市場(chǎng)預(yù)測(cè)與管理決策講義

市場(chǎng)預(yù)測(cè)與管理決策講義本章結(jié)構(gòu)時(shí)間序列分析法的特點(diǎn)與步驟1.簡(jiǎn)易平均法 2.移動(dòng)平均法 3.指數(shù)平滑法4.趨勢(shì)延伸法5.4.1定義、特點(diǎn)與步驟什么是時(shí)間序列分析法？時(shí)間序列分析法的特點(diǎn)：根據(jù)過(guò)去變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展時(shí)間序列數(shù)據(jù)變動(dòng)存在著規(guī)律性和不規(guī)律性撇開(kāi)市場(chǎng)發(fā)展的因果關(guān)系時(shí)間序列市場(chǎng)預(yù)測(cè)法的步驟什么是時(shí)間序列分析法？時(shí)間序列：市場(chǎng)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)值，按時(shí)間先后順序排列而成的數(shù)列。時(shí)間序列分析法：分析和研究，建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)編制時(shí)間序列要做到：總體范圍一致；代表的時(shí)間單位長(zhǎng)短一致；統(tǒng)計(jì)數(shù)值的計(jì)算方法和計(jì)量單位一致。

TimeSeriesAnalysisusepastdatatoforecastfuturepastdatashouldbeavailableusefulforshorttermusefulforstabledatausefulforforecastingforlargenumberofitemscannotpredictturningpoints(lageffect)時(shí)間序列分析法的特點(diǎn)一、前提是假定事物的過(guò)去會(huì)延續(xù)到未來(lái)。未來(lái)發(fā)展≠過(guò)去歷史的簡(jiǎn)單重復(fù)短期市場(chǎng)預(yù)測(cè)中長(zhǎng)期市場(chǎng)預(yù)測(cè)

時(shí)間序列分析法的特點(diǎn)二、時(shí)間序列數(shù)據(jù)變動(dòng)存在著規(guī)律性與不規(guī)律性長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)（T）季節(jié)變動(dòng)（S）

循環(huán)變動(dòng)（C）不規(guī)則變動(dòng)（I）乘法模型：時(shí)間序列分析法的特點(diǎn)三、撇開(kāi)因果關(guān)系將所有的影響因素歸結(jié)到時(shí)間這一因素上，只承認(rèn)所有影響因素的綜合作用

時(shí)間序列分析法的步驟收集、整理時(shí)間序列，繪制圖形對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析選擇預(yù)測(cè)方法，建立預(yù)測(cè)模型測(cè)算預(yù)測(cè)誤差誤差度量絕對(duì)相對(duì)平均平均絕對(duì)均方差百分平均百分平均絕對(duì)百分4.2簡(jiǎn)易平均法簡(jiǎn)單算術(shù)平均法加權(quán)平均法幾何平均法Exle:ForecastingatFastchipsFastchipsisaleadingproducerofmicroprocessors.Sixmonthsago,itlaunchedthesalesofitslatestmicroprocessor.Month-by-monthsales(inthousands)overtheinitialsixmonthshavebeen

17 25 24 26 30 28Question:Whatistheforecastfornextmonth’ssales?TheLast-ValueForecastingMethodThelast-valueforecastingmethodignoresalldatapointsinatimeseriesexceptthelastone.

Forecast=LastvalueFastchips:Month-by-monthsales(inthousands)overtheinitialsixmonths:

17 25 24 26 30 28Forecast=28Reasonablewhenconditionstendtochangesoquicklythatsalesbeforethelastmonth’sarenotareliableoffuturesales.簡(jiǎn)單算術(shù)平均法將觀察期內(nèi)預(yù)測(cè)目標(biāo)時(shí)間序列值加總平均，求得算術(shù)平均數(shù)，作為下期預(yù)測(cè)值。時(shí)間序列數(shù)據(jù)方差越小，簡(jiǎn)單平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值的代表性越好。缺點(diǎn)：所有觀察值不論新舊在預(yù)測(cè)中一律同等對(duì)待，這不符合市場(chǎng)發(fā)展的實(shí)際情況。TheAveragingForecastingMethodTheaveragingforecastingmethodusesallthedatapointsinthetimeseriesandsimplyaveragesthesepoints.

Forecast=AverageofalldatatodateFastchips:Month-by-monthsales(inthousands)overtheinitialsixmonths:

17 25 24 26 30 28Forecast=(17+25+24+26+30+28)/6=25Reasonablewhenconditionstendtoremainsostablethateventheearliestsalesreliableindicator.加權(quán)平均法根據(jù)觀察值重要性不同（對(duì)影響大的近期觀察值給予較大的權(quán)數(shù)，對(duì)影響小的遠(yuǎn)期觀察值則給予較小的權(quán)數(shù)），分別給予相應(yīng)的權(quán)數(shù)，再計(jì)算加權(quán)平均數(shù)作為建立預(yù)測(cè)模型的方法。權(quán)數(shù)的確定：距預(yù)測(cè)期的遠(yuǎn)近，波動(dòng)幅度大小缺點(diǎn)：對(duì)于趨勢(shì)變動(dòng)明顯的時(shí)間序列，無(wú)論怎樣的加大權(quán)數(shù)，也跟不上實(shí)際值的變動(dòng)，它小于后期的實(shí)際觀察值，更不能作為預(yù)測(cè)值。幾何平均法

計(jì)算出一定時(shí)期內(nèi)預(yù)測(cè)目標(biāo)時(shí)間序列的發(fā)展速度或逐期增長(zhǎng)率，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測(cè)。適用于趨勢(shì)變動(dòng)規(guī)律表現(xiàn)為發(fā)展速度相同的時(shí)間序列。4.3移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法的概念和特點(diǎn)一次移動(dòng)平均法加權(quán)移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法的概念和特點(diǎn)對(duì)時(shí)間序列觀察值由遠(yuǎn)到近按一定跨越期計(jì)算平均值的預(yù)測(cè)方法。適合于既有趨勢(shì)變動(dòng)，又有波動(dòng)的時(shí)間序列。一次移動(dòng)平均法由連續(xù)移動(dòng)形成的各組數(shù)據(jù)，用算術(shù)平均法計(jì)算各組數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均值。缺點(diǎn)：只能向未來(lái)預(yù)測(cè)一期對(duì)于有明顯趨勢(shì)變動(dòng)的市場(chǎng)現(xiàn)象時(shí)間序列不合適。因?yàn)橐淮我苿?dòng)平均值大大滯后于實(shí)際觀察值。TheMoving-AverageForecastingMethodThemoving-averageforecastingmethodaveragesthedataforonlythemostrecenttimeperiods.

n=Numberofrecentperiodstoconsiderasrelevantforforecasting

Forecast=AverageoflastnvaluesFastchips:Month-by-monthsales(inthousands)overtheinitialsixmonths:

17 25 24 26 30 28Forecast(n=3)=(26+30+28)/3=28

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25 24 26 30 28 28Forecast(n=3)=(30+28+28)/3=29Reasonablewhenconditionstendtochangeoccasionallybutnotextremelyrapidly.加權(quán)移動(dòng)平均法對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)象觀察值按距預(yù)測(cè)期的遠(yuǎn)近給予不同的權(quán)數(shù)，并按其加權(quán)計(jì)算出移動(dòng)平均值。TheWeightedMoving-AverageForecastingMethodTheweightedmoving-averageforecastingmethodaveragesthedataforonlythemostrecenttimeperiodswithweighted.

n=Numberofrecentperiodstoconsiderasrelevantforforecasting

Forecast=WeightedAverageoflastnvaluesFastchips:Month-by-monthsales(inthousands)overtheinitialsixmonths:

17 25 24 26 30 28Forecast(n=3,w1=0.2,w2=0.3,w3=0.5)=(26*0.2+30*0.3+28*0.5)=28.217

25 24 26 30 28 28.2Forecast(n=3,w1=0.2,w2=0.3,w3=0.5)=(30*0.2+28*0.3+28.2*0.5)=28.54.4指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法的概念和特點(diǎn)一次指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法的概念和特點(diǎn)特殊的加權(quán)移動(dòng)平均法。特點(diǎn)：離預(yù)測(cè)期最近的觀察值給予最大的權(quán)數(shù)觀察值對(duì)預(yù)測(cè)值的影響由遠(yuǎn)及近按等比數(shù)列減小，其首項(xiàng)是，公比為。預(yù)測(cè)值可以通過(guò)調(diào)整的大小來(lái)調(diào)節(jié)近期觀察值和遠(yuǎn)期觀察值對(duì)預(yù)測(cè)值的不同影響程度。TheExponentialSmoothingForecastingMethodTheexponentialsmoothingforecastingmethod

placesthegreatestweightonthelastvalueinthetimeseriesandthenprogressivelysmallerweightsontheoldervalues.

Forecast=a(Lastvalue)+(1–a)(Lastforecast)

aisthesmoothingconstantbetween0and1.Thechoiceofthevalueofthesmoothingconstantahasasubstantialeffectontheforecast.Asmallvalue(say,0.1)ifconditionsarerelativelystable.Alargervalue(say,0.5)ifsignificantchangesoccurfrequently.ESFt=Ft-1+α(Dt-1-Ft-1)Exle:α=0.2,LetF1=1000F2=1000+0=1000F3=1000+40=1040F4=1040+172=1212F5=1212-82.4=1129.6Periods12345678ActualDemand10001200190080011201350??FtF1F2F3F4F5F6F7F8ESFt=Ft-1+α(Dt-1-Ft-1)Exle:α=0.2,LetF1=1000F6=1129.6-1.92=1127.68F7=1127.68-44.46=1172.14SimilartoweightedmovingaverageexponentiallydecreasingweightsforallpreviousperiodsPeriods12345678ActualDemand10001200190080011201350??FtF1F2F3F4F5F6F7F8ForecastErrorMeanAbsoluteError(MAE)RootMeanSquareError(RMSE)二次移動(dòng)平均法二次移動(dòng)平均法是對(duì)時(shí)間序列一次移動(dòng)平均值再進(jìn)行第二次移動(dòng)平均，利用第一次移動(dòng)平均值和二次移動(dòng)平均值構(gòu)成時(shí)間序列的最后一個(gè)數(shù)據(jù)為依據(jù)建立線性模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。二次移動(dòng)平均法二次移動(dòng)平均法的特點(diǎn)：二次移動(dòng)平均法與一次移動(dòng)平均法相比，其優(yōu)點(diǎn)是大大減少了滯后偏差，使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高。二次移動(dòng)平均只適用于短期預(yù)測(cè)，并且時(shí)間序列數(shù)據(jù)呈現(xiàn)線性趨勢(shì)變化的預(yù)測(cè)。二次移動(dòng)平均法比一次移動(dòng)平均法適用面更廣，在實(shí)踐中應(yīng)用較多。二次移動(dòng)平均法例7-4

由于歷史數(shù)據(jù)基本呈線性趨勢(shì)，且又有波動(dòng)，為靈敏反映其變動(dòng)趨勢(shì)，移動(dòng)平均的跨越期宜短一些，設(shè)n=3（兩次移動(dòng)的n應(yīng)取值一致）

1.計(jì)算一次和二次移