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时间:2018-12-14
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1、实用标准文案第五讲描述性时间序列分析精彩文档实用标准文案1时间序列成分分析1.1时间序列的构成因素时间序列中的数据(也称为观测值),总是由各种不同的影响因素共同作用所至;换一句话说,时间序列中的数据,总是包含着不同的影响因素。我们可以将这些影响因素合并归类为几种不同的类型,并对各种类型因素的影响作用加以测定。对时间序列影响因素的归类,最常见的是归为3类:精彩文档实用标准文案1、长期趋势T(SPSS的名称为SmoothedTrend-Cycle,缩写stc),长期趋势是一种对事物的发展普遍和长期起作用的基本因素。受长期趋势因素的影响
2、,事物表现出在一段相当长的时期内沿着某一方向的持续发展变化。2、季节周期因子S(SPSS的名称为SeasonFactorsComponent),缩写saf,精彩文档实用标准文案季节周期也称为季节变动,是一种现象以一定时期(如一年、一月、一周等)为一周期呈现较有规律的上升、下降交替运动的影响因素。3、不规则变动因子I(SPSS的名称为IrregularComponent,缩写err)。不规则变动是一种偶然性、随机性、突发性因素。受这种因素影响,现象呈现时大时小、时起时伏、方向不定、难以把握的变动。这种变动不同于前三种变动,它完全无规
3、律可循,无法控制和消除,例如战争、自然灾害等。【例】1993年1月至2000年12月社会消费品月精彩文档实用标准文案零售总额的各成分图如下。精彩文档实用标准文案图11993年1月至2000年12月社会消费品月零售总额曲线图精彩文档实用标准文案精彩文档实用标准文案图2长期趋势成分精彩文档实用标准文案精彩文档实用标准文案图3不规则变动因子图精彩文档实用标准文案精彩文档实用标准文案图4季节因子图1.2时间序列的组合模型若以代表时间序列中的数据(观测值),则Y由上述四类因素所决定的组合模型为:(加法模型)在加法模型中,各种影响因素是相互独
4、立的,均为与Y同计量单位的绝对量。加法模型中,各因素的分解是根据减法进行(如)。精彩文档实用标准文案(乘法模型)在乘法模型中,只有长期趋势是与Y同计量单位的绝对量;其余因素均为以长期趋势为基础的比率,表现为对于长期趋势的一种相对变化幅度,通常以百分数表示。乘法模型中,各因素的分解是根据除法进行(如)。乘法模型是时间序列构成因素分析的主要模型形式。1.3SPSS时间序列成分分解的实现及输出结果(一)SPSS时间序列成分分解的实现精彩文档实用标准文案表1是1984年到1988年某机场每个季度通过安全检测门的人数,单位万人。第一步:将数
5、据输入SPSS的表格第二步:定义时间。通过DATA的菜单,选择DefineDates定义时间变量(图1)。选中后得如下的对话框(图2),选择时间序列的频率,如年度数据,季度数据和月度数据等。表184到88年某机场季度过安全检测门的人数精彩文档实用标准文案一季度二季度三季度四季度19843183803584231985379394412439198641345849249319874614685295751988441548561620精彩文档实用标准文案精彩文档实用标准文案图1操作图精彩文档实用标准文案精彩文档实用标准文案图2操作
6、图第三步:进行时间序列的成分分解。通过Analyze(分析)的菜单,选择Time-Series(时间序列),再在Time-Series的菜单选择SeasonalDecomposition(季节分解)。如图3。精彩文档实用标准文案精彩文档实用标准文案图3操作图选中后有如下的对话框出现,如图4。精彩文档实用标准文案图4操作图最后,在【Variable(s)】(变量)处选择要分析的变量。在【Model】(模型)选择Multiplicative(乘法模型)或Additive(加法模型)。在【MovingAverageWeight】选择Al
7、lpointsequal(等权移动平均)和EndpointsWeightedby.5(端点为0.5为权数的移动平均)。精彩文档实用标准文案在【Displaycesewiselisting】处选中,要求列出中间计算结构。完成后,数据文件增加了一些附加变量,如图5。精彩文档实用标准文案图5新增加的变量精彩文档实用标准文案(二)输出结果的解释和展示4个新的附加变量序列分别是不规则成分、季节调整后的序列、季节因子和去掉季节和不规则变动的趋势循环成分。(1)是用12´2(或如果是季度资料,则4´2)的移动平均方法求出长期趋势的估计,然后用长
8、期趋势去除,得到的季节因子方法可以参看统计学的书籍。统计学书中的时间序列一章均会介绍该方法。;精彩文档实用标准文案(2)等于除以();(3)是的的移动平均,由如下的公式给出公式比较复杂,作为资料的完整性的需要,给出这些公式,初学的者可以不看。,精彩
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