利用表 13-1 中的啤酒产量数据，根据最小二乘法确定直线趋势方程，计算出各期的预测值和预测误差，预测 2014 年的啤酒产量，并将原序列和各期的预测值序列绘制成图形进行比较。[img=806x563]178e578fa89956d.png[/img]
解：根据最小二乘法求得的线性趋势方程为:[tex=9.357x1.5]ed/IWVfs6EsPW3Qh1ARgCKIJ+HN6I9+EQXx7FQKiP6k=[/tex][tex=4.857x1.214]EeujF6EWm8xWZmazxkAUBQ==[/tex], 表示时间每增加一年，啤酒产量平均增加 240.185 千万升。将 [tex=6.071x1.214]OwoQijxL9bid6gmPq1bXpP0S5rLsDQP6Wp+VhfFCQgE=[/tex] 代入趋势方程得到各期的预测值 (见表 13-7 )。预测的估计标准误差为 [tex=5.357x1.214]qGfc9Clo8n1zU17uuqwiKg==[/tex] 。[img=623x492]178e57939b75a3f.png[/img]将 [tex=2.143x1.0]Iw+PrSAQVvDQ/tn17opqBA==[/tex] 代人趋势方程即可得到 2014 年啤酒产量的预测值，即[tex=16.429x1.5]ipdKbzlcKgEL3xWt8rI/9WAHKJn7F+u8JdvtPW/+3B7RA4rCW6fx3aptLs6y0WhH6Xj3Yh4XbfH1kT6VZ/ZgmQ==[/tex]( 千万升)将各年的预测值与原序列绘制成图 13-12 ， 可以看出啤酒产量的变化趋势。[img=924x796]178e57951668032.png[/img]
举一反三
- 利用表 13-1 中的啤酒产哩数据，根据最小二乘法确定线性趋势方程，计算各期的预测值，预测 2014 年的啤酒产量，并将原序列和各期的预测序列绘制成图像进行比较。[img=554x353]17906eeffe467d2.png[/img]
- 根据表 13-1 中的人均 GDP 数据，确定指数曲线方程，计算出各期的预测值和预测误差，预测 2014 年的人均 GDP ，并将原序列和各期的预测值序列绘制成图形进行比较。[img=806x563]178e57bc596cc46.png[/img]
- 根据表 13-1 中的煤炭占能源消费总量的比重数据，拟合适当的趋势曲线，计算出各期的预测值和预测误差，预测 2014 年的煤炭占能源消费总量的比重，并将原序列和各期的预测值序列绘制成图形进行比较。[img=806x563]178e57e9a1b2a83.png[/img]
- 根据表 13-1 中的居民消费价格指数数据，分别取移动间隔 [tex=1.857x1.0]PmT9SffHBRY1RMZqa3pszQ==[/tex] 和 [tex=2.357x1.0]2ijrF17LFNH/5PeJR80RgA==[/tex], 预测历史各年份和 2014 年的居民消费价格指数，计算出预测误差，并将原序列和预测后的序列绘制成图形进行比较。[img=806x563]178e572b3b4d55b.png[/img]
- 根据表 13-1 中的居民消费价格指数数据，选择平滑系数 [tex=2.714x1.0]mwDqplYG/RXfQuWR6XGE6g==[/tex] 和 [tex=2.714x1.0]OAuEl2hHeHxrOguvOwj+hA==[/tex] . 用指数平滑法预测历史各年份和 2014 年的居民消费价格指数，计算出预测误差，并将原序列和预测后的序列绘制成图形进行比较。[img=806x563]178e576a1769a41.png[/img]
内容
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根据表 13-1 中的居民消费价格指数数据，选择平滑系数 [tex=2.714x1.0]mwDqplYG/RXfQuWR6XGE6g==[/tex] 和 [tex=2.714x1.0]OAuEl2hHeHxrOguvOwj+hA==[/tex]，用指数平滑法预测历史各年份和 2014 年的居民消费价格指数，计算出预测误差，并将原序列和预测后的序列绘制成图形进行比较。
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在预测实践中，根据时间序列数据绘制图形可以（）。 A: 计算预测值 B: 观察现象的变动形式或类型 C: 计算市场预测误差 D: 直接完成预测任务
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趋势型时间序列的预测方法主要有( ) A: 线性趋势预测 B: 非线性趋势预测 C: 平稳时间序列预测 D: 非平稳时间序列预测 E: 最小二乘法预测
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根据表 13-1中的煤炭占能源消费量的比重数据，拟合适当的趋势曲线，计算出各期的图形进行比较。[img=554x353]17906f34b742fc6.png[/img]
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时间序列预测法的步骤为确定预测值;测算预测误差;选择预测方法,建立预测模型;对时间序列进行分析;搜集、整理资料,编制时间序列。