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时间序列分解预测
格雷格-斯蒂恩斯玛(一种基于
时间序列
的
预测
方法)
答:
2.
分解时间序列
:使用GSM模型对时间序列进行分解,得到趋势、季节性和随机性三个部分。可以使用R、Python等编程语言进行分解,也可以使用Excel等软件进行分解。3.
预测
趋势和季节性:使用GSM模型对趋势和季节性进行预测,得到未来的趋势和季节性变化。可以使用R、Python等编程语言进行预测,也可以使用Excel等软...
时间序列预测
的步骤有哪些
答:
ARIMA模型(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列预测
分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
没有规律的
时间序列
可以分段
预测
吗
答:
如果经济现象本身没有季节变动或不需
预测
分季分月的资料,则长期趋势的预测值就是
时间序列
的预测值,即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势,即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用本质上也只是一个平均数的作用,实际值将围绕着它上下波动 觉得有用点个赞吧 ...
时间序列
分析
预测
法优缺点
答:
优点:可以从
时间序列
中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律,从而对变量的未来变化进行有效地预测。缺点:在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平,不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。间
序列预测
法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响,因而存在着预测误差的缺陷...
什么是
时间序列预测
法?
答:
时间序列预测
法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,...
时间序列预测
方法有哪些分类,分别适合使用的情况是?
答:
时间序列预测
方法根据对资料分析方法的不同,可分为:简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。1、简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势,就不宜采用此法。2...
时间序列预测
8种方法最全总结!
答:
在数据科学的世界里,精准预测未来是每个分析师的梦想。我们来看看八大经典的
时间序列预测
方法,它们犹如时间序列预测的八面神兵,帮助我们揭示隐藏在数据背后的趋势和模式。1. 朴素预测法(Naive Forecast)当数据呈现出稳定的周期性,朴素预测法犹如直接接力,简单假设明日的值等于今日,即 yt+1 = yt,...
时间序列预测
法的步骤
答:
然后用以下模式计算出未来的
时间序列
的
预测
值Y:加法模式T+S+I=Y乘法模式T×S×I=Y如果不规则变动的预测值难以求得,就只求长期趋势和季节变动的预测值,以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料,则长期趋势的预测值就是时间序列的预测...
时间序列
分析可以用来
预测
顾客未来一段时间内违约的概率吗
答:
可以。通过对
时间序列
分析,可以
分解
出这些不同的变动成分,并建立相应的数学模型,从而根据已有的数据来估计未来某一时点或某一时段内顾客违约的概率。帮助金融机构或企业更好地评估信用风险,制定合理的贷款策略或催收措施。
需求
预测
有哪几种主要方法?请解释之。
答:
【答案】:需求
预测
的主要方法有以下几种:(1)德尔菲法。又称专家调查法,就是把专家集中到一起,背靠背征求预测意见,这些意见经过整理再分发给各参与者供其考虑是否要修正以前提的意见,这一过程反复进行多次,直到大家意见基本一致,或不想再修改时为止。(2)
时间序列分解
法。有时候销售量数据序列的...
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