经典预测法：分解季节与随机因素的定量技术

本文主要讨论的是经典预测方法中的一个重要步骤，即如何对时间序列数据yt进行季节因素与随机因素的分解。这种方法通常在经济学和商业分析中被广泛应用，特别是在需求预测、销售预测等领域。首先，通过对yt与移动平均值(MAyt)的比率，即yt/MAyt，进行分析，可以将其表示为趋势因素Tt、季节因素St和随机误差It的乘积： yt/MAyt = Tt * St * It/Tt 接下来，关键步骤是对季节因素St的提取。这涉及到将yt/MAyt按年度和季度排序，然后对每个季度的StIt（即季节调整后的值）进行累加并取平均，得到各个季度的季节指数。这样做的目的是为了消除季节性的影响，以便更准确地观察到长期趋势。 在定量预测方法的框架内，文中提到了回归分析预测法作为其中一种工具。回归分析是一种统计技术，它通过分析变量之间的关系来预测因变量的行为。在本例中，回归分析可以帮助饮料公司理解气温与销售量之间的关系，比如在给出的数据表中，通过绘制散点图，可以看出销售量与气温存在明显的正相关性。通过一元回归模型的建立，公司可以根据气温的变化预测未来的饮料销售情况。 此外，文中还简要提到了德尔菲法，这是一种定性预测方法，利用专家群体的集体智慧和匿名反馈来进行预测。德尔菲法强调专家的多样性、反馈循环和共识的达成，适用于无法量化的情况。 总结来说，本文介绍了如何运用经典预测方法对时间序列数据进行季节调整，以及回归分析在预测中的应用，这两种方法都是现代决策制定中不可或缺的工具，它们帮助企业在复杂的市场环境中做出基于数据和趋势的明智决策。