季节变动预测模型的修正及其有效性，本文主要内容关键词为：变动论文,模型论文,有效性论文,季节论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
（一）
季节变动是社会经济领域普遍存在的一种运动形式。由于受自然条件或社会条件的制约，有许多经济现象的运动往往随季节改变而呈现为一种规律性的周期波动，这种波动即为季节变动。季节变动的测定，一方面有助于企业未雨绸缪，防患于未然；另一方面就能及时把握市场供求走势，进而规范资金的流向流量，实现资金的增值回流。使企业向集约内涵再生产发展。
季节变动的测定方法，是由季节变动的特点所决定的。由于市场范围的扩大及其竞争日趋激烈，传统的季节变动测定方法诸如同期平均法，趋势剔除法等等已显得有些苍白无力。如何改善季节变动预测的质量，以缩短企业与市场和消费者的距离，这既是现代企业管理的诉求重点，亦是企业管理者挥之不去的心结。本文介绍的季节变动的区间估计模型不失为一种行之有效的测定方法，以此代替传统的定值估计，可以增强企业决策的弹性应变能力。它是传统测定法延伸或拓展，企业管理者据此可采取风险、保守或平和的市场策略。
（二）
经济现象的周期演变尽管屡见不鲜，但这些周期演变并非简单的重复或回归，它往往伴有长期趋势的存在（这是经济领域典型的波动形式）。对于有长期趋势事实的季节变动，其区间预测的一般步骤有五步：
〈1〉确定季节变动周期。周期的判定，是季节变动测定的起点，它直接影响着预测的质量。现实经济生活中的波动周期或长或短，因事而异，实践中常以年、季、月、周或日为周期的时间单位。
〈2〉预测长期趋势值T。应用时序模型对带有周期性的经济现象的季节演变作线性处理，并据此外推或延伸，即可进行某一阶段的预测。例如对原始数列Y的修匀数列T拟合适当的回归估计模型，外推即得趋势预测值T。
〈3〉计算季节指数S1。利用传统的移动平均剔除法或趋势比率法可求得经济现象变动的季节指数。它是观察值对移动平均值（即修匀比率Y／T）的典型波动程度。
〈4〉测定标准离差S[，Y]。根据季节指数SI及趋势预测值T，我们可计算得到经济现象各期的理论估计值：Y＝SI·T。理论值与实际值的拟合度则有赖于统计和经济含义的检验。我们用指标平均实现率γ和估计标准差S[，Y]来进行预测精度的检验：
（三）
季节变动的区间预测，理论上是可行的，实践中也是行之有效的。笔者对无锡市达盛电器公司（销售音响、彩电的专业公司）近年来的销售资料进行了整理并据以指导实践，事实证明这种预测方法不仅有利于公司登高望远，合理调度资金，适时组织货源；也便于公司亡羊补牢，保证资金的保值、增值。根据表一资料及季节变动测定步骤，我们对1995年第三季度的销售额水平作了切合实际的预测（见表一）。
表一 无锡达盛电器公司销售额资料 单位：万元
注：〈1〉原始数列省略了1991年3、4季度及1995年1、2季度的数据
〈2〉回归模型的自变量t以简捷法设置：Σti＝0
表二
就估计标准差S[，y]和指标平均实现率γ而言，预测是有效的。但我们仔细考察一下，便会发现，预测效果在各季度的分布是不匀的：事实上1992年、1993年的1.4季度和1994年的各季度均有较大的预测误差。如果实践中无视这一事实，仍按图索骥地组织生产，则不可避免地产生较高的机会成本（Y[，i]＜Y[，i]）或积淀成本（Y[，i]〉Y[，i]）。置信条件下的区间预测，由于综合了各季度的差异信息，因而更接近现实，若设定α＝0.05故有1995年第3季度销售额阈值为：
＝77.52±6.51 即（71.01，84.03） 亦即有95%的把握预测1995年第3季度该公司的销售额在71.01－84.03万元之间。这一预测值可作为我们组织资源，安排市场的依据。
（四）
波动是经济运行的常态曲线。因为人匀只能致力于削弱经济运动中的多种随机因素，而无法彻底消除这些因素。平衡也只是状态概念，从时间上说，它并不反映在某一时点上，而是经常表现为以平衡点为中心的区间内。因此，季节变动的预测，也不应是静态的绝对平衡预测，而应该是一种置信区间的期望预测。不言而喻，这一置信区间为企业决策提供了比定值估计更多的有效信息，也增加了企业系统的弹性。更有利于企业资金的增值归流。