销售额预测分析报告
一、模型选择
预测是重要的统计技术,对于领导层进行科学决策具有不可替代的支撑作用。
常用的预测方法包括定性预测法、传统时间序列预测(如移动平均预测、指数平滑预测)、现代时间序列预测(如ARIMA模型)、灰色预测(GM)、线性回归预测、非线性曲线预测、马尔可夫预测等方法。
综合考量方法简捷性、科学性原则,我选择ARIMA模型预测、GM(1,1)模型预测两种方法进行预测,并将结果相互比对,权衡取舍,从而选择最佳的预测结果。
二ARIMA模型预测
(一)预测软件选择----R软件
ARIMA模型预测,可实现的软件较多,如SPSS、SAS、Eviews、R等。使用R软件建模预测的优点是:第一,R是世最强大、最有前景的软件,已经成为美国的主流。第二,R是免费软件。而SPSS、SAS、Eviews正版软件极为昂贵,盗版存在侵权问题,可以引起法律纠纷。第三、R软件可以将程序保存为一个程序文件,略加修改便可用于其它数据的建模预测,便于方法的推广。
(二)指标和数据
指标是销售量(x),样本区间是1964-20##年,保存文本文件data.txt中。
(三)预测的具体步骤
1、准备工作
(1)下载安装R软件
目前最新版本是R3.1.2,发布日期是20##-10-31,下载地址是http://www.r-project.org/。我使用的是R3.1.1。
(2)把数据文件data.txt文件复制 “我的文档”[①]。
(3)把data.txt文件读入R软件,并起个名字。具体操作是:打开R软件,输入(输入每一行后,回车):
data=read.table("data.txt",header=T)
data #查看数据[②]
回车表示执行。完成上面操作后,R窗口会显示:
(4)把销售额(x)转化为时间序列格式
…… …… 余下全文