经济颖测方 第五章自适应过滤法 1、预测基本模型 x=① +①2x,,+…+①x t-2 Φ由最优化方法确定 Φ!=Φ.+2Ke.x e =x-x K 10x max
经济预测与决策方法 1、预测基本模型 t t t p t p x x x x = 1 −1 +2 −2 ++ − ˆ 第五章 自适应过滤法 Φi由最优化方法确定 max 1 2 1 ( ) 1 10 1 2 = − − = = − = + N i i t t t i i t t i Y K e x x Ke x
经济颖测方 Φ的确定 基本思路:Φ的确定是一个反复迭代不断 逼近的过程,它是依据最优化原理以预测误差 平方和为小为目标函数,按照最速下降法逼近 (调整)
经济预测与决策方法 Φi的确定 基本思路： Φi的确定是一个反复迭代不断 逼近的过程，它是依据最优化原理以预测误差 平方和为小为目标函数，按照最速下降法逼近 (调整)
经济颖测方 开始 输入时间序列到M个数值( 值F∑wri 匚循环MN次 e-Xrl Wi= Wi+2 Keri 计算e 累积平方值误差Fe=∑e2 MSE=-Fe/(M-N) MSE- I- MSE1/100 匚自适应法不收效 MSE-J- MSE<1/100 预测 输出最后10轮的ME 最终权数值预测值 STOP
经济预测与决策方法 开 始 输入时间序列到M个数值(Yi) 计算 ( ) /10 1 max 1 2 = = N i Yi K 预测值F=∑WiYt-i 误差e=xt-F Wi’= Wi+2Kext-i 计算e 2 累积平方值误差Fe=∑e2 MSE=Ee/(M-N) MSEi-1- MSEi>1/100 MSEi-1- MSEi<1/100 预测 自适应法不收效 输出最后10轮的MSE 最终权数值预测值 STOP 循环M-N次 循环200次 是
经济颖测方 季节变动预测 1、移动平均消除周期、季节成分 2、同季(同月)的数据平均应不保留趋势有成分 3、年平均消除季节平均影响
经济预测与决策方法 季节变动预测 1、移动平均消除周期、季节成分 2、同季(同月)的数据平均应不保留趋势有成分 3、年平均消除季节平均影响
经济颖测方 平均数趋势整理法 已知某市1988-1999年某商品销售量如表所示,试用平均数 趋势整理法预测1991年1至3月该商品销售量。 月份 年度 1234 5 6 89101112合计月平均 ①1988531291320374426145118915.57 ②198931318193134606256248233027.50 ③1990915313742519098804011450842.33 ④合计173161658610518720416278247102785.58 ⑤同月 平均 56710.33203321671286735062368.054.0026.008.0023334232853 ⑥各月 趋势值 224323.54246525762686279729.0830193130324133513462 28.53 ⑦比值 、(%)|25.28143.882.478412106.7412509214.3422524172.528022387673 1190.5 ⑧季节指 数FI(%) 25484423831384.791075912609121605227.041739070.8624.066.78 1200
经济预测与决策方法 平均数趋势整理法 已知某市1988-1999年某商品销售量如表所示，试用平均数 趋势整理法预测1991年1至3月该商品销售量。 月份 年度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计 月平均 ①1988 5 3 12 9 13 20 37 44 26 14 5 1 189 15.57 ②1989 3 13 18 19 31 34 60 62 56 24 8 2 330 27.50 ③1990 9 15 31 37 42 51 90 98 80 40 11 4 508 42.33 ④合计 17 31 61 65 86 105 187 204 162 78 24 7 1027 85.58 ⑤同月 平均 5.67 10.33 20.33 21.67 28.67 35.00 62.33 68.00 54.00 26.00 8.00 2.33 342.33 28.53 ⑥各月 趋势值 22.43 23.54 24.65 25.76 26.86 27.97 29.08 30.19 31.30 32.41 33.51 34.62 - 28.53 ⑦比值 f1 (%) 25.28 43.88 82.47 84.12 106.74 125.09 214.34 225.24 172.52 80.22 23.87 6.73 - 1190.5 ⑧季节指 数F1(%) 25.48 44.23 83.13 84.79 107.59 126.09 216.05 227.04 173.90 70.86 24.06 6.78 - 1200