11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

简单指数平滑(SES)是一种基本的时间序列预测方法,它对过去的观测值赋予指数递减的权重。这种方法特别适用于没有明显趋势或季节性的数据。数学表示SES模型可以表示为:其中,s_t是t时刻的平滑值,x_t是t时刻的实际观测值,\alpha是平滑参数(0<\alpha<1)。优势计算简单,易于理解和实现对最近的观测值给予...

Theta方法:一种时间序列分解与预测的简化方法

这是一种简单的技术,通过计算时间序列中一定数量的最近数据点的平均值来进行预测。这种方法适用于平滑数据并预测短期趋势。指数平滑(ExponentialSmoothing):单一指数平滑适用于没有明显趋势和季节性的数据;双重指数平滑用于有趋势无季节性的数据;三重指数平滑(Holt-Winters方法)适用于同时具有趋势和季节性的数据。自...

经济预测中的数据分析技术

2.指数平滑法：用于对时间序列数据进行平滑处理，预测未来值，如简单指数平滑、霍特林线性趋势法和布朗双重平滑法等。3.计量经济学模型：使用统计方法来分析经济数据和估计经济关系，如联立方程模型和误差修正模型等。4.结构性模型：基于经济理论构建的模型，用于分析不同经济变量之间的结构性关系。5.动态随机一般...

简单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing Method)

计算时，公式通常为：下期预测值=平滑常数×本期实际值+（1-平滑常数）×上期预测值。例如，假设平滑常数为0.3，本期实际值为100，上期预测值为80，则下期预测值=0.3×100+(1-0.3)×80=30+56=86。简单指数平滑法在商业预测、库存管理、需求预测等领域有广泛应用，它能帮助...

国开电大学习网《市场调查与商情预测》形考作业3答案

12.判断分析市场预测法,也称(),它是指预测者在以各种方法取得市场资料后,在对这些资料进行整理加工和分析研究的基础上,运用自己的实践经验和判断分析能力,对市场未来的发展变化趋势做出估计测算预测值。A.定性市场预测法B.定量市场预测法C.估计市场预测法...

平滑在数据分析中的应用及其效果是什么?这种效果如何提升分析准确...

首先,提高数据的可读性和可解释性(www.e993.com)2024年11月22日。经过平滑处理后,数据的波动变得更加平缓,趋势更加明显,使得分析人员能够更容易地理解数据所传达的信息。其次,增强预测的准确性。通过去除噪声,模型能够更好地捕捉数据的本质特征,从而提高对未来数据的预测精度。再者,减少异常值的影响。异常值可能会对分析结果产生误导,平滑技术可以...

Transformer模型如何颠覆传统供应链 | 从ChatGPT到供应链优化

进入计算机时代后,统计学方法开始在需求预测中大放异彩。指数平滑法、移动平均法等技术被广泛应用。这些方法的优点是计算简单,易于理解和实施。例如,沃尔玛在很长一段时间内都使用移动平均法来预测商品需求。然而,这些方法主要基于历史数据的线性外推,难以捕捉市场的突变和非线性趋势。

趋势的预测:霍尔特指数平滑法

图1:用霍尔特双参数指数平滑法来预测与简单指数平滑类似,霍尔特双参数也需要初始化。在初始化时,可以假定初始“水平部分”为第一个实际需求值,初始“趋势部分”为第二个实际需求值减去第一个实际需求值;也可以基于前几个实际需求值,利用线性回归模型来计算截距(水平部分)和斜率(趋势部分)。当然还有别的方法来初始...

...实际销售量为9万套,若平滑指数取0.9,则用指数平滑法预测的该市...

某市2016年商品住宅预测销售量为12万套,实际销售量为9万套,若平滑指数取0.9,则用指数平滑法预测的该市2017年的商品住宅销售量为()万套。A.8.10B.9.30C.10.80D.11.70正确答案B答案解析本题考查的是市场趋势分析。2017年商品住宅预测销售量=2016年商品住宅实际销售量×平滑指数+2016年商品住...

【数据分析思维】数据分析中预测分析应该怎么做?

此函数通过三重指数平滑方法进行此预测。这里不会深入介绍指数平滑方法,但该函数的使用需要注意一些点:Forecast.ets函数或三重指数平滑方法考虑了季节性此方法是加权方法,越久远的值,权重越小,也就意味着,重要性越小最重要的是,时间轴必须均匀分布,否则会产生错误。例如,它们可以是每月数据,每日数据,年度数据等...