时间序列数据由于不规则变动影响，波动较大时，平滑系数宜（）

时间序列数据由于不规则变动影响，突然上升或下降，平滑系数宜（）

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移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，不宜使用这种方法预测。请谈谈你对上述观点的看法。

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时间序列的分解法中受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动称为（）。

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影响经济时间序列变化的因素一般可划分为长期趋势因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素等四种因素。

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移动平均市场预测法的主要作用是消除随机因素引起的不规则变动变动对市场现象时间序列的影响。

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（），是指时间序列数据在为期较长（五年、十年乃至数十年）的周期内，呈现出有规则的上升或下降的循环变动。

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时间序列数据因受一种固定周期性变化因素影响而出现的变动称之为（）

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（)既适合于有趋势变动又有波动的时间序列,也适合有波动的季节变动现象的预测.

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当时间序列波动较大时，平滑系数应取（）。

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