移动平均法和指数平滑法分别用于哪些地方？

移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。 说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象

扩展的预测历史数据，也被称为历史隐含的预测。是一个时间序列，可以体现在社会经济现象和规律的发展，进行扩展外推法来预测趋势。时间序列，也被称为时间序列，历史复杂或列的动态数。它是列在一个统计指标值的数量，按时间顺序排出形成。时间序列预测的方法是通过时间序列的制备和分析的基础上，开发过程反射的方向和趋势，类比或延伸，以预测的年的下一个号码的一段时间之后，或者可以到达的时间序列水平。其内容包括：收集和分析的一种社会现象的历史资料的整理;这些数据识别检查，串联排列，时间序列分析，发现社会现象随时间变化而变化的规律，绘制图案，这模型预测的社会现象未来的情况。步时间序列预测方法收集历史数据的第一步，组织，时间序列编译和绘制基于时间序列图。时间序列分析，通常可以起到分类作用的各种因素，传统的分类是基于效果或各种因素的影响分为四类特征：（1）长期趋势;变化（2）季节（3）周期的变化;（4）不规则运动。时间序列第二步分析。数值序列中的每个时间段是许多不同因素的综合结果，而以后发挥作用。第三步是寻找时间序列（T）的季节变化（S）和不规则变动（I）值，并选择代表他们的近似数学模型的长期趋势。各种数学模型中的未知参数，利用得到的技术中的值的一个合适的方法。使用获得的长期趋势不规则运动，季节变化和数学模型，时间序列数据第四步，你可以用它来预测长期趋势的未来价值和季节变化值T s，其中在不规则运动可能预测I的值，然后计算出下列模型预测Y中的下一个时间序列：加法模型T + S +我= Y乘法模式T×S×I = Y，如果不规则运动的预测值是很难找到的，它只是长期趋势和季节变化的预测值，或者乘以2和预测值是时间序列的总和的乘积。如果在经济现象本身没有变化没有季节性或每月每季度的预测数据，预测值的长期趋势是时间序列预测，即T = Y的值，但要注意这种现象的预测值反映只有未来的发展趋势，即使它是正确的趋势线，通过观察所发挥的作用的年代学方面，在本质上只是一个平均效应，实际值会有波动，其周围。时间序列分析的基本特征[1] 1。时间序列分析是根据过去的趋势来预测未来的发展，它的前提是假定事物过去到未来。时间序列分析，是基于对客观事物的规律性的不断发展，利用过去的历史数据，进行统计分析，并进一步推测未来的发展趋势。事情过去将持续到未来这一假设包含两层含义：一是骤升不会改变，是一个比较小的进步，二是过去的现象目前的事态发展可能表明当前和未来的趋势活动。这就决定了在正常情况下，在短期时间序列分析方法，预测近期更显著，但如果推广到更遥远的未来，将会有很大的局限性，造成了较大的预测值偏离实际决策失误留下。 2变化系列数据存在规律性和不规则时间序列中的观察结果为每个大小是变化的各种因素的结果时，同时发挥作用。从这些因素的大小和方向的时间特性中的视图的变化发挥作用，这些因素引起的变化的时间序列数据被分成四种类型。 （1）趋势：一个变量随着时间的推移，进展或改变自变量，呈现出相对缓慢，但持续上升的长期下降，变化往往停留性质相同，但变化幅度可能不相等。 （2）周期性：由于外部影响与交替的波峰和波谷规律的季节性因素出现。 （3）随机性：个别随机变化的总体统计法了。 （4）综合：实际变化叠加，或几种变化的组合。不规则运动，突出试图预测过滤除去时，趋势和周期性变动。的时间序列预测方法，时间序列预测方法分类可以用来预测短期，中期和长期预测预测。根据数据分析方法可以分为：简单序列当平均法，加权平均股数序列，移动平均，加权移动平均，趋势预测，指数平滑法，季节趋势预测法，市场生命周期的预测方法。当简单的平均法，又称序列的算术平均值。这是一定历史时期为观测值的统计值，根据预测值的算术平均值作为测定。这种方法是基于以下假设：“在过去，这样的未来将是这样的”，短期和长期的数据，同化的平均，因此只适用于东西走向的预测变化不大。如果事情表现出一定的上升或下降趋势，但不应该使用这个方法。一般的方法是每个时期通过短期和长期的影响程度历史数据加权序列加权平均值的计算方法为预测值的较低者。简单移动平均法是有一些移动计算作为预测值的算术平均值的下一个周期。加权移动平均线即将进行加权简单移动平均线的计算方法。在确定权重，权重最近的观察应该更大，权重的长期观察应该是较小的。虽然上述几种方法很简单，可以快速计算出的预测值，但不考虑的新趋势总体社会经济发展等因素的影响，所以精度差。根据新的情况应该是，预测的结果进行必要的修正。指数平滑法是基于历史数据和预测值的实际数目？预测指数加权方法。这种方法本质上是一种来自于移动加权平均法演变而来，其优势只要实际值和预测值上期？的数量，我们可以计算出下一期的预测值，这样可以节省大量的时间数据和数据的处理，以减少存储的数据，该方法是简单的。是一个短期预测方法被广泛使用在国外。季节性趋势预测方法的基础上变化指数周期性经济事务季节经常性的年度季节性变化趋势预测。采用不同的方法，季节的常用方法（4月）和其他两个平均移动平均法计算季节指数：一。旺季（五月）不要平均值。会在每年的季度（或月）的平均数值，由总平均每季度（或月）之分，每个季度（月）指数的结果。此方法可用于分析生产，销售，原材料储备和预期的季节性变化和对事物的经济其他方面的流动资金需求项目;移动平均法。这一比例是使用移动平均寻道时间典型的季节性指数计算。生命周期预测方法，市场分析是产品市场生命周期。例如，在产品的销售预测的成长阶段，最常见的方式是基于统计数据，绘制时间序列图，然后将曲线延伸，即让未来的销售趋势。最简单的方法是直接外延外延，适用于耐用消费品的预测。

Eviews时间序列分析实例
时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。
一、指数平滑法实例
所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。
（－）一次指数平滑
一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。
一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。
一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。
指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。
出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如03～05。若平滑系数值大于05才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。
〔例1〕某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。
表1 某企业食盐销售量 单位：吨
解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关 *** 作在本章第一节中已经阐明，这里不再赘述。假设已经建立工作文件，并生成了一个样本期为l～30的序列，命名为SALES。序列SALES中包含例1中需要分析的数据。
第二步，绘制序列图形。在序列对象窗口中，点击View→Line Graph。屏幕显示图1所示图形。
图1 某企业近30个月的销售量动态图
从图1中可以看出，这个企业近30个月的销售量并不存在明显的趋势，并且没有明显的季节趋势。因此，从直观上判断可以采用一次指数平滑法对企业下个月的销售量进行预测。
第三步，扩大样本期。本例要求对下一个月的销售量进行预测，而工作文件的样本期是1～30，在Eviews中要求先更改样本期。更改样本期的 *** 作在本章第一节已经讲过，这里将样本期改为l～31。
第四步，进行指数平滑。指数平滑的菜单 *** 作方法有两种：一是在主工作文件窗口打开的情况下，点击主窗口的Quick→Series Statistics→Exponential Smoothing；二是在序列对象窗口中点击Procs→Exponential Smoothing。点击后屏幕出现如图2所示的指数平滑对话框。
指数平滑对话框中包含五个部分的选项：平滑方法（Smoothing Method）、平滑系数（Smoothing Parameters）、平滑后生成序列的名称（Smoothed Series）、预测样本范围（Estimation Sample）和季节变动周期（Cycle for Seasonal）。
对话框左上部分的平滑方法（Smoothing Method）包括：
Single 一次指数平滑
Double 二次指数平滑
Holt－Winters－No seasonal Holt－Winters无季节模型
Holt－Winters－Additive Holt－Winters季节迭加模型
Holt－Winters－Multiplicative Holt－Winters季节乘积模型
平滑系数（Smoothing Parameters）包括Alpha，Beta，Gamma。平滑系数可由系统自动给定，也可以由用户指定。缺省状态是由系统自动给定。如果用户需要指定，只需在对应参数的位置填入指定的数值。
本例中，分别指定Alpha的值为03和05。当指定平滑系数为03时，预测的残差平方和为1372978；当平滑系数为05时，预测的残差平方和为1650685。因此这里选择平滑系数为03时的预测结果。根据一次指数平滑方法的预测，该企业下个月的销售量应为292吨。
图2 指数平滑对话框
（二）二次指数平滑
二次指数平滑又称双重指数平滑。相对于一次指数平滑，二次指数平滑可以预测有一定线性趋势的序列，其预测期也长一些。
[例2]某公司1990－2001年的实际销售额如表2所示。请根据此资料预测2002年和2003年企业销售额。
表2 某公司销售额 单位：万元
解：第一步，建立工作文件，样本期为1990－2001的年度数据。在新建立的工作文件中，生成一个名为SALES的新序列。打开SALES序列对话框，将表2中的数据录入。
第二步，绘制序列图形。从图中可以看到，该企业的销售额存在明显的增长趋势（见图3）。序列的波动并不是很剧烈。由此判断，使用二次指数平滑法进行预测比较合适。
第三步，扩大样本期。由于本例需要预测下两年的销售额，因此将工作文件的样本期更改为1990－2003年。
图3 某企业1990－2001年销售额变动情况
第四步，指数平滑。根据前例中的方法，用户可以进入如图2的指数平滑对话框。本例中，选择二次指数平滑的方法，并让系统自动确定系数。结果如表3所示。
原序列SALES中共有12个观测值，即1990－2001年的企业销售额。在进行二次指数平滑时，系统根据这12个数值自动确定了最优的平滑系数α＝0244。此时，对序列进行二次指数平滑预测的残差平方和为1013594，均方根误差为2906306。
在Eviews给出指数平滑结果统计表（见表3）时，并没有直接给出对2002年和2003年销售额的预测值。这两个数值保存在系统生成的平滑序列SALESSM中，用户只需打开该序列就可以看到二次指数平滑方法预测的结果。结果显示，该企业在2002年和2003年的销售额，分别预计为56．6万元和59．4万元。
表3 二次指数平滑结果
如果将二次指数平滑的预测结果和原观测值共同显示在同一张图上，可以使用户看起来更清楚。首先在工作文件菜单中同时选中两个序列SALES和SALESSM，方法是先点击一个序列，之后按住键盘上的Shift键再点击另外一个序列。然后点击工作文件菜单工具栏中的Show，在d出的对话框中点击OK。此时，系统将d出一个类似序列对象窗口的群窗口（见图4），窗口中以Excel表格的形式同时显示出SALES和SALESSM。最后点击该窗口上方的View→Graph→Line（见图5）。
图4 群对象窗口
图5 实际销售额与平滑值序列对比图
二、趋势延伸法实例
时间序列的趋势即序列随时间变化的基本规律和特点。对于存在趋势的序列，通常可以选取适当的模型进行分析和预测。
（－）直线趋势
直线趋势模型是一种最常用，也是最成熟的方法。模型的基本结构为：
Yt＝a＋bt
式中，a，b是模型的参数。这种模型的结构比较简单，估计方法非常成熟，是很多其他趋势模型估计的基础。下面结合实例说明如何使用该软件进行直线趋势模型的预测。
[例3]设某市1992－2002年市场鸡蛋销售量如表4所示。试预测2003年该市鸡蛋销售量。
表4 某市鸡蛋销售量 单位：万千克
解：第一步，建立一个新的工作文档，文档的样本期为1992－2002年。生成序列SALES，录入表4中的销售量观测值。
第二步，打开SALES序列对象窗口，点击View→Line Graph，绘制序列散点图（见图6）。
图6 序列散点图
Eviews中没有直接绘制散点图的菜单选项。当需要绘制散点图时，首先需要绘制连线图（Line Graph）。屏幕显示图形对象窗口后，用鼠标左键双击图形的任意位置，或者点击右键，然后在d出的菜单中选择Options。此时，系统将d出图形属性对话框。
图形属性对话框中的选项很多。用户在这里可以方便地更改图形的类型（Graph Type）、图形的属性（Graph Attitude）、线形图格式见（Line Graph）、条形图格式（Bar Graph）等。这里，将图形的类型选择为线形图（Line Graph），再在线形图格式中选择仅有标示（Symba1s Only）。点击OK。
从散点图上可以看出，该序列基本呈现出一种直线增长的趋势，因而宜采用直线趋势延伸的方法进行预测。
第三步，生成时间变量T。在进行模型参数的估计时通常要用到最小二乘的方法，其中，观测值就是因变量，序列T就是自变量。
生成一个新序列的方法有很多，可以通过菜单 *** 作，也可以直接在主窗口中输入命令行实现。有关菜单 *** 作的方法在本章第一节中已经说明，这里采用命令行的形式生成序列T。
Eviews生成序列的命令为data，用户只需在主窗口中输入命令：data T。
对于序列T，用户可以在打开的对象窗口中为它赋值，比如赋值1，2，3，…
如果用户需要直接生成含有值的序列T，也可以利用函数生成序列，在主窗口中输入命令行（见图7）。
图7 T序列生成命令和取值情况节略
genr T=＠trend
系统自动生成序列T，并从0开始计数，它的取值依次为0，l，2，3，…
第四步，模型估计。在Eviews中最小二乘回归的命令是LS，它的基本书写格式为：
LS 因变量 C 自变量
其中，C代表模型中的常数项，对于没有常数项的模型可以不写。
本例中，使用下面的命令进行回归： LS SALES C T（见表5）。
表5 最小二乘回归结果
根据表5的结果，得到如下模型：
sale＝31227＋2391×T
第五步，进行预测。根据上述模型结果，可以很容易地给出2003年鸡蛋销售量的预测结果。将T＝11代入上述模型，计算结果表明该企业2003年的鸡蛋销售额为575万元。
（二）曲线趋势
经济序列中有很多呈现出曲线变化的趋势。直线趋势的估计比较简单，曲线趋势的估计则更为常用。指数曲线、二次曲线、三次曲线和龚拍兹曲线是在市场经济序列中常见的模型，它们的估计也大同小异，这里就以指数曲线为例介绍如何使用Eviews进行模型的估计。
〔例4〕某市近9年灯具商品销售量资料如表6所示。试预测2002年的销售量。
解：第一步，建立一个新的工作文档，文档的样本期为1993－2001年。生成序列SALES，录入表中的销售量观测值。
表6 某市灯具销售量 单位：万件
第二步，打开SALS序列对象窗口，点击View→Line Graph，绘制序列散点图（见图8）。
图8 销售量散点图
从绘制出的散点图可以看出，该企业的灯具销售变动呈现规律的加速增长。根据经验判断，要预测该企业下一年度的销售数据，可以使用指数趋势模型。如果计算出销售数据的环比增长率，可以更加确信地选择指数模型。本章内容以各类方法的软件实现为主要阐述内容，对模型选择有兴趣的读者可以参阅本书前面的相关章节。
第三步，生成时间变量T。这里采用系统自动生成的方法，即输入命令：
genr T＝＠trend。
第四步，对因变量序列进行变换。在变化因变量序列之前，首先要弄清楚为什么变换。指数模型的基本形式如下：
Yt＝ abt
从统计学的角度考虑，传统的估计方法无法直接估计这种模型的参数，因此需要对模型的形式进行变换，从而使参数可以被估计出来。指数趋势模型通过变换可以变成一个线性模型，所以指数模型称为可线性化的模型。指数模型变换后的结果为：
log（Yt）＝log（a）＋log（b）×t
细心的读者会发现，这时模型的形式与前面介绍的直线趋势模型非常的相似，只是模型左边的因变量作了一个对数变换。所以，对因变量进行变换的原因实际上源自对模型的变换，变换的目的是为了能够使用传统的估计方法估计出模型的参数。
对于指数模型，通常要将因变量作对数变换。在Eviews中就是要生成一个新的序列，新序列的数值恰好等于原观测序列的值取对数的结果。
使用命令的方式进行 *** 作，在主窗口中输入如下命令：
genr lsales=log（sales）
lsales是新生成序列的名称。如果作出lsales的散点图，会发现变换后的序列基本呈一条直线。这里留给有兴趣的读者自己去试一试。
第五步，模型估计。在主窗口中输入下面的命令：
LS lsales c t
注意，这里实际上是用变换后的序列和时间变量T进行线性回归，估计的结果为参数log（a）和log（b）的值（见表7）。
表7 线性回归结果
第六步，进行预测。根据表7的结果，可以得到如下模型：
log（Sales）＝21463＋02225×T
将T＝9代入上述模型，求得log（sales）＝41488。从而可以预测出该企业在2002年的销售量为6336万件。
三、季节指数法实例
（－）季节模型的类型
季节模型是反映具有季节变动规律的时间序列模型。季节变动通常是指以年为一个周期的变化。引起季节变动的首要因素是四季更迭。季节变动在很多产品市场上都是一种常见现象，最为典型的季节性产品市场如冷饮、服装、空调等。
传统的时间序列分析把时间序列的波动归结为四大因素：趋势变动（T）、季节变动（S）、循环变动（C）和不规则变动（I）。其中循环变动指周期为数年的变动，这种变动不一定存在固定变化周期和确定性变化规律，通常指经济周期。不规则变动即随机变动。四种变动因素对序列的影响被概括为两个经典模型：
乘法模型Y＝TSCI
加法模型Y＝T＋S＋C＋I
乘法模型通常适用于因素T，S，C相关的情形，比如季节因素的作用随着趋势的变化而改变；加法模型通常适用于因素T，S，C相互独立的情况。需要注意的是，季节模型一般需要3年以上的季度或月度数据。
（二）季节调整
对序列进行季节调整，就是将季节变动从序列中去除。基本思路是：
Y／S＝TSI／S＝TI
或 Y－SI＝TI
序列里存在季节波动常常会妨碍市场人员对某些问题的认识。比如，3月份的饮料销售比2月份好吗？如果单单从数据的表面看，3月份的销量应该比2月份好。但这种所谓的“好”并没有考虑季节变动而引起的市场规模的扩大，也就是说，如果剔除季节因素的影响，3月份的销售效果未必比2月份好。季节调整的目的就是为了剔除掉季节因素的作用，从而使序列本身的趋势特征更加准确地显现出来。
Eviews中有两种实现季节调整的菜单 *** 作方法。在主窗口中点击菜单Quick→Series Statistics→Seasonal Adjustment，或者在序列对象窗口中点击工具栏按钮Procs→Seasonal Adjustment。点击后，屏幕出现季节调整对话框窗口（见图9）。
对话框左上部分是季节调整的方法（Adjustment Method），包括Census X11法、移动平均季节乘法（Ratio to moving average－Multiplicative）、移动平均季节加法（Difference from moving average－Additive）。系统默认的方法是移动平均季节乘法。
对话框左下部分是待计算序列（Series to Calculate），包括调整后序列（Adjusted Series）名称和季节因子（Factors）名称。季节因子计算是可选的，只有用户在其对应的框中输入名称后，系统才会将季节因子计算的结果保存在一个序列中。
〔例5〕现有某地区某种产品产量近4年的分月资料（见表8），试预测该种产品2003年各月的产量。
表8 某地区某产品产量 单位：万件
图9 季节调整对话框
解：第一步，建立一个新的工作文档，文档的样本期为1999年三月－2002年12月。生成序列SUPLY，录入表中的产量数据。
第二步，打开SUPLY序列对象窗口，点击View→Line Graph，绘制连线图（见图10）。
图10 产量变化图
从图形的形状很容易看到，该种产品的产量确实存在非常明显的季节变动。
第三步，生成调整后序列。根据前面的方法，生成调整后序列SUPLYSA和季节团于序列JIJIE。这里使用的模型是乘法模型，因此在如图9所示的对话框中选择的季节调整方法是移动平均季节乘法（Ratio to moving average－Multiplicative）。季节调整后产量变化情况和月度季节因子见图11和表9。
图11 季节调整后产量变化情况
表9 月度季节因子
第四步，进行预测。按照乘法模型的理论，当剔除序列的季节波动之后，序列中主要存在的变动因素是趋势。对于趋势，当然可以采用移动平均或者指数平滑的方法确定，但由于本例中要求预测2003年度12个月份的产量，预测期较长，因此采用建立趋势模型，进行外推预测是比较合适的。
建立趋势模型的具体步骤这里不再赘述。这里仍然采用指数模型，通过参数估计得到模型的具体形态如下：
log（suplysa）＝18557＋00284×T
其中，T使用命令Genr T＝＠Trend得到。根据趋势模型可以推算出2003年l－12月的趋势值（见表10（中））。将对应月份的趋势值乘以相应的季节因子得到预测值（见表10（右））。
表10 趋势预测值与预计产量 单位：万件

指数平滑法
预测值是从第二期开始，第二期的预测值=第一期的实际值，所以c3=b2
从第三期开始

每一期的预测值=平滑系数上一期的实际值+（1-平滑系数）上一期的预测值
我把平滑系数的值固定在了d1单元格，由于您没说平滑系数是多少，我只能假设是02
。
这样c4的公式就是
=$d$1b3+(1-$d$1)c3
然后将公式下拉填充。最后结果如下：
也可以使用excel数据分析中的指数平滑工具，但是这个无法预测出2007年的结果，如下图

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