预测分析之季节预测法

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1、第一节季节预测法概述一、季节变动因子季节变动预测法是对包含季节变动的时间序列进行预测的专门方法。为此首先要研究时间序列中的季节变动规律。季节变动是指某些社会经济现象由于受自然条件或社会因素的影响，在一年或更短的时间内，随着时序的变化而引起的有规律的变动。比较典型的例子是农业生产。季节变动因子的三种不同情形;1、季节变动相对稳定（每个季节周期的同一个阶段，其规律特征基本不变。为此，季节预测中的季节因子一般采用同季的平均季节指数）2、季节变动因子不稳定，但季节变动的变化趋势明显（上升趋势或下降趋势。季节预测要根据具体的

2、季节因子的变化规律来预测季节指数）3、季节变动因子不稳定，无规律可循研究和分析季节变动的意义1、分析季节变动，掌握季节变动的规律，有利于指导当前的社会生产和各种经济活动。2、分析季节变动，可以根据季节变动的规律来配合适当的季节模型，结合长期趋势进行经济预测，规划未来。3、分析季节变动，有利于消除季节变动对时间序列的影响，更好的研究长期趋势和循环变动。二、季节预测法的步骤在研究季节变动时，通常包含了长期趋势。因此，时间序列的预测值可看作长期趋势和季节指数的函数：1、求预测对象的长期趋势水平（选择合适的模型，对于简单情

3、况可选择直线趋势）2、计算预测对象的季节指数（准确与否直接关系到预测结果的精确度。不同模型，都要根据季节变化规律有的放矢地对季节因子进行测量、描述和预测）3、结合长期趋势因子和季节因子（按照一定的形式综合，才能进行最终的预测）加法模型（因子相互独立）乘法模型（因子不是相互独立)三、季节时间序列的判定使用季节预测模型之前，首先要判断时间序列中的季节因子是否明显。1、判断分析法（判别时间序列季节性变动的一种基本方法，不需要经过大量的数据运算，方便简单。该方法需要预测者具有一定的经济理论基础，并对研究对象非常熟悉）2、图

4、示法（散点图、折线图等，能直观判断出时间序列的季节变动及其强弱）3、指标法（判断时间序列季节变动的两个常用指标：季节指数和季节变差。季节指数是通过一个季节周期内，各期实际水平与平均水平的偏差程度来显示季节变动，一般是各期实际水平除以总平均水平。季节变差等于各期实际水平减去总平均水平，用于加法模型）4、方差分析法（用F统计量判定时间序列中的季节性，通过对组间方差与组内方差关系的分析，判断时间序列中是否存在季节变动因子，实际计算得到的F统计量大于临界值，则时间序列中存在季节变动因子）季节指数的理解季节指数反映了该季度与

5、总平均值之间的一种比较稳定的关系。如果这个比值大于1，就说明该季度的值常常会高于总平均值。（旺季）如果这个比值小于1，就说明该季度的值常常低于总平均值。（淡季）如果序列的季节指数都近似等于1，那就说明该序列没有明显的季节效应。（不存在季节因子）所谓季节指数就是用简单平均法计算的周期内各时期季节性影响的相对数第二节直接平均法一、概念直接平均法是通过同期（月或季度）数值直接平均的方法度量季节水平，进而求解各期的季节指数，预测出时间序列未来水平的预测方法，又称同期平均法、按月（季）平均法。这种方法不考虑长期趋势的影响，直

6、接对原始数据的时间序列采用直接平均的方法消除不规则变动，计算出各期的季节指数，对预测对象的平均趋势水平进行季节性调整或预测。重点是对周期内各个不同的水平进行预测。二、一般步骤1、收集历年各月（季）的资料（三年以上）；2、计算各年同月（季）的平均数；3、计算总的月（季）平均数；4、计算各月（季）的季节指数：月的季节指数=各年同月的平均数/总的月平均数季的季节指数=各年同季的平均数/总的季平均数（加法模型，可计算季节变差（=同期平均水平-总平均水平））5、预测下一年第k期预测水平=下一年期平均水平*第k期季节指数优点：

7、计算简便，容易了解。缺点：没有考虑时间序列中长期趋势的影响，所得季节指数有时不够精确。例季节指数的计算季节指数图时间一季度二季度三季度四季度平均20061111057510699.2520071101087710499.7520081131097610199.75200911011178103100.5同季平均111108.2576.5103.599.8125季节指数111.2185108.453476.6437103.6944100.0025修正季节指数111.2157108.450776.6418103.691

8、8100第三节趋势剔除法一、概念趋势剔除法是通过计算序列个起的趋势因子（趋势值),然后剔除趋势因子后计算季节指数，据此进行季节预测的方法。与直接平均法不同，这种方法要剔除所有时期以及同期平均数中可能的包含的趋势因子，求出纯粹的季节因子，并将之标准化，作为季节预测模型中的季节指数。剔除各期趋势：（1）平均数趋势剔除法：先平均再剔除趋势（历年同期平均的实际水平/