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第五章 季节变动的预测与计算（第1页）

第五章：季节变动的预测与计算

季节变动预测法是研究企业经济活动受自然条件和生产条件的影响而产生季节变动的预测方法。

人类的社会生活和经济生活，每年中随着春夏秋冬四个季节的周期性变化而受到不同程度的影响，因此，企业的经济活动也随之产生季节变动。比如，呢绒、皮货之类的商品冬季购销两旺，而汗衫、背心、冷饮之类的商品则是夏季畅销。为了掌握季节变动的情况和程度，据以有效地指导工作，有必要研究季节变动规律，进行科学的预测。

季节变动预测法属于时间序列预测，其预测方法有多种。例如，我国经济统计工作中根据历年的统计资料，用算术平均法计算各月相对变动百分比（季节指数）的方法，就是一种最基本的季节变动预测法。

1973年，由美国著名学者惠尔莱特和马克利达基斯共同编写出版的《管理用预测方法》中，首次比较系统完整地综述了季节变动预测法在管理中的应用。季节变动预测法已在我国各行业得到广泛应用。由于这些方法的有效运用，使企业掌握季节变动的规律，有预见性地安排计划，组织生产和供应，进一步提高了经济效益。

第一节、基本原理

企业的各种经济活动，都会表现为一定的时间序列，这个时间序列一般包含着交叉在一起的四种变动，即：长期趋势（T），循环变动（C），季节变动（I），随机变动（R）。这样，如果时间序列给定一个Y值（观测值），则：Y=T·C·I·R上式中，长期变动趋势T是预测未来变化的基础；循环变动C一般需要较长的时间（或许是三年到五年）才重复一次，管理者根据实际数据和预测中的变量，在短期预测比如一年以内的季节变动预测中，可以不考虑它的影响，即可以把（T·C）看成是（T）；随机变动是一些无法控制和解释的变异，它兼有正、负两种波动，其平均值是0或接近于；季节变动如前所述，是在一年之内具有固定周期的波动。我们的目标就是要确定不同周期（季或月）的季节变动因子I。I值一旦确定，就可以和时间序列的长期趋势结合起来进行季节变动预测。

确定季节变动因子I需要对时间序列的实际数据进行分解，从中滤掉长期趋势变动、循环变动和随机变动因素。这种分解有多种方法，其基本原理是相同的。按照前述随机变动和季节变动的特点，如果我们把一年中的四个季度或十二个月的数据相加求平均值，则这个平均值就消除了季节变动。并且，由于随机变动兼有正负两种波动，一年中四个季度或十二个月的数据相加的过程，实际上已消除了大部分随机变动。因此，把一年中季节性长度（季或月）相同的数据相加并求平均值，就能提供一个不包括季节变动和只有最小量随机变动的数值，这个数值仅仅包括长期趋势与循环变动两个因素（T·C）。由于时间序列的原始数据相当于T·C·I·R，因此用上面的平均值（T·C）去除对应的原始数据，就会得到下面的比率。T·C·I·R由于R是一个兼有正、负波动的数值，我们把根据时间序列历年资料计算的同一月或季的I·R值相加再求平均值，就可基本消除R值，即：I·R=I这里I·R表示平均值。经过平均之后所得到的I值仍然是一个比率，这个比率通常叫做季节指数。各种季节变动预测方法的核心问题都在于如何确定季节指数。有了季节指数，就可以和时间序列的长期变动趋势结合起来进行季节变动预测。

第二节、预测方法与步骤

1。平均指数法

用平均指数法进行季节变动预测的方法步骤如下：（1）搜集整理资料，按年分月（季）排列。

（2）求各年中同一月（季）的算术平均值，即把历年同月（季）之和除以年数。

（3）求历年各月（季）的算术平均值，即把历年各月（季）资数之和除以总月（季）数。

（4）求各月（季）的季节指数。

月季季节指数）=

月季的算术平均值

历年月季算术平均值

（5）预测。

以消除了季节影响的数据资料与预测月份（季度）的季节指数相乘，即得该月（季）的预测值。

2。趋势一指数法

趋势一指数法是以市场的循环周期（一年）为跨越期求得移动平均值，并在移动平均值的基础上求得季节指数，然后以最后一个移动平均值、趋势增长值和季节指数为依据，预测未来市场发展趋势。