CIA經(jīng)營分析和信息技術講義：預測（中）

　　時間序列與回歸分析是對現(xiàn)象進行預測的基本統(tǒng)計工具。它的基本原理是根據(jù)過去的數(shù)據(jù)分析事物發(fā)展的趨勢，并由此預測事物在未來的可能狀況。
　　時間序列分析
　　時間序列分析法用于預測對象在未來的值。進行時間序列分析時，首先要確定對被預測對象的影響因素。這些因素大體可分為總體趨勢、季節(jié)性特征、規(guī)律性周期和隨機波動等四個方面。其中:
　　總體趨勢是指狀態(tài)的發(fā)展方向，它可從對象在過去一個較長時期的發(fā)展狀況來分析了解；
　　季節(jié)性是指根據(jù)對象在一年中不同時期的數(shù)值測定其年度周期；
　　規(guī)律性周期則是指對象狀態(tài)受到某些因素影響時波動的時間規(guī)律；
　　隨機波動則是指對象的數(shù)值與影響因素之間，特別是從時間上來看，沒有明顯的規(guī)律或周期性的變動狀態(tài)。
　　時間序列一般采用趨勢推測法和指數(shù)平滑法進行分析。
　　趨勢推測法
　　1.趨勢推測法是一種根據(jù)過去的波動趨勢推測未來走向或水平的方法。其自變量即為時間。由于這種方法只是對過去的數(shù)據(jù)進行簡單的篩選，并進行簡單的平均，得出未來某個時期的預測值，因而又稱為平均推測法。
　　2.平均推測法中常用的有簡單平均法（簡單加總平均）、幾何平均法（各期數(shù)據(jù)相乘后開方）、調(diào)和平均法（各期觀測值求倒數(shù)加總后再求倒數(shù)）和加權平均法（對各期數(shù)值按其接近預測期的程度乘以某一權數(shù)再加總，權數(shù)之和為1）等。
　　3.采用趨勢推測法首先要決定用以預測的數(shù)據(jù)年限，因此，選擇的年限數(shù)常常比較重要。如果采用的年限太少，比如采用過去兩年的數(shù)據(jù)作為預測第三年的依據(jù)，數(shù)據(jù)的趨勢性可能并不明顯，預測的準確性也就比較差。如果采用的年限太多，離預測期較遠的數(shù)據(jù)可能對預測期的狀況沒有太多的相關性，參考意義不大，反而使計算量增大。比如采用前十年的數(shù)據(jù)，最早的數(shù)據(jù)因為發(fā)生在十年前，與預測年份的情況已經(jīng)相去千里，因此，并不能說明預測年的情況，采用十年前的數(shù)據(jù)也就沒有什么實際意義。因此，應當確定一個較合理的年限。另外，選用數(shù)據(jù)的年份必須是連續(xù)的，不能隔年選用，否則也會失去數(shù)據(jù)的代表性。確定選用年限數(shù)以后，每年的預測都放棄最早的一年的數(shù)據(jù)，納入*7一年的數(shù)據(jù)。這種方法稱為滾動預測法。
　　4.趨勢推測法的優(yōu)點是計算簡單，而其缺點則是由于過于簡單，無法消除各年份數(shù)據(jù)的特殊性對預測值的影響。也就是說，預測的準確性較差。
　　指數(shù)平滑法
　　1.指數(shù)平滑法又稱指數(shù)平移法或指數(shù)光滑法，它對預測期以前不同時期的數(shù)值給予不同的權數(shù)，并根據(jù)這些數(shù)值及其權數(shù)來測算未來值。
　　2.“數(shù)值的時期越接近預測期，權數(shù)越大。也就是說，權數(shù)會隨著數(shù)值過去的年齡的增加而呈非直線的下降。”這是因為越是接近預測期，其影響因素的相似性越大。
　　3.指數(shù)平滑法所采用的所有權數(shù)之總和為1。指數(shù)平滑法由于對不同時期的觀察值給予不同的權數(shù)，因而使預測更加接近觀測期的情況。
　　4.平滑計算是滾動計算，因而也為計入新的數(shù)據(jù)提供了方便。
　　5.但它僅僅考慮時間因素，因而，其預測的準確性得不到保證。
　　6.指數(shù)平滑法的函數(shù)式為：Fn+1 = aXn + （1-a）Fn
　　其中：
　　Fn+1為第n+1期的預測值；
　　Xn為第n期的觀察值；Fn為第n期的預測值；
　　a為平滑常數(shù)，其范圍為[0，1]，通常為0.2。
　　表面看來，指數(shù)平滑法同加權平均法都需要確定各觀察年數(shù)據(jù)在預測中的權數(shù)，且其權數(shù)之和均為1，但兩者的確定過程有一定的差別。簡單加權平均法的權數(shù)是單純由預測者主觀確定，并按預測者個人的觀點分配給不同年份的數(shù)據(jù)的。而指數(shù)平滑法中的權數(shù)則是由一個固定的加權常數(shù)計算出來的。因此，指數(shù)平滑法能更好地修正各年度數(shù)據(jù)的特殊性可能對預測值的影響。根據(jù)預測的平滑需要，可以對觀測值進行多次加權平滑。
　　回歸分析
　　回歸分析是一種統(tǒng)計方法，用來分析某一獨立變量的變化對另一個非獨立變量的變化的影響程度。在企業(yè)中，它既可以用來分析各種因素之間的相互影響，尋找因素變化的規(guī)律性，也可用來對狀態(tài)的發(fā)展進行預測。用于對未來狀態(tài)進行預測時，自變量為時間?；貧w分析往往用于這樣一種情況：兩種變量之間的關系表面看來沒有明顯的規(guī)律性，各數(shù)據(jù)分布具有一定的離散性。也就是說，把各觀測值標在坐標圖上，不能由一條直線或平滑的曲線連接起來。但這種離散性并不表明兩種因素之間沒有規(guī)律性，而是可能兩種因素之間的規(guī)律性被其他的偶然性掩藏起來了?；貧w分析法正是用于尋找這些被掩藏的規(guī)律。