(天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 天津 300380)

一、引言

(一)時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)

時(shí)間序列是一組記錄在給定時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)。注意，時(shí)間可以是一年，一季度，一個(gè)月，或任何其他形式。由于時(shí)間序列中前后數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，所以時(shí)間序列往往呈現(xiàn)出某種規(guī)律性變化，因此時(shí)間序列里可以挖掘到許多形式的信息。改變時(shí)間序列可能會(huì)影響一個(gè)或多個(gè)因素，臨時(shí)序列成分包括以下四個(gè)方面：(1)長(zhǎng)趨勢(shì)，長(zhǎng)趨勢(shì)是改變臨時(shí)序列的趨勢(shì)在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，我們可以看到時(shí)間序列的變化是否有顯著的趨勢(shì)。(2))季節(jié)變動(dòng)，月份變動(dòng)圖是指時(shí)間序列在一年中呈現(xiàn)的以年為周期的上升或下降，并且每年如此。(3)修正循環(huán)，是時(shí)間序列中不定長(zhǎng)度的暫時(shí)變化。(4)不規(guī)則猶豫，在時(shí)間序列中，在消除季節(jié)性和周期性變化后，剩余的變異性是不可預(yù)測(cè)的。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的選擇通常取決于歷史數(shù)據(jù)的變化模式，以及獲取到的歷史數(shù)據(jù)的多少。分析時(shí)間序列的優(yōu)點(diǎn)是不需要影響數(shù)據(jù)源，以及環(huán)境，傳遞的信息足夠建模了。時(shí)間序列分析看起來(lái)也像回歸分析。回歸分析的目的是為因變量和自變量之間的關(guān)系建模；以及自變量用于預(yù)測(cè)因變量，時(shí)間序列分析使用自變量預(yù)測(cè)未來(lái)值。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究背景是一家摩拜共享單車(chē)企業(yè)，摩拜共享單車(chē)在我們的日常生活中隨處可見(jiàn)，和我們的日常生活密不可分。通過(guò)對(duì)摩拜共享單車(chē)投放量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，可以幫助摩拜共享單車(chē)企業(yè)來(lái)制定來(lái)年的生產(chǎn)計(jì)劃。本文的數(shù)據(jù)選取該企業(yè)2013年度到2018年度的摩拜共享單車(chē)投放量數(shù)據(jù)，其中2018年第四季度數(shù)據(jù)尚未采集完全。

(三)成分的分離

位置預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間序列成分的分布，然后預(yù)測(cè)它。是適合趨勢(shì)預(yù)測(cè)等預(yù)測(cè)序列的經(jīng)典方法。由于本次研究采集到的數(shù)據(jù)中含有季節(jié)性趨勢(shì)以及消費(fèi)上漲趨勢(shì)，所以采用時(shí)間序列分解法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

通過(guò)對(duì)2013-2018年度投放量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列圖建?？梢钥闯?，該數(shù)據(jù)具有季節(jié)性趨勢(shì)，因此首先需要將季節(jié)因子從時(shí)間序列中分離出去,即用序列的每一個(gè)觀測(cè)值除以相應(yīng)的季節(jié)指數(shù)，然后再對(duì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用SPSS軟件對(duì)2013-2018年度銷(xiāo)售量數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性分解，得到投放量分解圖。

通過(guò)對(duì)分解圖進(jìn)行分析可以看出，2013到2018年度的投放量是以季節(jié)為周期，呈現(xiàn)出一定規(guī)律的波動(dòng)。在季節(jié)性波動(dòng)中，從每年的第一季度開(kāi)始，投放量逐漸遞增，到第二季度和第三季度之間的時(shí)候達(dá)到峰值，并逐漸開(kāi)始遞減，在第四季度的時(shí)候達(dá)到最低點(diǎn)。建立季節(jié)因子調(diào)整后的投放量和原始投放量的時(shí)間序列圖，從圖中可以明顯的看出，在分解出季節(jié)因子以后，調(diào)整后的時(shí)間序列具有不斷向上增加的趨勢(shì)。造成此現(xiàn)象的原因是隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，市場(chǎng)的需求不斷在增加，另外由于該企業(yè)的品牌效應(yīng)，所以引起投放量的趨勢(shì)在不斷增長(zhǎng)。

圖2-4 季節(jié)分解后的趨勢(shì)和循環(huán)圖

圖2-5 排除季節(jié)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)圖

(四)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

建立季節(jié)調(diào)整后的趨勢(shì)和循環(huán)圖，可以得到如圖2-4所示的投放量時(shí)間序列圖，可以明顯的看出，經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后，該企業(yè)的摩拜單車(chē)投放數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出線(xiàn)性趨勢(shì)，基于最小二乘法，線(xiàn)性趨勢(shì)方程Y=126.412+1.694t由時(shí)間序列圖定義的回歸預(yù)測(cè)和圖2-2所示的趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供了在排除季節(jié)因子的條件下，該企業(yè)的摩拜單車(chē)投放量呈現(xiàn)出逐漸上升的趨勢(shì)。

(五)摩拜單車(chē)投放量預(yù)測(cè)

綜合上述的數(shù)據(jù)分析，可以得到該企業(yè)的摩拜共享單車(chē)投放量受到明顯的季節(jié)趨勢(shì)的影響，于此同時(shí)，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，人民的生活水平不斷增長(zhǎng)，投放量也在不斷增長(zhǎng)。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)該企業(yè)的摩拜共享單車(chē)投放數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)見(jiàn)表2-6，2019年開(kāi)放如圖2-7所示，我們看到，2019年度中，第一季度的投放量緩慢增加，到第二季度時(shí)，開(kāi)始急劇增長(zhǎng)，第三季度時(shí)達(dá)到峰值，由第三季度開(kāi)始逐漸下降。

基于開(kāi)始投放數(shù)據(jù)和預(yù)估數(shù)據(jù)的時(shí)間序列圖2-8可以看出，預(yù)估后的數(shù)據(jù)和原始的投放量數(shù)值匹配度非常好，因此該模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)投放量，進(jìn)而為該企業(yè)2019年的投放量提供參考。

表2-6 2019年度摩拜共享單車(chē)投放量預(yù)測(cè)圖

圖2-7 單車(chē)投放量的預(yù)測(cè)圖

圖2-8 單車(chē)投放數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)間序列圖

三、總結(jié)

時(shí)間序列擴(kuò)展預(yù)測(cè)方法廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)分析、產(chǎn)品和價(jià)格制定、住宅保護(hù)、旅游流和疾病和其他領(lǐng)域，并不斷利用時(shí)間序列展開(kāi)的方法來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)某一時(shí)間的摩拜共享單車(chē)投放量。這不僅可以緩解長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，而且可以在一定程度上去除季節(jié)改變的影響。綜合上述的分析預(yù)測(cè)過(guò)程可以看出，對(duì)于該企業(yè)的共享單車(chē)投放數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和原始的投放數(shù)據(jù)擬合程度很好，可以為該企業(yè)2019年度的投放做出預(yù)測(cè)，在2019年度第一季度開(kāi)始，適當(dāng)增加產(chǎn)量，從第二季度開(kāi)始，加大產(chǎn)量的投入，從第三季度開(kāi)始，逐漸減少產(chǎn)量。2013到2018年各季度的投放數(shù)據(jù)不僅映射出社會(huì)現(xiàn)期的使用水平，也能映射出未來(lái)使用的發(fā)展?jié)摿εc趨勢(shì)，進(jìn)而反映出對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)程度，因而可以為該企業(yè)制定投放量計(jì)劃提供一個(gè)參考指標(biāo)。