新ipad 32g够用么:时间序列预测技术之一-原则,方法,技术
来源:百度文库 编辑:中财网 时间:2024/06/06 06:47:41
时间序列预测技术之一
预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件。
为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过对后果的分析来确定目前的决策,力争使目前的决策获得最佳的未来结果。
我们进行预测的总的原则是:认识事物的发展变化规律,利用规律的必然性,是进行科学预测所应遵循的总的原则。
这个总原则实际上就是事物发展的
1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性;
2-“类推”原则——事物发展的类似性;
3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的;
4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现,则结果成立、可用;
时间序列预测主要包括三种基本方法:
1-内生时间序列预测技术;2-外生时间序列预测技术;3-主观时间序列预测技术;
当然今天我们主要讨论内生时间序列预测技术——也就是只关注时间序列的下的预测问题!
- 序列是否在固定水平上下变动?
- 此水平是否也在变动?
- 是否有某种上升或下降的趋势呢?
- 是否存在有季节性的模式?
- 是否季节性的模式也在变更呢?
- 是否存在周期性规律和模式?
时间序列主要考虑的因素是:
- 长期趋势(Long-term trend)
- 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。
- 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。
- 季节性变动(Seasonal variation)
- 按时间变动,呈现重复性行为的序列。
- 季节性变动通常和日期或气候有关。
- 季节性变动通常和年周期有关。
- 周期性变动(Cyclical variation)
- 相对于季节性变动,时间序列可能经历“周期性变动”。
- 周期性变动通常是因为经济变动。
- 随机影响(Random effects)
- 指数平滑方法(Exponential smoothing models):
- ARIMA模型:
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