一種歷史資料延伸預(yù)測，也稱歷史引伸預(yù)測法结蟋。是以時間數(shù)列所能反映的社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性脯倚，進(jìn)行引伸外推，預(yù)測其發(fā)展趨勢的方法椎眯。

時間序列

時間序列是指時間數(shù)列挠将、歷史復(fù)數(shù)或動態(tài)數(shù)列胳岂。它是將某種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值编整，按時間先后順序排到所形成的數(shù)列。時間序列預(yù)測法就是通過編制和分析時間序列乳丰，根據(jù)時間序列所反映出來的發(fā)展過程端姚、方向和趨勢灼舍，進(jìn)行類推或延伸烦租，借以預(yù)測下一段時間或以后若干年內(nèi)可能達(dá)到的水平缘圈。

案例:A股市場籌碼分布對趨勢的影響

籌碼分布是股市的地形圖，它定義為當(dāng)前持股者的建倉成本分布莫鸭，按照行為金融學(xué)的研究，投資者的交易決策，很顯著地與其浮動盈虧有關(guān)竞端，市場的情緒也直接決定于投資群體的盈虧狀態(tài)。而且庙睡，起決定性影響的是當(dāng)前持倉的盈虧值事富，歷史上曾做過的交易，只要平倉了乘陪，其對心理的影響力隨時間迅速弱化统台。

首先我們來看 000931 中關(guān)村，在 2000 年 1 月到 3 月之間啡邑，中關(guān)村的主力通吃套牢密集區(qū)贱勃，拉升股價，累計(jì)漲幅 100%以上谤逼。當(dāng)股價處于高位以后贵扰，經(jīng)過充分的換手。通過指南針籌碼分布顯示森缠，籌碼已經(jīng)從低位轉(zhuǎn)移到高位拔鹰，這表明在高位莊家開始派發(fā)籌碼。當(dāng)主力派發(fā)完畢以后贵涵，股價即開始反轉(zhuǎn)下跌列肢。這時在頂部所形成的籌碼長峰便是散戶追漲跟風(fēng)的套牢密集區(qū)。

從圖可以看出中關(guān)村在股價見頂后一直到現(xiàn)在長打三年多的下跌過程中宾茂，上方的套牢密集峰一直沒有充分的轉(zhuǎn)移下來瓷马。股價在下跌的過程中不斷出現(xiàn)多個密集峰，而始終沒有在底部形成充分的籌碼轉(zhuǎn)移跨晴，股價也處于一路下跌的過程中欧聘。

當(dāng)主力在高位派發(fā)完籌碼以后，股價即進(jìn)入下跌趨勢端盆。若要誕生新的行情怀骤，則需要在上方被套牢的籌碼再次向下轉(zhuǎn)移，主力在底部完成充分的吸籌過程焕妙。

在股價的下跌過程中如果上方被套牢的籌碼沒有充分的向下轉(zhuǎn)移蒋伦，則說明這時即使有莊家準(zhǔn)備進(jìn)場吸籌也完成不了充分的吸籌過程，且當(dāng)股價每次上漲到上方套牢密集峰的下沿時焚鹊，將會因?yàn)橛龅教桌伪P解套所形成的沉重拋壓而反轉(zhuǎn)下跌痕届。

市場經(jīng)過一次牛市之后，需要上方套牢盤割肉，使成本分布向下移研叫，直到市場的成本分布穩(wěn)定才可能繼續(xù)產(chǎn)生新的行情锤窑。

數(shù)字貨幣市場有數(shù)字貨幣市場的邏輯。比特幣和以太坊除了市場參與者的成本外嚷炉，還有維護(hù)市場交易的礦工成本渊啰，而礦工的成本是不斷升高的，礦工只會高于成本賣出比特幣或者以太坊申屹，所以新挖出的數(shù)字貨幣不會造成數(shù)字貨幣的價格下跌虽抄，除非市場的價格已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了數(shù)字貨幣的挖掘成本，那么就會有獲利盤拋出自己的數(shù)字貨幣独柑，提高數(shù)字貨幣的挖礦成本迈窟，而部分礦工則會賣出自己挖到的數(shù)字貨幣，使價格回到合理價位——礦工的維護(hù)成本以及市場的合理需求忌栅。

當(dāng)然比特幣逐年上漲的原因在于其挖礦的設(shè)計(jì)车酣，每四年就會提升一次算力，而且挖出的數(shù)字貨幣數(shù)量會減半索绪，這將大幅增加比特幣的生產(chǎn)成本湖员，市場上最大的莊家——成本也會上升，最終引起比特幣價格的升值瑞驱。

時間序列

預(yù)測法步驟

1

第一步：收集歷史資料

收集歷史資料娘摔，加以整理，編成時間序列唤反，并根據(jù)時間序列繪成統(tǒng)計(jì)圖凳寺。時間序列分析通常是把各種可能發(fā)生作用的因素進(jìn)行分類，傳統(tǒng)的分類方法是按各種因素的特點(diǎn)或影響效果分為四大類：

(1)長期趨勢彤侍；

(2)季節(jié)變動肠缨；

(3)循環(huán)變動；

(4)不規(guī)則變動盏阶。

2

第二步：分析時間序列

時間序列中的每一時期的數(shù)值都是由許許多多不同的因素同時發(fā)生作用后的綜合結(jié)果晒奕。

3

第三步：尋找歷史規(guī)律

求時間序列的長期趨勢(T)，季節(jié)變動(s)名斟，不規(guī)則變動(I)的值脑慧，并選定近似的數(shù)學(xué)模式來代表它們。對于數(shù)學(xué)模式中的諸未知參數(shù)砰盐，使用合適的技術(shù)方法求出其值闷袒。

4

第一步：收集歷史資料

利用時間序列資料求出長期趨勢、季節(jié)變動和不規(guī)則變動的數(shù)學(xué)模型后楞卡，就可以利用它來預(yù)測未來的長期趨勢值T和季節(jié)變動值s霜运，在可能的情況下預(yù)測不規(guī)則變動值I。然后用以下模式計(jì)算出未來的時間序列的預(yù)測值Y：

加法模式T+S+I=Y

乘法模式T×S×I=Y

如果不規(guī)則變動的預(yù)測值難以求得蒋腮，就只求長期趨勢和季節(jié)變動的預(yù)測值淘捡，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預(yù)測值。如果經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本身沒有季節(jié)變動或不需預(yù)測分季分月的資料池摧，則長期趨勢的預(yù)測值就是時間序列的預(yù)測值焦除，即T=Y。但要注意這個預(yù)測值只反映現(xiàn)象未來的發(fā)展趨勢作彤，即使很準(zhǔn)確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用膘魄，本質(zhì)上也只是一個平均數(shù)的作用，實(shí)際值將圍繞著它上下波動竭讳。

時間序列

基本特征

◆時間序列分析法是根據(jù)過去的變化趨勢預(yù)測未來的發(fā)展,它的前提是假定事物的過去延續(xù)到未來创葡。

時間序列分析,正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的連續(xù)規(guī)律性,運(yùn)用過去的歷史數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)一步推測未來的發(fā)展趨勢。事物的過去會延續(xù)到未來這個假設(shè)前提包含兩層含義:一是不會發(fā)生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進(jìn);二是過去和當(dāng)前的現(xiàn)象可能表明現(xiàn)在和將來活動的發(fā)展變化趨向绢慢。這就決定了在一般情況下,時間序列分析法對于短灿渴、近期預(yù)測比較顯著,但如延伸到更遠(yuǎn)的將來,就會出現(xiàn)很大的局限性,導(dǎo)致預(yù)測值偏離實(shí)際較大而使決策失誤。

◆時間序列數(shù)據(jù)變動存在著規(guī)律性與不規(guī)律性

時間序列中的每個觀察值大小,是影響變化的各種不同因素在同一時刻發(fā)生作用的綜合結(jié)果胰舆。從這些影響因素發(fā)生作用的大小和方向變化的時間特性來看,這些因素造成的時間序列數(shù)據(jù)的變動分為四種類型骚露。

(1)趨勢性:某個變量隨著時間進(jìn)展或自變量變化,呈現(xiàn)一種比較緩慢而長期的持續(xù)上升、下降缚窿、停留的同性質(zhì)變動趨向,但變動幅度可能不相等棘幸。

(2)周期性:某因素由于外部影響隨著自然季節(jié)的交替出現(xiàn)高峰與低谷的規(guī)律。

(3)隨機(jī)性:個別為隨機(jī)變動,整體呈統(tǒng)計(jì)規(guī)律倦零。

(4)綜合性:實(shí)際變化情況是幾種變動的疊加或組合误续。預(yù)測時設(shè)法過濾除去不規(guī)則變動,突出反映趨勢性和周期性變動。

時間序列

預(yù)測法的分類

時間序列可用于短期預(yù)測扫茅、中期預(yù)測和長期預(yù)測

根據(jù)對資料分析方法的不同女嘲，又可分為：簡單序時平均數(shù)法、加權(quán)序時平均數(shù)法诞帐、移動平均法欣尼、加權(quán)移動平均法、趨勢預(yù)測法停蕉、指數(shù)平滑法愕鼓、季節(jié)性趨勢預(yù)測法、市場壽命周期預(yù)測法等慧起。

簡單序時平均數(shù)法

稱算術(shù)平均法菇晃。即把若干歷史時期的統(tǒng)計(jì)數(shù)值作為觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測值蚓挤。這種方法基于下列假設(shè)：“過去這樣磺送，今后也將這樣”驻子，把近期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)等同化和平均化，因此只能適用于事物變化不大的趨勢預(yù)測估灿。如果事物呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢崇呵，就不宜采用此法。

加權(quán)序時平均數(shù)法?

就是把各個時期的歷史數(shù)據(jù)按近期和遠(yuǎn)期影響程度進(jìn)行加權(quán)馅袁，求出平均值域慷，作為下期預(yù)測值。

簡單移動平均法?

就是相繼移動計(jì)算若干時期的算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測值汗销。

加權(quán)移動平均法?

即將簡單移動平均數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算犹褒。在確定權(quán)數(shù)時，近期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該大些弛针，遠(yuǎn)期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該小些叠骑。

評價

上述幾種方法雖然簡便，能迅速求出預(yù)測值削茁，但由于沒有考慮整個社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動向和其他因素的影響座云，所以準(zhǔn)確性較差。應(yīng)根據(jù)新的情況付材，對預(yù)測結(jié)果作必要的修正朦拖。

指數(shù)平滑法?

即根據(jù)歷史資料的上期實(shí)際數(shù)和預(yù)測值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進(jìn)行預(yù)測厌衔。此法實(shí)質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動平均法演變而來的一種方法璧帝，優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實(shí)際數(shù)和上期預(yù)測值，就可計(jì)算下期的預(yù)測值富寿，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時間睬隶，減少數(shù)據(jù)的存儲量，方法簡便页徐。是國外廣泛使用的一種短期預(yù)測方法苏潜。

季節(jié)趨勢預(yù)測法?

根據(jù)經(jīng)濟(jì)事物每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性季節(jié)變動指數(shù)，預(yù)測其季節(jié)性變動趨勢变勇。推算季節(jié)性指數(shù)可采用不同的方法恤左，常用的方法有季(月)別平均法和移動平均法兩種：

a．季(月)別平均法。就是把各年度的數(shù)值分季(或月)加以平均搀绣，除以各年季(或月)的總平均數(shù)飞袋，得出各季(月)指數(shù)。這種方法可以用來分析生產(chǎn)链患、銷售巧鸭、原材料儲備、預(yù)計(jì)資金周轉(zhuǎn)需要量等方面的經(jīng)濟(jì)事物的季節(jié)性變動麻捻；

b．移動平均法纲仍。即應(yīng)用移動平均數(shù)計(jì)算比例求典型季節(jié)指數(shù)呀袱。

市場壽命周期預(yù)測法?

就是對產(chǎn)品市場壽命周期的分析研究。例如對處于成長期的產(chǎn)品預(yù)測其銷售量郑叠，最常用的一種方法就是根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料夜赵，按時間序列畫成曲線圖，再將曲線外延锻拘，即得到未來銷售發(fā)展趨勢。最簡單的外延方法是直線外延法击蹲，適用于對耐用消費(fèi)品的預(yù)測署拟。這種方法簡單、直觀歌豺、易于掌握推穷。