統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)知識輔導(dǎo)：動態(tài)分析預(yù)測資料(二)

更新時間：2011-09-08 09:10:34 來源：|0

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　　1. 預(yù)測方法的特殊性

　　預(yù)測方法對于預(yù)測模型而言，就是估計(jì)模型參數(shù)的方法。

　　預(yù)測相對于依存關(guān)系和發(fā)展趨勢分析的特殊性就在于：在依存關(guān)系分析和發(fā)展趨勢分析中，對于觀察資料各期的數(shù)值，都以同等重要性來看待，第一項(xiàng)(期)數(shù)值和最后一項(xiàng)(期)數(shù)值，沒有輕重高低之分，對于所要揭示的依存關(guān)系或發(fā)展趨勢，都具有同樣的重要性。但是預(yù)測則不同，它比較重視近期資料，相對地輕視遠(yuǎn)期資料。學(xué)術(shù)界稱其為“近大遠(yuǎn)小”原則。

　　2. 指數(shù)平滑預(yù)測法

　　指數(shù)平滑法是被廣泛使用的一種有效的預(yù)測方法，其包含一次指數(shù)平滑預(yù)測法與多次指數(shù)平滑預(yù)測法。

　　計(jì)算每一個指數(shù)平滑平均數(shù)時，都要用到本期實(shí)際觀測值處期的平滑平均數(shù)。而在計(jì)算數(shù)列第一期的平滑平均數(shù)時，“上期”的平滑平均數(shù)是沒有的，需要假定一個數(shù)學(xué)作初始值。確定初始值的方法有多種，常見的是令初始值等于數(shù)列第一項(xiàng)實(shí)際觀測值。選擇不同的初始值，會對預(yù)測產(chǎn)生不同的影響。不過，由于指數(shù)平滑平均數(shù)的定義可知，它對歷史數(shù)據(jù)由近及遠(yuǎn)使用了一套按幾何級數(shù)遞減的權(quán)數(shù)，這種權(quán)數(shù)的衰減非常迅速，把指數(shù)平滑遞推公式應(yīng)用多期以后，初始值的影響作用會變得很弱。

　　【一次指數(shù)平滑預(yù)測法例示】

　　用某廠1至6月份廢品資料作一次指數(shù)平滑預(yù)測。

　　遞推預(yù)測過程見表4-6

　　表4-6　　　廢品率月資料的指數(shù)平滑預(yù)測

月份

序號

廢品率（%）

指數(shù)平滑平均（初始值＝4%，α＝0.1

預(yù)測值

－

0.1×4+0.9×4=4.00

0.1×5+0.9×4.00=4.10

0.1×4+0.9×4.10=4.09

0.1×6+0.9×4.09=4.28

0.1×3+0.9×4.28=4.15

0.1×5+0.9×4.15=4.24

―

4.00

4.10

4.09

4.28

4.15

4.24

　　平滑常數(shù)α數(shù)值大小的效應(yīng)是：α值越小，對數(shù)列的修勻效果越好。α數(shù)值大小的原則：當(dāng)數(shù)列的波動較劇烈時，應(yīng)取較小的α值，以便增強(qiáng)對數(shù)列修勻的作用;當(dāng)預(yù)計(jì)數(shù)列可能要發(fā)生轉(zhuǎn)折時，應(yīng)取較大的α值，因?yàn)檫@樣可以加重近期資料的影響，易于對轉(zhuǎn)折靈敏地作出反應(yīng);當(dāng)數(shù)列中的規(guī)律不會有大的變化時，α的數(shù)值不妨小些，因?yàn)檫@樣消除數(shù)列波動的效果好。

　　指數(shù)平滑法對近期和遠(yuǎn)期資料分別給了由大到小不同的權(quán)數(shù)，并把需要貯存的數(shù)據(jù)量壓縮到最少，是一種合理、簡便的預(yù)測方法。

　　這種預(yù)測方法要在具備新觀測值的條件下，才能作下一期的預(yù)測，，它只宜于作未來一期的預(yù)測，而不宜于作遠(yuǎn)期的預(yù)測。

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