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ACCA知识点：预测技术的概念及应用
文章来源：中博教育
发布时间：2021-10-12 16:01
阅读：921次
在ACCA考试中,有一个常考点是值得考生们去关注的,它就是预测技术的概念及应用。
预测技术1——线性函数
线性关系（或线性关联）是一个统计术语，用于描述变量和常数之间的直线关系。线性关系可以用图形形式表示，其中变量和常数通过直线连接，也可以用数学形式表示，其中自变量乘以斜率系数，再加上确定因变量的常数。
一个方程要成为线性方程，必须满足三组必要的条件∶一个表示线性关系的方程不能由两个以上的变量组成，方程中的所有变量必须是一次幂，方程必须是一条直线。常用的线性关系是相关性，它描述一个变量如何以线性方式变化到另一个变量的变化。
在计量经济学中，线性回归是一种常用的产生线性关系来解释各种现象的方法。然而，并不是所有的关系都是线性的。有些数据描述曲线关系（如多项式关系），而其他数据则不能参数化。
我们在MA中学习的高低点法，就是线性方程的重要代表，通常用来表示总成本=固定成本+变动成本，同样需要注意的是，需要从自变量找到因变量，而不是从因变量找到自变量，否则高低点法对应的数据就是有问题的。
预测技术2——时间序列分析
时间序列是连续顺序的数字数据点序列。在投资中，时间序列跟踪选定数据点在指定时间段内的移动，数据点按固定间隔记录。可以对随时间变化的任何变量采用时间序列，可以在短期内跟踪。
例如一个工作日内一小时的证券价格，或者长期跟踪，例如五年内每个月最后一天收盘的证券价格。
时间序列分析可用于查看给定资产、安全性或经济变量随时间的变化。它还可用于检查与所选数据点相关联的更改与同一时间段内其他变量的移位相比的情况。
例如，分析一年内某产品的每月的时间序列，会得到一份过去一年中每月的价格清单，并按时间顺序列出，这是该产品一年的每月价格时间序列。也可以用技术分析工具分析时间序列数据，以了解产品销售的时间序列是否显示出季节性。这将有助于确定该产品是否在每年的固定时间经历高峰和低谷。在这方面的分析需要将观察到的价格与选定的季节相关联。这可以包括传统的日历季节，如夏季和冬季，或零售季节，如假日。
或者，可以记录某产品价格的变化，因为它与经济变量有关，如失业率。通过将数据点与与所选经济变量相关的信息相关联，可以观察数据点与所选变量之间存在依赖关系的情况下的模式。
时间序列预测使用有关历史值和相关模式的信息来预测未来活动。通常，这与趋势分析、周期波动分析和季节性问题有关。他的缺点也跟其他预测方法一样，预测结果与实际是否完全一致是没有保证的。
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