第9章 时间数列分析

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统计分析与方法时间数列分析

统计分析与方法时间数列分析

统计分析与方法时间数列分析统计分析是指采用统计方法对数据进行整理、汇总、分析和解释的过程,通过对数据的处理和分析,可以揭示数据背后的规律和特征,从而为决策提供依据。

而时间数列分析则是对一组以时间为顺序排列的数据进行分析,以研究其变动规律和趋势。

统计分析的步骤通常包括数据收集、数据整理、数据描述性统计、数据分析和数据解释等环节。

首先,需要收集到足够的数据,可以通过问卷调查、实地观察、实验设计等方式获取。

然后,对收集到的数据进行整理,将其按照一定的分类标准进行归类和编码,以便于后续的分析。

接下来,通过描述性统计方法,可以对数据进行总体特征的汇总统计,例如计算平均值、中位数、方差等。

然后,可以使用多种统计方法对数据进行分析,如假设检验、回归分析、方差分析等,以揭示数据之间的关系和差异。

最后,需要对数据的分析结果进行解释和推断,形成最终的结论。

与统计分析相比,时间数列分析更加注重对时间序列数据的特性和变化规律的研究。

时间数列是指按照时间先后顺序排列的一组数据,其变化不仅受到时间的影响,还可能受到季节性、趋势性、循环性等因素的影响。

时间数列分析的目标是通过对时间序列数据的建模和分析,来预测未来的发展趋势和变化规律。

时间数列分析的方法包括简单移动平均法、指数平滑法、趋势分析、周期分析等。

简单移动平均法是一种基本的平滑方法,通过计算过去一段时间内的观测值的平均值,来预测未来的趋势。

指数平滑法则是利用指数函数对过去的观测值进行平滑处理,以适应不同时间点对预测值的权重要求不同的情况。

趋势分析则是通过拟合趋势线来预测未来的变化趋势,常用的方法有线性趋势分析、非线性趋势分析等。

周期分析则是通过寻找时间序列中的周期性波动,来预测未来的周期变化。

总之,统计分析和时间数列分析是两种不同的方法,但它们都可以对数据的规律和特征进行分析和解释,为决策提供依据。

综合运用这两种方法,可以更全面地了解和把握数据的动态变化,为预测和决策提供科学依据。

统计学各章练习

统计学各章练习

第一章绪论一、判断改错题1、统计学是一门研究现象总体数量方面的方法论科学,所以它不关心,也不研究个别现象的数量特征。

2、社会经济统计学是一门实质性科学。

3、品质指标,是由名称和数值两部分组成的。

4、三个员工的工资不同,因此存在三个变量。

5、质量指标是反映总体质的特征,因此,可以用文字来表述。

6、连续变量的数值包括整数和小数。

7、指标体系是许多指标集合的总称。

8、总体和总体单位是固定不变的。

9、只要有了某个指标,就能对总体进行完整、全面的认识。

10、变量是指可变的数量标志。

11、时点指标均无可加性。

12、总量指标数值随总体范围大小而改变。

13、某厂年计划产量比去年提高8%,实际只提高5%,因此只完成计划的50%。

14、将若干个指标数值相加,即可得到指标体系的数值。

15、强度相对指标越大,说明分布密度越大。

二、多项选择题(在备选答案中,选出二个及以上正确答案)1、下列各项中,属于品质标志的有( )。

A.性别B.年龄C.职务D.民族E.工资2、下列各项中,属于连续变量的有( )。

A. 厂房面积B.职工人数C.产值D.原材料消耗量(单位:千克)E.设备数量3、统计指标按其反映的时间状况不同,有( )。

A.实体指标B.客观指标C.时期指标D.主观指标E.时点指标4、在全国的工业普查中,有( )。

A.工业企业数是数量指标B.设备台数是离散变量C.工业总产值是连续变量D. 每一个工业企业是总体单位E.每个工业企业的职工人数是连续变量5、某市工业企业状况进行调查,得到以下资料,其中统计指标是( )。

A.该市职工人数400000人B.企业职工人数4000人C.该市设备台数75000台D.市产值40亿元E.某企业产值20万元6、商业网点密度=全市商业机构数/全市人口数,它是()。

A.比较相对指标B.强度相对指标C.数量指标D.质量指标E.平均指标7、下列指标中的比例相对指标是()。

A.某厂工人中,技术工人与辅助工人人数之比为4∶5B.某年全国高考录取与报考之比是1∶2C.存款利息率D.家庭收支比E.甲地人均收入是乙地的3倍8、间班组竞赛,结果甲组产量是乙组的2倍,废品总量中甲组占70%,说明()。

应用统计学时间数列分析

应用统计学时间数列分析

应用统计学时间数列分析时间数列分析是统计学中的一项重要内容,通过对时间序列数据进行分析,可以揭示数据之间的内在关联和规律。

本文将探讨时间数列分析在实际应用中的重要性和方法。

什么是时间数列分析时间数列(Time Series)指的是按时间顺序排列的一系列数据观测值。

时间数列分析是指根据时间数列数据进行的统计分析方法,旨在发现数据中存在的趋势、季节性、周期性等规律,以便进行预测和决策。

时间数列分析的重要性时间数列分析在许多领域都有广泛的应用,包括经济学、金融、医学、气象等。

通过时间数列分析,我们可以:•发现数据中的趋势和规律•预测未来数据走势•制定决策和策略•检验模型的有效性•揭示不同变量之间的关联时间数列分析方法1. 平稳性检验平稳性是时间数列分析的前提条件之一,可以通过单位根检验、ADF检验等方法来判断时间数列是否平稳。

如果时间数列不平稳,需要进行差分处理或其他转换方法使其平稳化。

2. 自相关性分析自相关性分析是检验数据是否存在自相关性(即相邻数据之间的相关性)的方法,可以通过自相关图和偏自相关图来判断数据中的自相关性程度。

3. 移动平均法移动平均法是一种基本的时间数列预测方法,通过计算一定窗口内的数据均值来平滑数据曲线,以便更好地观察数据走势和预测未来走向。

4. 季节性调整在时间数列分析中,常常需要对数据进行季节性调整,以消除季节性影响,使预测结果更为准确。

应用实例1. 股票价格预测时间数列分析在金融领域有着广泛的应用。

通过分析股票价格的时间数列数据,可以预测股价的未来走势,指导投资决策。

2. 气象预测气象数据也是时间数列数据的一种,通过对气象数据进行时间数列分析,可以预测未来的气候变化和天气情况,为灾害预警和农业生产提供依据。

3. 经济指标分析经济数据的时间数列分析可以揭示经济增长趋势、波动周期等信息,帮助政府和企业做出相应决策。

结语时间数列分析是统计学中一个重要的分析方法,通过对时间序列数据进行分析,可以揭示数据之间的规律、趋势和关联。

统计学重点难点

统计学重点难点

《统计学》重点难点第1章重点:统计研究的对象及其特点;统计学中的基本概念:总体、总体单位、标志、指标、变异、变量和变量值;数量指标与质量指标的区别;指标与标志的区别和联系;统计研究的基本方法和统计工作的一般过程。

第2章重点:四类统计测量尺度,即定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度;调查的分类及各自的特点;调查误差的分类、产生原因和控制措施。

难点:不同测量尺度的正确应用。

第3章重点:统计分组的步骤:选择分组标志、确定分组数目、选择分组体系;变量数列的编制方法;组距和组数的确定;组限和组中值的确定;统计图表的应用。

难点:分布数列的编制和组中值的计算。

第4章重点:总量指标的概念与基本分类;国内生产总值的三种计算方法:生产法、收入法、支出法;国民总收入、国民净收入、国民可支配收入的计算;相对指标的六种具体形式:结构相对数、比例相对数、比较相对数、动态相对数、计划完成程度相对数、强度相对数。

第5章重点:简单算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数的计算方法;测定离中趋势的意义;全距、平均差、标准差及方差、变异系数指标的计算。

难点:调和平均数的计算及众数、中位数上下限的计算。

第8章重点:简单随机抽样的原理;样本平均数、方差和标准差的计算;样本成数、方差和标准差的计算;抽样平均误差及抽样极限误差的计算;样本容量的确定;类型抽样中样本平均数、抽样误差和极限误差的计算;等距抽样中样本平均数和抽样误差的计算;系统抽样误差的估计方法;等群抽样的方法。

难点:抽样平均误差和抽样极限误差的计算,以及样本单位数的确定。

第9章重点:序时平均数的计算方法;发展速度和增长速度的计算方法;时间数列的因素解析;移动平均法测定长期趋势;最小平方法测定长期趋势;季节变动的测定方法:按月(或季)平均法,移动平均趋势剔除法。

难点:平均发展速度的公式,平均发展速度的公式,定基发展速度与环比发展速度的关系,定基发展速度与环比发展速度的关系,定基发展速度与环比发展速度的关系,以及用最小平方法测定长期趋势。

第09章 时间序列分析

第09章 时间序列分析

循环变动(Cyclical Variation)



指时间序列中出现以若干年为周期、上升与下降交替出 现的循环往复运动。 与长期趋势不同,循环变动不是单一方向的持续变动, 而是有涨有落的交替波动; 与季节变动不同,循环变动的周期在一年以上,规律性 较低,一般研究其平均周期; 1 个周期 销售额
年份
Chap 09-21
不规则变动(Irregular Variation)


指时间序列由于偶然性因素的影响而表现出的 不规则波动。 时间序列中除去长期趋势、季节变动和循环变 动之后的偶然性波动
Chap 09-22
时间序列构成因素的组合模型



时间序列分析的任务之一就是对四种构成要素进行统计 测定和分析,揭示其变动的规律和特征,为认识和预测 事物的发展提供依据。 按照时间序列四类构成因素的影响方式不同,可以设定 为不同的组合模型,其中最常用的有乘法模型和加法模 型 乘法模型 t t t t t
Chap 09-12

时间序列的速度分析
XG
n
yn y0
n
R
n
X1 X 2 X n
n
X
总速度
环比发展速度
【例1】某产品外贸进出口量各年环比发展速度资料如下,1996年为
103.9%,1997年为100.9%,1998年为95.5%,1999年为101.6%,2000 年为108%,试计算1995年到2000年的平均增长速度。
应用统计学
第九章 时间序列分析
Analyzing Time-Series Data
Chap 09-1
本章学习目标
通过本章的学习,你应该能够:

统计学原理》第9章:动态趋势分析与预测

统计学原理》第9章:动态趋势分析与预测

12
测定长期趋势的方法
指数平滑法 • 由美国学者布朗提出,是在移动平均法基础上
发展形成的时间数列分析法,通过计算指数平 滑值,建立一定的时间数列长期趋势模型。 • 本课程仅介绍一次指数平滑法。
13
一测次指定数长平滑期法 趋势的方法
• 一次指数平滑法是根据本期指标值和上期一次 指数平滑值,计算其加权平均值,为本期一次 指数平滑值,并将其作为下期预测值的方法。
-37792.0
-291449063.68.93
-20418.2
16 9 4
1991 1992
y
67 140-0138.911231174375.1.71312.-8119104t7.7
1 0
1993 8 1 14452.9
14452.9
1
y 1994
1995
1919909
12 4031862.8933.113312256.86.29 7
第九章 动态趋势分析与预测
1
主要内容
• 动态趋势分析 • 长期趋势分析 • 季节变动分析
2
时间数列的变动因素 循环变动195C0(-1C99y8c年 lic中al国 )水灾受灾面长积(期单趋位势:千T(公顷Tr)end)
45000
40000
35000
30000
25000
20000
15000
不规则变动I(Irregular)
• 为统计预测提高必要条件 • 可以从数列中分离出长期趋势,进一步研究季
节变动
5
测定长期趋势的方法
线性趋势
• 时距扩大法 • 移动平均法 • 指数平滑法 • 线性模型法 非线性趋势
•略
6

第九章+++时间数列分析与预测参考答案

第九章+++时间数列分析与预测参考答案

第九章 时间数列分析与预测一、填空题9.1.1 时间数列一般由两个基本要素构成:一是现象所属的 时间 ,二是反映客观现象的 观察值 。

9.1.2 时间数列按其观察值具体表现形式不同可分为三种:绝对数时间数列、 相对数时间数列和 平均数时间 数列。

9.1.3 同一时间数列中,各期环比发展速度的连乘积等于相应的 定基发展速度 。

9.1.4 绝对数时间数列中, 时期 数列中,各期的指标值直接相加有意义。

9.1.5 某公司2007年的利额比2003年增长25%,2006年比2003年增长20%,则2007年比2006年增长 4.17% ,2004年至2007年平均每年增长 5.74% 。

9.1.6 某地2006年1季度的GDP 为100亿元,2006年3季度的GDP 为115亿元,则其年度化增长率为 32.25% 。

9.1.7 计算平均发展速度有两种方法,即 几何平均法 和 高次方程法 ,它们的数理依据、侧重点、计算方法和应用场合都不相同。

9.1.8 影响时间序列的因素主要有四种,它们是 长期趋势 、 季节变动 、 循环变动 和 不规则变动 。

9.1.9 时间数列变动的趋势有直线趋势和曲线趋势。

在建立模型之前,先要确定现象变动的形态。

判定趋势变动形态的方法常用的有两种,即 画散点图的方法 和 指标判别法 。

9.1.10 若时间数列的 逐期增减量 大致相等,则该现象的发展趋势近似于一条直线,可拟合一条直线趋势方程。

9.1.11 如果时间数列中各期二次逐期增减量大致相等,则应拟合 二次曲线 方程;如果各期环比发展速度大致相等,则应拟合 指数曲线 方程。

9.1.12 某些社会经济现象,随着季节的更换或社会因素的影响而引起的在年度内比较有规律性的变动称 季节变动 ,测定它的变动常用且最简便的方法是 同期平均法 。

9.1.13 客观社会经济现象在一个相当长的时间内,受某些基本因素的影响所呈现的一种基本发展趋势称 长期趋势 。

人力资源统计知识点第九第十章

人力资源统计知识点第九第十章

第九章人力资源报酬与收入第一节人力资源报酬与收入统计的意义一、对宏观经济的意义更加强调提高劳动报酬在初次分配中的比重。

二、对微观企业的重要意义第一,对正确处理劳动者利益与企业生产经营发展的关系有重要作用;第二,是研究“按劳分配”原则在企业内具体实现的重要手段;第三,是检查和分析企业工资计划执行情况的重要依据;第四,是研究企业内部工资关系与其他企业工资关系的重要依据。

三、为政策的制定提供依据第二节工资总额的核算和分析工资总额是指各单位在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。

职工工资总额反映了一定时期职工从单位得到的全部工资,是计算国内生产总值的基础性指标,也是研究劳动者收入状况和居民购买力的主要依据。

一、工资总额的构成工资总额从结构构成上看,可分为基本工资和辅助工资两部分。

(一)基本工资(二)辅助工资:辅助工资通常包括奖金、津贴和补贴、加班加点工资和特殊情况下支付的工资。

(1)奖金包括生产奖、节约奖、劳动竞赛奖、机关事业单位的奖励工资及其他奖金等。

(2)津贴和补贴是指为了补偿职工特殊或额外的劳动消耗和其他特殊原因支付给职工的津贴,以及为了保证职工工资水平不受物价影响支付给职工的物价补贴。

二、工资总额不包括的项目:(1)创造发明奖、科学技术进步奖(2)有关劳动保险和职工福利方面的费用,如:职工生活困难补助、探亲路费、独生子女费(3)劳动保护的各种支出(4)有关离休、退休、退职人员待遇的各项支出。

(5)支付给外单位人员的稿费、讲课费及其他专门工作报酬。

(6)出差补助、误餐补助(7)一些单位职工集资入股或购买企业证券后发给职工的姑息分红(8)由单位负担并缴纳的各项社会保险、住房公积金.三、对工资总额统计的要求:统计的时间应该遵循“全部职工”原则。

四、工资总额的动态变动研究第三节收入水平分析职工平均工资是以城镇单位为基本统计元素进行的,统计范围为城镇集体以及国有、集体和外资等其他经济类型的职工。

自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法

自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法

P253
10
市场预测的内容
市场需求预测 市场供给预测 消费者购买行为预测 产品销售预测 市场行情预测 竞争格局预测 企业经营状况预测

11
市场预测的分类 按使用的预测工具
定性
知识经验,变化规律 定量 数据,统计分析,数学模型
按市场预测的时间层次分类
短期

单一产品 家电、服装、食品 消费者1年内生活必需品总量。
13
第二节 定性预测方法
根据个人知识、经验和能力,通过逻辑推理, 分析事物过去和现在的变化规律,对事物未来 发展变化趋势做出主观估计和判断的预测。 定性预测法的特点 优点
时间较短
通过直觉和经验判断,不需要太多时
间 灵活性强 不同方法适用于不同企业,不同境遇 节省费用 不需花费大量资金进行数据处理和复 杂运算
“乐百氏”营销总裁杨杰强在分析茶饮料的市 场潜力时曾说:“2000年中国人均消费茶饮 料仅0.3升,而日本人均年饮用量为20~30升, 也就是说,茶饮料在国内市场还 应当有50倍以上的成长空间,茶饮料市场面 临的形势非常乐观。” 我国有悠久的茶文化历史,但把茶装在盒子 或瓶子里卖,却是到1995年才有的事。正是 商家预见到茶饮料低热量、低脂肪,具有保 健疗效及消暑解渴的功用,开瓶即饮的消费 方式又符合现代生活的要求,才挖掘出茶饮 料无穷的市场潜力。
26
Байду номын сангаас
(二)时间序列分析法的特点 1、时间序列分析法是根据市场过去的变化 趋势预测未来的发展,它的前提是假定 事物的过去会同样延续到未来。 2、运用时间序列法进行预测,必须以准确、 完整的时间序列数据为前提。
27
3、时间序列数据变动存在着规律性与不规 律性。 (1)长期趋势变动(T) (2)季节性变动(S) (3)循环变动(C) (4)不规则变动(I)

统计学 第9章时间 序列分析

统计学 第9章时间 序列分析

492 505.375 529.25
592 671.75 706.75 697.83 664.06 631.9075 652.605 719.65 764.92
应用移动平均数应注意的问题:
1.移动平均的项数越多,修匀效果越好; 2.移动平均所取项数,应考虑研究对象的周期; 3.如采用偶数项移动平均,需进行两次移动平均; 4.移动平均所取项数越多,所得新数列项数则越少
2、时间序列中指标出现0或负数时,不宜计算速度
第二节 长期趋势的测定
一、时间数列的分解
1、社会经济指标的时间数列包含以下四种变动因素:
(1)长期趋势(Trend) (2)季节变动(Seasonal)
可解释的变动
(3)循环变动(Cyclical)
(4)不规则变动(Irregular) ——不规则的不可解释的变动
t2
t
Y
1992 -4
29 -116
1993 -3
32 -96
1994 -2
36 -72
1995 -1
40 -40
1996 0
例:年末总人口数
相对数时间序列: 由一系列相对数按照时间顺序排列而成的数列
例:性别比 平均数时间序列: 由一系列平均数按照时间顺序排列而成的数列
例:职工平均工资
二、时间序列的分析指标
绝对数分析指标 发展水平, 增长量
相对数分析指标 发展速度 , 增长速度
平均数分析指标 平均发展水平 ,平均增长量 平均发展速度 ,平均增长速度
时间 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 45
产量 逐期增 ty t2 Y 长量
29
--
29
32
3
64
36

统计学习题答案 第9章 时间序列分析

统计学习题答案 第9章  时间序列分析

第9章 时间序列分析——练习题●1. 某汽车制造厂2003年产量为30万辆。

(1)若规定2004—2006年年递增率不低于6%,其后年递增率不低于5%,2008年该厂汽车产量将达到多少?(2)若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番,而2004年的增长速度可望达到7.8%,问以后9年应以怎样的速度增长才能达到预定目标?(3)若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番,并要求每年保持7.4%的增长速度,问能提前多少时间达到预定目标?解:设i 年的环比发展水平为x i ,则由已知得:x 2003=30, (1)又知:320042005200620032004200516%x x x x x x ≥+(),2200720082006200715%x x x x ≥+(),求x 2008由上得32200820072008200320032007(16%)(15%)x x x x x x =≥++ 即为3220081.061.0530x ≥,从而2008年该厂汽车产量将达到 得 x 2008≥30× 31.06×21.05= 30×1.3131 = 39.393(万辆) 从而按假定计算,2008年该厂汽车产量将达到39.393万辆以上。

(2)规定201320032x x =,20042003x x =1+7.8%由上得=107.11%==可知,2004年以后9年应以7.11%的速度增长,才能达到2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番的目标。

(3)设:按每年7.4%的增长速度n 年可翻一番, 则有 201320031.0742na a == 所以 1.074log 20.30103log 29.70939log1.0740.031004n ====(年)可知,按每年保持7.4%的增长速度,约9.71年汽车产量可达到在2003年基础上翻一番的预定目标。

原规定翻一番的时间从2003年到2013年为10年,故按每年保持7.4%的增长速度,能提前0.29年即3个月另14天达到翻一番的预定目标。

第九章 时间数列分析

第九章 时间数列分析

STAT
第九章 时间数列分析
三、时间数列的编制原则
保证数列中各期指标数值的可比性
各期指标数值所属时间可比 各期指标数值总体范围可比 指标内容上的可比性 各项指标数值的计算方法、计算
单位、以及计算价格等的可比性
第九章 时间数列分析
第二节 时间数列描述性分析指标 一、发展水平和平均发展水平
STAT
第九章 时间数列分析
序时平均数的计算方法
⒉计算相对数时间数列的序时平均数
基本公式
ai 若时间数列ci bi
a 则: c b
⑴ a、b均为时期数列时
a a N a cb c b b N b b
a 1 ca
第九章 时间数列分析
【例】 某化工厂某年一季度利润计划完成情况如下:
第九章 时间数列分析
第九章
时间数列分析
STAT
第一节 时间数列分析的一般问题 第二节 时间数列的描述性分析指标
第三节 长期趋势分析
第九章 时间数列分析
1979-1998年中国国内生产总值环比指数
116 115 114 113 112 111 110 109 108 107 106 105 104 103 102 101 100
19
繁荣 拐点 衰退 拐点
萧条 拐点 复苏 拐点
繁荣 拐点
STAT
环比指数(%)
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
经济周期:循环性变动 年份
19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19

第九章时间数列及指数分析练习题

第九章时间数列及指数分析练习题

补充:时间数列分析练习题1.若要观察现象在某一段时期内变动的基本趋势,需要分析测度现象的( C )A .季节变动B 循环变动C 长期趋势D 不规则变动2.下列叙述正确的是:(A )A . 季节变动是指一年内重复出现的周期性波动B . 季节变动是一种无规律的的周期变动C . 季节变动仅指现象在一年中四个季度周而复始的波动D . 季节变动是每年各不相同的变动3.已知各期循环增长速度分别为2%、5%、8%和7%。

则相应的定基增长速度的计算方法为( A )A .102%×105%×108%×107%-1B .102%×105%×108%×107%C .2%×5%×8%×7%-1D .2%×5%×8%×7%4.已知某企业一月份、二月份、三月份、四月份各月初的职工人数分别为190人、195人、198人和200人。

则该企业一季度的月平均职工人数的计算方法为( C )A .1901951982004+++ B .1901951983++C .1902001951982241+++-D .190200195198224+++ 5.具有可加性的时间序列是:( B )A .时点序列 B.时期序列 C.平均数序列 D. 相对数序列6.下列哪种情况,不宜计算增长率( B )A . 已知某地各年人口数,计算该地年均人口递增率;B . 某企业连续5年的利润额分别为10、8、0、-5、2万元时,计算该企业利润年均递增率;C . 已知某产品连续12个月的销售额,计算销售额的月均增长率;D . 根据某地10年来的职工平均工资计算平均工资增长率7.已知某地2004年年末人口总数为9600万,而1984年末人口数为8000万,该地1984-2004年人口年均递增率为:( C )A .9600100%8000⨯C. 1- B .9600100%18000⨯- D. 8.下列属于时点序列的是( B )A . 某企业连续3年的月度销售额;B . 某企业各月末职工人数;C . 某地2000-2004年各季度GDP 资料D . 我国连续十年职工平均工资数据9.已知某企业2001-2004年产值连年增长,分别比上年增长10%、20%、28%及35%,这四个增长率是( A )A . 环比增长率;B . 定基增长率;C . 平均增长率D . 年均增长率10.当时间序列存在明显趋势时,可以采用的预测方法有:( B\C )A . 移动平均法B . 指数平滑法C . 线性趋势法D . 简单平均法11. 某公司2000、2001、2002年的发展速度分别为1.1、1.2、1.3,则这三年的平均发展速度为( B )。

统计学时间数列

统计学时间数列

统计学时间数列统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科。

在统计学中,时间数列是一个重要的概念,它描述了一系列按照时间顺序排列的数据点。

这些数据点可以涵盖任何感兴趣的主题,比如经济指标、人口统计、气候变化等。

时间数列可以按照不同的时间间隔进行分类,比如每小时、每天、每月或每年。

根据需要,统计学家可以使用不同的方法来分析和解释时间数列。

下面是几种常见的统计分析方法:1. 趋势分析:这种分析方法可以帮助确定时间数列中的长期趋势。

统计学家可以使用线性回归、指数平滑等方法来估计和预测未来的趋势。

2. 季节性分析:对于一些呈现周期性特征的时间数列,比如销售量、气温等,季节性分析是很有用的。

统计学家可以通过计算季节指数来查看每个季节的相对变化。

3. 周期性分析:有些时间数列可能具有较短的周期性变化,比如股票价格、利率等。

通过使用傅里叶分析等方法,统计学家可以揭示这些数据中的周期模式。

4. 相关性分析:统计学家还可以使用时间数列来研究两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数或回归分析,他们可以确定这些变量之间的相关性和影响。

除了上述方法之外,统计学家还可以应用其他多种技术来分析时间数列,比如时间序列建模、因子分析、ARIMA模型等。

这些方法为统计学家提供了丰富的工具和技术,以理解和解释时间数列背后的规律和趋势。

综上所述,时间数列是统计学中的一个重要概念,它提供了一种描述并分析按照时间顺序排列的数据的方法。

通过使用不同的统计分析方法,统计学家可以揭示时间数列中的趋势、周期、相关性等特征,从而对数据进行解释和预测。

时间数列是统计学中的一个重要概念。

它不仅仅是一系列按照时间顺序排列的数据点,更是一种工具,帮助我们理解数据的发展趋势和相互关系。

在统计学中,时间数列有着广泛的应用,涵盖了经济学、环境科学、社会科学等多个领域。

统计学家使用各种方法和技术来分析时间数列。

其中一个常用的方法是趋势分析。

趋势分析可以帮助我们确定数列中的长期趋势,如增长或下降的趋势。

时间序列timeseries分析第节时间序列

时间序列timeseries分析第节时间序列

序时平均数与一般平均数的异同点:
相同点:两者都将所研究现象的个别数量差异抽象化;概 括地反映现象的一般水平
不同点: 1 说明的问题不同:一般平均数将总体各单位之间的数量
差异抽象化;从静态上反映现象在一定时间 地点条件下 所达到的一般水平;序时平均数将现象在不同时间的 数量差异抽象化;从动态上表明同类现象在不同时间的 一般水平 2 计算基础不同:一般平均数根据变量数量计算;序时平 均数根据时间序列计算
解: 1980——1995年平均储蓄存款余额
y
y1 2
y2
yn1
yn 2
=
2.6 4/210417.7 217.65/2=8488 43亿元
n1
3
1980——1999年平均储蓄存款余额
y
n i 1
y i1 y i 2
fi
n
fi
i 1
=953 53亿元
练习:1 2000年各季度工业总产值如下;求该市平均每季度工业 总产值
1月1日
生猪存栏 头数
1500
3月1日 1000
7月1日 1200
10月1日 12月31日
1800
1500
4 某机械厂一车间4 月份工人数资料:4月1日210人; 4月11日240 人; 4月16日300人; 5月1日270人;求4月份平均工人数
5 某厂2000年职工人数如下表;计算2000年各季平均职工人数和 全年平均职工人数
季度 工业总产值
一 32600
二 36100
三 37000
四 38300
2 某银行2000年上半年各月初现金库存额数据如下;计算一 二季度 和上半年的平均现金库存额
1月
2月

统计学PPT课件

统计学PPT课件
19世纪初,法国数学家、统计学家拉普拉斯在总结前人成果 的基础上出版了《概率的分析理论》一书,从而形成完整的应用 理论体系。
二、统计学的产生和发 展
3 古典概率论
古典概率论对统计学的贡献可归纳为以下几点:
(1) 总结了古典概率论的研究成果,初步奠定了数理统计学的 理论基础。 (2) 把大数定律作为概率论与政治算术的桥梁。 (3) 提出应以自然科学的方法研究社会现象,为数理统计的产 生提供了必要的理论依据。
统计活动、统计资料和统计学相互依存、相互联系,共同构成一个完 整的整体,这就是人们所说的统计。
二、统计学的产生和发 展
进入资本主义社会以后,随着社会生产力的发展,人们对 统计数据资料的需求增多,专业的统计机构和研究组织逐渐出 现,统计初步发展为社会分工中的一个独立部门。
到了 17世纪中叶,统计学应运而生。
三、统计学的应用
(二) 统计学在经济领域的应用
统计学最初产生于对经济现象的研究。至今,经济领域仍然是统计 学最重要的研究领域。统计学在经济领域的应用形成了经济统计学。经 济学在研究经济现象及其发展变化的规律性时,除要进行规范性的理论 分析外,还离不开对现实经济活动的实证研究。经济学家只有通过对现 实经济活动的运行条件、运行过程和运行结果的数量分析,才能得出真 正符合客观实际的规律性结论。经济现象是人类参与的活动,其影响因 素异常复杂。对社会经济现象规律性的认识,只能被动地对实际的经济 关系和经济活动的运行情况进行观测。因此,无论是宏观经济学研究还 是微观经济学分析,都需要大量地运用统计方法,通过各种调查方法来 收集实际的经济统计数据,并分析其数量规律性。
《不列颠百科全书》将统计学定义为收集、分析、表 述和解释数据的科学。
一、统计的含义

第九章++时间序列分析

第九章++时间序列分析

3月末
库存量(件) 3000
4月末
3300
5月末
2680
6月末
2800
3、某企业2007年各时点的人口数如下,求2007年的 平均人口数。
日期 人口数(人) 1月1日 250 5月1日 270 8月1日 240 12月31 日 290
4、某企业2008年第一季度利润计划完成情况,求该 企业一季度的计划平均完成程度为 :
12 12
年度化增长率
(例题分析) 解: 2) m =12,n = 27 年度化增长率为
300 GA 1 10.43% 240 该地区财政收入的年增长率为10.43%
12 27
年度化增长率
(例题分析)
解: 3) 由于是季度数据,所以 m = 4,从第1季度 到第2季度所跨的时期总数为1,所以 n = 1 年度化增长率为
510 GA 1 8.24% 500 即根据第1季度和第2季度数据计算的国内生 产总值年增长率为8.24%
4 1
年度化增长率
(例题分析)
解: 4) m = 4,从1997年第4季度到2000年第4季度 所跨的季度总数为12,所以 n = 12 年度化增长率为
350 GA 1 7.72% 280 即根据1998年第4季度到2000年第4季度的数 据计算,工业增加值的年增长率为7.72%, 这实际上就是工业增加值的年平均增长速度
……
趋势模型法的程序:
1、定性分析 2、判断趋势类型 (1)利用散点图判断 (2)利用差分法判断 3、计算待定参数 4、预测方程评估 (1)计算可决系数 (2)对回归方程进行F检验 (3)计算标准误差 5、利用方程预测

【精选】第九章 定性预测方法

【精选】第九章  定性预测方法

一、填空题1、当所掌握的历史数据不够或不够准确时,通常采用定性预测方法进行预测。

2、定性预测是对预测目标运动的内在机制进行质的分析,据以判断未来质的变化趋向,并辅以量的表达。

3、经验估计法的主要依据是事物之间的相关关系和类推关系。

4、专家预测法主要有两种形式:专家小组法(特尔菲法)和专家会议法(头脑风暴法)。

5、经常用于新产品开发的定性预测方法是类比法。

6、以一个地区的调查资料为基础,通过分析、判断、计算,以确定整个市场的预测值的方法是联测法。

7、预警分析法以现行指标为依据。

8、扩散指数为领先指标中呈上升趋势的指标个数与领先指标总个数之比,当扩散指数大于50% 时,表示市场处于上升态势。

二、判断题1、定性预测又可分为时间序列分析法和因果关系分析法。

(×)2、定性市场预测法应用起来比较灵活方便;所花费的人力、物力、财力比较节省;所需时间比较短,时效性较强。

(√)。

3、对全局性重大问题的决策,宜采用个人决策方式。

(×)(集体决策)4、业务人员综合意见法的特点是在预测人员的选择上仅限于企业内部,并且都是业务人员。

(√)5、集合业务人员意见法中所集合的业务人员的意见,只包括企业内部业务人员的意见,不包括企业外部人员的意见。

( × )6、专家会议法的缺点有:参加会议的专家人数有限,影响代表性。

(√)7、专家会议法中一般包含两方面的专家参加会议:一是市场预测专家;二是专业领域内的专家 30、专家小组法只可以从事技术预测,不能从事经济预测;只能用于短期预测,不能用于长期预测。

(×)8、产品生命周期的四个阶段是所有产品都必须依次经历的(×)9、试销期的销售量增长率在10%左右,成长期往往超过20%(×)10、类别法也叫经济指标法,它是根据政府公布的或调查所得的经济预测指标,以某种经济指标为基础,借助相关比率系数转导推算出市场预测值的方法。

(×)11、运用类比法预测时,往往是从质的方面类比较多。

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第二节
一、发展速度
时间序列的速度指标
1、概念:报告期水平与基期水平之比。 、概念:报告期水平与基期水平之比。 2、环比发展速度(基期在报告期前一期) 、环比发展速度(基期在报告期前一期)
x1 x 2 x 3 xn _, , , ,L, x 0 x1 x 2 x n -1
3、定基发展速度(基期固定在最初水平上) 、定基发展速度(基期固定在最初水平上)
(3)当数列包含周期变动时,时距项数 应和周期基本 )当数列包含周期变动时,时距项数P应和周期基本 一致,才能较好地消除周期波动。 一致,才能较好地消除周期波动。当数列包含有季节变 动时,平均时距项数 应与季节变动长度 应与季节变动长度( 动时,平均时距项数P应与季节变动长度(如4个季度或 个季度或 12个月)基本一致,才能较好地消除季节变动的影响。 个月)基本一致,才能较好地消除季节变动的影响。 个月 (4)移动平均以后,新数列的项数较原来数列项数减 )移动平均以后, P为奇数时 新数列首尾各减少(P-1)/2项 为奇数时, 少。当P为奇数时,新数列首尾各减少(P-1)/2项;当 P为偶数时,首尾各减少 项(移正后的数列)。所以 为偶数时, 为偶数时 首尾各减少P/2项 移正后的数列) 移动平均会使原数列失去部分信息, 移动平均会使原数列失去部分信息,而且移动平均项数 越大,失去的信息越多, 越大,失去的信息越多,故移动平均时时距项数不能太 大。
2、乘法模型 、
Y = T × S ×C × I
在乘法模型中,时间序列的四类因素是相互影响 在乘法模型中,时间序列的四类因素是相互影响 的关系。 的关系。时间序列中的每一个观察值是它们的交互作 用的结果。 用的结果。
第四节 时间序列长期趋势的测定
一、线性长期趋势的测定
判断长期趋势呈线性的方法: 、作散点图; 、 判断长期趋势呈线性的方法:1、作散点图;2、时间序列各 逐期增长量大致相同时。 逐期增长量大致相同时。
x=n xn x1 x2 × ⋅×L× x0 x1 xn−1 (1)
(2)已知最初水平和最末水平时 )
x = =
n
n
xn x1 x2 × ⋅× L × x0 x1 xn −1 xn (2) x0
xn x0 , 为总发展速度
见第259页,例8.3 页 见第
式子中的
第三节 时间序列的构成要素
一、构成时间序列的要素
平滑系数α的选择 三、平滑系数 的选择
值越小, (1)α值越小,对序列的平滑作用越强,对时间序列的变化反 ) 值越小 对序列的平滑作用越强, 映越慢; 值越大 对序列的平滑作用越弱, 值越大, 映越慢;α值越大,对序列的平滑作用越弱,对时间序列的变 化反映越快。 的取值范围控制在 的取值范围控制在0.1-0.3之间。一般认为,序 之间。 化反映越快。 α的取值范围控制在 之间 一般认为, 列变化较为平缓, 宜取小些 如小于0.1; 宜取小些, 列变化较为平缓,α宜取小些,如小于 ;序列变化较为剧烈 可取大些, 取大于0.5才能跟上序列变化 时,α可取大些,如0.3-0.5。如果 取大于 才能跟上序列变化, 可取大些 。如果α取大于 才能跟上序列变化, 表明序列有很强的趋势,不能采用一次指数平滑。 表明序列有很强的趋势,不能采用一次指数平滑。 (2)在进行指数平滑时需要指定初始值,可以把第一个观测 )在进行指数平滑时需要指定初始值, 值作为初始值, 值作为初始值,也可以令初始值等前几期观测值的平均数 中可指定, (Excel中可指定,也可不指定,如不指定,默认把第一个观测 中可指定 也可不指定,如不指定, 值作为初始值)。如果对初始值的正确性把握不大, )。如果对初始值的正确性把握不大 值作为初始值)。如果对初始值的正确性把握不大,希望减小 初始值的影响,α值宜大些;希望突出初始值的影响,α值宜小 初始值的影响, 值宜大些;希望突出初始值的影响, 值宜小 值宜大些 些。
环比增长速度 = 环比发展速度 − 1
3、定基增长速度(基期固定在最初水平上) 、定基增长速度(基期固定在最初水平上)
定基增长速度 = 定基发展速度 − 1
注意: 注意:环比增长速度与定基增长速度之间没有像环比 发展速度与定基发展速度之间那样直接的换算关系。 发展速度与定基发展速度之间那样直接的换算关系。但 直接的换算关系 它们之间还是可以换算的。 它们之间还是可以换算的。
第9章 章
时间序列分析
第一节 时间序列的概念
一、时间序列的概念
又名时间数列、动态数列,是指同一指标在不同时 又名时间数列、动态数列,是指同一指标在不同时 同一指标 间上的指标值序时排列后所形成的数列。 序时排列后所形成的数列 间上的指标值序时排列后所形成的数列。
一般表示为: 一般表示为: x0 x1 x2 x3 …… xn (一共有n+1项) 一共有 项
4、年距增长速度:某年某个时期的水平减上年同期水 、年距增长速度再与上年同期发展水平之比。 平后,再与上年同期发展水平之比。
见第257页,例8.2 页 见第
三、平均发展速度和平均增长速度
平均增长速度=平均发展速度平均增长速度=平均发展速度-1 下面只求平均发展速度: 下面只求平均发展速度: 平均发展速度:是各期环比发展速度的平均数。即 平均发展速度:是各期环比发展速度的平均数。 环比发展速度的平均数 对各期环比发展速度求一个几何平均数。 对各期环比发展速度求一个几何平均数。 几何平均数 (1)已知各期环比发展速度 )
4、不规则变动 ( I ) 、 不规则变动指现象受偶然因素影响, 不规则变动指现象受偶然因素影响,而呈现的无规 则的变动。 则的变动。
二、时间序列的模型
1、加法模型 、
Y = T + S +C + I
在加法模型中,时间数列的各类因素是相互独立 在加法模型中,时间数列的各类因素是相互独立 地发挥作用。 地发挥作用。因而时间序列中的每一个观察值都是它 们各自效应的总和。 们各自效应的总和。
认为时间( )和时间数列的指标值Y 是呈直线型的。 认为时间(t)和时间数列的指标值 t是呈直线型的。 1、移动平均法 、 (1)奇数项移动平均 ) (2)偶数项移动平均 )
见第263页,例8.4 页 见第
采用移动平均法时应注意的问题: 采用移动平均法时应注意的问题: (1)移动平均对原数列具有修匀的作用,时距越大对 )移动平均对原数列具有修匀的作用, 原数列修匀的作用就越强,长期趋势表现得越明显。 原数列修匀的作用就越强,长期趋势表现得越明显。 如果为奇数, (2)移动平均时距项数 如果为奇数,只需一次移动 )移动平均时距项数P如果为奇数 平均,其平均值作为中间一期的数值; 为偶数, 平均,其平均值作为中间一期的数值;若P为偶数,移 为偶数 动平均值无法正对某一时期, 动平均值无法正对某一时期,需再进行一次相邻两平均 值的移动平均,才能使平均值对正某一时期。 值的移动平均,才能使平均值对正某一时期。
1、长期趋势 ( T ) 、 长期趋势指现象在一 段相当长的时期内所表 相当长的时期内所表 现的沿着某一方向的持 续上升或下降的趋势。 续上升或下降的趋势。
2、季节变动 ( S ) 、 对一年或一年以内由于社会、政治、经济、自然 一年或一年以内由于社会、政治、经济、 由于社会 的影响, 等因素的影响 等因素的影响,形成的以一定时期为周期的有规则的 重复变动,都称为季节变动。 重复变动,都称为季节变动。 注意: ;(2) 注意: (1)周期在一年或一年以内;( )这里的 )周期在一年或一年以内;( 季节”不一定是一年四季的意思。 “季节”不一定是一年四季的意思。
见第255页,表8.1 页 见第
二、时间序列的一组基本概念
1、最初水平:时间序列的第一个指标值。 用x0表示。 、最初水平:时间序列的第一个指标值。 表示。 2、最末水平:时间序列的最后一个指标值。用xn表示。 、最末水平:时间序列的最后一个指标值。 表示。 3、中间水平:除最初水平和最末水平以外的指标值。 、中间水平:除最初水平和最末水平以外的指标值。 4、报告期水平:所研究的那个时期称为报告期,又称为计算期。 、报告期水平:所研究的那个时期称为报告期,又称为计算期。 该时期上的发展水平称为报告期水平。 该时期上的发展水平称为报告期水平。 5、基期水平:在研究报告期时,用作对比的那个时期称为基期。 、基期水平:在研究报告期时,用作对比的那个时期称为基期。 该时期上的发展水平称为基期水平。 该时期上的发展水平称为基期水平。
yt
yt
或者
Et = α∑(1−α) j yt − j + (1−α)t E0
j =0
t −1
初始值设定为 E0 = y1 , t →∞时(1−α)t → 0 有
Et = α∑(1−α) j yt − j
j =0
t −1
可见指数平滑值E 的加权平均数(权 可见指数平滑值 t实质上是各期观测值 的加权平均数 权 数和为1),各期权数呈指数递减形式,故称为指数平滑。第t 数和为 ,各期权数呈指数递减形式,故称为指数平滑。 期平滑值包含了第t期及以前所有数据的信息, 期平滑值包含了第 期及以前所有数据的信息,但又对不同时 期及以前所有数据的信息 期的数据给予不同的权数,越是近期的数据,给予权数较大。 期的数据给予不同的权数,越是近期的数据,给予权数较大。
发展水平之比。 发展水平之比。
见第257页,例8.2 页 见第
二、增长速度
1、概念:报告期水平减基期水平后,再与基期水平 、概念:报告期水平减基期水平后, 之比。 之比。
报告期水平 − 基期水平 增长速度 = 基期水平 = 发展速度 − 1
2、环比增长速度(基期在报告期前一期) 、环比增长速度(基期在报告期前一期)
3、循环变动 ( C ) 、 循环变动指以若干年为周期, 循环变动指以若干年为周期,有一定规律性的周期 若干年为周期 性波动。 性波动。 注意:循环变动与季节变动相比:( )其周期长; 注意:循环变动与季节变动相比:(1)其周期长; :( (2)其周期长短不一致,规律不明显。 )其周期长短不一致,规律不明显。
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