预测是工夫序列相干常识中比拟重要的一个利用场景。咱们在后面说过 [工夫序列数据（上）]，工夫序列能够分为安稳工夫序列与非安稳工夫序列两种。明天这一篇就次要介绍下《安稳工夫序列》预测相干的办法。

所谓安稳工夫序列，就是随着工夫的推移，要钻研指标的数值不产生扭转，或者在某个小范畴内进行稳定。定量一点来讲，就是随着工夫的推移，该指标的均值和方差不发生变化。比方下图这样：随着工夫的推移，均值和方差根本放弃不变。

针对此种工夫序列，次要有简略平均法、挪动平均法、指数平滑法这三种预测办法。

1. 简略平均法

简略平均法就如它的名字一样，就是对已有的数据简略均匀一下，并将失去的均值作为下一期的预测值。

比方当初有我国 2000 年 -2017 年每年的 gdp 数值，简略平均法就是对 2018 年之前的 gdp 值求均匀，而后将这个平均值作为 2018 年的 gdp 预测值。

2. 挪动平均法

简略平均法实用于不同期间数据根本维持不变的状况，然而有的具备周期性的工夫序列，如果还用简略平均法的话，误差就会很大。这个时候就能够思考挪动平均法，挪动平均法是不必已有的全副的数值去求均匀，而是用最近的一段时间的数值去求均匀。

比方，咱们能够对 2015 年 -2017 年的 gdp 值求均匀，并将平均值作为 2018 年的预测值。

通过和简略平均法失去的预测值做比照能够看到，挪动平均法的后果要比简略平均法准确度高。

咱们认为间隔将来越近的数值应该对将来的影响越大，也就是在预测中应该占据更大的权重 ，在挪动平均法的根底上给不同的数值赋予不同的权重，并将加权平均值作为将来的预测值。

比方，咱们还是对 2015 年 -2017 年的 gdp 求均匀，并别离给与这三年的权重为 1、2、3，最初将加权平均值作为 2018 年的预测值。

能够看到加权挪动均匀要比一般的挪动均匀准确度要更高一些。

加权挪动平均法的外围在于挪动多少，以及每一期的权重应该定多少，这个须要去测试，看具体哪种取值对应的准确度要高一些。

3. 指数平滑法

指数平滑其实是一种非凡的加权均匀，咱们后面的挪动加权均匀中每一期的权重咱们是人工给定的，指数平滑法中，每一期的权重是呈指数增长的，间隔将来越近权重越高，指数平滑的预测模型如下：

Xt+ 1 为第 t + 1 期的预测值，X1、X2、Xt 分为为第 1 期、2 期、t 期的理论值，α 为每一期的权重值，须要留神的是最初一项是 (1-α)，而不是 α(1-α)。

比方咱们还是对 2015 年 -2017 年的 gdp 进行指数平滑，令 α =0.6，将最初平滑后果作为 2018 年 gdp 的预测值。

能够看到指数平滑的后果要比加权挪动均匀的准确度更高一些。

指数平滑的外围在于 α 值得选取，具体选多少，也是须要通过试验，取值多少时对应的准确度比拟高。

以上就是对于安稳工夫序列相干的预测办法，咱们下一篇将介绍趋势工夫序列相干的预测办法。