在实际运用指数平滑法时，应根据时间序列数据的特征和对预测的要求确定加权系数的值，如短期预测时可选择（）的值。
利用系统发展的惯性进行预测时，要考虑的影响因素主要有（）
如果时间数列不受季节波动的影响，而长期趋势是它的主要的构成因素，并假定事物未来的发展趋势与过去的轨迹大致一样，那么进行预测时可以用（）
（）的基本原理是利用两种事件发生的时间差异和形式上的相同或相似，借用先行的、同类的、相似的事物的有关参数来进行预测。
说明事物在时间上的发展变化速度可用（）
直线趋势延伸法与平滑技术（二次移动平均法和二次指数平滑法）同样是遵循事物发展连续原则，以预测目标时间序列资料呈现有单位时间增（减）量大体相同的长期趋势变动为适用条件的。所以这两种预测方法虽然名称不同，方法本质是一样的，都属于趋势外推法。对此分类观点，请谈谈你的看法。
在城市化预测方法的时间趋势外推法中，根据实际增长曲线的不同，所采用的回归公式有线性回归法、指数回归法、对数回归法和生长曲线法等，其回归公式Y=a＋blgt表示（）。
假设开发法估价必须考虑资金的时间价值，一般采用计算利息的传统方法和现金流量折现法，由于存在众多未知因素和偶然因素易使预测偏离实际，因此，在实际估价中应尽量采用计算利息的传统方法。（）
利用客观事物的发展“惯性”，我们可以从事物的历史和现状推演出事物的未来发展变化趋势。这主要是应用市场预测的（）。
随着时间的推移，事物已变化发展，这样可利用事物变化发展中的一些动作作为组接点。例如表现小孩已长成大人，可以用这样两个镜头组接：（1）小孩走路，从全景推至走动着的脚；（2）从走动着的脚拉出一个成人在走。这是电影惯用的一种组接方法，这种方法属于（）。
（）是根据历史数据去找出事物随时间发展的轨迹，并用以预测未来发展状况的定量分析方法。
如果时间数列不受季节波动的影响，而长期趋势是它的主要影响因素，并假定事物未来的发展趋势与过去的轨迹大致一样，那么可以用（）进行预测。
在初步确定了选用时间序列预测方法后，小王开始进一步学习研究时间序列分析的基础知识。在请教他人相关问题时，有人告诉他：时间序列预测法，就是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引申外推，预测其发展趋势的方法。所谓的时间序列，是按不同时间发生数大小的顺序排列的一组数据。请问这种理解对吗？
说明事物在时间上的变化和发展趋势的指标是（）
说明事物在时间上的发展变化速度可用（）。
说明事物在时间上的发展变化速度，可用
利用客观事物的发展“惯性”，我们可以从事物的历史和现状推演出事物的未来发展变化趋势。这主要是应用市场预测的（）
利用调查法可以对事物的发展变化进行预测，是否正确？
描述一系列按时间顺序排列起来的统计指标，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势不能用以下哪种指标
预测编码主要是为减少数据在时间和空间的相关性，是根据某一模型，利用以往的样本值对新样本值进行预测。预测编码中被编码的不是实际值，而是（ ）。
某企业在今年1～4月份实际销售量的基础上，利用修正的时间序列直线回归法预测5月份的销售量，则代入预测模型Q=a+bt中的t值应当为( )。
根据事物发展过程与时间推移的相关性，业务预测还可分类为长中期和短期二种不同类型，进行不同层次、不同要求的市场预测。此题为判断题(对，错)。
1、1利用指数平滑法进行预测，就是对（）数据加以平滑，从而获得其变化规律和趋势，以此对未来的经济数据进行推断和预测。 A 规则的时间序列 B不规则的时间序列 C趋势性时间序列 D季节性时间序列
