描述统计第5章时间序列的描述性分析和33762

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1、第5章时间序列的描述性分析5.1时间序列及其分解5.2时间序列的描述性分析学习目标1.时间序列及其分解原理2.时间序列的图形描述及增长率的分析5.1时间序列及其分解5.1.1时间序列的构成要素5.1.2时间序列的分解方法时间序列(timesseries)1.同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列2.形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成3.排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式时间序列分析目的一是为了描述事物在过去时间的状态、分析其发展趋势。二是为了揭示事物发展变化的规律性。三是预测事物在未来时间的数量。时间序列的

2、分类时间序列的分类平稳序列(stationaryseries)基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的非平稳序列(non-stationaryseries)有趋势的序列线性的，非线性的有趋势、季节性和周期性的复合型序列时间序列的构成要素趋势、季节、周期、随机性趋势(trend)呈现出某种持续向上或持续下降的状态或规律季节性(seasonality)也称季节变动(Seasonalfluctuation)时间

3、序列在一年内重复出现的周期性波动周期性(cyclity)也称循环波动(Cyclicalfluctuation)围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动随机性(random)也称不规则波动(Irregularvariations)除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动含有不同要素的时间序列平稳趋势季节季节与趋势时间序列的构成模型时间序列的构成要素分为四种，即趋势(T)、季节性或季节变动(S)、周期性或循环波动(C)、随机性或不规则波动(I)非平稳序列时间序列的分解模型乘法模型Yi=Ti×Si×Ci×Ii加法模型Yi=T

4、i+Si+Ci+Ii组合模型的解释乘法模型是假定四个成分对发展对象的影响是相互的，长期趋势成分取与时间序列原始指标数值Y相同计量单位的绝对量，以长期趋势为基础，其余成分则均以比率（相对量）表示加法模型是假定四个因素的影响相互独立的，每个成分均以与时间序列原始指标数值Y相同计量单位的绝对量来表示。在实际中，并非在每个时间序列中都同时存在这四类成分。5.2时间序列的描述性分析5.2.1图形描述5.2.2增长率分析图形描述图形描述(例题分析)图形描述(例题分析)增长率分析增长率(growthrate)也称增长速度报告期观察值与基期观察值之比减1，用百分比表示由

5、于对比的基期不同，增长率可以分为环比增长率和定基增长率由于计算方法的不同，有一般增长率、平均增长率、年度化增长率环比增长率与定基增长率环比增长率报告期水平与前一期水平之比减1定基增长率报告期水平与某一固定时期水平之比减1例题分析【例】已知1994年―1998年我国第三产业的国内生产总值及构成数据（如表），计算各年的环比增长率和定基增长率。例题分析解：根据公式，可得计算结果如下表：平均增长率(averagerateofincrease)序列中各逐期环比值(也称环比发展速度)的几何平均数减1后的结果描述现象在整个观察期内平均增长变化的程度通常用几何平均法求得

6、。计算公式为平均增长率(例题分析)【例】见人均GDP数据年平均增长率为：2001年和2002年人均GDP的预测值分别为：年度化增长率(annualizedrate)增长率以年来表示时，称为年度化增长率或年率可将月度增长率或季度增长率转换为年度增长率计算公式为m为一年中的时期个数；n为所跨的时期总数季度增长率被年度化时，m＝4月增长率被年度化时，m＝12当m＝n时，上述公式就是年增长率年度化增长率(例题分析)【例】已知某地区如下数据，计算年度化增化增长率1999年1月份的社会商品零售总额为25亿元，2000年1月份的社会商品零售总额为30亿元1998年3月

7、份财政收入总额为240亿元，2000年6月份的财政收入总额为为300亿元2000年1季度完成的国内生产总值为500亿元，2季度完成的国内生产总值为510亿元1997年4季度完成的工业增加值为280亿元，2000年4季度完成的工业增加值为350亿元年度化增长率(例题分析)解：由于是月份数据，所以m=12；从1999年一月到2000年一月所跨的月份总数为12，所以n=12即年度化增长率为20[%]，这实际上就是年增长率，因为所跨的时期总数为一年。也就是该地区社会商品零售总额的年增长率为20[%]年度化增长率(例题分析)解：m=12，n=27年度化增长率为该地

8、区财政收入的年增长率为10.43[%]年度化增长率(例题分析)解：由于是季度数据