第二十五章时间序列
时间序列总结课件
时间序列的频率、偏移量
27
通过一张表来列举时 间序列的基础频率。
时间序列的频率、偏移量
28
每个基础频率还可以跟着一个被称为日期偏 移量的DateOffset对象。如果想要创建一个 DateOffset对象，则需要先导入pd.tseries. offsets模块后才行。
from pandas.tseries.offsets import * DateOffset(months=4, days=5)
创建时期对象
39
DatetimeIndex是用来指代一系列时间点 的一种索引结构，而PeriodIndex则是用 来指代一系列时间段的索引结构。
时期的频率转换
40
Pandas中提供了一个asfreq()方法来转换时 期的频率。
asfreq（freq，method = None，how = None，normalize = False，fill_value = None ）
通过时间戳索引选取子集
17
除了使用索引的方式以外，还可以通过 truncate()方法截取 Series或DataFrame对象。
truncate(before = None,after = None, axis = None,copy = True)
➢ before -- 表示截断此索引值之前的所有行。 ➢ after -- 表示截断此索引值之后的所有行。 ➢ axis -- 表示截断的轴，默认为行索引方向
2018-08-20 11 2018-08-28 22 2018-09-08 33
创建时间序列
11
还可以将包含多个datetime对象的列表传给 index参数，同样能创建具有时间戳索引的 Series对象。
时间序列分析课件讲义
3.5E+09 3.0E+09 2.5E+09 2.0E+09 1.5E+09 1.0E+09
5.0E+08 99:01 99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Y
8
单变量时间序列分析
趋势模型
确定型趋势模型
平滑模型 季节模型
水平模型
加法模型
9
乘法模型
ARMA模型 ARIMA模型 （G）ARCH类模型
42
（2）ADF检验 DF检验只对存在一阶自相关的序列适用。 ADF检验 适用于存在高阶滞后相关的序列。 y = y t 1 + t
表述为
y t = y t 1 + t
t
存在高阶滞后相关的序列，经过处理可以表述为 y t = y t 1 + 1yt 1+ 2yt 2 + ....... + p1yt p1 + t 上式中，检验假设为
34
特别地，若 其中，{ t }为独立同分布，且E（ t ） = 0，
D（ t ）
2 = <
yt= y t 1+ t
t = 1，2，......
，则{
（random waik process) 。可以看出，随机游动过程是 单位根过程的一个特例。
yt }为一随机游动过程
（2） 季节差分
3. 随机性
23
（四）ARMA模型及其改进 1. 自回归模型 AR（p） 模型的一般形式
( B) yt
=
et
AR (p) 序列的自相关和偏自相关 rk ：拖尾性 k ：截尾性
时间序列分析与预测课件
contents
目录
• 时间序列分析概述 • 时间序列预测方法 • 时间序列模型 • 时间序列分析应用 • 时间序列预测误差分析 • 时间序列分析软件介绍
01
时间序列分析概述
定义与特点
时间序列定义
时间序列是指将某一指标在不同 时间上的数值按时间顺序排列所 形成的时间序列。
气候变化预测
01 02 03 04
气候变化是一个复杂的现象，受到多种因素的影响，如自然因素、人 类活动和大气成分等。
通过分析历史气候数据和相关因素，可以预测未来的气候变化趋势。
气候模型是预测气候变化的重要工具，它基于物理、化学和生物学等 原理来模拟气候系统的复杂行为。
气候模型的预测结果通常会受到多种因素的影响，如模型选择、参数 化和不确定性等。
04
时间序列分析应用
股票价格预测
股票价格具有时间序列特性， 通过分析历史价格数据，可以
预测未来的股票价格走势。
技术分析是股票价格预测的一 种常见方法，它基于图表和指 标分析来预测未来的股票价格
。
基本分析是通过研究公司的财 务报告、行业趋势和市场情况 等，来预测未来的股票价格走 势。
机器学习方法也被应用于股票 价格预测，例如使用神经网络 、支持向量机或随机森林等模 型来预测股票价格。
03
时间序列模型
AR模型
总结词
自回归模型
详细描述
AR模型是一种统计学上的时间序列模型，表示时间序列的 过去值与当前值之间的关系。它通过将当前值表示为过去 值的线性组合来建模时间序列。
公式
如果一个时间序列满足平稳性条件，那么可以用AR模型表 示为：yt = ρ1y(t-1) + ρ2y(t-2) + ... + ρny(t-n) + εt， 其中ρn是自回归系数，εt是白噪声误差项。
时间序列分析与预测教程
时间序列分析与预测教程时间序列分析与预测的第一步是获取时间序列数据。
时间序列数据是按时间顺序排列的一系列观测值。
例如，我们可以收集每个月的销售额或每天的股票价格。
了解数据的特性和模式是进行时间序列分析的前提。
了解时间序列数据的模式对建立模型和进行预测非常重要。
常见的时间序列模式有以下几种：1. 趋势：时间序列数据具有长期增长或减少的趋势。
2. 季节性：时间序列数据以固定的时间间隔重复出现相似的模式。
3. 周期性：时间序列数据具有不规则的周期性波动。
4. 不稳定性：时间序列数据的方差和均值随时间发生变化。
接下来，我们通过绘制时间序列图来可视化数据的模式。
时间序列图是一个按时间顺序绘制的折线图，横轴是时间，纵轴是观测值。
通过时间序列图，我们可以直观地观察到趋势、季节性和周期性。
确定时间序列数据的模式后，我们可以根据模式选择适合的时间序列模型。
常见的时间序列模型包括移动平均模型 (MA)、自回归模型 (AR) 和自回归移动平均模型 (ARMA)。
这些模型基于当前观测值和之前的观测值来预测未来的值。
时间序列模型的选择和参数估计是时间序列分析的核心工作。
选择模型需要根据数据的模式和统计指标进行判断，而参数估计是根据最小化误差来确定模型的参数值。
确定模型的好坏通常使用残差（预测误差）的平均值和方差来评估。
一旦我们确定了时间序列模型，并估计了模型的参数，我们可以使用该模型进行预测。
预测可以根据已有的时间序列数据来预测未来的值，也可以通过交叉验证来评估模型的准确性。
时间序列分析与预测提供了一种分析历史数据和预测未来值的方法。
通过了解时间序列数据的模式和选择合适的时间序列模型，我们可以获得有关未来值的洞察。
然而，需要注意的是，时间序列数据的预测通常受到许多因素的影响，包括外部环境变化和数据误差等。
综上所述，时间序列分析与预测是一种强大的数据分析方法，可以用来研究时间序列数据的模式和预测未来值。
通过了解时间序列数据的模式、选择合适的模型和进行准确的预测，我们可以为决策提供有益的信息。
时间序列分析培训课件(PPT35张)
移动平均法特点
①移动平均对原数列有修匀作用，平均的时距数越大， 对数列修匀作用越强。 ②如果移动奇数项，则只需移动一次，且损失资料N1项；如果移动偶数项，则需移动两次，损失资料为N 项。 ③当数列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与 季节变动长度一致。 ④适宜对数据进行修匀，但不适宜进行预测。
趋势线法
趋势线法是选择合适的趋势线，并利用回归分 析的方法建立趋势方程来拟合时间序列的方法。 线性趋势方程的一般公式为：
ˆ abt y
式中：y ˆ表示时间序列y的长期趋势值；t为时间 标号；a、b为待定参数
【例11.2】利用例11.1的数据，建立时间序列的直线趋 势方程
【解】根据公式（11.2）计算得：
注意事项
运用此方法的基本假定是原时间序列没有明显的 长期趋势和循环变动，通过各年同期数据的平均，可 以消除不规则变动，而且当平均的期间与循环周期基 本一致时，也在一定程度上消除了循环波动。当时间 序列存在明显的长期趋势时，会使季节变动的分析不 准确，如存在明显的上升趋势时，年末季节变动指数 会远高于年初季节变动指数；当存在明显的下降趋势 时，年末的季节指数会远低于年初的季节指数。所以 只有当数列的长期趋势和循环变动不明显时，运用原 始资料平均法才比较比较合适。
趋势剔除法
如果数列包含有明显的上升（下降）趋势或循 环变动，为了更准确地计算季节指数，就应当首先 设法从数列中消除趋势因素，然后再用平均的方法 消除不规则变动，从而较准确地分解出季节变动成 分。数列的长期趋势可用移动平均法或趋势方程拟 合法测定。
操作步骤
操作步骤—乘法模型
当时间序列包含长期趋势和循环变动时，趋势剔除法的 基本步骤如下： 1. 用移动平均法、趋势线法等方法消除季节变动（S） 和不规则（I）变动，计算出长期趋势和循环变动值 (T×C)； 2. 再从乘法模型中剔除(T×C)，从而得到不存在长期趋 势的(S×I)，即 3. 再用按季(月)平均法消除I，得到季节指数。
时间序列分析讨论时序数据课件
7
3.加权平均值预测
k
a
a1
f1
a2 f2 an f1 fn
fn
ai fi
i1 k
fi
4.间隔加权平均值法
i1
a1a2
a 2
f1a2 2a3 f2 an12an f1 fn
fni k1ai k12ai fi fi
5.几何平均法
i1
an a1a2an
8
14.2.2 平均发展速度
1.定基发展速度及定基增减速度
S1(t) S2(t) 54.00 54.00
54.00 54.00 54.00 47.00 51.90 53.37 54.00 52.53 53.12 103.00 67.67 57.48 170.00 98.37 69.75 152.00 114.46 83.16 142.00 122.72 95.03 175.00 138.40 108.04 182.00 151.48 121.07 159.00 153.74 130.87 187.00 163.72 140.73 213.00 178.50 152.06 256.00 201.75 166.97 273.00 223.13 183.81 292.00 243.79 201.81
1. 总量指标时间序列 2. 相对指标时间序列 3. 平均指标时间序列
1
时间序列的基本变化趋势 1.长期趋势（T）
长期趋势指可观现象在一个相当长的时期内，由于受 到某种基本因素的影响所呈现出来的一种基本走势。
T
2
2.季节变动（S）
季节变动指由于由于自然条件、社会条件的影响，社 会经济现象在一年内或更短的时间内，随着季节的转 变而引起的周期性变动。如农产品收购、客运量等。
时间序列分析
其中,是最后一个已经算出来的值。也就是说,一次指数平滑法得出的预测在任何时候都是一条直线。
刚刚描述的一次指数平滑法适用于没有总体趋势的时间序列。如果用来处理有总体趋势的序列,平滑值将往往滞后于原始数据,除非的值接近1,但这样一来就会造成不够平滑。
最后一个问题是如何选择拌合参数/。我的建议是反复试验。先试试0.2和0.4之间的几个值(非常粗略地),然后看看会得到什么结果。或者也可以为(实际数据和平滑算法的结果之间的)误差定义一个标准,再使用一个数值优化过程来将误差最小化。就我的经验而言,一般没有必要弄得这么麻烦,原因至少有两个：数值优化是一个不能保证收敛的迭代过程,最终你可能还需要花非常多时间将算法设计成收敛的。此外,任何这样的数值优化都受限于你选对误差进行最小化的表达式。问题是使误差最小化的参数值可能并不能满足在解决方案中你想要看到的其他特性(也就是近似值的精确性和结果曲线的平滑程度之间的平衡),那么,到最后你才会发现,手动的计算方法往往更好。不过,如果你要预测很多序列,花些精力构建一个能自动决定最优参数值的系统也是值得的,但要实现这个系统恐怕也并不容易。
设n个测量值的误差为ε1.ε2……εn,则这组测量值的标准误差σ等于:
数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法, MSE可以评价数据的变化程度, MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。与此相对应的,还有均方根误差RMSE、平均绝对百分误差等等。
趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的：
季节性描述的是数据的周期性波动,比如以年或者周为周期,如下图:
经济师《中级财税》辅导-第25章
第二十五章时间序列【考点一】时间序列及其分类(考分类)1.基本因素：被研究现象所属时间;反映该现象一定时间条件下数量特征的指标值。
2.分类：按照其构成要素中统计指标值的表现形式(1)绝对数时间序列：时期序列;时点序列(2)相对数时间序列(3)平均数时间序列【考点二】水平分析(考计算)发展水平平均发展水平绝对数时间序列时期序列简单算术平均时点序列连续时点天天记：简单算术平均有变化记：加权算术平均（权数为每一指标值的持续天数）绝对数时间序列时点序列间隔时点间隔相等：两次简单算术间隔不等：一次简单算术，一次加权算术相对数或平均数时间序列：求分子和分母时间序列的序时平均数，再进行对比续表增长量逐期增长量=报告期水平－前一期水平累计增长量=报告期水平－固定期水平同一时间序列中，累计增长量等于相应时期逐期增长量之和平均增长量逐期增长量的序时平均数:逐期增长量之和/逐期增长量的个数=累计增长量/n-1【考点三】速度分析(考计算)发展速度定基发展速度=报告期水平/固定水平定基发展速度等于相应时期内各环比发展速度的连乘积，两个相邻时期定基发展速度的比率等于相应时期的环比发展速度环比发展速度=报告期水平/前一期水平增长速度定基增长速度=定基发展速度-1环比增长速度=环比发展速度-1平均发展速度1.平均发展速度是环比发展速度的序时平均数。
计算平均发展速度通常采用几何平均法。
2.平均发展速度是环比发展速度的连乘积【或定基发展速度】开（时期数-1次）方平均增长速度平均增长速度=平均发展速度-1【考点四】速度的分析与应用(考概念)1.当时间序列中的指标值出现0或负数时，不宜计算速度。
2. “增长1%的绝对值”往往要结合水平指标的分析才能得出正确结论。
反映同样的增长速度，在不同时间条件下所包含的绝对水平。
时间序列分析入门概述
时间序列分析入门概述时间序列分析是一种统计分析方法，用于理解和预测时间序列数据的模式和趋势。
时间序列数据是根据时间顺序排列的观测值，例如每日股票价格、每月销售额等。
时间序列分析能够帮助我们揭示数据内在的规律，提取趋势和周期性变动，并构建模型来预测未来的值。
时间序列分析通常包括以下几个步骤：1. 数据收集和处理：首先需要收集相关的时间序列数据，并对数据进行预处理。
这可能包括去除异常值、缺失值处理以及转换数据为平稳序列。
2. 可视化和探索：通过绘制时间序列图和自相关图等方法，可以直观地了解数据的趋势、季节性和周期性。
这有助于理解数据的基本特征和规律。
3. 模型建立：根据时间序列的性质，选择合适的模型来描述和解释数据。
常见的模型包括平滑法、指数平滑法、自回归移动平均模型(ARMA)和自回归积分移动平均模型(ARIMA)等。
4. 模型诊断：一旦建立了时间序列模型，就需要对模型进行诊断，以评估其拟合程度和预测准确性。
此过程包括检查残差序列的自相关性、正态性和白噪声性质等。
5. 模型预测：根据已建立的模型，可以进行未来的预测。
这通常包括使用模型进行点估计和区间估计，并计算预测误差的置信区间。
时间序列分析在多个领域都有广泛的应用，例如经济学、金融学、气象学和市场营销等。
在经济学中，时间序列分析可用于预测经济指标、评估政策效果和分析经济周期。
在金融学中，时间序列分析常用于股票价格和利率的预测和风险管理。
在气象学中，时间序列分析可用于预测气温、降雨量等天气变量。
而在市场营销中，时间序列分析可用于预测销售额、季节性和促销效果等。
总的来说，时间序列分析是一项有助于揭示和预测时间序列数据规律的重要统计方法。
通过了解数据的特征，选择合适的模型，并进行准确的预测，时间序列分析能够为我们提供有价值的信息，并帮助我们做出科学的决策。
时间序列分析是一种统计学工具，用于研究和预测随时间推移而变化的数据。
它在许多领域中都有广泛的应用，例如经济学、金融学、气象学和市场营销等。
时间序列分析基本知识讲解
时间序列分析基本知识讲解时间序列分析是指对一系列按照时间顺序排列的数据进行分析、建模和预测的方法。
它在许多领域都有广泛的应用，如经济学、金融学、气象学等。
时间序列数据的特点是具有时间依赖性和序列自相关性，即当前的观测值与前面的观测值之间存在一定的关联。
时间序列分析的基本目的是通过观察过去的数据模式，来预测未来的值或者了解数据的发展趋势。
在进行时间序列分析时，我们通常关注以下几个方面的内容：1. 趋势分析：时间序列数据中的趋势是指长期内数据值的增长或下降趋势。
趋势的存在可能是持续性的，也可能是周期性的。
常见的趋势分析方法包括移动平均法、指数平滑法等。
2. 季节性分析：时间序列数据中的季节性是指每年或每个周期内数据值呈现出的周期性规律。
季节性可以是固定的，也可以是随机的。
常用的季节性分析方法有季节性指数法、周期性指数法等。
3. 周期性分析：时间序列数据中的周期性是指数据值在一段时间内出现的循环规律。
周期性往往是由于外部因素引起的，如经济周期、自然环境等。
周期性分析常用的方法有傅里叶分析、自相关函数等。
4. 随机性分析：时间序列数据中的随机性是指数据值的不可预测性和不规律性。
随机性分析可以用来寻找数据中的异常值、离群点等。
常用的随机性分析方法有自回归滑动平均模型（ARMA）、随机游走模型等。
时间序列分析的基本步骤包括收集数据、可视化数据、数据预处理、建立模型、模型检验和评估模型的预测能力等。
常用的时间序列模型有自回归移动平均模型（ARMA）、自回归整合移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归整合移动平均模型（SARIMA）等。
总之，时间序列分析是研究时间序列数据的变化规律和趋势的一种方法。
通过对时间序列数据的分析，我们可以预测未来的趋势和变化，辅助决策制定和问题解决。
在实际应用中，时间序列分析与其他统计方法和机器学习方法结合，可以提高分析预测的准确性和可靠性。
时间序列分析是研究时间序列数据的内在规律和趋势的一种方法。
第二十五章-时间序列
第二十五章时间序列本章目录一、时间序列及其分类二、时间序列的水平分析三、时间序列的速度分析一、时间序列及其分类统计对事物进行动态研究的基本方法是编制时间序列。
1、时间序列含义：时间序列也称动态数列，是将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序编制形成的序列。
2、时间序列的构成要素：(1)被研究现象所属时间：(2)反映该现象一定时间条件下数量特征的指标值。
注意：同一时间序列中，各指标值的时间单位一般要求相等，可以是年、季、月、日。
3.时间序列的分类：时间序列按照其构成要素中统计指标值的表现形式，分为(1)绝对数时间序列：统计指标值是绝对数。
根据指标值的时间特点又分为时期序列：每一指标值反映现象在一定时期内发展的结果。
即过程总量。
时点序列：每一指标值反映现象在一定时点上的瞬间水平。
(2)相对数时间序列：统计指标值是相对数(3)平均数时间序列：统计指标值是平均数二、时间序列的水平分析（一）发展水平（二）平均发展水平（三）增长量与平均增长量（一）发展水平发展水平是时间序列中对应于具体时间的指标数值。
设时间序列以表示，序列中第一项的指标值称为最初水平，最末项的指标值称为最末水平，处于二者之间的各期指标值则称为中间水平。
根据各期指标值在计算动态分析指标时的作用来划分，又可以分为基期水平和报告期水平。
基期水平是作为对比的基础时期的水平；报告期水平则是所要反映与研究的那一时期的水平。
（二）平均发展水平平均发展水平也称序时平均数或动态平均数，是对时间序列中各时期发展水平计算的平均数，它可以概括性描述现象在一段时期内所达到的一般水平。
1.绝对数时间序列序时平均数的计算（5个情形！）（1）由时期序列计算序时平均数（情形1）（二）平均发展水平1.绝对数时间序列序时平均数的计算（5个情形！）（2）由时点序列计算序时平均数。
第一种情况，由连续时点计算。
又分为两种情形。
（情形2）：一种是资料逐日排列，即已掌握了整段考察时期内连续性的时点数据，可采用简单算术平均数的方法计算，计算公式同上：（二）平均发展水平1.绝对数时间序列序时平均数的计算（5个情形！）（2）由时点序列计算序时平均数。
时间序列分析 时间序列PPT学习教案
5
10
15
20
25
30
第16页/共75页
1. 趋势项（5项平均）
第17页/共75页
2.季节项和随机项
800 600 400 200
0 -200 -400 -600 -800 -1000
0
5
10
15
20
25
30
第18页/共75页
例三、化学溶液浓度变化数据
18.5
18
17.5
17
16.5
16 0
Z (k) X (k) Y (k) 2X Y , k 0,1,2,
（2）如果{X t} 和{Yt} 不相关，则{Zt} 是平稳序列，有自协方差函数
Z (k) X (k) Y (k), k 0,1,2,
证明：（1）当{X t} 和{Yt} 正交，利用cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)得到 cov(Zt , Zs ) c ov( Xt Ys , X s Yt ) cov( Xt , X s ) cov(Yt ,Ys ) cov( Xt ,Ys ) cov(Yt , X s ) X (t s) Y (t s) EXt EYs EYt EX s X (t s) Y (t s) 2X Y
（2 ）如果对任何的 s, t∈ Z，cov(XtYs ) 0 ，则称{Xt} 和{Yt}
是不相关的。
定理2.2 设 X (k) 和 Y (k) 分别是平稳序列{X t} 和 {Yt}的自协方差函
数，
记 x EXt和y EYt 定义
Zt Xt Yt ,t Z
第34页/共75页
（1）如果{X t} 和{Yt} 正交，则{Zt}是平稳序列，有自协方差函数
例2.3 Poisson过程和Poisson白噪声
时间序列分析方法精讲课件
DF和麦金农检验值
在 ＝1的虚拟假设下，且把惯常计算的t统计量称为 (tau)统计量。迪基和富勒曾在蒙 特卡罗模拟的基础上算出一个统计量的临界值表。文献中 检验叫做迪基－富勒(DF) 检验，以纪念它的发现人。注意，如果 ＝1的虚拟假设被拒绝( 即表示时间序列是平 稳的)，则可使用平常的“学生”t检验。然而这些表达还不够实用，随后，麦金农 (Mackinnon)又通过蒙特卡罗模拟将表加以扩充。ET、MICRO TSP、EVIEWS等统计 软件包都给出有DF统计量的迪基－富勒和麦金农临界值。 如果所计算的统计量的绝对值( 即超过DF或麦金农DF临界的绝对值，则不拒绝所给时 间序列是平稳的假设，而反过来，如果它小于临界值，则时间序列是非平稳的。 由于理论上和实践上的原因，人们用以下形式的回归做迪基－富勒检验
选看一些我国经济时序数据
在做任何时间序列的分析时，通常第一步工作是先看看数据的的图形。我们上图所画的时间序列得 到的第一个印象是出口和进口都有一个上升的趋势，虽然这个趋势并不光滑，其实这些时间序列都是非 平稳时间序列(nonstationary time series)的例子。
平稳时间序列概念
如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期之间的 协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际 时间，就称它为平稳的。
eviews教程第25章时间序列截面数据模型
14
通过第四章的学习，大家对这个对话框应该比较熟悉，填写说明如下： 注明Pool序列是按行还是按列排列，数据是按截面成员堆积还是按日期堆 积。 在编辑框输入序列的名称。这些序列名应该是普通序列名或者是Pool名。 填入样本信息，起始格位置和表单名（可选项）。
如果输入序列用Pool序列名，EViews会用截面成员识别名创建和命名序列。 如果用普通序列名，EViews会创建单个序列。 EViews 会使用样本信息读入文件到说明变量中。如果输入的是普通序列
（2）Stacked-means removed: 计算除去截面平均值之后的描述统计量值。
（3）Cross-section specific: 计算每个截面变量所有时期的描述统计量。 是通过对各单独序列计算统计量而得到的。
（4）Time period specific: 计算时期特性描述统计量。对每一时期，使用
17
在编辑框内输入计算描述统计量的序列。EViews可以计算序列的平均值， 中位数，最小值，最大值，标准差，偏度，峰度，和Jarque-Bera统计量。 下一步选择样本选项：
18
（1）Individual: 利用所有的有效观测值。即使某一变量的观测值是针对 某一截面成员的，也计算在内。 （2）Common: 使用的有效观测值必须是某一截面成员的数据，在同一
名，EViews 会把多个数据值输入到序列中，直到从文件中读入的最后一组数
据。 从ASCII文件中输入数据基本类似，但相应的对话框包括许多附加选项处
理ASCII文件的复杂问题。详情请见第四章附录。
15
§25.3 输出Pool数据
按照和上面数据输入相反的程序可进行数据输出。由于EViews可以 输入输出非堆积数据，按截面成员堆积和按日期堆积数据，因此可以利
《时间序列》PPT课件 (2)
Q Q ba22([1al)gyi[l(gyliga(tligalgbt)i](lgbtbi))]00
精选ppt
36
一次指数曲线法
lg yi N•lg alg b• ti tilg yi lg a• ti lg b• ti2
解此联立方程，可以得到
精选ppt
37
▪ 时间序列预测法也叫历史延伸法或外推法。
▪ 时间序列预测法的基本特点是：
假定事物的过去趋势会延伸到未来；
预测所依据的数据具有不规则性；
撇开了市场发展之间的因果关系。
精选ppt
3
从回归分析法的角度看，时间序列分析法
实际上是一种特殊的回归分析法，因为此时
不再考虑事物之间的因果关系或其他相关关 系，而仅考虑研究对象与时间之间的相关关
ti=？？，
ti=23， 可得预测值为
y073.5 7 509 .2 3 2 32101
精选ppt
23
一次曲线
为了衡量所得的回归方程与实际值的偏 离程度，引入不一致系数u。
u
ei2
Q
yi2
yi2
式Q 中
(yi yi)2
ei2剩余平方和
不一致系数u值越小，说明所得的拟合曲 线（回归方程）与实际值倾向线的偏差越
具有均匀时间间隔的各种社会、自然现象的 数量指标依时间次序排列起来的统计数据。
时间序列分析法是通过对历史数据变化的分
析，来评价事物的现状和估计事物的未来变 化。这种方法在科学决策、R&D和市场开拓 活动中的许多场合有广泛的应用，如市场行
情分析、产品销售预测等。
精选ppt
2
▪ 时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时 间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法 建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测 未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。
时间序列
Page
29
ARIMA模型的概念
ARIMA(p , d , q)阶数确定:
模型 ACF 衰减趋于零(几何型或振荡型) PACF p阶后截尾 衰减趋于零(几何型或振荡 型) p阶后衰减趋于零(几何型或 振荡型)
AR(p)
MA(q)
q阶后截尾
ARMA(p，q)
q阶后衰减趋于零(几何型或振荡型)
截尾:落在置信区间内(95%的点都符合该规则)
ACF
0.2
-0.2
-0.2
0.2
0.4
0.6
2
4
6
8 Lag
10
12
14
16
2
4
6
8 Lag
10
12
14
16
AR1(上)，p=0.9 AR2（下），p=(1.5,-0.75)
0.6
Series ar2.s
Series ar2.s
Partial ACF
ACF
0.2
-0.2
-0.6
2
4
6
8
10 Lag
AR\MA 0 1 2 3 4 0 * * * * * 1 * 0 * * * 2 * 0 0 * *
Page
3 * 0 0 0 *
31
4 * 0 0 0 0
5 * 0 0 0 0
6 * 0 0 0 0
7 * 0 0 0 0
AR模型识别
Series ar1.s
Series ar1.s
0.8
0.6
Partial ACF
q为移动平均项数, d为时间序列成为平稳时所做的差分次数
原理:将非平稳时间序列转化为平稳时间序列然后将因变量 仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所 建立的模型
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第二十五章时间序列
一、时间序列及其分类
1.时间序列(动态数列)：将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序编制形成的序列。
2.基本因素：
(1)被研究现象所属时间
(2)反映该现象一定时间条件下数量特征的指标值。
【注意】同一时间序列中，各指标值的时间单位一般要求相等。
3.分类：按照其构成要素中统计指标值的表现形式
二、时间序列的水平分析
(一)发展水平
1.发展水平：发展水平是时间序列中对应于具体时间的指标数值。
2.最初水平、最末水平、中间水平：序列中第一项的指标值称为最初水平，最末项的指标值称为最末水平，处于二者之间的各期指标值则称为中间水平。
3.基期水平和报告期水平：基期水平是作为对比的基础时期的水平;报告期水平是所要反映与研究的那一时期的水平。
(二)平均发展水平
平均发展水平也称序时平均数或动态平均数，是对时间序列中各时期发展水平计算的平均数，它可以概括性描述现象在一段时期内所达到的一般水平。
1.绝对数时间序列序时平均数的计算
(1)由时期序列计算序时平均数——简单算术平均数
(2)由时点序列计算序时平均数
①第一种情况：连续时点
A.资料逐日登记且逐日排列——简单算术平均数
B.资料登记的时间单位仍然是1天，但实际上只在指标值发生变动时才记录一次。
——加权算术平均数
权数：每一指标值的持续天数
2.相对数或平均数时间序列序时平均数的计算
(1)定义：相对数或平均数时间序列是派生数列，相对数或平均数通常是由两个绝对数对比形成的。
(2)计算思路：分别求出分子指标和分母指标时间序列的序时平均数，然后再进行对比。
不能就序列中的相对数或平均数直接进行平均计算;而必须分别求出分子指标和分母指标时间序列的序时平均数，然后再进行对比。
(三)增长量与平均增长量
1.增长量：报告期发展水平与基期发展水平之差，反映报告期比基期增加(减少)的绝对数量。
增长量=报告期水平-基期水平
(1)逐期增长量：报告期水平与前一期水平之差
(2)累计增长量：报告期水平与某一固定时期(通常是时间序列最初水平)水平之差。
【注意】同一时间序列中，累计增长量等于相应时期逐期增长量之和。
三、时间序列的速度分析
(一)发展速度与增长速度
1.发展速度：是以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值。
发展速度=报告期水平/基期水平定基发展速度环比发展速度
定义报告期水平与某一固定时期水平(通常是最初水平)的比值，用ai表示。
报告期水平与其前一期水平的比值，用bi表示。
公式定基发展速度=报告期水平/固定水平环比发展速度=报告期水平/前一期水平
关系1.定基发展速度等于相应时期内各环比发展速度的连乘积——定基等于乘积
2.两个相邻时期定基发展速度的比率等于相应时期的环比发展速度——环比等于相比
2.增长速度：报告期增长量与基期水平的比值。
定基增长速度用Ai表示，定基增长速度=累计增长量/固定水平=(报告期水平-固定水平)/固定水平=定基发展速度-1定基增长速度与环比增长速度之间的推算，必须通过定基发展速度和环比发展速度才能进行。
环比增长速度用Bi表示，环比增长速度=逐期增长量/前一期水平=(报告期水平-前一期水平)/前一期水平=环比发展速度-1
(二)平均发展速度与平均增长速度
1.平均发展速度：反映现象在一定时期内逐期发展变化的一般程度，是一定时期内各期环比发展速度的序时平均数。
计算平均发展速度通常采用几何平均法。
【结论】平均发展速度是环比发展速度的连乘积的开方，或是定基发展速度的开方
【提示】开几次方取决于“时期数-1”
2. 平均增长速度：反映现象在一定时期内逐期增长 (降低)变化的一般程度。
公式：平均增长速度=平均发展速度-1
【例题-单】平均增长速度与平均发展速度的数量关系是( )。
A.平均增长速度=1/平均发展速度
B.平均增长速度=平均发展速度-1
C.平均增长速度=平均发展速度+1
D.平均增长速度=1-平均发展速度
【答案】B
【解析】平均增长速度=平均发展速度-1
(三)速度的分析与应用
1.当时间序列中的指标值出现0或负数时，不宜计算速度。
在这种情况下，适宜直接用绝对数进行分析。
2.速度指标的数值与基数的大小有密切关系。
“增长1%的绝对值”是进行这一分析的指标。
运用这一指标反映现象增长的快慢时，往往要结合水平指标的分析才能得出正确结论。
“增长1%的绝对值”：反映同样的增长速度，在不同时间条件下所包
含的绝对水平。
【总结】时间序列水平分析发展水平
平均发展水平绝对数时间序列时点序列连续时点天天记：简单算术平均
有变化记：加权算术平均
间隔时点间隔相等：两次简单算术
间隔不等：一次简单算术，一次加权算术
时期序列：简单算术平均
相对数或平均数时间序列：平均比平均
增长量逐期增长量=报告期水平-前一期水平
累计增长量=报告期水平-固定期水平
平均增长量逐期增长量之和/逐期增长量的个数=累计增长量/n-1
速度分析发展速度定基发展速度=报告期水平/固定水平
环比发展速度=报告期水平/前一期水平
增长速度定基增长速度=定基发展速度-1
环比增长速度=环比发展速度-1
平均发展速度环比发展速度的连乘积(或定基发展速度)开(时期数-1次)方
平均增长速度平均增长速度=平均发展速度-1。