指数平滑模型的时间延迟及矫正问题研究

摘要

近年来，时间序列预测分析法在建立非线性模型进行经济预测方面受到广泛的重视和研究。而作为其重要分支之一的指数平滑法，由于其操作简易、成本低廉、适宜性强、性能优良、应用广泛，它已经被广泛用于经济、自然科学、军事等各领域，并在股市分析和金融市场上己有成功应用的实例。本文首先回顾并总结了统计预测中指数平滑法的几种模型，并对其优缺点进行了评述，发现现在使用指数平滑法进行统计预测时普遍存在时间延迟问题。笔者阅读了经济预测，时间序列，指数平滑法的相关书籍和资料，查阅了国内外的大量文献，在前人取得的成果基础上，通过完整清晰的论证，将传统的指数平滑法中最主要的时间延迟问题解释清楚，提出了在预测时传统方法存在的延迟时间的计算方法，从而得出真实时间下的预测值。并通过选取股票收盘价和国内生产总值的例子进行验证得知，此方法的预测精度更高。
　　 首先，本文给出了三种指数平滑方法的定义，并分析了每种方法的特点及指数平滑法的优缺点及其应用。
　　 其次，本文介绍了指数平滑法的时间延迟的矫正，并得出了真实时间下的的预测值。并对股票价格、国内生产总值等不同的经济指标进行了预测分析。在本文的研究过程中，由于将研究的重点放在了对指数平滑法的时间延迟问题的矫正上，在将其应用到本文的例子当中时，简单的选取了第一天的初始值作为指数平滑预测的初始值，并在简单的选取了平滑系数等于0.5，这样的选取有可能对预测的精准度产生一定的干拢，这一点我们在文章中并没有涉及到。
　　 最后，实验结果表明，采用上述新模型可以得到更好的平滑效果，其结果明预测精度有较大的提高。

目录

文摘

英文文摘

1 引言

1.1 课题来源及研究的目的和意义

1.2 国内外在该领域的研究现状及本课题的主要研究内容和创新点

1.3 本课题的主要研究内容及创新点

2 指数平滑

2.1 统计预测的概述

2.1.1 预测的客观基础

2.1.2 预测的概念

2.1.3 统计预测方法的分类及其选择

2.1.4 时间序列预测法

2.2 指数平滑模型的分类

2.2.1 移动平均法

2.2.2 简单指数平滑法

2.2.3 用于无季节变动趋势预测的指数平滑法

2.2.4 用于季节变动预测的指数平滑法

2.3 指数平滑方法的优缺点及应用

2.3.1 指数平滑方法的优点

2.3.2 指数平滑方法的缺点

2.3.3 指数平滑模型的应用

3 指数平滑模型的时间延迟及其矫正

3.1 指数平滑公式的时间延迟值的计算

3.2 多项式预测模型

3.3 多项式预测模型的时间延迟问题

4 模型的实现及验证

4.1 数据及初始值，平滑系数的选取

4.2 应用传统指数平滑

4.3 对其进行指数平滑法预测的时间延迟矫正

4.4 模型普遍性的检验

5 全文总结与研究展望

5.1 研究结论

5.2 本文不足

5.3 研究展望

参考文献

附录

后记

攻读学位期间取得的科研成果清单