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时间序列分析之季节分解(下)_数据分析师
2015-03-16
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时间序列分析之季节分解(下)_数据分析师


季节分解方法步骤及实例
下表为09-13年塑料薄膜产量,用乘法模型对其进行季节分解并进行预测。
时间序列分析之季节分解(下)
Yt=Tt×St×Ct×It
第一步:移动平均
进行移动平均,利用平滑技术计算调整后的时间序列
时间序列分析之季节分解(下)
通过以上平滑,季节效应和不规则变动因素被剔除了,时间序列分析之季节分解(下) 代表了消除了季节效应与不规则因素影响的时间序列值。

时间序列分析之季节分解(下)

第二步:计算长期趋势Tt
我们可以选用线性模型Tt=a bt作为趋势曲线,以时间t作为自变量,以销售额Yt作为因变量,利用最小二乘法基本原理,估计参数a,b,求得长期趋势,并带入每期时间t值,求得各期长期趋势值。
时间序列分析之季节分解(下)时间序列分析之季节分解(下)
可以确定线性回归方程为Tt =6.016t+155.377
由此可以计算出长期趋势Tt
时间序列分析之季节分解(下)
第三步:计算季节指数St
1、计算St×It
时间序列分析之季节分解(下)

时间序列分析之季节分解(下)
2、对St×It按不同季节平均,得到季节指数St
时间序列分析之季节分解(下)
得到季节指数St
时间序列分析之季节分解(下)
第四步,计算周期因素Ct(根据具体数据选择是否要考虑此项,本例不考虑)

时间序列分析之季节分解(下)
第五步,计算不规则因素It(根据具体数据选择是否要考虑此项,本例不考虑)

时间序列分析之季节分解(下)
第六步,根据模型进行预测
将我们求出的因素代入公式即可Yt=Tt×St×Ct×It
时间序列分析之季节分解(下)

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