二乘法2001221
f（5）时间序列分解法时间序列可定义为按时间顺序排列的数列，它包含一个或多个需求量分量：趋势，季节性，周期性，自相关性和随机性趋势项：yabx由散点图可以很容易找出季节性分量可以通过历年相同时期比较得到周期性（几月或几年）、自相关和随机分量的确定比较困难。其余的无法讲清的因素统称为随机项2001221时间序列分解法
相加式季节变动在相加式季节变动中，假设无论趋势效应或平均值如何变化，季节变动量恒为常数趋势性预测和季节性的预测趋势季节变动量相乘式季节变动在相乘式季节变动中，用季节因子乘以趋势趋势性预测和季节性的预测趋势×季节因子由于季节变动量取决于趋势，所以季节变动随趋势的增大而增加，相乘式季节变动是一般的季节变动形式，这表明外推量越大，季节变动也越大2001221时间序列分解法
季节因子（季节指数）季节因子是指时间序列中调整全年各季度的改动量。通常将季节性和一年中与某些特定活动相关的时期联系在一起，并且周期性一词表示重复事件不是一年的循环期。例一单比例季节因子假设在过去几年内，某企业平均每年售出1000单位某产品，其中春季售出200，夏季300，秋季300，冬季150。季节因子（季节指数）等于各季度销售总和除以季度平均销售量所得的比值。解：在本例中，将年销售量均摊到各季度上，得各季节平均产量1000÷4250则季节因子为：2001221时间序列分解法
历史季节平均产量季节因子春季20025008夏季35025025030025012
200
250
35025014秋季300冬季150250
f15025006总计1000
10004250假如我们预计次年的需求为1100，根
据上述季节因子，可预测得需求为：第二年的预期季平均销售量季节因子第二年的季节需求量预测值春季275385秋季275×12×08220夏季275×06×14
330冬季275
165总计1100
时间序列分解法2001221
例二计算趋势和季节因子解：用最小二乘法测出趋势，假设历史数据为：年季度销售年季度销售1996Ⅰ1997Ⅰ3005201996Ⅱ1997Ⅱ2004201996Ⅲ1997Ⅲ2204001996Ⅳ1997Ⅳ530700时间序列分解法2001221
用最小二乘法可得：y17055x势预测实际预测季节因子1996年1（133117）22125第一季度3（071084）24078第二季度1997年1（066072）22069第三季度3（136115）24420400700200220530520
再计算季节因子：季节实际销售趋300280335390445500555610225133071066136117084072115
125第四季度时间序列分解法2001221r