WSTĘP..5

1. MODELE ELEMENTARNE.11

1.1. Elementy analizy szeregu czasowego11

1.2. Konstrukcja prognozy dla szeregu czasowego kształtującego się wokół wartości stałej (przeciętnej)..12

1.2.1. Metoda naiwna12

1.2.2. Model średniej ruchomej prostej14

1.2.3. Model średniej ruchomej ważonej15

1.3. Konstrukcja prognozy dla szeregu czasowego z tendencją rozwojową19

1.3.1. Metoda naiwna19

1.3.2. Modele średnich ruchomych21

1.3.3. Inne modele elementarne..22

1.4. Szacowanie jakości prognozy punktowej25

1.5. Przykłady.33

2. MODELE WYGŁADZANIA WYKŁADNICZEGO.48

2.1. Mechanizm wygładzania wykładniczego48

2.2. Konstrukcja prognozy dla szeregu czasowego kształtującego się wokó! wartości stałej (przeciętnej)..51

2.2.1. Prosty model wygładzania wykładniczego..51

2.2.2. Model pojedynczego wygładzania wykładniczego Browna58

2.2.3. Model wykładniczo-autoregresyjny59

2.3. Konstrukcja prognozy dla szeregu czasowego z tendencją rozwojową62

2.3.1. Model liniowy Holta z trendem addytywnym62

2.3.2. Model liniowy Holta z trendem multiplikatywnym68

2.3.3. Model liniowy Holta z uwzględnieniem efektu wygaszenia trendu.73

2.3.4. Model kwadratowy Holta.87

2.3.5. Model podwójnego wygładzania wykładniczego Browna (model liniowy)96

2.3.6. Model potrójnego wygładzania wykładniczego Browna (model kwadratowy) .98

2.3.7. Zaawansowany model wykładniczo-autoregresyjny101

2.4. Szacowanie jakości prognozy punktowej..103

2.5. Przykłady.104

3. MODELE WYGŁADZANIA WYKŁADNICZEGO UWZGLĘDNIAJĄCE WAHANIA SEZONOWE185

3.1. Wahania sezonowe185

3.2. Konstrukcja prognozy dla szeregu czasowego kształtującego się wokół wartości stałej (przeciętnej).189

3.2.1. Prosty model wygładzania wykładniczego z sezonowością addytywną.189

3.2.2. Prosty model wygładzania wykładniczego z sezonowością multiplika

3.3. Konstrukcja prognozy dla szeregu czasowego z tendencją rozwojową (modele Holta-Wintersa, modele Wintersa)..198

3.3.1. Model liniowy z trendem addytywnym i sezonowością addytywną198

3.3.2. Model liniowy z trendem multiplikatywnym i sezonowością addytywną.202

3.3.3. Model liniowy z trendem addytywnym i sezonowością multiplikalywną.206

3.3.4. Model liniowy z trendem multiplikatywnym i sezonowością multiplikalywną.210

3.3.5. Modele nieliniowe 214

3.4. Szacowanie jakości prognozy punktowej216

3.5. Przykłady.217

4. ARKUSZ KALKULACYJNY MS EXCEL JAKO NARZĘDZIE REALIZACJI PROGNOZ..249

4.1. Realizacja prognozy zgodnie z modelem o zadanych parametrach249

4.2. Poszukiwanie optymalnych parametrów modelu prognostycznego ..295

4.3. Zaawansowane wykorzystanie narzędzia SOLVER do optymalizacji parametrów modelu prognostycznego 316

ANEKS.326

BIBLIOGRAFIA.331