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5多项式曲线预测模型(第1页)

.5多项式曲线预测模型

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1. 一次多项式曲线(直线)预测模型

直线趋势模型的表达式为

y∧t=a+bt

经计算可知,该模型的一阶差分都为b,因此当时间序列的散点图近似于一条直线,或时间序列各期数据的一阶差分大致相等时,可用直线趋势预测模型对时间序列进行预测.

直线趋势模型相当于是以时间t作为解释变量的一元线性回归模型,因此估计模型中的系数a和b可用最小二乘法,这在第一节中已经讨论过了,公式如下:

b=n∑ni=1tiyi-∑ni=1ti∑ni=1yin∑ni=1t2i-∑ni=1ti2,a=1n∑ni=1yi-b1n∑ni=1ti

实际中,为了计算方便,通常把时间原点取在时间序列期数的正中间,即当时间序列有n=2m+1个数据时,取tm=0,上述公式中ti依次为-m,-(m-1),…,-1,0,1,…,m-1,m;当有n=2m个数据时,ti依次为-(2m-1),-(2m-3),…,-1,1,…,2m-1,2m-3.这样就有∑iti=0,上述公式就简化为

b=∑ni=1tiyi∑ni=1t2i,a=1n∑ni=1yi

例6.5已知某地区1999—2007年生产总值的资料如表65所示,试预测该地区2011年的生产总值.

表65某地区1999—2007年生产总值统计表单位:亿元

年份199920002001200220032004200520062007

生产总值505659646872778186

图62某地区生产总值的散点图(1999—2007)

解:该时间序列的散点图近似呈一条直线,且各期数据的一阶差分大致相等(见表66第三列),故建立直线趋势模型:y∧t=a+bt.由表65,可知∑yi=613,∑t2i=60,∑yiti=263,从而

b=∑ni=1tiyi∑ni=1t2i=26360=4.38,a=1n∑ni=1yi=6139=68.11

所以y∧t=68.11+4.38t.将2011年对应的时间t=8代入趋势模型,即可得到该地区2011年生产总值的预测值为y∧2011=68.11+4.38×8=103.15亿元.

表66直线趋势模型预测法计算表

年份生产总值yi一阶差分Δyi时间tit2iyiti

199950—-416-200

2000566-39-168

2001593-24-118

2002645-11-64

(续表)

年份生产总值yi一阶差分Δyi时间tit2iyiti

2003684000

20047241172

200577524154

200681439243

2007865416344

合计613—060263

2. 二次多项式曲线(抛物线)预测模型

二次抛物线趋势模型的表达式为

y∧t=b0+b1t+b2t2

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