什么是时间序列预测
时间序列预测的常用方法
时间序列预测法的优缺点分析
时间序列预测法是一种定量分析方法,它是在时间序列变量分析的基础上,运用一定的数学方法建立预测模型,使时间趋势向外延伸,从而预测未来市场的发展变化趋势,确定变量预测值。
时间序列预测法也叫历史延伸法或外推法。
时间序列预测法的基本特点是:
假定事物的过去趋势会延伸到未来;
预测所依据的数据具有不规则性;
撇开了市场发展之间的因果关系。
时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。构成时间序列的要素有两个:其一是时间,其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律,因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律,从而对变量的未来变化进行有效地预测。
时间序列的变动形态一般分为四种:长期趋势变动,季节变动,循环变动,不规则变动。
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