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统计业务知识辅导:动态分析预测资料(二)

更新时间:2011-09-08 09:10:34 来源:|0 浏览0收藏0

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  1. 预测方法的特殊性

  预测方法对于预测模型而言,就是估计模型参数的方法。

  预测相对于依存关系和发展趋势分析的特殊性就在于:在依存关系分析和发展趋势分析中,对于观察资料各期的数值,都以同等重要性来看待,第一项(期)数值和最后一项(期)数值,没有轻重高低之分,对于所要揭示的依存关系或发展趋势,都具有同样的重要性。但是预测则不同,它比较重视近期资料,相对地轻视远期资料。学术界称其为“近大远小”原则。

  2. 指数平滑预测法

  指数平滑法是被广泛使用的一种有效的预测方法,其包含一次指数平滑预测法与多次指数平滑预测法。

  计算每一个指数平滑平均数时,都要用到本期实际观测值处期的平滑平均数。而在计算数列第一期的平滑平均数时,“上期”的平滑平均数是没有的,需要假定一个数学作初始值。确定初始值的方法有多种,常见的是令初始值等于数列第一项实际观测值。选择不同的初始值,会对预测产生不同的影响。不过,由于指数平滑平均数的定义可知,它对历史数据由近及远使用了一套按几何级数递减的权数,这种权数的衰减非常迅速,把指数平滑递推公式应用多期以后,初始值的影响作用会变得很弱。

  【一次指数平滑预测法例示】

  用某厂1至6月份废品资料作一次指数平滑预测。

  递推预测过程见表4-6

  表4-6   废品率月资料的指数平滑预测

月份

序号

t

废品率(%

指数平滑平均(初始值=4%,α=0.1

预测值

1

2

3

4

5

6

7

1

2

3

4

5

6

7

4

5

4

6

3

5

0.1×4+0.9×4=4.00

0.1×5+0.9×4.00=4.10

0.1×4+0.9×4.10=4.09

0.1×6+0.9×4.09=4.28

0.1×3+0.9×4.28=4.15

0.1×5+0.9×4.15=4.24

4.00

4.10

4.09

4.28

4.15

4.24

  平滑常数α数值大小的效应是:α值越小,对数列的修匀效果越好。α数值大小的原则:当数列的波动较剧烈时,应取较小的α值,以便增强对数列修匀的作用;当预计数列可能要发生转折时,应取较大的α值,因为这样可以加重近期资料的影响,易于对转折灵敏地作出反应;当数列中的规律不会有大的变化时,α的数值不妨小些,因为这样消除数列波动的效果好。

  指数平滑法对近期和远期资料分别给了由大到小不同的权数,并把需要贮存的数据量压缩到最少,是一种合理、简便的预测方法。

  这种预测方法要在具备新观测值的条件下,才能作下一期的预测,,它只宜于作未来一期的预测,而不宜于作远期的预测。

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