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□ 时间预测法

　　一、定义：

　　时间序列是指各种经济指标统计数据，按时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析法，就是将经济发展、购买力增长、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数学方法使其向外延伸，预计市场未来的发展变化趋势，确定市场预测值。因此，时间序列分析法也叫历史延伸法，或外推法。

　　二、适合范围：

　　运用时间序列法进行预测，必须以准确、完整的时间序列数据为前提。为了让时间序列中的各个数值正确地反映研究预测对象的发展规律，各数值间具有可比性，编制时间序列要做到：总体范围一致；代表的时间单位长短一致；统计数值的计算方法和计量单位一致。

　　三、特点：时间序列分析法具有以下特点。

　　（一）时间序列分析法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去全同样延续到未来
　　市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中事物的过去会同样延续到未来这个假设前提，包含着两层含义：一是市场不会发生突然的跳跃变化，而是以相对小的步伐前进；二是市场过去和当前的现象可能表明现在的和将来的市场活动的发展变化趋向。这就决定了在一般情况下，时间序列分析法对于短、近期预测可以作出有成效的预见，但如延伸到更远的将来，如用于中、长期预测，则有很大的局限性，甚至会预测值偏离实际较大而使决策失误。
　　（二）时间序列数据变动存在着规律性与不规律性
　　市场的时间序列每个观察值大小，实际上是影响市场变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看，这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。
　　1，长期趋势变动（T）。它表示时间序列中数据不是意外的冲击因素所引起的，而是随着时间的推移而逐渐发生的变动。它描述了一定时间期间经济关系或市场活动中持续的潜在稳定性。即它反映观察目标（预测目标）所存在的基本发展趋向的模式。这种逐渐增长趋势模式，如果其过去的社会经济状况在将来仍继续保持不变假设成立，那么就可以试着延长这个趋势模式，从而得到未来观察时间长期趋势变动的结果。
　　2，季节性变动（S）。季节性变动归因于一年内的特殊季节、节假日。它反映了在一年过程中，经济活动和市场活动或多或少具有规律性的变化。例如，我国每年春节所在月份里，商品零售额达到最大的数量；冷饮销售最高峰出现在每年夏季。这就是说，季节性变动基本上是每年重复出现的周期性变动。
　　3，周期变动（C）。周期变动也称循环变动。它表现为整个市场经济活动水平的不断的周期性的但非定期的变动。市场经济由于竞争，出现一个经济扩张时期紧接着是一个收缩时期，再接下来又是一个扩张时期等变化，通常在同一时间内影响到大多数经济部门。此外，在时间序列中，影响周期变动的也可能是由于货币政策或政府政策的改变。
　　4，不规则变动（I）。不规则变动也称随机变动，它是指时间序列数据在短期内由于随机事件而引起的忽大或忽小的变动。例如，战争、自然灾害、政治的或社会的动乱等等所致的不规则变动。
　　（三）模型
　　在上述各类影响因素的作用下，使历史的时间序列数据的变化，有的具有规律性，如长期趋势变动和季节性变动；有的就不具有规律性，如不规则变动（偶然变动），以及循环变动（从较长时间来观察也有一定的规律性，但短期间的变动又是不规律的）。时间序列分析法，就是要运用统计方法和数学方法，把时间序列数据作为随机变量XI(I=1, 2, …, n)分解为T，S，C，I四种变动值，也就是说，T，S，C，I四种综合作用构成时间序列X。一般综合作用有两种方式：
　　乘法模型方式，即X=T·S·C·I
　　加法模型方式，即X=T+S+C+I
　　一般情况下，按乘法模型方式或按加法模型方式求得的预测值只是过去历史发展规律延伸的结果。迄今为止人们尚未找到一种可供使用的量的分析方法来精确分析循环变动和不规则变动值，而只能通过质的分析推断其变动情况作估计，对季节变动和长期趋势变动作调整。因此，实际应用中时间序列分析法定题预测的乘法模型方式和加法模型方式分别采用简化形式。
　　X=T·S
　　X=T+S

　　四、缺点

　　预测对象的发展变化是受很多因素影响的，运用时间序列分析进行量的预测，实际上是将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。

　　五、过程：

　　运用时间序列分析法进行市场预测，首先，应绘制历史数据曲线图，确定其趋势变动类型；其次，根据历史资料的趋势变动类型以及预测的目的与期限，选定具体的预测方法，并进行模拟、运算；最后，将量的分析与质的分析相结合，确定市场未来发展趋势的预测值。

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