时间序列预测(上)
總第216篇/張俊紅
預(yù)測是時間序列相關(guān)知識中比較重要的一個應(yīng)用場景。我們在前面說過時間序列數(shù)據(jù)(上),時間序列可以分為平穩(wěn)時間序列與非平穩(wěn)時間序列兩種。今天這一篇就主要介紹下《平穩(wěn)時間序列》預(yù)測相關(guān)的方法。
所謂平穩(wěn)時間序列,就是隨著時間的推移,要研究指標(biāo)的數(shù)值不發(fā)生改變,或者在某個小范圍內(nèi)進(jìn)行波動。定量一點(diǎn)來講,就是隨著時間的推移,該指標(biāo)的均值和方差不發(fā)生變化。比如下圖這樣:隨著時間的推移,均值和方差基本保持不變。
針對此種時間序列,主要有簡單平均法、移動平均法、指數(shù)平滑法這三種預(yù)測方法。
1.簡單平均法
簡單平均法就如它的名字一樣,就是對已有的數(shù)據(jù)簡單平均一下,并將得到的均值作為下一期的預(yù)測值。
比如現(xiàn)在有我國2000年-2017年每年的gdp數(shù)值,簡單平均法就是對2018年之前的gdp值求平均,然后將這個平均值作為2018年的gdp預(yù)測值。
2.移動平均法
簡單平均法適用于不同時期數(shù)據(jù)基本維持不變的情況,但是有的具有周期性的時間序列,如果還用簡單平均法的話,誤差就會很大。這個時候就可以考慮移動平均法,移動平均法是不用已有的全部的數(shù)值去求平均,而是用最近的一段時間的數(shù)值去求平均。
比如,我們可以對2015年-2017年的gdp值求平均,并將平均值作為2018年的預(yù)測值。
通過和簡單平均法得到的預(yù)測值做對比可以看到,移動平均法的結(jié)果要比簡單平均法準(zhǔn)確度高。
我們認(rèn)為距離未來越近的數(shù)值應(yīng)該對未來的影響越大,也就是在預(yù)測中應(yīng)該占據(jù)更大的權(quán)重,在移動平均法的基礎(chǔ)上給不同的數(shù)值賦予不同的權(quán)重,并將加權(quán)平均值作為未來的預(yù)測值。
比如,我們還是對2015年-2017年的gdp求平均,并分別給與這三年的權(quán)重為1、2、3,最后將加權(quán)平均值作為2018年的預(yù)測值。
可以看到加權(quán)移動平均要比普通的移動平均準(zhǔn)確度要更高一些。
加權(quán)移動平均法的核心在于移動多少,以及每一期的權(quán)重應(yīng)該定多少,這個需要去測試,看具體哪種取值對應(yīng)的準(zhǔn)確度要高一些。
3.指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑其實(shí)是一種特殊的加權(quán)平均,我們前面的移動加權(quán)平均中每一期的權(quán)重我們是人工給定的,指數(shù)平滑法中,每一期的權(quán)重是呈指數(shù)增長的,距離未來越近權(quán)重越高,指數(shù)平滑的預(yù)測模型如下:
Xt+1為第t+1期的預(yù)測值,X1、X2、Xt分為為第1期、2期、t期的實(shí)際值,α為每一期的權(quán)重值,需要注意的是最后一項(xiàng)是(1-α),而不是α(1-α)。
比如我們還是對2015年-2017年的gdp進(jìn)行指數(shù)平滑,令α=0.6,將最后平滑結(jié)果作為2018年gdp的預(yù)測值。
可以看到指數(shù)平滑的結(jié)果要比加權(quán)移動平均的準(zhǔn)確度更高一些。
指數(shù)平滑的核心在于α值得選取,具體選多少,也是需要通過試驗(yàn),取值多少時對應(yīng)的準(zhǔn)確度比較高。
以上就是關(guān)于平穩(wěn)時間序列相關(guān)的預(yù)測方法,我們下一篇將介紹趨勢時間序列相關(guān)的預(yù)測方法。
總結(jié)
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