面向偏斜数据的压缩季节性预测模型及应用  

作　　者：张葵[1] 毛会[1] 杜为公[1] 

机构地区：[1]武汉轻工大学经济与管理学院,武汉430023

出　　处：《统计与决策》2016年第10期22-25,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71203170);湖北省教育厅人文社科研究项目(14Y035)

摘　　要：面向短时间序列的季节性预测方法能更为准确的抓住数据特征,提高预测精度。文章首先在分析目前常见的面向短时间序列的季节性预测方法的基础上,推出新的Lemon-Krutchkoff季节性预测模型,以解决偏斜分布数据预测精度不高的难题;并通过两套实际销售数据对新旧模型进行实验比较,以证实新模型在处理大噪声偏斜数据上的优势。

关 键 词：预测 季节性 Lemon-Krutchkoff方法 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济]