概述一、时间序列预测法的含义是一种定量分析方法,它是在时间序列变量分析的基础上,运用一定的数学方法建立预测模型,使时间趋势向外延伸,从而预测未来市场的发展变化趋势,确定变量预测值。
也叫时间序列分析法、历史延伸法、外推法二、时间序列的因素分解(一)长期趋势(T)(二)循环变动(C)(三)季节变动(S)(四)不规则变动(I)也随机变动时间序列的数学模型为:战争、政变、地震、水灾、测量误差等相乘关系式效果好三、时间序列预测法的特点时间序列预测法是撇开了事物发展的因果关系去分析事物的过去和未来的联系。
假定事物的过去趋势会延伸到未来;预测所依据的数据具有不规则性;撇开了市场发展之间的因果关系。
四、时间序列预测法的主要步骤时间序列预测的原理:时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。
构成时间序列的要素有两个:其一是时间,其二是与时间相对应的变量水平。
实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律,因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律,从而对变量的未来变化进行有效地预测。
(一)收集、整理历史资料,编制时间序列(二)确定趋势变动形态(四)确定预测值(三)选择预测方法第二节简单平均法(三)一、简单算术平均法是以观察期内时间序列的各期数据(观察变量)的简单算术平均数作为下期预测值的方法。
用算术平均法进行市场预测,需要一定的条件,只有当数据的时间序列表现出水平型趋势即无显著的长趋势变化和季节变动时,才能采用此法进行预测。
如果数列存在明显的长期趋势变动和季节变动时,则不宜使用。
世界上第一个股票价格平均——道琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。
简单算术平均法计算公式如下:在简单平均数法中,极差越小、方差越小,简单平均数作为预测值的代表性越好。
时间序列预测法概述时间序列预测是根据过去的数据推断未来的趋势和模式的一种方法。
它是在时间方向上观察数据点之间的关系，并据此预测未来的数值。
时间序列预测在很多领域都有应用，例如经济预测、股市预测、天气预测等。
时间序列预测的目的是根据历史数据的规律性和趋势性，发现变量之间的关系，并预测未来一段时间内的数值变化趋势。
为了达到这个目标，需要对时间序列数据进行分析和建模，然后使用模型进行预测。
时间序列预测方法可以分为传统方法和机器学习方法。
传统方法包括统计学方法和时间序列建模方法，如移动平均法、指数平滑法、自回归移动平均模型（ARMA）、季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
这些方法基于一些模型假设，如平稳性、线性关系等，通过对时间序列进行平滑和分解，找出趋势、季节和残差等组成部分，然后根据这些分量进行预测。
移动平均法是一种简单的时间序列预测方法，它通过计算一定时间区间内数据点的平均值来预测未来的数值。
移动平均法的优点是简单易用，但它忽略了趋势的变化和季节性的影响。
指数平滑法是另一种常用的时间序列预测方法，它通过对数据赋予不同的权重来预测未来的数值。
指数平滑法的优点是可以对趋势进行较好的拟合，但它也忽略了季节性的影响。
自回归移动平均模型（ARMA）是一种广泛应用的时间序列预测方法，它可以对非平稳数据进行建模和预测。
ARMA模型基于自回归（AR）和移动平均（MA）两个部分，其中AR 部分通过当前观测值和过去观测值的线性组合来预测未来的数值，MA部分通过当前观测值和过去残差的线性组合来预测未来的数值。
ARMA模型可以通过最大似然估计或最小二乘法来求解模型参数。
季节性自回归移动平均模型（SARIMA）是ARMA模型的一种扩展形式，它考虑了时间序列数据的季节性模式。
SARIMA 模型包括四个部分：季节性差分、自回归、移动平均和非季节性差分。
季节性差分用于去除季节性成分，自回归和移动平均用于建立模型和预测，非季节性差分用于还原季节性成分。
时间数列预测方法讲义时间序列预测是一种分析时间序列数据并预测未来值的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，比如每月的销售量、每天的股票价格等。
时间序列预测方法可以帮助我们了解数据的趋势和周期性，并在未来做出相应的决策。
一、时间序列预测的基本原理时间序列预测的基本原理是基于历史数据来预测未来的值。
它可以通过分析数据的趋势、周期性和季节性来做出预测。
时间序列分析通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：收集时间序列数据，包括数据的日期和数值。
2. 数据可视化：将数据绘制成图表，以便观察数据的趋势和周期性。
3. 数据平稳化：如果数据具有明显的趋势和季节性，需要对数据进行平稳化处理。
常见的方法有差分、对数变换等。
4. 模型选择：选择合适的模型来拟合数据，常见的模型包括AR、MA、ARMA、ARIMA等。
5. 模型训练：使用历史数据来训练模型，并得到模型的参数。
6. 模型评估：使用部分数据来评估模型的性能，比如计算预测误差。
7. 预测：使用训练好的模型来预测未来的值。
二、常见的时间序列预测方法1. 移动平均法（Moving Average, MA）：该方法通过计算一定时间段内的平均值来预测未来的值。
移动平均法适用于数据没有明显趋势和季节性的情况。
2. 自回归模型（Autoregressive Model, AR）：该方法使用过去时刻的数值来预测未来时刻的数值。
AR模型适用于数据有明显趋势但没有季节性的情况。
3. 移动平均自回归模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）：该方法结合了AR和MA模型，在AR模型的基础上加上了滑动平均项。
ARMA模型适用于数据既有趋势又有季节性的情况。
4. 差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）：该方法在ARMA模型的基础上进行了差分操作，用来处理非平稳时间序列。
第10章市场定量预测法本章主要介绍市场预测中常用的一些定量预测方法和模型的识别、估计、检验和预测应用的基本知识和基本方法。
常用的定量预测方法主要有时序预测法、回归分析预测法、经济计量模型预测法等等。
[教学目的和要求]1、掌握各种市定量预测方法基本原理和应用情形。
2、具备根据实际资料选用合适定量预测法进行预测的能力。
[教学重点和难点]1、本章重点是趋势分析预测法、季节变动预测法、线形回归预测法。
2、本章难点是修正指数曲线模型预测法、戈伯兹曲线模型预测法、逻辑曲线模型预测法、非线形回归预测法和经济计量模型预测法。
第一节：时间序列预测法概述一、时间序列概述1、时间序列的含义时间序列是指把反映某种市场现象的某一统计指标（如某地区的工业产值，某种商品销售量或销售额）在不同时间上的数值按时间的先后顺序排列而成的数列，又称为动态数列。
时间序列反映了某种社会经济现象在时间上的发展变化过程。
时间数列中各指标数值在市场预测时被称为实际观察值。
时间序列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数值。
由于经济统计指标分为绝对指标、相对指标和平均指标，相应地，时间序列也可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。
2、时间序列的可比性为确保对经济现象发展过程及其规律性进行动态分析的正确性，保证时间序列中指标数值之间具有可比性是编制时间序列应遵守的基本原则。
可比性主要表现在以下几个方面：（1）时间长短要统一。
（2）总体范围要一致。
（3）指标的经济内容应统一。
（统计口径）（4）各指标值的计算方法、计算价格和计算单位都应统一。
3、影响市场现象变动的因素（1）长期变动趋势。
即变量值在一个长时期内的增或减的一般趋势。
（2）季节性变动趋势。
即时间序列的数据以年为周期，呈现出反复有规则的变动趋势。
（3）周期性变动。
周期性变动又成为循环变动，它是指变量的时间序列值相隔数年后所呈现的周期变动。
在一个时间序列中，循环变动的周期可以长短不一，变动的幅度也可大可小。
