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省电大开放教育开放本科金融专业、会计专业选修课程-《工商管理统计》教学信息(四)(8-9)章第七章:1、简述移动平均法的基本思想。移动平均法是测定时间序列趋势的一种简单实用的方法,它是通过扩大原时间序列的时间间隔,并按一定的间隔长度逐期移动,分别计算出一系列移动平均数,由这些平均数形成的新的时间序列对原时间序列的波动起到一定的修匀作用,削弱了原时间序列中短期偶然因素的影响,从而呈现出现象发展的变动趋势。2、简述季节变动分析的基本原理。季节变动是指现象在一年内随季节的更换而产生的有规律的变动,其特点是各年变化强度大体相同,且每年重复出现。对于季节变动的规律,我们可以季节指数描述其变化的状态。季节指数刻划了现象在一个年度内各季度数据的典型特征。如果我们所分析的是季度数据,可以计算出4各季节指数,如果是月份数据,则可以计算出12个季节指数。其中各个指数是以全年数据的平均数为基础计算的,因而各季度季节指数或各月份的季节指数的平均数应等于100﹪。季节指数反映了某一季度或月份数据占全年平均值的大小。如果现象的发展没有季节变动,则各期的季节指数应等于100﹪;如果某一季度有明显的季节变化,则各期的季节指数应大于或小于100﹪。因此,分析季节变动,也就是计算出各季度或月份的季节指数,然后根据各季节指数与其平均数(100﹪)的偏差程度来测定季节变动的程度。3、简述按季(月)平均法计算季节指数的步骤。第一步:根据各年的季度(或月份)数据计算出同季(或月)的平均数;第二步:计算出全部数据总的平均数;第三步:计算出各同季(或月)平均数与总平均数的百分比,即为季节指数。4、时至年底,一家电脑销售公司正准备制定明年的销售计划。任务交给呢计划部的张先生,他想根据公司前几年的销售数据对下一年度的销售额作出预测,以作为制定销售计划的依据,下表是公司近几年的销售额数据(单位:万元):年度1993199419951996199719981999200020011486670103151216195301316269951081841881942843103443597993158154177260260313481106147149197260344344367根据上面的数据,选择适当的方法预测2000年1~4季度的销售额。解:为确定适当的预测方法,首先应根据原始数据绘制出趋势图,观察一下销售额的变化趋势。各年销售额的变化趋势图如下:(略)从趋势图可以看出,销售额的变化趋势基本上为线性变化,因此宜采用趋势方程来进行预测。同时,我们也看到,各季度的销售额有一定的季节变动。为使预测更为准确,也需要将季节因素考虑在内。根据时间序列的要素分解模型可知:观察值=趋势×季节×循环×随机,因此,应先求出各季度的趋势值。采用最小二乘法配合的线性趋势方程为:=+=37,38,39,40代入上述方程,即得2002年1~4季度的趋势值,结果如下:1季度:=+×37=(万元)2季度:=+×38=(万元)3季度:=+×39=(万元)4季度:=+×40=(万元)然后,计算各季度的季节指数。这里,