時(shí)間數(shù)列
1.時(shí)間數(shù)列
時(shí)間數(shù)列是指將某一現(xiàn)象所發(fā)生的數(shù)量變化,依時(shí)間的先后順序排列,以揭示隨著時(shí)間的推移,這一現(xiàn)象的發(fā)展規(guī)律,從而用以預(yù)測(cè)現(xiàn)象發(fā)展的方向及其數(shù)量。
2.時(shí)間數(shù)列的種類
1.水平型時(shí)間數(shù)列
水平型時(shí)間數(shù)列的走勢(shì)無傾向性,既不傾向于逐步增加,也不傾向于逐步減少,總是在某一水平上上下波動(dòng),且波動(dòng)無規(guī)律性,即時(shí)間數(shù)列的后序值,既可高于水平值、也可低于水平值,因這一水平是相對(duì)穩(wěn)定的。故水平型數(shù)列又稱為穩(wěn)定型時(shí)間數(shù)列或平穩(wěn)型時(shí)間數(shù)列。
通常呈水平型時(shí)間數(shù)列的有日用生活必需品的銷售量,某種耐用消費(fèi)品的開箱合格率、返修率等等。
2.季節(jié)型時(shí)間數(shù)列
季節(jié)型時(shí)間數(shù)列的走勢(shì)按日歷時(shí)間周期起伏,即在某日歷時(shí)間段內(nèi)時(shí)間數(shù)列的后序值逐步向上,到達(dá)頂峰后逐步向下,探谷底后又逐步向上,周而復(fù)始。因?yàn)樽畛跹芯慨a(chǎn)生于伴隨一年四季氣候的變化而出現(xiàn)的現(xiàn)象數(shù)量變化,故稱為季節(jié)型時(shí)間數(shù)列。其實(shí),“季節(jié)”可是一年中的四季、一年中的12個(gè)月、一月中的4周、一周中的7天等等。
通常呈季節(jié)型時(shí)間數(shù)列的有月社會(huì)零售額,與氣候有關(guān)的季節(jié)性商品季度、月度銷售量等等。
3.循環(huán)型時(shí)間數(shù)列
循環(huán)型時(shí)間數(shù)列的走勢(shì)也呈周期性變化,但他不是在一個(gè)不變的時(shí)間間隔中反復(fù)出現(xiàn),且每一周期長(zhǎng)度一般都有若干年。通常呈循環(huán)型時(shí)間數(shù)列的有期貨價(jià)格、商業(yè)周期等等。
4.直線趨勢(shì)型時(shí)間數(shù)列
直線趨勢(shì)型時(shí)間數(shù)列的走勢(shì)具有傾向性,即在一段較長(zhǎng)的時(shí)期之內(nèi)(“長(zhǎng)”是相對(duì)于所研究數(shù)列的時(shí)間尺度而言),時(shí)間數(shù)列的后序值逐步增加或逐步減少,顯示出一種向上或向下的趨勢(shì),相當(dāng)于給水平型時(shí)間數(shù)列一個(gè)斜率。通常呈直線型時(shí)間數(shù)列的有:某段時(shí)期的人均收入、商品的銷售量等等。
5.曲線趨勢(shì)型時(shí)間數(shù)列
曲線趨勢(shì)型時(shí)間數(shù)列的走勢(shì)也具有傾向性,且會(huì)逐漸轉(zhuǎn)向,包括順轉(zhuǎn)和逆轉(zhuǎn),但不發(fā)生周期性變化,時(shí)間數(shù)列后序值增加或減少的幅度會(huì)逐漸擴(kuò)大或縮小。通常呈曲線型時(shí)間數(shù)列的有某種商品從進(jìn)入市場(chǎng)到被市場(chǎng)淘汰的銷售量變化等等。其實(shí),季節(jié)型時(shí)間數(shù)列和循環(huán)型時(shí)間數(shù)列也是曲線趨勢(shì)型時(shí)間數(shù)列,只不過他們具有周期性特征而各單獨(dú)成為一種時(shí)間數(shù)列而已。
3.時(shí)間序列分解
時(shí)間序列即一列均勻分布(每周、每月、每季等等)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。分析時(shí)間序列意味著將過去數(shù)據(jù)分成幾部分然后用之于外推。一個(gè)典型的時(shí)間序列可分成四個(gè)部分:趨勢(shì)、季節(jié)、周期和隨機(jī)波動(dòng)。
1、 趨勢(shì)是數(shù)據(jù)在一段時(shí)間的逐漸向上或向下的移動(dòng)。
2、 季節(jié)是數(shù)據(jù)自身經(jīng)過一定周期的天數(shù),周數(shù),月數(shù)或季數(shù)(此即季節(jié)性叫法由來,即季節(jié)分為秋、冬、春、夏)不斷重復(fù)的性。下表列出了6個(gè)常見的季節(jié)性形式:
4.時(shí)間序列分析概述
時(shí)間序列分析力求以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)預(yù)測(cè)未來。比如,由過去六星期中每一星期的銷售量可以預(yù)測(cè)第七個(gè)星期的銷售量。過去幾年內(nèi)每季度的銷售量也可用于預(yù)測(cè)未來各季度的銷售情況。
時(shí)間序列分析包括很多模型,如:樸素法、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、趨勢(shì)外推法等。各模型的復(fù)雜程度是不相同的。企業(yè)選用哪一種預(yù)測(cè)模型取決于:
1) 預(yù)測(cè)的時(shí)間范圍;
2) 能否獲得相關(guān)數(shù)據(jù);
3) 所需的預(yù)測(cè)精度;
4) 預(yù)測(cè)預(yù)算的規(guī)模;
5) 合格的預(yù)測(cè)人員;
當(dāng)然,選擇預(yù)測(cè)模型時(shí),還需考慮其它一些問題,如企業(yè)的柔性程度(企業(yè)對(duì)變化的快速反應(yīng)能力越強(qiáng),預(yù)測(cè)模型所需的精度就越低)和不良預(yù)測(cè)所帶來的后果。如果是根據(jù)預(yù)測(cè)進(jìn)行大規(guī)模的投資決策,那么該預(yù)測(cè)一定得是個(gè)良好的預(yù)測(cè)。