虾蟹类产品价格指数的预测范文

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《安徽农业科学杂志》2014年第二十五期

1时间序列方法

1．1移动平均法事物的发展变化具有延续性。事物近期的状态与近期的过去密切相关，而与较远的过去关系就不是很大，因此可以用过去的动态数列，求移动平均数，从而预测未来。移动平均法［7］是根据时间序列资料，逐项推移，依次包含二定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。如:设某场该年每月的盈利分别为A1、A2……A12，以3个月的移动平均数做预测为例，4月份的预测值为A4’=(A1+A2+A3)/3，5月份的预测值为A5’=(A2+A3+A4)/3，同理可以分别得出以后几个月的预测值。

1．2加权移动平均法加权移动平均法和移动平均法最大的区别在于:加权移动平均法［8］在计算平均值时对移动期内的数据是不同等看待的。它是根据近期数据对预测值影响最大的这个特点而对移动期内的数据进行不同的对待。与预测期越近的数据权数越大，距离预测期越远的数据权数越小，通俗一点讲就是对新旧(远近)不同月份的数据给予大小不同的权数，然后计算移动平均数。以3个月的加权移动平均数为例，其公式如下。式中，M1为距离预测月份最近一月的新数据;M2为距离预测月份次近1月的数据;M3为距离预测月份最远一月的旧数据。加权移动平均法的运用对数据有一定的要求。若一组数据有明显的季节性影响，则采用该方法得到的预测值会有较大的偏差。在这种情况下，最好不采用该方法。

1．3二次移动平均法二次移动平均法［9］是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以一次移动平均值与第二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。它适用于预测某些具有线性变动趋势的经济现象，其线性方程为。式中，Xt+T为第(t+T)期的预测值;t为一次和二次移动平均值的当期，通常名之为本期;T为本期t至预测期相隔的期数(如，若以6月为本期，7月为预测期，则T=7－6=1，8月为预测期，则T=8－6=2)，被看作变量;at，bt都是参数，at的含义为初始基本预测值，bt为滞后偏差的修正值。

1．4指数平滑法指数平滑法［8］(Exponentialsmoothing，ES)是由布朗所提出的。他认为，时间序列的态势具有稳定性或规则性，可以被合理地顺势推延，且最近的过去态势在某种程度上会在未来持续，所以将最大的权数放在最近的资料上。也就是说，指数平滑法是在移动平均法的基础上发展起来的一种时间序列分析预测法。所谓指数平滑，就是用一个简化的a值作平滑系数建立的预测模型，再将历史数据代入模型求解作预测。式中，St+1为指数平滑对下期预测值;St为指数平滑对本期预测值;Xt为本期的实际值;a为平滑系数。对于市场需求比较稳定的产品，a值可取大一些，一般在0．6＜a＜1之间;对于市场需求不稳定的产品，a值可取小一些，一般在0．01＜a＜0．3之间。同时，运用指数平滑法还有以下优点:①预测计算方法较简便;②有自我修正误差的作用;③对客观变化反映灵敏;④可以灵活选择平滑系数a值;⑤能使产品需求不规则的变动趋向平滑。

2各方法精确度的比较

以虾蟹类水产品价格指数为例，分别计算几个方法的结果，并进行精确度比较。以下是在中国舟山水产城指数网［10］上得到的近几个月的虾蟹类价格指数，接下来将用其作为原始数据进行预测(注:之后的表格将直接用序号对应月份)。预测精度是指预测值对实际值偏差的大小，其2个指标为:平均绝对值偏差(Meanabsolutedeviation，MAD)、均方误差(Meansquarederror，MSE)。平均绝对偏差指各个实际值与预测值的偏差的绝对值的总和的均值。这2个公式中的Xt表示实际值，X珔t表示预测值，n表示期数。

2．1移动平均法预测结果由表2可知，预测值与原始值相差较大，说明移动平均法在这个水产品价格指数的预测中不是适用的方法，需要对其进行改进。

2．2加权移动平均法预测结果由表3可知，若掩去那些原始数据起伏剧烈的月份的下期预测值，该方法得到的数据比移动平均法得到的数据要精确一些。加权移动平均法的MES值与MAD值均低于移动平均法，得出加权移动平均法的精确度要高一些。有时间可以4个月或5个月为例，得到的数据会更精确一些。但是，这个方法的缺点也因此暴露了，虾蟹类产品的价格指数会因为季节原因出现剧烈起伏的现象，这种情况下就不适合用该方法进行预测。

2．3二次移动平均法预测结果由表4可知，用二次移动平均法进行的预测要比前面2种方法不精确很多。该方法的MES与MAD值明显高于前2种方法。正如介绍时所说，该方法不适合运用在数据有剧烈波动的序列的预测中。但是，通过单个数据的对比，发现在原始数据较平缓的时候，该方法的预测精度还是蛮高的，但不适合运用在虾蟹类水产价格指数的预测中。

2．4指数平均法预测结果由表5可知，指数平滑法在虾蟹类价格指数的预测中a取不同的值精确度是不同的，当a取0．8时是最精确的，且指数平滑法的精确度要大于移动平均法和加权移动平均法，远远大于二次移动平均法。当数据平缓时，该方法的预测值的精确度要小于二次移动平均法，但是二次移动平均法在数据有剧烈起伏时不适合运用的，以将用指数平滑法对虾蟹类水产品今后的价格指数走向进行预测。

3水产品价格指数预测

由表5可知，取a=0．8时，14年2月份(序号17)的实际值为67．57，预测值为65．49，所以通过公式得到3月份的预测值为67．57*0．8+65．49*0．2=67．15。

4小结

该研究主要是对时间序列的普遍方法进行简单地介绍，并且通过实例对几种方法的精确度进行比较，得出指数平滑法在预测虾蟹类价格指数方面是最好的方法，之后再运用指数平滑法得出3月份的价格指数预测值。

作者：朱顺乐毛晓慧单位：浙江海洋学院东海科学技术学院