自回归预测法的步骤怎么样? 自回归预测法的优缺点有哪些内容?
自回归预测法的步骤怎么样?
一、确定自相关数列
根据预测目的和要求,对预测目标的时间数列资料(月、季、年度)加以整理,使之具有可比,并将这些数列划分为因变量和自变量数列。
因变量数列的期限(即项数),可以根据时间数列所反映周期变动规律确定。自变量数列,可用原时间数列向后逐期推移取得,它的期数必须同因变量数列相同。
二、确定回归模型
计算各个自变量数列的自相关系数,自相关系数的计算方法同一般相关系数的计算方法相同。根据自相关系数的大小,确定自变量,即选择自相关系数较大的自变量数列,用以拟合回归模型。自回归模型可以是线的,也可以是非线的;如果自回归模型中只有一个自变量,称为一阶(一元)自回归模型;有两个自变量,称为二阶(二元)自回归模型。经济预测中,一般用向后推移一期或两期的一阶(元)线自身回归。因为二阶(元)以上的自身回归计算复杂,并不能提高顶测准确度,用处不大。
三、估计参数,利用模型预测
模型参数值的求法,与其它回归模型的参数求法一样。预测期的自变量,就是自变量数列的下一期数值,在原时间数列中可以找到,用于进行预测。对预测值的可靠检验,数列中可以找到,用于进行预测。对预测值的可靠检验,也与其它回归模型相同。
自回归预测法的优缺点有哪些内容?
自回归预测法的优点是所需资料不多,可用自变量数列来进行预测。但是这种方法受到一定的限制,即必须具有自相关。这种方法只能适用于须阅某些具有时闻序列趋势相关的经济现象,即受历史因素影响较大的经济现象,如各种开采量,各种自然产量等。对于受社会因素影响较大的经济现象,不宜采用这种方法。
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