第三章 市場預測方法

　　第三節(jié) 延伸預測法

　　延伸性預測：根據市場各種變量的歷史數(shù)據的變化規(guī)律，對未來預測。

　　適用于有時間序列關系的數(shù)據預測

　　條件：①預測變量的過去、現(xiàn)在和將來的客觀條件基本保持不變；②預測變量的發(fā)展過程漸變。

　　一、簡單移動平均法： Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術，變化趨勢較原始數(shù)據變化幅度小

　　適用于短期預測，以月或周為單位的近期預測；對原始數(shù)據預處理

　　n值越小，表明對近期觀測值預測的作用越重視，預測值對數(shù)據變化的反應速度也越快，但預測的修勻程度較低，估計值的精度也可能降低。反之n值越大，預測值的修勻程度越高，但對數(shù)據變化的反映程度較慢。因此，n值的選擇無法二者兼顧，應視具體情況而定。一般3—200，視序列長度和預測目標情況而定。

　　二、指數(shù)平滑法：指數(shù)加權平均法，實際是加權的移動平均法，它是選取各時期權重數(shù)值為遞減指數(shù)的均值方法。通過某種平均方式，消除歷史統(tǒng)計序列中的隨機波動，找出其中主要的發(fā)展趨勢。

　　一次指數(shù)平滑 Ft =αx i +（1-α）Ft-1 ——適用于市場觀測呈水平波動，無明顯升降趨勢的預測

　　這種方法與簡單移動平均法相似，兩者之間的區(qū)別在于：簡單指數(shù)平滑法對先前預測結果的誤差進行了修正，因此這種方法和簡單移動平均法一樣，都能夠提供簡單適時的預測。

　　以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測值。α是前一觀測值和當前觀測值之間的權重。大的α導致較小的平滑效果，較小則產生客觀的平滑效果，α接近0，新預測值只包含較小的誤差修正因素。

　　觀測值穩(wěn)定水平發(fā)展，α取0.1—0.3；波動較大，取0.3—0.5；波動很大，取0.5—0.8

　　初始值F0實質是序列起始點前歷史數(shù)據的加權平均值。當時間序列數(shù)>20，F(xiàn)0=X1；