一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，包括如下步骤：(1)获取待预测企业的历史相关信息，包括企业的开票日期、状态以及开票金额；对获取的数据进行清洗与整合，形成周期性数据；(2)根据整合的周期性数据，计算开票数据的移动平均指标，指标包含四项移动平均值和中心化移动平均值；(3)根据中心移动平均值，计算周期性季节指数；(4)根据周期性季节指数，去除季节性因素，建立长期趋势模型；(5)根据周期性季节指数与长期趋势模型，对企业的季度开票金额进行预测。本发明专利技术所公开的方法可以深度整合现有的开票数据，深层次的挖掘开票数据的潜力，为企业决策提供有力的数据支撑，并且预测结果准确度高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法
本专利技术涉及一种开票金额的预测方法，特别涉及一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法。
技术介绍
随着数字信息化时代的迅猛发展，目前已逐步进入了数据时代，企业越来越重视对数据的积累，企业的管理层更加注重数字化管理。希望能从企业自身积累的数据，找到经营管理的问题，得出结论进而进行决策。如能充分利用这些基于企业的开票数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于企业经营与风险控制等，实现更科学的需求管理。现有的开票信息呈现碎片化、离散化，关联度不高，不利于企业进行分析、预测，无法准确反映企业经营变化趋势，同时不利于向大众直观显示变化趋势。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，可以深度整合现有的开票数据，深层次的挖掘开票数据的潜力，为企业决策提供有力的数据支撑。为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，包括如下步骤：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)获取待预测企业的历史相关信息，包括企业的开票日期、状态以及开票金额；对获取的数据进行清洗与整合，形成周期性数据；/n(2)根据整合的周期性数据，计算开票数据的移动平均指标，指标包含四项移动平均值和中心化移动平均值；/n(3)根据中心移动平均值，计算周期性季节指数；/n(4)根据周期性季节指数，去除季节性因素，建立长期趋势模型；/n(5)根据周期性季节指数与长期趋势模型，对企业的季度开票金额进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取待预测企业的历史相关信息，包括企业的开票日期、状态以及开票金额；对获取的数据进行清洗与整合，形成周期性数据；
(2)根据整合的周期性数据，计算开票数据的移动平均指标，指标包含四项移动平均值和中心化移动平均值；
(3)根据中心移动平均值，计算周期性季节指数；
(4)根据周期性季节指数，去除季节性因素，建立长期趋势模型；
(5)根据周期性季节指数与长期趋势模型，对企业的季度开票金额进行预测。


2.根据权利要求1所述的一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，其特征在于，步骤(1)中，清洗作废、重复的数据，将开票数据按照自然季度分组统计季度开票金额，记为y(t)，t为自然季度序号。


3.根据权利要求2所述的一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，其特征在于，步骤(2)中，四项移动平均值的计算公式如下：



中心化移动平均值的计算公式如下：





4.根据权利要求3所述的一种基于季节性时间序列的企业开票金额预测方法，其特征在于，步骤(3)中，周期性季节指数的计算方法如下：
首先，计算各年同季观察值的平均数A(i)：



其中，N为统计的年度数量，i为自然季度序号，Dataium(i)表示第i季度...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：青岛格兰德信用管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37