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□ 時間預(yù)測法

　　一、定義：

　　時間序列是指各種經(jīng)濟指標統(tǒng)計數(shù)據(jù)，按時間先后順序排列而成的數(shù)列。時間序列分析法，就是將經(jīng)濟發(fā)展、購買力增長、銷售變化等同一變數(shù)的一組觀察值，按時間順序加以排列，構(gòu)成統(tǒng)計的時間序列，然后運用一定的數(shù)學(xué)方法使其向外延伸，預(yù)計市場未來的發(fā)展變化趨勢，確定市場預(yù)測值。因此，時間序列分析法也叫歷史延伸法，或外推法。

　　二、適合范圍：

　　運用時間序列法進行預(yù)測，必須以準確、完整的時間序列數(shù)據(jù)為前提。為了讓時間序列中的各個數(shù)值正確地反映研究預(yù)測對象的發(fā)展規(guī)律，各數(shù)值間具有可比性，編制時間序列要做到：總體范圍一致；代表的時間單位長短一致；統(tǒng)計數(shù)值的計算方法和計量單位一致。

　　三、特點：時間序列分析法具有以下特點。

　　（一）時間序列分析法是根據(jù)市場過去的變化趨勢預(yù)測未來的發(fā)展，它的前提是假定事物的過去全同樣延續(xù)到未來
　　市場預(yù)測的時間序列分析法，正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的連續(xù)規(guī)律性，運用過去的歷史數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計分析，進一步推測市場未來的發(fā)展趨勢。市場預(yù)測中事物的過去會同樣延續(xù)到未來這個假設(shè)前提，包含著兩層含義：一是市場不會發(fā)生突然的跳躍變化，而是以相對小的步伐前進；二是市場過去和當(dāng)前的現(xiàn)象可能表明現(xiàn)在的和將來的市場活動的發(fā)展變化趨向。這就決定了在一般情況下，時間序列分析法對于短、近期預(yù)測可以作出有成效的預(yù)見，但如延伸到更遠的將來，如用于中、長期預(yù)測，則有很大的局限性，甚至?xí)A(yù)測值偏離實際較大而使決策失誤。
　　（二）時間序列數(shù)據(jù)變動存在著規(guī)律性與不規(guī)律性
　　市場的時間序列每個觀察值大小，實際上是影響市場變化的各種不同因素在同一時刻發(fā)生作用的綜合結(jié)果。從這些影響因素發(fā)生作用的大小和方向變化的時間特性來看，這些因素造成的時間序列數(shù)據(jù)的變動分為四種類型。
　　1，長期趨勢變動（T）。它表示時間序列中數(shù)據(jù)不是意外的沖擊因素所引起的，而是隨著時間的推移而逐漸發(fā)生的變動。它描述了一定時間期間經(jīng)濟關(guān)系或市場活動中持續(xù)的潛在穩(wěn)定性。即它反映觀察目標（預(yù)測目標）所存在的基本發(fā)展趨向的模式。這種逐漸增長趨勢模式，如果其過去的社會經(jīng)濟狀況在將來仍繼續(xù)保持不變假設(shè)成立，那么就可以試著延長這個趨勢模式，從而得到未來觀察時間長期趨勢變動的結(jié)果。
　　2，季節(jié)性變動（S）。季節(jié)性變動歸因于一年內(nèi)的特殊季節(jié)、節(jié)假日。它反映了在一年過程中，經(jīng)濟活動和市場活動或多或少具有規(guī)律性的變化。例如，我國每年春節(jié)所在月份里，商品零售額達到最大的數(shù)量；冷飲銷售最高峰出現(xiàn)在每年夏季。這就是說，季節(jié)性變動基本上是每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性變動。
　　3，周期變動（C）。周期變動也稱循環(huán)變動。它表現(xiàn)為整個市場經(jīng)濟活動水平的不斷的周期性的但非定期的變動。市場經(jīng)濟由于競爭，出現(xiàn)一個經(jīng)濟擴張時期緊接著是一個收縮時期，再接下來又是一個擴張時期等變化，通常在同一時間內(nèi)影響到大多數(shù)經(jīng)濟部門。此外，在時間序列中，影響周期變動的也可能是由于貨幣政策或政府政策的改變。
　　4，不規(guī)則變動（I）。不規(guī)則變動也稱隨機變動，它是指時間序列數(shù)據(jù)在短期內(nèi)由于隨機事件而引起的忽大或忽小的變動。例如，戰(zhàn)爭、自然災(zāi)害、政治的或社會的動亂等等所致的不規(guī)則變動。
　　（三）模型
　　在上述各類影響因素的作用下，使歷史的時間序列數(shù)據(jù)的變化，有的具有規(guī)律性，如長期趨勢變動和季節(jié)性變動；有的就不具有規(guī)律性，如不規(guī)則變動（偶然變動），以及循環(huán)變動（從較長時間來觀察也有一定的規(guī)律性，但短期間的變動又是不規(guī)律的）。時間序列分析法，就是要運用統(tǒng)計方法和數(shù)學(xué)方法，把時間序列數(shù)據(jù)作為隨機變量XI(I=1, 2, …, n)分解為T，S，C，I四種變動值，也就是說，T，S，C，I四種綜合作用構(gòu)成時間序列X。一般綜合作用有兩種方式：
　　乘法模型方式，即X=T·S·C·I
　　加法模型方式，即X=T+S+C+I
　　一般情況下，按乘法模型方式或按加法模型方式求得的預(yù)測值只是過去歷史發(fā)展規(guī)律延伸的結(jié)果。迄今為止人們尚未找到一種可供使用的量的分析方法來精確分析循環(huán)變動和不規(guī)則變動值，而只能通過質(zhì)的分析推斷其變動情況作估計，對季節(jié)變動和長期趨勢變動作調(diào)整。因此，實際應(yīng)用中時間序列分析法定題預(yù)測的乘法模型方式和加法模型方式分別采用簡化形式。
　　X=T·S
　　X=T+S

　　四、缺點

　　預(yù)測對象的發(fā)展變化是受很多因素影響的，運用時間序列分析進行量的預(yù)測，實際上是將所有的影響因素歸結(jié)到時間這一因素上，只承認所有影響因素的綜合作用，并在未來對預(yù)測對象仍然起作用，并未去分析探討預(yù)測對象和影響因素之間的因果關(guān)系。因此，為了求得能反映市場未來發(fā)展變化的精確預(yù)測值，在運用時間序列分析法進行預(yù)測時，必須將量的方法和質(zhì)的分析方法結(jié)合起來，從質(zhì)的方面充分研究各種因素與市場的關(guān)系，在充分分析研究影響市場變化的各種因素的基礎(chǔ)上確定預(yù)測值。

　　五、過程：

　　運用時間序列分析法進行市場預(yù)測，首先，應(yīng)繪制歷史數(shù)據(jù)曲線圖，確定其趨勢變動類型；其次，根據(jù)歷史資料的趨勢變動類型以及預(yù)測的目的與期限，選定具體的預(yù)測方法，并進行模擬、運算；最后，將量的分析與質(zhì)的分析相結(jié)合，確定市場未來發(fā)展趨勢的預(yù)測值。

　
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