《市场调查与预测 Marketing Research》课程教学资源（备课笔记）第十章 时间序列市场预测法

《市场调查与预测》第十章备课笔记 第十章时间序列市场预测法(一) 以平均数为基础的各种时序预测法时间序列市场预测法的步骤 第一节时间序列市场预测法的步骤 、概念 时间序列市场预测法,是一种重要的定量预测方法。 1、时间序列预测法的定义 时间序列预测法是根据市场现象的历史资料,运用科学的数学方法建立预测模型,使市 场现象的数量向未来延伸,预测市场现象未来的发展变化趋势,预计或估计市场现象未来表 现的数量。时间序列市场预测法又称历史延伸法或趋势外推法 时间序列市场预测法中所依据的时间序列,是对市场现象过去表现的资料整理和积累 的结果。 2、时间序列的定义 就是将市场现象或影响市场各种因素的某种统计指标数值,按时间先后顺序排列而成的 数列。时间序列也称动态数列或时间数列。时间序列中各指标数值在市场预测时被称为实际 观察值。 3、时间序列的种类 (1)按时间序列排列指标的时间周期不同 时间序列可分为年时间序列,季度时间序列,月时间序列等 (2)时间序列按其所排列的市场现象指标种类不同 时间序列可分为绝对数时间序列,相对数时间序列,平均数时间序列等等。 时间序列市场预测法,是通过对市场现象时间序列的分析和研究,根据市场现象历史的 发展变化规律,推测市场现象依此规律发展到未来所能达到的水平,这实际上是对市场现象 时间序列的数量及其变动规律延伸。 时间序列市场预测法的理论依据是唯物辩证法中的基本观点,即认为一切事物都是发展 变化的,事物的发展变化在时间上具有连续性,市场现象也是这样。市场现象过去和现在的 发展变化规律和发展水平,会影响到市场现象末来的发展变化规律和规模水平;市场现象未 来的变化规律和水平,是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。因此,时间序列 市场预测法具有认识论上的科学性。 市场预测所研究的市场现象,一般都受到多种因素发展变化的影响。这些影响因素, 有些是确定的,有些是不确定的:有些比较易于取得量化资料,有些难于或根本无法取得量 化资料。对不确定性因素的硏究与难于确定性因素的预测:对不易或不能取得量化资料因素 的研究与预测难于可取得量化资料的因素是必然的。对确定性和不确定性可量化因素的影 响,当然可以采取相关回归分析市场预测法进行研究。不论是确定的还是不确定的,不论是 易于量化的还是难于量化的因素,都会对市场现象发生影响,这种影响表现为综合的。而不 论市场现象表现得多么复杂,不论有多少影响因素,最终都集中或综合表现为市场现象随时 间的延续而发展变化。 时间序列是市场现象指标数值按时间先后顺序排列而成的,其序列中各指标是各种因素 综合影响后的结果,其中所表现出的市场现象的发展变化规律也是各种因素综合影响的反 映。所以说时间序列预测法,实际上是考虑了所有影响因素综合影响的预测方法 般来说,时间序列市场预测法很适用于短期和近期市场预测。应用时间序列法做长期 和中期市场预测,则需要考虑得更周到,客观依据要更先分。只有当肯定市场现象在中、长

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 1 第十章时间序列市场预测法(一) ——以平均数为基础的各种时序预测法时间序列市场预测法的步骤 第一节 时间序列市场预测法的步骤 一、概念 时间序列市场预测法，是一种重要的定量预测方法。 1、时间序列预测法的定义 时间序列预测法是根据市场现象的历史资料，运用科学的数学方法建立预测模型，使市 场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表 现的数量。时间序列市场预测法又称历史延伸法或趋势外推法。 时间序列市场预测法中所依据的时间序列，是对市场现象过去表现的资料整理和积累 的结果。 2、时间序列的定义 就是将市场现象或影响市场各种因素的某种统计指标数值，按时间先后顺序排列而成的 数列。时间序列也称动态数列或时间数列。时间序列中各指标数值在市场预测时被称为实际 观察值。 3、时间序列的种类 （1）按时间序列排列指标的时间周期不同 时间序列可分为年时间序列，季度时间序列，月时间序列等 （2）时间序列按其所排列的市场现象指标种类不同 时间序列可分为绝对数时间序列，相对数时间序列，平均数时间序列等等。 时间序列市场预测法，是通过对市场现象时间序列的分析和研究，根据市场现象历史的 发展变化规律，推测市场现象依此规律发展到未来所能达到的水平，这实际上是对市场现象 时间序列的数量及其变动规律延伸。 时间序列市场预测法的理论依据是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展 变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样。市场现象过去和现在的 发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象末来的发展变化规律和规模水平；市场现象未 来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。因此，时间序列 市场预测法具有认识论上的科学性。 市场预测所研究的市场现象，一般都受到多种因素发展变化的影响。这些影响因素， 有些是确定的，有些是不确定的；有些比较易于取得量化资料，有些难于或根本无法取得量 化资料。对不确定性因素的研究与难于确定性因素的预测；对不易或不能取得量化资料因素 的研究与预测难于可取得量化资料的因素是必然的。对确定性和不确定性可量化因素的影 响，当然可以采取相关回归分析市场预测法进行研究。不论是确定的还是不确定的，不论是 易于量化的还是难于量化的因素，都会对市场现象发生影响，这种影响表现为综合的。而不 论市场现象表现得多么复杂，不论有多少影响因素，最终都集中或综合表现为市场现象随时 间的延续而发展变化。 时间序列是市场现象指标数值按时间先后顺序排列而成的，其序列中各指标是各种因素 综合影响后的结果，其中所表现出的市场现象的发展变化规律也是各种因素综合影响的反 映。所以说时间序列预测法，实际上是考虑了所有影响因素综合影响的预测方法。 一般来说，时间序列市场预测法很适用于短期和近期市场预测。应用时间序列法做长期 和中期市场预测，则需要考虑得更周到，客观依据要更先分。只有当肯定市场现象在中、长

《市场调查与预测》第十章备课笔记 期内发展变化的规律,与其过去和现在基本一致,或对预测期的现象新特点能确定的条件下 才能应用时间序列市场预测法,对市场 现象术来的发展变化趋势做出预测 时间序列市场预测法的步骤 (一)搜集、整理市场现象的历史资料,编制时间序列,并根据时间序列绘制图形 时间序列市场预测法,必须以市场现象较长时期的历史资料为依据。预测者所搜集的 资料越完整,对现象从时间上观察得越充分:对市场现象的发展变化趋势和规律的分析就越 深入,预测结果就越准确 通过市场现象较长时期的历史资料可以看出,市场现象在不同的历史时期,往往表现 出不同的发展变化规律或趋势。我国很多历史统计资料,如商品销售额,农副产品收购额, 居民收入水平,居民消费水平的时间序列等等,都可表现出在第一个五年计划时期,在“大 跃进”时期,在3年自然灾害时期,在“文化大革命”时期,在我同经济体制改革后等等不 同的历史时期,市场现象的发展具有不同的变化趋势和特点。 在应用这些历史资料时,预测者必须对长期的市场现象资料进行分析研究,才能对市 场现象在不同时期的变化规律和特点有正确的认识:也才能根据市场现象过去和现在的发展 变化规律,对其未来的表现做出推确的预测。 在编制或应用市场现象历史资料的时间序列时,应特别注意现象各时期统计指标的可比性问 题。在较长时期内,同一市场现象或同一名称的统计指标,往往不完全相同 为了能够更加直观地观察市场现象的变化规律,利用时间序列进行市场预测,常常要 将市场现象时间序列的指标绘制成图形。绘制图形的方法,是以时间t为横坐标,以被研究 的市场现象观察值y为纵坐标,绘制成散点图或折线图。这个步骤很重要,利用图形观察市 场现象的发展变化趋势成规律,是非常直观和奏效的。通过对图形的观察,可以清楚地观察 到市场现象是呈直线还是呈某种曲线,为分析时间序列建立基础 (二)对时间序列进行分析 在编制了时间序列,并绘制了图形之后,预测考必须对现象进行深入分析,才能确定 采用什么具体方法进行预测。市场现象时间序列观察值,是影响市场变化的各因素共同作用 的结果 传统的时间序列分析法,把影响市场现象变动的各因素,按其特点和综合影响结果分 为四种类型,即长期趋势变动、季节变动、循环变动、不规则变动。1.长期趋势变动 (1)定义 长期趋势是指时间序列观察值即市场现象,在较长时期内持续存在的总势态,反映市场 预测对象在长时期内的变动趋势 (2)长期趋势的具体表现 水平型变动、趋势型变动, 在趋势型变动中又分为上升、下降两种趋势。见图10-1、图10-2。 习惯上,常常把水平型发展趋势的现象,称为无明显趋势变动,而把具有上升、下降变 动的现象,称为有明显趋势变动 在市场预测中,对水平型变动和趋势型变动的不同市场现象,必须按其不同的变动规律, 采用不同的方法进行市场预测 长期趋势变动,是现象发展的必然趋势,是现象不依人的意志为转移的客观表现。这种 变动是大多数现象所具有的特点,也是分析时间序列,进行市场预测首先应该考虑的现象变 动规律。 2.季节变动

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 2 期内发展变化的规律，与其过去和现在基本一致，或对预测期的现象新特点能确定的条件下， 才能应用时间序列市场预测法，对市场 现象术来的发展变化趋势做出预测。 二、时间序列市场预测法的步骤 （一）搜集、整理市场现象的历史资料，编制时间序列，并根据时间序列绘制图形 时间序列市场预测法，必须以市场现象较长时期的历史资料为依据。预测者所搜集的 资料越完整，对现象从时间上观察得越充分；对市场现象的发展变化趋势和规律的分析就越 深入，预测结果就越准确。 通过市场现象较长时期的历史资料可以看出，市场现象在不同的历史时期，往往表现 出不同的发展变化规律或趋势。我国很多历史统计资料，如商品销售额，农副产品收购额， 居民收入水平，居民消费水平的时间序列等等，都可表现出在第一个五年计划时期，在“大 跃进”时期，在 3 年自然灾害时期，在“文化大革命”时期，在我同经济体制改革后等等不 同的历史时期，市场现象的发展具有不同的变化趋势和特点。 在应用这些历史资料时，预测者必须对长期的市场现象资料进行分析研究，才能对市 场现象在不同时期的变化规律和特点有正确的认识；也才能根据市场现象过去和现在的发展 变化规律，对其未来的表现做出推确的预测。 在编制或应用市场现象历史资料的时间序列时，应特别注意现象各时期统计指标的可比性问 题。在较长时期内，同一市场现象或同—名称的统计指标，往往不完全相同。 为了能够更加直观地观察市场现象的变化规律，利用时间序列进行市场预测，常常要 将市场现象时间序列的指标绘制成图形。绘制图形的方法，是以时间 t 为横坐标，以被研究 的市场现象观察值 y 为纵坐标，绘制成散点图或折线图。这个步骤很重要，利用图形观察市 场现象的发展变化趋势成规律,是非常直观和奏效的。通过对图形的观察，可以清楚地观察 到市场现象是呈直线还是呈某种曲线，为分析时间序列建立基础。 （二）对时间序列进行分析 在编制了时间序列，并绘制了图形之后，预测考必须对现象进行深入分析，才能确定 采用什么具体方法进行预测。市场现象时间序列观察值，是影响市场变化的各因素共同作用 的结果。 传统的时间序列分析法，把影响市场现象变动的各因素，按其特点和综合影响结果分 为四种类型，即长期趋势变动、季节变动、循环变动、不规则变动。 1．长期趋势变动 （1）定义 长期趋势是指时间序列观察值即市场现象，在较长时期内持续存在的总势态，反映市场 预测对象在长时期内的变动趋势。 （2）长期趋势的具体表现 水平型变动、趋势型变动， 在趋势型变动中又分为上升、下降两种趋势。见图 10－1、图 l0－2。 习惯上，常常把水平型发展趋势的现象，称为无明显趋势变动，而把具有上升、下降变 动的现象，称为有明显趋势变动。 在市场预测中，对水平型变动和趋势型变动的不同市场现象，必须按其不同的变动规律， 采用不同的方法进行市场预测。 长期趋势变动，是现象发展的必然趋势，是现象不依人的意志为转移的客观表现。这种 变动是大多数现象所具有的特点，也是分析时间序列，进行市场预测首先应该考虑的现象变 动规律。 2．季节变动

《市场调查与预测》第十章备课笔记 季节变动一般是指市场现象以年度为周期,随着自然季节的变化,每年都呈现的有规律 的循环变动。广的季节变动还包括以季度、月份以至更短时间为周期的循环变动。见图10 市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗习惯、地理环境等因素引起的,我国地域广 阔,大多数地区的四季变化很明显,这就便许多季节性生产或季节性消费的商品供求,呈现 出明显的季节件规律变动。如我国民间对春节、端午节、中秋节、元旦、“十一”等节日, 使一些节日消费的商品供求呈现明显的季节变动;90年代未所出现的假日消费现象也是广 义上季节变动的内容。在各种经济现象中,市场现象的季节性变动是最明显的 对于季节性变动的现象,有专门的季节变动预测法加以具体研究,反映和描述其变动特 点和规律 3.循环变动 循环变动原指资本主义经济,由于自由竞争和生产无政府状态利起的经济危机,间隔数 就出现一次的循环现象。它使时间序列形成循环变动规律。 循环变动也可泛指间隔数年就出现一次的市场现象变动规律。市场现象的循环变动形成 的原因是多方面的,根本上是由经济运行周期决定的。 4.不规则变动 不规则变动是指现象由偶然因素引起的无规律的变动。如:自然灾害、地震、战争、政 治运动等偶然因素对市场现象时间序列的影响。对于这些因素的影响,预测者虽然可以辨别 但对其发生时间和影响量却难于确定。所谓偶然因素也就是说这些因素发生的时间和影响量 是偶然的,是不确定的。 当对时间序列进行分析.采取某种方法帧测时,往往是采取剔除偶然因亲的影响,来 观察现象的各种规律性变动。 (三)选择预测方法,建立预测模型 根据对时间序列的认真分析,选择与时间序列变动规律相适应的预测方法,并建立相应 的预测模型。 (四)测算预测误差,确定预测值 对于所建立的预测模型,通过测算其预测误差,可以判定模型是否能用于实际预测。若 其误差值在研究问题所允许的范围内,即可应用预测模型确定市场现象的预测值, 第二节简易平均数市场预测法 概念 定义 简易平均市场预测法,是在对时间序列进行分析研究的基础上,计算时间序列观察值的 某种平均数,并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的市场预测方法。 二、分类 简易平均市场预测法由于所计算的平均数不同,可以具体分 为以下几种方法 (一)时间序列序时平均数预测法 (1)内容 序时平均数,是对时间序列观察值计算的动态平均数。其平均数将现象在不同时间发展 水平的差异抽象掉,表现某种现象在某段时期发展的一般水平。序列平均数预测法就是把这 个动态平均数,作为预测值的基础。 序时平均数的计算,是以市场现象观察值数据之和除以观察值的期数。其公式为

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 3 季节变动一般是指市场现象以年度为周期，随着自然季节的变化，每年都呈现的有规律 的循环变动。广的季节变动还包括以季度、月份以至更短时间为周期的循环变动。见图 10 －30 市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗习惯、地理环境等因素引起的，我国地域广 阔，大多数地区的四季变化很明显，这就便许多季节性生产或季节性消费的商品供求，呈现 出明显的季节件规律变动。如我国民间对春节、端午节、中秋节、元旦、“十一”等节日， 使一些节日消费的商品供求呈现明显的季节变动；90 年代未所出现的假日消费现象也是广 义上季节变动的内容。在各种经济现象中，市场现象的季节性变动是最明显的。 对于季节性变动的现象，有专门的季节变动预测法加以具体研究，反映和描述其变动特 点和规律。 3．循环变动 循环变动原指资本主义经济，由于自由竞争和生产无政府状态利起的经济危机，间隔数 年就出现一次的循环现象。它使时间序列形成循环变动规律。 循环变动也可泛指间隔数年就出现一次的市场现象变动规律。市场现象的循环变动形成 的原因是多方面的，根本上是由经济运行周期决定的。 4．不规则变动 不规则变动是指现象由偶然因素引起的无规律的变动。如：自然灾害、地震、战争、政 治运动等偶然因素对市场现象时间序列的影响。对于这些因素的影响，预测者虽然可以辨别， 但对其发生时间和影响量却难于确定。所谓偶然因素也就是说这些因素发生的时间和影响量 是偶然的，是不确定的。 当对时间序列进行分析．采取某种方法帧测时，往往是采取剔除偶然因亲的影响，来 观察现象的各种规律性变动。 （三）选择预测方法，建立预测模型 根据对时间序列的认真分析，选择与时间序列变动规律相适应的预测方法，并建立相应 的预测模型。 （四）测算预测误差，确定预测值 对于所建立的预测模型，通过测算其预测误差，可以判定模型是否能用于实际预测。若 其误差值在研究问题所允许的范围内，即可应用预测模型确定市场现象的预测值。 第二节 简易平均数市场预测法 一、概念 1、定义 简易平均市场预测法，是在对时间序列进行分析研究的基础上，计算时间序列观察值的 某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的市场预测方法。 二、分类 简易平均市场预测法由于所计算的平均数不同，可以具体分 为以下几种方法： （一） 时间序列序时平均数预测法 （1）内容 序时平均数，是对时间序列观察值计算的动态平均数。其平均数将现象在不同时间发展 水平的差异抽象掉，表现某种现象在某段时期发展的一般水平。序列平均数预测法就是把这 个动态平均数，作为预测值的基础。 序时平均数的计算，是以市场现象观察值数据之和除以观察值的期数。其公式为：

《市场调查与预测》第十章备课笔记 或简写为Y ∑Y n 式中:Y为序时平均数; Y:为各期观察值(t=1,2,…n); ∑Y:为各期观察值之和 n为观察期数。 (2)序时平均法适用于两种情况。 种是市场现象时间序列呈水平型发展趋势,不规则变动即随机因素的影响较小。这 种情况下应用此方法,实际上是进一步消除不规则变动的影响,将水平型变动规律更清楚地 反映出来。 另一种是市场现象在一年中各月的观察值有明显季节变动,而在几年之间不存在明显的 趋势变动,且不规则变动即偶然因素的影响很小。 序时平均数法具有计算简单,方便易行等特点,但其适用现象比较窄,如若市场现象有 明显趋势变功,用序时平均数法就无法解决问题了 (二)时间序列平均增减量市场预测法 1、定义 平均增减量是时间序列各环比增减量的平均数。平均增减量预测法,就是当时间序列环 比增减量相差不大的情况下,以平均增减量为依据,建立预测模型计算预测值的方法 2、环比增减量的公式为 即:Y,-Y 平均增减量的公式为 平均增减量=各环比增减量之而和 (Y2-Y1)+(Y3-Y2)+ (Yn-1-Yn-2)+(Yn-Yn-1) 平均增减的预测模型为: Y= Y 式中:Y:各期预测值或趋势值 Y。-Y 平均增减量 平均增减量预测法,适用有趋势变动的市场现象时间序列,其趋势变动规律与环比増减 量基本相同,且随机因素的影响不大 三)时间序列平均发展速度市场预测法 1、定义 平均发展速度,是对时间序列环比发展速度的连乘积开高次方,求出市场现象在一定时 期内发展速度的一般水平。平均发展速度一般用几何平均法计算。平均发展速度预测法,是

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 4 （2）序时平均法适用于两种情况。 一种是市场现象时间序列呈水平型发展趋势，不规则变动即随机因素的影响较小。这 种情况下应用此方法，实际上是进一步消除不规则变动的影响，将水平型变动规律更清楚地 反映出来。 另一种是市场现象在一年中各月的观察值有明显季节变动，而在几年之间不存在明显的 趋势变动，且不规则变动即偶然因素的影响很小。 序时平均数法具有计算简单，方便易行等特点，但其适用现象比较窄，如若市场现象有 明显趋势变功，用序时平均数法就无法解决问题了。 （二）时间序列平均增减量市场预测法 1、定义 平均增减量是时间序列各环比增减量的平均数。平均增减量预测法，就是当时间序列环 比增减量相差不大的情况下，以平均增减量为依据，建立预测模型计算预测值的方法。 2、环比增减量的公式为： 平均增减量预测法，适用有趋势变动的市场现象时间序列，其趋势变动规律与环比增减 量基本相同，且随机因素的影响不大。 （三）时间序列平均发展速度市场预测法 1、定义 平均发展速度，是对时间序列环比发展速度的连乘积开高次方，求出市场现象在一定时 期内发展速度的一般水平。平均发展速度一般用几何平均法计算。平均发展速度预测法，是

《市场调查与预测》第十章备课笔记 当市场现象时间序列的环比发展速度基本一致情况下,以平均发展速度为依据建立预测模 型,并对市场现象估计预测值的方法 公式 时间序列环比发展速度,是各观察位与前一期观察值之比,其公式为: 平均发展速度的公式为: X=√X1X2·X2 IIX 式中:X1观察值的环比发展速度(t=1,2,…n); IX1环比发展速度的连乘积。 平均发展速度的计算方法,一般是用几何平均法,即对环比发展速度的连乘积开高次方 升高次方如使用计算器专用功能,是很方便的,也可以用对数法来计算。 用对数法计算时,是对平均发展速度计算公式两边同时取对 Ig X=lg v/. 根据对数的运算原理,上式可变形为 若求Ⅹ,还要取反对数,即 IgX, 平均发展速度预测法,适用于有明显趋势的市场现象时间序列。其趋势变动规律表现 为发展速度大致相同,并且随机因素的影响不明显。此预测模型用于近期预测比较适合,若 用于中期预测则必须充分考虑现象在预测期的变化情况,对预测值加以调整 (四)加权平均市场预测法 采取时间序列预测法,时间序列中餐期市场现象观察值,都会对预测慎产生影响。但事 实上各观察值并不是以相同的程度对 预测值产生影响 一般说来,距预测期远的观察值对预测值的影响小一些:;距预测期近的观察值对预测值 的影响大些。基于这种考虑,预测者可以用大小不同的权数,将市场现象观察值对预测期的 不同影响程度加以量化。 1、定义 对影响大的近期观察值给予较大的权数,对远期影响小的观察值则给予较小的权数。这 种根据观察值的重要性不同,分别给予相应的权数后,再计算加权平均数作为建立预测模型 和计算预测值依据的方法,称加权平均预测法 加权平均预测法,通常采用加权算术平均法来计算平均值 公式 ∑YW ∑YW ∑W

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 5 当市场现象时间序列的环比发展速度基本一致情况下，以平均发展速度为依据建立预测模 型，并对市场现象估计预测值的方法。 2、公式 时间序列环比发展速度，是各观察位与前一期观察值之比，其公式为： 平均发展速度的公式为： 平均发展速度的计算方法，一般是用几何平均法，即对环比发展速度的连乘积开高次方。 升高次方如使用计算器专用功能，是很方便的，也可以用对数法来计算。 用对数法计算时，是对平均发展速度计算公式两边同时取对 数，即： 平均发展速度预测法，适用于有明显趋势的市场现象时间序列。其趋势变动规律表现 为发展速度大致相同，并且随机因素的影响不明显。此预测模型用于近期预测比较适合，若 用于中期预测则必须充分考虑现象在预测期的变化情况，对预测值加以调整。 （四）加权平均市场预测法 采取时间序列预测法，时间序列中餐期市场现象观察值，都会对预测慎产生影响。但事 实上各观察值并不是以相同的程度对 预测值产生影响。 一般说来，距预测期远的观察值对预测值的影响小一些；距预测期近的观察值对预测值 的影响大些。基于这种考虑，预测者可以用大小不同的权数，将市场现象观察值对预测期的 不同影响程度加以量化。 1、 定义 对影响大的近期观察值给予较大的权数，对远期影响小的观察值则给予较小的权数。这 种根据观察值的重要性不同，分别给予相应的权数后，再计算加权平均数作为建立预测模型 和计算预测值依据的方法，称加权平均预测法。 加权平均预测法，通常采用加权算术平均法来计算平均值。 2、公式： 或

《市场调查与预测》第十章备课笔记 式中:Y1各期实际观察值(t=1,2,…n); W各期权数 加权平均预测法.必须确定适当的权数,才能得到满意的预测值。而权数的确定,只是 根据预测者对时间序列的观察分析而定,尚无科学的数学方法,一般考虑两点,首先是考虑 距预测期的远近,远期观察值极数小些,近期观察值权数大些。其次是考虑时间序列本身的 变动幅度大小,对于波动幅度较大的时间序列,给予的权数差异就大些,而对于变动幅度小 的时间序列,权数的差异就可以小些 权数的取法,可以取小数,并使∑W1=1,这样就使=∑yW,计算简便。也可 以取等差,等比数列的权数。在预测者不能肯定如何分配权数最佳时,可以同时采用几个权 数计算,最后视误差大小选择最适当的权数值。 第三节移动平均市场预测法 1、定义 移动平均市场预测法,是对时间序列观察值,由远向近按一定跨越期计算平均值的一种 预测方法。随着观察值向后推移,平均值也跟着向后移动,形成一个由平均值组成的新的时 间序列。对新时间序列中平均值加以一定调整后,可作为观察期内的估计值,最后一个移动 平均值则是预测值计算的依据 2、特点 移动平均法有两个显著持点 第一,对于较长观察期内,时间序列的观察值变动方向和程度不尽一致,呈现波动状态, 或受随机因素影响比较明显时,移功平均法能够在消除不规则变动的同时,又对其波动有所 反映。也就是说,移动平均法在反映现象变动方面是较敏感的 第二,移动平均预测法所需贮存的观察值比较少,因为随着移动,远期的观察值对预测 期数值的确定就不必要了,这一点使得移动平均法可长期用于同一问题的连续研究,而不论 延续多长时间,所保留的观察值是不必增加的,只需保留跨越期各个观察值就可以了。这个 论是对于手工计算还是计算机计算都是有益的 移动平均法的准确程度,主要取决于跨越期选择得是否合理。 跨越期的选择 预测者确定跨越期长短要根据两点: 是要根据时间序列本身的特点 是要根据研究问题的需要。 如果时间序列的波动主要不是由随机因素引起的,而是现象本身的变化规律,这就需要 预测值充分表现这种波动,把跨越期取得短些。这样既消除了一部分随机因素的影响,又表 现了现象特有的变动规律。如果时间序列观察值的波动,主要是由随机因素引起的,研究问 题的目的是观察预测事物的长期趋势值,则可以把跨越期取长些。 移动平均预测法,适合于既有趋势变动又有波动的时间序列。也适合有波动的季节变动 现象的预测。其主要作用,是消除随机因素引起的不规则变动对市场现象时间序列的影响 移动平均的具体方法,有一次移动平均法.二次移动平均法,加权移动平均法 一次移动平均预测法 1、内容 次移动平均法,是对时间序列按一定跨越期,移动计算观察值的算术平均数,其平均 数随着观察值的移动而向后移动

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 6 式中：Yt 各期实际观察值(t＝1，2，……n)； Wt 各期权数。 加权平均预测法．必须确定适当的权数，才能得到满意的预测值。而权数的确定，只是 根据预测者对时间序列的观察分析而定，尚无科学的数学方法，一般考虑两点，首先是考虑 距预测期的远近，远期观察值极数小些，近期观察值权数大些。其次是考虑时间序列本身的 变动幅度大小，对于波动幅度较大的时间序列，给予的权数差异就大些，而对于变动幅度小 的时间序列，权数的差异就可以小些。 权数的取法，可以取小数，并使 Wt ＝1，这样就使 Y =YtWt ，计算简便。也可 以取等差，等比数列的权数。在预测者不能肯定如何分配权数最佳时，可以同时采用几个权 数计算，最后视误差大小选择最适当的权数值。 第三节 移动平均市场预测法 1、 定义 移动平均市场预测法，是对时间序列观察值，由远向近按一定跨越期计算平均值的—种 预测方法。随着观察值向后推移，平均值也跟着向后移动，形成一个由平均值组成的新的时 间序列。对新时间序列中平均值加以一定调整后，可作为观察期内的估计值，最后一个移动 平均值则是预测值计算的依据 c 2、特点 移动平均法有两个显著持点： 第一，对于较长观察期内，时间序列的观察值变动方向和程度不尽一致，呈现波动状态， 或受随机因素影响比较明显时，移功平均法能够在消除不规则变动的同时，又对其波动有所 反映。也就是说，移动平均法在反映现象变动方面是较敏感的。 第二，移动平均预测法所需贮存的观察值比较少，因为随着移动，远期的观察值对预测 期数值的确定就不必要了，这一点使得移动平均法可长期用于同一问题的连续研究，而不论 延续多长时间，所保留的观察值是不必增加的，只需保留跨越期各个观察值就可以了。这个 论是对于手工计算还是计算机计算都是有益的。 移动平均法的准确程度，主要取决于跨越期选择得是否合理。 3、跨越期的选择 预测者确定跨越期长短要根据两点： 一是要根据时间序列本身的特点； 二是要根据研究问题的需要。 如果时间序列的波动主要不是由随机因素引起的，而是现象本身的变化规律，这就需要 预测值充分表现这种波动，把跨越期取得短些。这样既消除了一部分随机因素的影响，又表 现了现象特有的变动规律。如果时间序列观察值的波动，主要是由随机因素引起的，研究问 题的目的是观察预测事物的长期趋势值，则可以把跨越期取长些。 移动平均预测法，适合于既有趋势变动又有波动的时间序列。也适合有波动的季节变动 现象的预测。其主要作用，是消除随机因素引起的不规则变动对市场现象时间序列的影响。 移动平均的具体方法，有一次移动平均法．二次移动平均法，加权移动平均法。 一、一次移动平均预测法 1、内容 一次移动平均法，是对时间序列按一定跨越期，移动计算观察值的算术平均数，其平均 数随着观察值的移动而向后移动

《市场调查与预测》第十章备课笔记 2、一次移动平均值的计算公式为 Y+Y,1+…+Y, 式中:M!第t+l期的一次移动平均值; Y1第t期的观察值(t=1,2,…N); n跨越期数(1≤n≤、) 次移动平均值,表面上是一个简单算术平均数,而事实上它是给时间序列中最近几个 观察值以相同的权数,而对以前的观察值则不给任何权数;还可以看出,计算一次移动平均 值,只需有最近几个观察值就够了。在实际计算中,如n即计算移动平均值的跨越期取得比 较大,还可对上式再行简化成下面的形式。 因为第t期的一次移动平均值为: M)、Y1+Y,2+…+Y, n 所以第t+1期的移动平均值可以简化为 Y-Y MfF 由简化式明显看出,每个新的移动平均值,是对前一个移动平均值的调整。还可看出 当n越増大时,移动平均值序列表现得越平滑,只在每个移动平均值之间作了很小的调整。 用简化公式计算,只要在前期移动平均预测值上加一个调整值 即可 从这个例子可以看出,一次移动平均可以消除由于偶然因素引起的不规则变动,同时又 保留了原时间序列的波动规律。而不是像简易平均法那样,仅用若干个观察值的一个平均数 作为预测值。另外,每一个移动平均值只需几个观察值就可计算,需要贮存的数据很少。 3、局限性 但是一次移动平均市场预测法,显然也有其局限性。一方面,这种方法只能向未来预测 期:另一方面,对于有明显趋势变动的市场现象时间序列,一次移动平均法是不适合的, 它只适用于基本呈水平型变动,又有些波动的时间序列,可以消除不规则变动的影响 次移动平均市场预测法 1、定义 二次移动平均预测法,是对一次移动平均值再进行第二次移功平均、并存此基础上建立 预测模型,求出预测值的预测方法 由于一次移动平均法不适用于趋势变动时间序列,因为一次移动平均值大大滞后于实际 观察值,为了解决这个矛盾,就在一次移动平均的基础上,建立了二次移动平均的方法, 次移动平均预测法解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾,适用于有明显趋势变动的市场现 象时间序列进行预测,同时它还保留了一次移动平均法的优点。 2、二次移动平均值的公式为

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 7 2、 一次移动平均值的计算公式为： 一次移动平均值，表面上是一个简单算术平均数，而事实上它是给时间序列中最近几个 观察值以相同的权数，而对以前的观察值则不给任何权数；还可以看出，计算一次移动平均 值，只需有最近几个观察值就够了。在实际计算中，如 n 即计算移动平均值的跨越期取得比 较大，还可对上式再行简化成下面的形式。 因为第 t 期的一次移动平均值为： 所以第 t＋1 期的移动平均值可以简化为 由简化式明显看出，每个新的移动平均值，是对前一个移动平均值的调整。还可看出， 当 n 越增大时，移动平均值序列表现得越平滑，只在每个移动平均值之间作了很小的调整。 用简化公式计算，只要在前期移动平均预测值上加—个调整值 n Yt −Yt−n 即可。 从这个例子可以看出，一次移动平均可以消除由于偶然因素引起的不规则变动，同时又 保留了原时间序列的波动规律。而不是像简易平均法那样，仅用若干个观察值的一个平均数 作为预测值。另外，每一个移动平均值只需几个观察值就可计算，需要贮存的数据很少。 3、局限性 但是一次移动平均市场预测法，显然也有其局限性。一方面，这种方法只能向未来预测 一期；另一方面，对于有明显趋势变动的市场现象时间序列，一次移动平均法是不适合的， 它只适用于基本呈水平型变动，又有些波动的时间序列，可以消除不规则变动的影响。 二、二次移动平均市场预测法 1、定义 二次移动平均预测法，是对一次移动平均值再进行第二次移功平均、并存此基础上建立 预测模型，求出预测值的预测方法。 由于一次移动平均法不适用于趋势变动时间序列，因为一次移动平均值大大滞后于实际 观察值，为了解决这个矛盾，就在一次移动平均的基础上，建立了二次移动平均的方法，二 次移动平均预测法解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的市场现 象时间序列进行预测，同时它还保留了一次移动平均法的优点。 2、二次移动平均值的公式为：

《市场调查与预测》第十章备课笔记 (D-Y+Y 1+.+Yn+1 式中:M第t期的一次移动平均值 A(2)第t期的二次移动平均值 n计算移动平均值的跨越期 二次移动平均预测法的预测模型 F+T=a t b T 式中:T向未来预测的期数 a,截距,即第t期现象的基础水平 b,斜率,即第t期单位时间变化量 式中:a,=2M{1)-M? 2 (M￥1)-M2) 二次移动平均预测模型,其截距和斜率的确定,是以一次和二次移动平均值为依据的, 且各期的截距、斜率是变化的。 由二次移动平均的预测过程可以看出,对于具有明显上升趋势的市场现象,二次移动 平均预测法同样是很适应的。但它不是用一个固定的a,b值,各期的a:,b,值是有所 变化的,这样就保留了而场现象客观存在的波动。最后一个a:,b,值是固定的,不但可以 用于短期预测,也可用于近期预测。二次移动平均法比一次移动平均法的适用面更广,在实 践中应用较多 加权移动平均法 1、定义 加权移动平均法,是对市场现象观察值按距预测期的远近,给予不同的权数,并求其按 加权计算的移动平均值,以移动平均值为基础进行预测的方法 权数的确定与前面所说加杖平均法一样,对距预测期近的观察值给予较大权数,对距预 测期远的观察值给予小些的权数,借以调节各观察值对预测值的影响作用,使市场预测值能 更好地反映市场现象未来的实际变化 2、加权移动平均法的公式为 F+1=Y+WY-1+…+wYn+1 式中:F41加权移动平均预测值; Y1时间序列中第t期观察值; W,移动平均的权数t=1 n为跨越期。 加权移动平均法,不但可如上例与一次移动平均法结合应用,同样也可与二次移动平 均法结合应用。即计算二次移动平均值时用加权移动平均

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 8 二次移动平均预测法的预测模型 二次移动平均预测模型，其截距和斜率的确定，是以一次和二次移动平均值为依据的， 且各期的截距、斜率是变化的。 由二次移动平均的预测过程可以看出，对于具有明显上升趋势的市场现象，二次移动 平均预测法同样是很适应的。但它不是用一个固定的 at ， bt 值，各期的 at ， bt 值是有所 变化的，这样就保留了而场现象客观存在的波动。最后一个 at ， bt 值是固定的，不但可以 用于短期预测，也可用于近期预测。二次移动平均法比一次移动平均法的适用面更广，在实 践中应用较多。 三、加权移动平均法 1、 定义 加权移动平均法，是对市场现象观察值按距预测期的远近，给予不同的权数，并求其按 加权计算的移动平均值，以移动平均值为基础进行预测的方法。 权数的确定与前面所说加杖平均法一样，对距预测期近的观察值给予较大权数，对距预 测期远的观察值给予小些的权数，借以调节各观察值对预测值的影响作用，使市场预测值能 更好地反映市场现象未来的实际变化。 2、加权移动平均法的公式为 加权移动平均法，不但可如上例与一次移动平均法结合应用，同样也可与二次移动平 均法结合应用。即计算二次移动平均值时用加权移动平均

《市场调查与预测》第十章备课笔记 第四节指数平滑市场预测法 应用一、二次移动平均和加权移动平均市场预测法,虽然能解决不少市场现象的预测问 题,但至少在两方面不能令预测者十分满意 是计算一个移动平均值,必须贮存几个观察期,也就是必须贮存跨越期个观察值,这 就必然加大了市场预测的计算工作量 二是,一、二次移动平均法,对市场现象时间序列最近几个观察值都给予相同的权数, 即对每个观察值都给予1/n的权数。加权移动平均法,虽然对最近n个观察值给予不同的 权数,但它对(t-n)期的观察值是完全不予考虑的,即给予的权数为0。 本节所述指数平滑法则克服了上述不足,所得出的预测值能更合理更客观 、定义 指数平滑法,实际上是一种特殊的加权移动平均法 特点 其一,对离预测期最近的市场现象观察值,给予最大的权数,而对离预测期渐远的观察 值给予递减的权数。使市场预测值能够在不完全忽视远期观察值影响的情况下,又能敏感地 反映市场现象变化,减小了市场预测误差。 其二,对于同一市场现象连续计算其指数平滑值,对较早期的市场现象观察值不是一概 不予考虑,而是给予递减的权数。市场现象观察值对预测值的影响,由近向远按等比级数减 小,其级数首项是α,公比为1一α。这种市场预测法之所以被称为指数平滑市场预测法, 就是因为如将市场现象观察值对预测值的影响,按等比级数绘成曲线,所呈现的是一条指数 曲线。而并不是说这种预测法的预测模型是指数形式。 其三,指数平滑法中的α值。是一个可调节的权数值,它是一个0≤a≤1的值 指数平滑法中的α值越小时,市场现象观察值对预测值的影响自近向远越缓慢减弱;当 α值越大时,市场现象观察值对预测值的影响自近向远越迅速减涡。预测者可以通过调整α 的大小,来调节近期观察值和远期观察值对预测值的不同影响程度 3、分类 指数平滑法按市场现象观察值被平滑的次数不向,可分为单重指数平滑法和多重指数平 滑法 单重指数平滑法 1、定义 单重指数平滑法,也称一次指数平滑法。它是指对市场现象观察值计算一次平滑值,并 以一次指数平滑值为基础,估计市场现象的预测值的方法 2、一次指数平滑法中平滑值的计算公式为 S(H}=S(1)+a(Y1-S) 式中:a平滑常数(0≤∝≤1) s()第t期的一次指数平滑值 Y:第t期的实际观察值。 次指数平滑值公式的实际意义是,被研究市场现象某一期的预测值,等于它前一期的 次指数平滑值,加上以平滑系数调整后的,市场现象前一期的实际观察值与一次平滑值的 离差。由此公式,可以直接地观察到,一次指数平滑法具有移动平均值的特点。 在实际应用一次指数平滑法计算时,为了简化计算过程,常常将一次指数平滑值计算公 式,变形为一次指数平滑的预测模型。其公式为:

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 9 第四节 指数平滑市场预测法 应用一、二次移动平均和加权移动平均市场预测法，虽然能解决不少市场现象的预测问 题，但至少在两方面不能令预测者十分满意。 一是计算一个移动平均值，必须贮存几个观察期，也就是必须贮存跨越期个观察值，这 就必然加大了市场预测的计算工作量。 二是，一、二次移动平均法，对市场现象时间序列最近几个观察值都给予相同的权数， 即对每个观察值都给予 1／n 的权数。加权移动平均法，虽然对最近 n 个观察值给予不同的 权数，但它对(t—n)期的观察值是完全不予考虑的，即给予的权数为 0。 本节所述指数平滑法则克服了上述不足，所得出的预测值能更合理更客观。 1、 定义 指数平滑法，实际上是一种特殊的加权移动平均法。 2、特点 其一，对离预测期最近的市场现象观察值，给予最大的权数，而对离预测期渐远的观察 值给予递减的权数。使市场预测值能够在不完全忽视远期观察值影响的情况下，又能敏感地 反映市场现象变化，减小了市场预测误差。 其二，对于同一市场现象连续计算其指数平滑值，对较早期的市场现象观察值不是一概 不予考虑，而是给予递减的权数。市场现象观察值对预测值的影响，由近向远按等比级数减 小，其级数首项是α，公比为 1－α。这种市场预测法之所以被称为指数平滑市场预测法， 就是因为如将市场现象观察值对预测值的影响，按等比级数绘成曲线，所呈现的是—条指数 曲线。而并不是说这种预测法的预测模型是指数形式。 其三，指数平滑法中的α值。是一个可调节的权数值，它是一个 0≤α≤1 的值。 指数平滑法中的α值越小时，市场现象观察值对预测值的影响自近向远越缓慢减弱；当 α值越大时，市场现象观察值对预测值的影响自近向远越迅速减涡。预测者可以通过调整α 的大小，来调节近期观察值和远期观察值对预测值的不同影响程度。 3、分类 指数平滑法按市场现象观察值被平滑的次数不向，可分为单重指数平滑法和多重指数平 滑法。 一、单重指数平滑法 1、定义 单重指数平滑法，也称一次指数平滑法。它是指对市场现象观察值计算一次平滑值，并 以一次指数平滑值为基础，估计市场现象的预测值的方法。 2、一次指数平滑法中平滑值的计算公式为： 一次指数平滑值公式的实际意义是，被研究市场现象某一期的预测值，等于它前一期的 一次指数平滑值，加上以平滑系数调整后的，市场现象前一期的实际观察值与一次平滑值的 离差。由此公式，可以直接地观察到，一次指数平滑法具有移动平均值的特点。 在实际应用一次指数平滑法计算时，为了简化计算过程，常常将一次指数平滑值计算公 式，变形为一次指数平滑的预测模型。其公式为：

《市场调查与预测》第十章备课笔记 st 1 aY1+(1-a)s, 其中:对于第一个指数平滑值S(),一般是采用下面两种方法之一来确定 一是令S=Y1,即采用市场现象的最初实际观察值,作为最初的一次指数平滑值 二是令S(=+2+y ,即用市场现象时间序列的前三个观察值的算术平均数,作 为最初的一次指数平滑值 次指数平滑预测模型的实际意义是,某期市场现象预测值,等于以权数a调整的前 期市场现象实际观察值,加上以剩余权数(1—α)调整的前一期市场现象一次平滑值 次指数平滑预测模型更直接地体现了,指数平滑法可以通过调整α的大小,来调整市场现象 近期观察值和远期观察值对预测值的不同影响权数。 从一次指数平滑值公式和一次指数预测模型可见,指数平滑法是依次以旧平滑值或预测 值,计算新平滑值或预测值的过程。它所需贮存的数据只有Y,S1,这使预测过程得到简化。 它克服了移动平均法中至少需要n个观察值的不足,但实质上它仍是一种以平均值为基础, 对市场现象进行预测的方法。 在一次指数平滑方法中,平滑常数α是一个非常重要的数值。此值的变动区间为0<a <l。α值的大小,直接决定着市场现象各期实际观察值对预测值的影响作用 次指数平滑各值,克服一次移动平均值计算中,将(t-n)期以前的各市场现象实际观 察值,完全给予零权数的不足。在一次指数平滑各值中,离预测期越远的市场现象实际观察 值对预测值影响越小,呈减递规律。但其影响不论多小,还是认为它是存在的。当α值越接 近于1时,远期市场现象实际观察值对预测值的影响作用递减得越迅速;相对而言,最近期 的市场现象实际观察值对预测值影响作用迅速加大。当α值越接近0时,市场现象各远期实 际观察值对预测值的影响作用缓慢减弱,相对地市场现象近期实际观察值对预测值的影响作 用逐渐加大 3、a的确定 a值在理论上是一个0≤a≤1的值,在每一次应用一次指数平滑的市场预测中,a则 是一个该区间内的确定值。由市场预测者确定出一个α值是非常重要的,它决定着市场预测 误差的大小。预测者在确定α值时,必须根据市场现象时间序列本身的发展变化规律而定 当预测者并不能事先确定a值在多大时最合适,通常是对同一市场现象的预测中,同时选择 几个α值进行测算,并分别测算出各α值预测结果的预测误差。最后通过预测结果误差大小 的比较,选择误差最小时的α值,并对市场现象进行预测。 在一次指数平滑预测中,通过用不同的α值一次指数平滑值的测算,以明确两个问题 一是可确定被研究市场现象是否适合用一次指数平滑法进行预测: 二是可以通过误差大小的比较,提供最优α值确定的平滑系数 4、特点 (1)首先,一次指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法,是用预测期前一期市场 现象实际观察值与平滑值的离差,对前一期的平滑值进行修正,得到新的一次平滑值。其修 正数值的大小在很大程度上取决于a的大小。 若a=0,则S(=S),从一次平滑公式的角度看,就是对前一期的一次指数平滑值 不用误差修正:从一次指数平滑模型的角度看,即完全不相信上一期市场现象实际观察值

《市场调查与预测》第十章 备课笔记 10 其中：对于第一个指数平滑值 (1) 1 S ，一般是采用下面两种方法之一来确定。 一是令 (1) 1 S ＝Y1，即采用市场现象的最初实际观察值，作为最初的一次指数平滑值。 二是令 (1) 1 S ＝ 3 Y1 +Y2 +Y3 ，即用市场现象时间序列的前三个观察值的算术平均数，作 为最初的一次指数平滑值。 一次指数平滑预测模型的实际意义是，某期市场现象预测值，等于以权数α调整的前 一期市场现象实际观察值，加上以剩余权数(1—α)调整的前一期市场现象一次平滑值；一 次指数平滑预测模型更直接地体现了，指数平滑法可以通过调整α的大小，来调整市场现象 近期观察值和远期观察值对预测值的不同影响权数。 从一次指数平滑值公式和一次指数预测模型可见，指数平滑法是依次以旧平滑值或预测 值，计算新平滑值或预测值的过程。它所需贮存的数据只有 Yt，St，这使预测过程得到简化。 它克服了移动平均法中至少需要 n 个观察值的不足，但实质上它仍是—种以平均值为基础， 对市场现象进行预测的方法。 在一次指数平滑方法中，平滑常数 α 是一个非常重要的数值。此值的变动区间为 0＜α ＜l。α 值的大小，直接决定着市场现象各期实际观察值对预测值的影响作用。 一次指数平滑各值，克服一次移动平均值计算中，将(t—n)期以前的各市场现象实际观 察值，完全给予零权数的不足。在一次指数平滑各值中，离预测期越远的市场现象实际观察 值对预测值影响越小，呈减递规律。但其影响不论多小，还是认为它是存在的。当α值越接 近于 l 时，远期市场现象实际观察值对预测值的影响作用递减得越迅速；相对而言，最近期 的市场现象实际观察值对预测值影响作用迅速加大。当α值越接近 0 时，市场现象各远期实 际观察值对预测值的影响作用缓慢减弱，相对地市场现象近期实际观察值对预测值的影响作 用逐渐加大。 3、α的确定 α值在理论上是一个 0≤α≤1 的值，在每一次应用一次指数平滑的市场预测中，α则 是一个该区间内的确定值。由市场预测者确定出一个α值是非常重要的，它决定着市场预测 误差的大小。预测者在确定α值时，必须根据市场现象时间序列本身的发展变化规律而定。 当预测者并不能事先确定α值在多大时最合适，通常是对同一市场现象的预测中，同时选择 几个α值进行测算，并分别测算出各α值预测结果的预测误差。最后通过预测结果误差大小 的比较，选择误差最小时的α值，并对市场现象进行预测。 在一次指数平滑预测中，通过用不同的α值一次指数平滑值的测算，以明确两个问题。 一是可确定被研究市场现象是否适合用一次指数平滑法进行预测； 二是可以通过误差大小的比较，提供最优α值确定的平滑系数。 4、特点 （1）首先，一次指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法，是用预测期前一期市场 现象实际观察值与平滑值的离差，对前一期的平滑值进行修正，得到新的一次平滑值。其修 正数值的大小在很大程度上取决于α的大小。 若α＝0，则 (1) t+1 S ＝ (1) t S ，从一次平滑公式的角度看，就是对前一期的一次指数平滑值 不用误差修正；从一次指数平滑模型的角度看，即完全不相信上一期市场现象实际观察值