(112)--第四章：线性趋势周期性时间序列预测.ppt

经济管理中的计算机应用第四章预测方法Contents1345预测概述回归预测时间序列预测季节指数模型2定性和判断预测四、时间序列预测6.线性趋势周期性时间序列预测（1）Holt预测模型存在线性增长（或下降）趋势的时间序列（1）可将在t时刻对下一时刻所做的估计值Yt+1表示为当前时刻的“平滑水平”Lt与“平滑增幅”Tt两个数值之和。（2）而Lt与Tt这两个量按照以下两个递推公式由当前时刻的观测值Xt与前一时刻的平滑水平Lt-1扩平滑增幅Tt-1所确定。四、时间序列预测6.线性趋势周期性时间序列预测（1）Holt预测模型其中，α和β是两个小于1的正数，均称为平滑常数。在求出t时刻的平滑水平与平滑常数增幅后，可按照下面公式计算被研究的时间序列t+k时刻的估计值。Holt预测法下也必须先知道初始值L0和T0，实际中可用不同的方法确定这两个值，如可用时间序列在t=0以前各个时期的观测值的平均增长幅度作为T0，而把t=0时的时间序列观测值作为L0。四、时间序列预测6.线性趋势周期性时间序列预测例：某商场在两年内各个月份的摄像机销售额数据如下表所示：月份144月份757月份1379月份1996月份248月份867月份1482月份20100月份351月份972月份1580月份21100月份452月份1068月份1685月份22105月份558月份1172月份1794月份23110月份656月份1269月份1889月份24111另外，假定商场摄像机去年最后一个月的销售额为42，去年销售额的平均月增长幅度为2.93。试建立一个Holt预测模型并通过此模型对该商场摄像机在未来月份的销售额进行预测。四、时间序列预测6.线性趋势周期性时间序列预测(2)预测操作方法：公式法+模拟运算表规划求解法通过对α和β的选择，要实现MSE最小化