時間序列分析法利用過去的數據或資料來預測未來的狀態,即根據過去數據中的因果關系來預測未來的值,過去和未來的狀態僅是時間的函數。時間序列分析法可進一步分為如下幾類: (1)簡單平均法 簡單平均法也稱為算術平均法,即把資料中各期實際銷售量的平均值作為下一期銷售量的預測值。來源考試大網。簡單平均法在時間序列比較平穩,即隨時間變化各期實際銷售量增減變化不大時可以采用,但它既看不出數據的離散程度,也不能反映近、遠期數據變化的趨勢,因此一般在要求不太高的情況下適用。 (2)移動平均法 移動平均法是指引用愈來愈近期的銷售量來不斷修改平均值,使之更能反映銷售量的增減趨勢和接近實際。顯然,它是一種比簡單平均法更有效的預測方法。移動平均法是把簡單平均法改為分段平均,即按各期銷售量的時間順序點推移,然后根據最后的移動平均值來預測未來某一期的銷售量?荚嚧。利用這種方法可以看出數據變化的發展過程和演變趨勢,其實質是取各段內各點求平均值,且令其權數相等,而將以前的權數視為零。 (3)加權移動平均法 移動平均法雖然考慮了銷售量增減的趨勢,但卻沒有考慮到各期資料的重要性的不同。來源于考試大。加權移動平均法就是在計算平均數時,再考慮每期資料的重要性。具體說,就是把每期資料的重要性用一個權數來代表,然后求出每期資料與對應的權數乘積之和。權數的選擇可按需要加以判斷,一般情況下,越近期的資料權數越大。因為其實際銷售額正是最近發生的狀態。加權移動平均法就是把加權平均法與移動平均法結合起來加以運用,既考慮了變量的非線性趨勢,又保留了移動平均法預測的優點,但是,如果所用各期的銷售量比較平均,則不采用加權平均法效果更好。 (4)指數平滑法 指數平滑法也是加權平均法的一種。它不僅考慮了近期數據的重要性,同時大大減少了數據計算時的存儲量。其計算公式為: qt=ast-l+(1-a)qt-1 式中 qt----本期預測值; st-1-----前期實際銷售量; qt-1-----前期預測值; a----平滑指數;1≥a≥0 平滑指數。是新、舊數據在平滑過程中的分配比率,其數值大小反映了不同時期數據在預測中的作用高低,a愈小,則新數據在平滑值中所占的比重越低,預測值愈趨向平滑,反之則新數據所起的作用越大。 |
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【責任編輯:韓志霞 糾錯】 |
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