第七章 时间序列分析

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1、第七章时间序列分析n第一节时间序列分析概述n第二节时间序列分析的水平指标n第三节时间序列分析的速度指标n第四节时间序列的构成分析第一节时间序列分析概述n一、时间序列的概念n二、时间序列的种类n三、时间序列的编制原则一、时间序列的概念社会经济现象总是随着时间的推移而变化,呈现动态性。统计对事物进行动态研究的基本方法是编制时间序列。时间序列又称动态数列或时间数列就是把各个不同时间的社会经济统计指标数值,按时间先后顺序排列起来所形成的统计数列.时间数列时间数列的构成要素:n1.现象所属的时间;n2.不同时间的具体指标数值。例如:时

2、间序列的作用:1)计算水平指标和速度指标,分析社会经济现象发展过程与结果,并进行动态分析;2)利用数学模型揭示社会经济现象发展变化的规律性并预测现象的未来的发展趋势;3)揭示现象之间的相互联系程度及其动态演变关系。二、时间数列的分类:时间序列的种类时期数列与时点数列时期指标时间序列具有以下特点:A)可加性,不同时期的总量指标可以相加;B)指标值的大小与所属时间的长短有直接关系。C)指标值采用连续统计的方式获得。时期数列与时点数列时点指标时间序列具有以下特点:A)不可加性。不同时点的总量指标不可相加,这是因为把不同时点的总量指

3、标相加后,无法解释所得数值的时间状态。B)指标数值的大小与时点间隔的长短一般没有直接关系。在时点数列中,相邻两个指标所属时间的差距为时点间隔。C)指标值采用间断统计的方式获得。n编制时间数列的原则n—指标的可比性:第二节时间序列的水平分析一、发展水平和平均发展水平n发展水平和平均发展水平注意:(2)间断时点数列序时平均数:例,1991年底~1996年底我国人口总数:某商场05年上半年资料如下:单位:¥1061.2时间序列的水平指标时间序列的水平指标第三节时间序列的速度分析时间序列的速度指标n发展速度指标值也总是一个正数。当发

4、展速度指标值大于0小于1时,表明报告期水平低于基期水平;当发展速度指标值等于1或大于1时,表明报告期水平达到或超过基期水平。n发展速度根据采用的基期不同,可分为:一、发展速度【例】n某产品外贸进出口量各年环比发展速度资料如下:n1996年为103.9%,1997年为100.9%,n1998年为95.5%,1999年为101.6%,2000年为108%,试计算2000年以1995年为基期的定基发展速度。n(109.57%)年距发展速度:报告期水平与上年同期水平对比达到的相对程度。计算年距发展速度是为消除季节变动的影响。计算公式

5、:二、增长速度时间序列的速度指标2.特点着眼于各期水平累计之和所以它又称为累计法。当时,表明现象是递增的;当时,表明现象是递减的。3、计算方法不同。几何平均法是求几何平均数,实际上只考虑了最初水平和最末水平。方程式法是解高次方程,考虑的是全期水平之和。4、计算结果不一定相同。按照几何平均法所确定的平均发展速度,所推算最末一年的发展水平,与实际资料最末一年的发展水平相同。按方程按照方程式法所确定的平均发展速度,所推算全期各年发展水平的总和与全期各年的实际发展水平的总和相同。5、适用场合不同。若要求长期计划的最后一年应达到什么水

6、平,以水平法计算;若要求整个计划期应完成多少的累计数,一般用累计法计算。6、对数据要求不同。水平法对时期、时点数列都适用,累计法只适合时期数列。第四节时间序列的构成分析一、构成因素和分析模型2.季节变动(S)3.循环变动(C)4.随机变动(I):(二)时间序列分析模型2.含趋势、季节和随机变动:2.含趋势、季节和随机变动:二、长期趋势的测定方法1.时距扩大法:(二)移动平均法:(1)简单移动平均(2)简单移动平均例如(2)加权移动平均法:(三)趋势模型法(2)指数曲线模型(2)加权最小二乘法n普通最小二乘与加权最小二乘误差比

7、较:(四)趋势外推预测n测定长期趋势的一个重要目的就是要利用这一长期趋势对未来进行预测。常用的预测方法有:n移动平均法n最小二乘法n指数平滑法1、移动平均法n移动平均法预测值,实际是以移动中项的移动平均数作为预测期的趋势值。n需要注意的是,移动平均法只有一期的预测能力。2.最小二乘法n将预测期的自变量值代入拟合的趋势方程进行外推预测。3.一次指数平滑法3.一次指数平滑法补充:三点法:在时间数列中找三个间隔相等的点,据以确定趋势模型。三、季节变动分析季节变动分析之同期平均法1、同期平均法以若干年资料数据求出同月(季)的平均水平

8、与各年总月(季)水平,进而对比得出各月(季)的季节指数来测定季节变动的程度。1、季节变动的分析之同期平均法例:1、季节变动的分析之同期平均法A、计算第i年平均数;(行平均)B、将历年各月(季)的实际数据同其本年的平均数相比,计算(i表示年度,j表示季或月)季节比率:C、将各年度同期(月或季

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