应用Excel进行时间序列分析.pptx

应用Excel进行时间序列分析重点移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。§1Excel进行移动平均分析的操作步骤趋势移动平均法(线性二次移动平均法)当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第t+1周期之值。但当时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。因此，需要进行修正，修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。故称为趋势移动平均法。应用举例下面使用移动平均工具进行预测，具体操作步骤如下：1.选择工具菜单中的数据分析命令，此时弹出数据分析对话框。在分析工具列表框中，选择移动平均工具。下面使用移动平均工具进行预测，具体操作步骤如下：选择工具菜单中的数据分析命令，此时弹出数据分析对话框。在分析工具列表框中，选择移动平均工具。从图可以看出，该商场的年销售额具有明显的线性增长趋势。因此要进行预测，还必须先作二次移动平均，再建立直线趋势的预测模型。而利用Excel2000提供的移动平均工具只能作一次移动平均，所以在一次移动平均的基础上再进行移动平均即可。二次移动平均的方法同上，求出的二次移动平均值及实际值与二次移动平均值的拟合曲线，如下图所示。再利用前面所讲的截距和斜率计算公式可得：于是可得t=21时的直线趋势预测模型为：§2Excel进行指数平滑分析的操作步骤一次指数平滑法二次指数平滑法当时间序列没有明显的趋势变动时，使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此，也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。应用举例下面利用指数平滑工具进行预测，具体步骤如下：选择工具菜单中的数据分析命令，此时弹出数据分析对话框。在分析工具列表框中，选择指数平滑工具。这时将出现指数平滑对话框，如图所示。在输入框中指定输入参数。在输入区域指定数据所在的单元格区域B1:B22；因指定的输入区域包含标志行，所以选中标志复选框；在阻尼系数指定加权系数0.3。注:阻尼系数不是平滑常数(阻尼系数=1-平滑常数)在输出选项框中指定输出选项。本例选择输出区域，并指定输出到当前工作表以C2为左上角的单元格区域；选中图表输出复选框。单击确定按钮。这时，Excel给出一次指数平滑值，如下图所示。从图可以看出，钢产量具有明显的线性增长趋势。因此需使用二次指数平滑法，即在一次指数平滑的基础上再进行指数平滑。所得结果如下图所示。§3.Excel进行趋势外推预测法的操作步骤指定输入参数。在输入Y区域(原始的时间序列数据y)、输入X区域(y对应的时间t)指定相应数据所在的单元格区域.并选定标志复选框，在置信水平框内键入95%。对于一些特殊的回归模型，可以根据需要指定常数为0（即）。指定输出选项。这里选择输出到新工作表组，并指定工作表名称为“回归模型”，选定残差（即随机误差项）和正态分布中的所有输出选项，以观察相应的结果。单击确定按钮。最后得到回归分析的计算结果。利用趋势和季节成分进行预测(1)移动平均,平滑掉时间序列的随机因素.(2)原始数据与平滑后的数据相除得季节性指数.(3)消除季节性因素的影响.(4)构造长期趋势模型.(5)进行预测消除季节影响后的数据9、静夜四无邻，荒居旧业贫。。1月-241月-24Monday,January29,202410、雨中黄叶树，灯下白头人。。08:30:3508:30:3508:301/29/20248:30:35AM11、以我独沈久，愧君相见频。。1月-2408:30:3508:30Jan-2429-Jan-2412、故人江海别，几度隔山川。。08:30:3508:30:3508:30Monday,January29,202413、乍见翻疑梦，相悲各问年。。1月-241月-2408:30:3508:30:35January29,202414、他乡生白发，旧国见青山。。29一月20248:30:35上午08:30:351月-2415、比不了得就不比，得不到的就不要。。。一月248:30上午1月-2408:30January29,202416、行动出成果