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1、時間序列分析法概述所謂時間序列（timeseries），就是具有均勻時間間隔的各種社會、自然現(xiàn)象的數(shù)量指標(biāo)依時間次序排列起來的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。時間序列分析法是通過對歷史數(shù)據(jù)變化的分析，來評價事物的現(xiàn)狀和估計(jì)事物的未來變化。這種方法在科學(xué)決策、R&D和市場開拓活動中的許多場合有廣泛的應(yīng)用，如市場行情分析、產(chǎn)品銷售預(yù)測等。時間序列預(yù)測法是一種定量分析方法，它是在時間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測模型，使時間趨勢向外延伸，從而預(yù)測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定變量預(yù)測值。時間序列預(yù)測法也叫歷史延伸法或外推法。時間序列預(yù)測法的基本特點(diǎn)是：假定事物的過去趨勢會延伸到未來
2、；預(yù)測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性；撇開了市場發(fā)展之間的因果關(guān)系。從回歸分析法的角度看，時間序列分析法實(shí)際上是一種特殊的回歸分析法，因?yàn)榇藭r不再考慮事物之間的因果關(guān)系或其他相關(guān)關(guān)系，而僅考慮研究對象與時間之間的相關(guān)關(guān)系，即將時間作為自變量來看待。為了保證時間序列分析的準(zhǔn)確性，時間序列數(shù)據(jù)的編制應(yīng)該遵循以下一些原則：時間序列中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)所代表的時期長短（或間隔時間）應(yīng)該一致且連續(xù)。時間序列中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)所代表的質(zhì)的內(nèi)容應(yīng)該前后一致。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的計(jì)量單位應(yīng)該一致。時間序列數(shù)據(jù)隨時間推移而變動包括四種類型：傾向變動/趨勢變動（trendvariation）即在整個預(yù)測內(nèi)研究對象呈
3、現(xiàn)出漸增或漸減的總傾向。周期變動（cyclicalvariation）即以某一時間間隔為周期的周期性變動，如危機(jī)和復(fù)蘇的交替。季節(jié)變動（seasonalvariation）。即以一年為周期的周期變動，如服裝行業(yè)銷售額的季節(jié)性波動。不規(guī)則變動/隨機(jī)變動（irregular/randomvariation）是指除以上三種變動之外的變動。按時間指標(biāo)可以分為三種:絕對時間序列、相對時間序列、平均時間序列表5-1時間序列傾向變動預(yù)測法傾向線的擬合多項(xiàng)式曲線直線二次曲線三次曲線指數(shù)曲線一次指數(shù)曲線二次指數(shù)曲線修正指數(shù)曲線生長曲線Logistic曲線Gompertz曲線傾向線的逐步修
4、正移動平均法一次移動平均二次移動平均指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑二次指數(shù)平滑三次指數(shù)平滑時間序列傾向變動預(yù)測的方法體系概述傾向線的擬合方法，實(shí)質(zhì)上是一種時間序列回歸分析法，它是通過數(shù)學(xué)模型的建立和求解來進(jìn)行分析的。傾向線的逐步修正方法則是與傾向線擬合方法性質(zhì)完全不同的另一種方法。它是通過時間序列數(shù)據(jù)的平滑來進(jìn)行分析的。所謂“平滑”，就是將原始時間序列數(shù)據(jù)不規(guī)則的，有突變的軌跡大致地修勻，形成平滑的傾向線，以把握事物的發(fā)展趨勢。需要說明的是，人們研究的事物往往受到諸多因素的復(fù)雜影響，而在傾向變動預(yù)測中，我們都只考慮其中的時間因素，即把事物的特征值僅僅作為時間的函數(shù)來表現(xiàn)，求出函
5、數(shù)表達(dá)式，并在假定這種函數(shù)關(guān)系在要預(yù)測的期間內(nèi)無結(jié)構(gòu)性突變的情況下，預(yù)測其未來值。因此在所研究事物的客觀環(huán)境（條件）發(fā)生突變的情況下，切不可機(jī)械地套用時間序列分析方法，而應(yīng)該對研究對象進(jìn)行全面的條件和環(huán)境分析，才能得出比較符合事物發(fā)展的客觀預(yù)測結(jié)果。增長率法增長率法，指根據(jù)預(yù)測對象在過去的統(tǒng)計(jì)期內(nèi)的平均增長率，類推未來某期預(yù)測值的一種簡便算法。該預(yù)測方法一般用于增長率變化不大，或預(yù)計(jì)過去的增長趨勢在預(yù)測期內(nèi)仍將繼續(xù)的場合。傾向線的擬合方法多項(xiàng)式曲線法一次曲線二次曲線三次曲線指數(shù)曲線法多項(xiàng)式曲線法當(dāng)進(jìn)行時間序列分析時，應(yīng)先將研究對象的動態(tài)數(shù)據(jù)與所對應(yīng)的時間序列反映到直角坐
6、標(biāo)系中，得到一散點(diǎn)圖，然后對散點(diǎn)圖進(jìn)行分析。當(dāng)可用時間t的k次多項(xiàng)式曲線（multinomialcurve）較好地?cái)M合散點(diǎn)時，就可以用時間t的k次多項(xiàng)式來描述時間序列數(shù)據(jù)，并據(jù)以推測研究對象的未來狀況。一次曲線-線性趨勢外推法當(dāng)時間序列數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖可以用直線擬合時，則可用直線回歸方程來描述研究對象y與時間t的關(guān)系，并可據(jù)此預(yù)測研究對象的未來情況?；貧w系數(shù)a,b可根據(jù)最小二乘法求得一次曲線經(jīng)過轉(zhuǎn)換一次曲線當(dāng)時間點(diǎn)為連續(xù)等間隔時，若把原點(diǎn)取在時間序列的中間，即在數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)為奇數(shù)（N=2n+1）時，取ti的系列為：-n,-(n-1),…,-2,-1,0,1,2,…,(n-1),
7、n在數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)為偶數(shù)（N=2n）時，取ti的系列為：-(2n-1),-(2n-3),…,-3,-1,1,3,…,(2n-3),(2n-1)一次曲線則在此兩種情況下都有因此有小練習(xí)1、1993，1994，1995，1996，1997，1998，1999，寫出ti值。2、2000，2001，2002，2003，2004，2005，寫出ti值。一次曲線例：某省1985年到2002年專利申請量的數(shù)據(jù)如下：一次曲線某省專利申請量時間序列散點(diǎn)圖某省專利申請量時間/年1995-2002年某省專利申請一次曲線擬合數(shù)據(jù)表一次曲線所以得到直線回歸方程為y=73
