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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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