# 步骤四：考虑趋势和季节性因素的时间序列预测
# 教学内容：
教授学生考虑趋势和季节性因素的时间序列预测方法，包括静态时间序列预测方法、Holt模型和Winter模型。以例3-5位基础，课上演示如何进行Holt模型的推导，进一步引导学生自主实验，学习Winter模型的建立，最后通过具体的习题熟悉三个预测模型。
# 实验操作：
某企业从2012年第4季度到2015年第3季度的需求数据为例，其数据如下表4所示。 某企业的需求数据
| 年份 | 季度 | 时期t | 需求/万元 |
|---|---|---|---|
| 2012 | 4 | 1 | 341 |
| 2013 | 1 | 2 | 382 |
| 2013 | 2 | 3 | 409 |
| 2013 | 3 | 4 | 498 |
| 2013 | 4 | 5 | 387 |
| 2014 | 1 | 6 | 473 |
| 2014 | 2 | 7 | 513 |
| 2014 | 3 | 8 | 582 |
| 2014 | 4 | 9 | 474 |
| 2015 | 1 | 10 | 544 |
| 2015 | 2 | 11 | 582 |
| 2015 | 3 | 12 | 681 |
根据上述条件，做出静态时间序列预测、Holt模型和Winter模型，并完成三种方法的比较分析。
# 实验效果：
学生通过自主学习三种预测方法，完成了在三种预测方法下的预测结果的比较分析，明晰了各种方法的优缺点，懂得了如何合理进行跨境电商供应链的预测，为后续学习打下了基础。