统计专业实验-实验04-时间序列分解和趋势外推预测

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1、重庆工商大学数学与统计学院《统计专业实验》课程实验报告实验课程：统计专业实验指导教师：叶勇专业班级：13级经济统计一班学生姓名:顾晨曦学生学号：2013105133实验报告实验项目实验四时间序列分解和趋势外推预测实验日期2016-3-24实验地点80608实验目的1.掌握时间序列数据模型的形式和时间序列分解操作；2.掌握趋势外推法的原理。3.掌握趋势外推模型的比较和选择原则。实验内容1.已知某公司1998-2009各季度销售额，画出序列图，分析其影响因素。2.对上述时间序列进行因索分解，并预测2010年各季度销售额。3.根据1997-2

2、012年重庆市社会消费品零儕总额资料，建立趋势外推模型，并预测2015年的社零总额。4.建立重庆市社零总额(Y)关于地区生产总值(X)的预测模型。预计2013地区生产总值年增长率为12.5%,试根据模型预测2013年重庆市的社零总额。实验思考题解答：1.吋间序列的影响因素有哪些，吋间序列分解模型的形式?（1）吋间序列的影响共有四种：长期趋势T、季节变动S、周期变动C、不规则变动I（2）时间序列的分解模式的形式有很多，较常用的有加法模型和乘法模型：加法模型：Y二T+S+C+I乘法模型：Y二T*S*C*I2.趋势外推法的假设？线性趋势模型和

3、一元回归模型有何区别？（1）假设事物发展过程没有跳跃式变化，一般属于渐进变化。（2）假设事物的发展因素也决定爭物未来的发展，其条件是不变和变化不大。区别：线性趋势模型：主耍揭示事物发展的未来，并定量估计其功能性。一元冋归模型：主耍针对两个变量数据大体上呈直线趋势时，找到两者Z间特定的经验公式，由此根据口变虽的变化来估计因变量的变化实验运行程序、基本步骤及运行结果：1.已知某公司1998-2009各季度销售额，画出序列图，分析其影响因素。对上述时间序列进行因素分解，并预测2010年各季度销售额。(1)画出吋序图:6000100001471

4、01316192225283134374043464952从图中可以看出，该序列存在一个增长的长期趋势，还收受到季节变动，和周期变动的影响。卜•而将进行因素分解，进一步确定其影响因素的状况。采用乘法模型:Y=T*S*C*I(2)设MT为四个季节所得到的移动平均。TC为对MT进行的二次移动平均，得到不含季节因素和不规则变动因素的序列居屮平均。序列图如下：居中平均TC(3)设SI=YfTC,得到只含季节变动和不规则变动的SI。系列图如下:SI=Y/TC1.210.80.60.40.20/WWW147101316192225283134374

5、043464952(4)计算SI序列不同季节的平均值，即得到季节因素S。(5)(5)拟合长期趋势T线性函数，yt二at+bt*Tat2735.59906bt38.98079516(6)设OTC/T,即得到周期变动因素C,序列图如下:1.20.6S0.40.2147101316192225283134374043464952具体数值如下表:StYMt居中平均TCSI=Y/TCST（线形）C=TC/Ty'=TSCyt=at+bt*T199&113017.61.12242774.613114.2at2735.62735-61998.22304

6、3.52741.31.09432813.613078.9bt38.98138.9811998.332094.42805.62773.48250.755130.7542852.50.97232091.11998.442809.82835.62820.60.996191.03122891.50.97552908.61999.153274.82840.62838.06251.153891.12242930.50.96853185.41999.263163.32894.22867.39881.103191.09432969.50.9656313

7、7.81999.372114.32907.42900.8250.728870.7543008.50.96422187.11999.483024.629902948.6851.025741.03123047.40.96763040.72000.193327.53071.43030.66251.097941.12243086.40.98193401.62000.2103493.53187.93129.64251.116261.09433125.41.00143424.82000.3112439.93277.33232.620・754780.

8、7543164.41.02162437.32000.4123490.83319.33298.28881.058361.03123203.41.02963401.22001.1133685.13303.933