常用统计预测方法介绍
1.统计预测概述
1.1统计预测概念
统计预测是用科学的统计方法对事物未来发展进行定量推测,并计算概率置信区间的方法研究。
1.2统计预测分类
按照预测方法的性质,大致可分为定性预测、回归预测、时间序列预测三类。
1.3统计预测步骤
(1)确定预测目的
(2)搜集和审核资料
(3)选择预测模型和方法
(4)分析预测误差,改进预测模型
(5)提出预测报告
2.常用统计预测方法
2.1定性预测
定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观资料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展做出性质和程度上的判断,然后再通过一定的形式,综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据。
2.2回归预测
回归预测属于定量预测,通过建立线性和非线性的回归方程,根据自变量的变化,来预测因变量发展变化的方法。
2.3时间序列平滑预测
设当前时期为t,已知时间序列观测值为,假设按连续n个时期的观测值计算一个平均数,作为下一时期即(t+1)时期的预测值,用表示:
式中为最新观察值,为下一期预测值。
2.4自适应过滤法
自适应过滤法与移动平均法、指数平滑法一样,也是一种时间序列预测技术,它是建立在时间序列的原始数据基础之上,通过对历史观察值进行某种加权平均来预测的。这种方法在原始数据的基本模式比较复杂时使用,常常可以取得优于指数平滑法和移动平均法的预测结果。
2.5平稳时间序列预测
平稳时间序列预测是统计预测中最常用的方法之一,常用的时间序列预测方法有三种基本形式:自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)和混合模型(ARMA)。
2.6干预分析模型预测
时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响,诸如国内经济政策或经济规则的变更,国际政治局势的骤变以及假日罢工、贱卖促销之类事件的影响,学者们称这类外部事件为干预。干预分析模型是传递函数模型的一种推广,当不存在干预影响时,这两种模型没有本质上的区别。由于传递函数发展到干预分析的过程,类似于从多元回归分析发展到虚拟变量的应用,干预分析和回归分析中虚拟变量之间的主要差别是:前者为动态模型,后者为静态模型,前者是一个过程,后者是单个或多个变量。因此,干预分析模型的研究,无论是从内容上还是方法上都要比虚拟变量复杂得多.
2.7景气预测
景气是对经济发展状况的一种综合性描述,用于说明经济的活跃程度。经济景气是指总体经济呈上升趋势,经济不景气是指总体经济呈下滑的发展趋势。经济的景气状态是通过一系列经济指标来描述的,称为景气指标。景气指标是从众多经济指标中挑选出来的,分为:先行指标、同步指标和滞后指标三类。
景气循环又称为经济波动,也称经济周期。经济周期分为古典周期和现代周期。一个标准的经济周期通常包括扩张和收缩两个时期,分为复苏、高涨、衰退和萧条四个阶段。景区预测是通过正确的选择景气指标体系来实现的,景气指标的选择应遵循四个原则:(1)重要性、代表性;(2)可靠性、充分性;(3)一致性、稳定性;(4)及时性和光滑性。
2.8灰色预测
灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统。白色系统是指一个系统的内部特征是完全一致的,系统的信息是完全充分的。黑色系统是指一个系统的内部信息,是对外界来说是一无所知的,只能通过它同外界的联系加以观测研究。灰色系统的一部分信息是已知的,另一部分信息是未知的,系统间各因素间具有不确定的关系。
灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测一般分为四种类型:灰色时间序列预测、畸变预测、系统预测、拓扑预测。
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