时间数列变动分析课件.ppt

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1、第十一章时间数列变动分析第一节时间数列预测分析模型第二节长期趋势分析第三节季节变动趋势分析第四节循环变动趋势分析练习题本章的学习目标掌握时距扩大法的计算方法；掌握移动平均法的计算方法；掌握曲线拟合的计算方法；了解指数平滑法了解同期平均法；了解趋势剔除法。本章重点：长期趋势、季节变动预测分析方法的计算本章难点：模型预测法的运用时间序列中每一期的数据都是由不同的因素同时发生作用的综合结果。各种影响因素归纳起来有四大类：长期趋势因素T季节变动因素S循环变动因素C不规则变动因素I第一节时间数列预测模型图12-1我国月度消费品零售

2、总额（单位：亿元）(1)长期趋势：是指由于某种根本性原因的影响，社会经济现象在相当长的时间里，持续增加向上发展和持续向下发展的态势。它是时间数列预测分析的重点。例如，图12-1中社会消费品零售总额有明显上升的趋势.(2)季节变动：是指由于自然条件、社会条件的影响，社会经济现象在1年内随着季节的转变而引起的周期性变动。如：蔬菜生产受季节气候变化的影响，有淡季、旺季之分；衣着、食品、电风扇、燃料的需求都有季节性的变动。学校放假，职工探亲，客运量成倍增长等。图12-1中，可以明显看出，年底和年初消费品零售总额增加较快。(3)循

3、环变动：循环波动是指现象发生周期较长（一年以上）的涨落起伏的变动，它是一种波浪形或振荡式的变动。它与季节变动有明显区别，一是周期较长且不固定；二是规律显现没有季节变动明显；三是影响因素的性质不一样。股票市场的波动明显包含着这样的循环波动。这个一般是由经济周期决定。从图12-2就可以明显看出股票市场的这种波动。图12-2上证指数收盘指数时间数列图(4)不规则变动：是指由意外的偶然性因素引起的，突然发生的、无周期的随机波动。例如，地震、水、旱、风、虫灾害和原因不明所引起的各种变动。二、时间数列预测分析模型将形成时间数列的因素

4、与时间数列的关系按照一定的假设，用一定的数学关系式表示，就形成了时间数列的分解模型。主要有两种假设，即有两种最基本的分解模型加法模型和乘法模型。1、加法型Y=T+S+C+I2、乘法型Y=T×S×C×I第二节长期趋势分析一、时距扩大法它是将原时间数列中各项指标加以合并，扩大每段计算所包括的时间，得出较长时距的新数列，以消除偶然因素的影响，显示出现象变动的基本趋势。应用时距扩大法应注意：（1）前后扩大的时距应当一致，以便相互比较；（2）单纯扩大时距，以使指标数值增大的方法，只能用于时期数列，而不能用于时点数列。时间间隔的扩大

5、程度要适当，间隔时间太短，不能排除偶然因素的影响，间隔时间过长，又会掩盖现象在不同时间发展变化的差异。例12001—2010年我国月度社会消费品零售总额如表12-1所示月年1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月200133333047287628212930290928512889313733473422403320023552341631973163332133033244328436273815383142702003390737063495340734633577356236103972420442

6、03473620044569421140504002416642514209426347184983496655632005530150124799466348994935493550415495584759096850200666426002579757756176605860126077655469986822749920077488701466866673715870266998711776688263810590152008907783558123814287048642862987689447100839791

7、10729200910757932493189343100289942993710116109131171811339126102010127181233411322115101245512330122531257013537142851391115330表12-12001—2010年我国月度社会消费品零售总额单位：亿元将时距扩大为1年，编制时距扩大后的社会消费品零售总额的时间数列和序时平均数时间数列如表11-2所示。年份年社会消费品零售总额月平均社会消费品零售总额2001375953132.92200242023350

8、1.922003458423820.172004531244427.002005636865307.172006764126367.672007892117434.2520081084909040.83200912534510445.42201015455512879.58表12-22001—2010年我国社会消费品