2015年房地產估價師：時間序列分析法

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　　時間序列分析法：

　　含義：利用過去的數據或資料來預測未來的狀態(tài)，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(tài)僅是時間的函數。

　　1.簡單平均法（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。簡單平均法在時間序列比較平穩(wěn)，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，一般在要求不太高的情況下適用。

　　2.移動平均法：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。移動平均法是分段平均，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。利用這種方法可以看出數據變化的發(fā)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：是在計算平均數時，再考慮每期資料的重要性。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，越近期的資料權數越大。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(yōu)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：是加權平均法的一種。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，0≤a≤1。

　　平滑指數a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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發(fā)布：2007-07-10 11:04 編輯：泛普軟件 · xiaona [打印此頁] [關閉]

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