第八章 干预分析模型预测法
干预分析模型预测法
结合之前步骤，求出 总的干预分析模型。
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干预分析模型预测法
干预分析模型预测房价指数
第三节 干预分析模型的应用实例
（一）、 问题的提出和相关背景 房地产价格指数对价格这一个经济变量进行跟踪记录，对于
市场行情的波动具有直接、及时的表现力。价格指数是由一个 个市场调查的数据构成的，这些数据来自于不同地点的楼盘， 每时每刻记录着市场行情波动的轨迹，形成一幅观测市场行情 万千气象的云图。近年来上海房地产市场保持量价齐升的态势， 特别是住宅市场，商品住宅价格涨幅大幅度攀升，引来了民众 与政府的多方关注。2003年4月开始，住宅价格涨幅惊人，明显 高于往年同期。有研究人士认为，是SARS带动了上海房市的新 一轮上涨，使得上海的城市竞争力为众多的海内外投资者所认 可和关注。这里就选取上海二手房指数作为研究对象，以SARS 的发生为干预事件，运用干预分析模型进行分析和预测，定量 地19研究价格指数的运行轨迹。精品课件
在ARIMA模型中，首先识别模型中的p和q，然后估计出
，B 中的B参数。
15
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干预分析模型预测法
假定：
(B)11(B) (B)11(B)
假定模型形式为：
((BB))ItT 10BStT
xt 1 01BStT1 1 1 1B Bat
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干预分析模型预测法
（2）已知干预影响的情形
假定在模型识别之前，对干预的影响已很清楚，以至
PtT
10,,
干预事件发生t 时T） （ 其它时间t （ T）
5
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干预分析模型预测法
a.干预事 件的影响 突然开始， 长期持续 下去
b. 干预事件 的影响逐渐 开始，长期 持续下去
第8章 干预模型预测法
T t
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序号
日期
进出口 额 1573.6 1404.5 1599.3 1779.9
调整(30日) 额 1522.8 1504.8 1547.7 1779.9
序号
日期
进出口额
调整(30 日)额 1779.6 1978.5 2207.6 2138.1
T t
t 21
（7）运用模型进行预测
当t 21时
当 t 21 时
yt 1467.08 44.38t
ˆ yt X t 1 ˆ B
ˆ( y X ) ˆ yt X t t 1 t 1
for t=1:21 X0(t)=b3(1)+b3(2)*t; y0=X0; %2008年9月及以前的预测值 end for t=22:26 X0(t)=b3(1)+b3(2)*t; y0(t)=X0(t)+b2(2)*(y0(t-1)-X0(t-1))+b2(1); %2008 年10月以后的预测值 end y0
（3）分离出干预影响的具体数据，估计干预模型的参数 利用所得模型，对2008年10月以后的数据进行预测，然后 用实际值减去预测值，得到的差值就是金融危机产生的效 应值z。 t2=22:26; x2=b1(1)+b1(2).*t2'; z=y(22:end)-x2(1:end)
利用z的数据，可估计出干预模型：
zt StT
w表示干预影响程度的未知参数 干预事件发生后需延迟b个时期才能产生影响
zt Bb StT
（2）干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去。 其最简单模型为：
B T zt St 1 B
干预分析模型预测法.
二、干预分析模型的基本形式
干预变量的形式 ：
干预分析模型的基本变量是干预变量，有 两种常见的干预变量。
一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发 生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表 示，形式是：
StT
0, 1,
干预事件发生之前（t T） 干预事件发生之后（t T）
8干预分析模型预测法
8.1 干预分析模型概述 8.2 单变量干预分析模型的识别与估计 8.3 干预分析模型的应用实例
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8.1 干预分析模型概述
一、干预模型简介
干预的含义： 时间序列经常会受到特殊事件及态势的影 响，称这类外部事件为干预。
研究干预分析的目的： 从定量分析的角度来评估政策干预或突发 事件对经济环境和经济过程的具体影响。
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第二种是短暂性的干预变量，表示在某
时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数 表示，形式是：
PtT
1, 0,
干预事件发生时（t
其其他它时时间间（t T ）
T ）
干预事件的形式 ：
干预事件虽然多种多样，但按其影响的形 式，归纳起来基本上有四种类型：
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a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去
设干预对因变量的影响是固定的，从某一 时刻T开始，但影响的程度是未知的，即因变 量的大小是未知的。这种影响的干预模型可写 为：
Yt StT
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ω表示干预影响强度的未知参数。Yt 不平稳时可 以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整为：
at
(1 1B)xt
0 (1 1B) 1 1B
干预分析模型预测法四组
干预分析模型预测法四组干预分析模型预测法通常需要四个组进行比较：控制组、干预组、对照组和干预对照组。
控制组是没有接受任何干预的组，用于提供基准参照。
干预组是接受干预措施的组，用于评估干预效果。
对照组是与干预组在其他特征上匹配的组，用于排除其他因素的干扰。
干预对照组是接受非干预措施的组，用于评估干预措施的特效性。
1.确定干预目标和结果变量。
首先，需要明确研究的干预目标是什么，以及所关注的结果变量是什么。
例如，我们想要研究一种新的药物对患者血压的影响。
2.设计干预实验。
根据研究目标，设计一个适当的干预实验，将参与者分为控制组、干预组、对照组和干预对照组。
确保各组在其他特征上具有类似的分布，以排除其他因素的干扰。
3.进行实验。
实施干预实验，将干预措施应用于干预组和干预对照组，并观察结果变量的变化。
同时，记录其他可能影响结果变量的因素，例如年龄、性别等。
4.进行数据分析。
使用适当的统计方法，如线性回归分析或方差分析，对收集到的数据进行分析。
将干预组与对照组进行比较，评估干预措施对结果变量的影响。
5.解释结果。
根据数据分析的结果，解释干预措施对结果变量的影响。
同时，考虑是否有其他因素可能影响结果变量，以排除其他解释。
然而，干预分析模型预测法也有一些局限性。
首先，由于实验过程可能受到一些限制或约束，例如个体自愿参与、实验条件不完全控制等，结果的外部有效性可能受到影响。
其次，实施干预实验需要一定的资源和时间，可能对研究者和参与者造成一定的负担。
总体而言，干预分析模型预测法是一种强大的方法，用于评估干预措施对结果变量的影响。
它可以提供有关因果关系的定量评估，并帮助我们了解干预措施的特效性。
然而，研究者在应用该方法时需要充分考虑实验的设计和实施过程，并注意结果的解释。
干预分析模型.
设干预对因变量的影响是固定的，从某一 时刻T开始，但影响的程度是未知的，即因变 量的大小是未知的。这种影响的干预模型可写 为：
Yt S
T t
ω表示干预影响强度的未知参数。Yt 不平稳时可 以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整为：
(1 B)Yt StT
其中B为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时 期才产生影响，如b个时期，那么干预模型可进一 步调整为 ：
T I 其中 t 为干预变量，它等于 StT 或 Pt T， 则单变量序列的干预模型为 ：
( B) T ( B) yt It at ( B) ( B)
( B) I t
T t
这里：
( B)
( B) ( B)
， t
( B) at ( B)
然后计算出残差序列：
ˆ ( B) T t xt It ˆ( B)
这个序列 t 是一个消除了干预变量影响的序 列，可计算出它的自相关与偏自相关函数，从 而识别出ARMA模型的阶数。
三、干预模型的建模步骤 1.利用干预影响产生前的数据，建立单变量的时间序列 模型。然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值， 作为不受干预影响的数值。 2.将实际值减去预测值，得到受干预影响的具体结果， 利用这些结果求估干预影响的参数。 3.利用排除干预影响后的全部数据，识别与估计出一个 单变量的时间序列模型。 4. 求出总的干预分析模型。
StT , 0 1
3. 干预事件突然开始，产生暂时的影响
这类干预现象可以用数学模型描述如下：
Bb T Yt Pt , 0 1 1 B
当 0 时，干预的影响只存在一个时期， 当 1时，干预的影响将长期存在。
干预分析模型讲诉
二、干预分析模型的基本形式
干预变量的形式 ： 干预分析模型的基本变量是干预变量，有 两种常见的干预变量。 一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发生 以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示， 形式是：
t T） 0, 干预事件发生之前（ S t T） 1, 干预事件发生之后（
假定
(B) 1 1 ( B)
( B) 1 1 ( B)
假定干预模型的模式为 ：
0 B T ( B) T It St ( B) 1 B
组合这两个模型，便得到单变量序列的干预分析 模型：
0 B T 1 1 ( B) xt St at 1 1 B 1 1 ( B)
9干 预 分 析 模 型 预 测 法
9.1 干预分析模型概述
9.2 单变量干预分析模型的识别与估计 9.3 干预分析模型的应用实例
9.1 干预分析模型概述
一、干预模型简介 干预的含义： 时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称 这类外部事件为干预。
研究干预分析的目的： 从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对 经济环境和经济过程的具体影响。
设干预对因变量的影响是固定的，从某一 时刻T开始，但影响的程度是未知的，即因变 量的大小是未知的。这种影响的干预模型可写 为：
Yt S
T t
ω表示干预影响强度的未知参数。Yt 不平稳时可 以通过差分化为平稳序列，则干预模型可调整为：
(1 B)Yt StT
其中B为后移算子。如果干预事件要滞后若干个时 期才产生影响，如b个时期，那么干预模型可进一 步调整为 ：
T t
第二种是短暂性的干预变量，表示在某 时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数 表示，形式是：
第8章政府干预的影响(应用竞争模型加以分析)
（2）消费者剩余的增加或减少 ） 的幅度将有多大？（ ？（3） 的幅度将有多大？（ ）如果设 定了这样一种最高限价，那么， 定了这样一种最高限价，那么， 生产者剩余是否会减少呢？ 生产者剩余是否会减少呢？若如 减少多少？（ ？（4） 此，减少多少？（ ）这一最高 限价是否造成无谓损失？ 限价是否造成无谓损失？DWL 有多大？ 有多大？
假设两张光碟都以相同的价格卖出， 假设两张光碟都以相同的价格卖出， 且没有一个买者想卖一张以上的光 因此， 碟。因此，价格上升到两个买者放 弃为止（ 元或稍高一点）。这时 元或稍高一点）。这时， 弃为止（70元或稍高一点）。这时， 张三和李四各得一张，分别从交易 张三和李四各得一张， 得到的消费者剩余是30和 元 得到的消费者剩余是 和10元。 市场的消费者剩余是40。 市场的消费者剩余是 。
注意： 注意：这里的成本是油漆工的机会 成本：它包括油漆工的支出（油漆、 成本：它包括油漆工的支出（油漆、 刷子等） 刷子等）和油漆工对他们自己时间 的评价。 的评价。成本是他们出售劳务的意 愿。每个油漆工都渴望以高于他的 成本的价格出售他的劳务， 成本的价格出售他的劳务，拒绝以 低于他的成本的价格出售其劳务。 低于他的成本的价格出售其劳务。
达到的目的。也并不因为事非出于本意， 达到的目的。也并不因为事非出于本意， 就对社会有害。他追求自己的利益， 就对社会有害。他追求自己的利益，往 往使他能比在真正出于本意的情况下更 有效地促进社会利益。 有效地促进社会利益。
但是，应该认识到， 但是，应该认识到，这里的分析是以若 干隐含的假定为基础的： 干隐含的假定为基础的：（1）假定私人 ） 成本和社会成本是相等的；（ ；（2） 成本和社会成本是相等的；（ ）我们是 从社会的观点用总剩余来衡量市场运行 的良好程度的，这需要若干假设来支持。 的良好程度的，这需要若干假设来支持。 特别是我们假设每个人的一元收益或损 失都具有相同的权重，而无论其穷富， 失都具有相同的权重，而无论其穷富， 是消费者还是生产者。 是消费者还是生产者。
第八章干预分析模型预测法
2.干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去 有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响， 而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。
最简单情形模型
Yt
B 1 B
StT ,
0
1更一般模型Fra bibliotekYtBb 1 1B r Br
StT ,
0
1
3.干预事件突然开始，产生暂时的影响
Yt
然后估计出 (B) ，(B)中的参数。
假定
(B) 1 1(B) (B) 11(B)
假定干预模型模式
(B) (B)
ItT
0 1 B
StT
组合两个模型，得到单变量序列的干预分析模型
xt
0 1 1B
StT
1 1B 1 1B
at
或
(1 1B)xt
0 (1 1B) 1 1B
StT
(1 1B)at
（二）已知干预影响的情形
假定在模型识别之前，对干预影响已清楚，通过数据分析，
能确定干预变量的影响部分 ，(B并) 估计出这部分的参
数，计算出残差序列。
(B)
t
xt
ˆ (B) ˆ(B)
I
T t
t是一个消除干预变量影响序列，可计算出自相关与
偏自相关函数，识别出ARIMA模型的阶数。
三、干预模型建模的思路和具体步骤
思路：利用干预影响产生前的数据，建立单变量的时间序 列模型。利用此模型进行外推预测，得到的预测值，作为 不受干预影响的数值。最后将实际值减去预测值，得到的 是受干预影响的具体结果，利用这些结果可以求估干预模 型的参数。
二、干预分析模型的基本形式
（一）干预变量的形式
1.持续性的干预变量
干预分析模型
这些方法能够考虑空间数据 的空间依赖性和异质性，并 评估干预事件对空间数据分 布和趋势的影响。通过参数 估计和假设检验，可以深入 了解干预事件在空间数据中 的作用。
其他类型的干预分析模型
总结词
详细描述
总结词
详细描述
除了上述三种类型的干 预分析模型外，还有许 多其他类型的模型可用 于不同场景下的干预分 析。
空间干预分析模型
总结词
详细描述
总结词
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空间干预分析模型关注空间 数据中因干预事件引起的数 据变化。
该模型通过识别、建模和评 估空间数据中的干预事件， 分析这些事件对空间数据分 布和趋势的影响。常见应用 场景包括地理信息系统 （GIS）、环境监测和城市规 划等。
空间干预分析模型通常采用 空间统计学和空间计量经济 学等方法。
这些模型可以根据具体 的研究问题和数据类型 进行选择和应用。例如 ，基于贝叶斯方法、机 器学习算法和其他统计 模型的干预分析方法。
选择合适的干预分析模 型需要考虑研究目的、 数据特征和分析需求等 因素。
根据具体情况选择合适 的模型能够提高干预分 析的准确性和有效性。 此外，随着统计学和计 算机科学的发展，新的 方法和模型也不断涌现 ，为干预分析提供了更 多的选择和可能性。
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感谢您的观看
干预分析模型的重要性
揭示干预措施的实际效果
01
通过干预分析模型，可以准确地评估干预措施对数据的影响，
从而了解其实施效果。
指导决策制定
02
基于干预分析模型的结果，决策者可以更好地理解干预措施的
影响，并据此制定更有效的策略。
提高数据分析的准确性
03
通过考虑干预因素对数据的影响，可以更准确地分析数据，减
统计预测与决策练习题
统计预测与决策练习题(总17页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第一章统计预测概述一、单项选择题8、统计预测的研究对象是（）A、经济现象的数值B、宏观市场C、微观市场D、经济未来变化趋势答：A二、多项选择题4、定量预测方法大致可以分为（）A、回归预测法B、相互影响分析法C、时间序列预测法D、情景预测法E、领先指标法答：AC三、名词解释2、统计预测答：即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。
四、简答题1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。
答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
两者的主要区别是：①从研究的角度看，统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象，但着眼点不同。
前者属于方法论研究，其研究的结果表现为预测方法的完善程度；后者则是对实际经济现象进行预测，是一种实质性预测，其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断；②从研究的领域来看，经济预测是研究经济领域中的问题，而统计预测则被广泛的应用于人类活动的各个领域。
第二章定性预测法一、单项选择题3、（）需要人们根据经验或预感对所预测的事件事先估算一个主观概率。
A 德尔菲法B 主观概率法C 情景分析法D 销售人员预测法答：B二、多项选择题2、主观概率法的预测步骤有：A 准备相关资料B 编制主观概率表C 确定专家人选D 汇总整理E 判断预测答：A B D E三、名词解释2、主观概率答：是人们对根据某几次经验结果所作的主观判断的量度。
四、简答题1、定型预测有什么特点它和定量预测有什么区别和联系答：定型预测的特点在于：（1）着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力；（2）着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。
统计预测与决策半开卷参考资料
统计预测与决策半开卷参考资料单选（因适⽤于半开卷，选择只保留正确答案）第⼀章：统计预测概述1、统计预测三要素中，统计资料是预测依据，统计理论是基础，数学建模是⼿段。
2、近期预测是指⼀个⽉以内，短期预测1-3个⽉中期3个⽉-2年长期2年以上。
3、统计预测的研究对象经济现象的数值。
4、适合短期、中期、长期预测的是定性预测法。
5、预测费⽤研究⼈员的劳务费，资料收集和整理等调查费⽤，资料实⽤费⽤。
第⼆章：定性预测法1、定量预测的优点在于注重与事物发展在数量⽅⾯的分析，对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多的依据历史统计资料，较少受主观因素的影响2、德尔菲法是依据有专门知识的⼈的直接经验，对研究的问题进⾏判断，预测的⽅法，也叫专家调查法。
3、主观概率法需要根据经验对所预测的时间事先估算⼀个主观概率。
4、领先指标：先于研究的指标⽽变动的指标；同步指标：同期变动；滞后指标:变动之后。
5、情景预测法中，⽬标展开法是⽴⾜于未来，分析现在；间隙分析法是⽴⾜于现在和未来。
第三章：回归预测法1、在对X 和Y 的相关分析中XY 都是随机变量2、⼀元线性回归模型中，b 的最⼩⼆乘估计为∑∑=2x xy b 3、评价回归直线⽅程拟合度如何的指标有可决系数4、两变量的线性相关系数为+1，说明这两个变量完全正相关5、⼀直回归直线⽅程的可决系数为0.81，克制相关系数r=+ -0.096、两变量的西⽅差都不必定⼤于或⼩于0，必定在正负1之间7、产量与成本的回归⽅程为y=77-2x ，表明每提⾼1000件，单位成本减少2元8、⼀多元线性回归模型有3个⾃变量，两个变量的相关系数0.9，则此现象为多重共线性9、对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满⾜平⽅最⼤10归⽅程yi=b0+b1xi,x 为⾃变量，y 为应变量，则可以根据x 推断y第四章：时间序列分解法和趋势外推法1、长期趋势因素反映经济现象在⼀个较长时间内的发展⽅向，它可以在⼀个相当长的时间内表现为⼀种近似直线的持续向上或向下或平稳的趋势2、季节变动因素是经济现象受季节变动影响所形成的⼀种长度和幅度固定的周期波动3、周期变动因素是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动4、不规则变动因素是受各种偶然因素影响所形成的不规则的波动5、修正的指数曲线模型y 尖尖t=a+bct 的⽅6、求解指数模型参数⽅法是先做对数变换，讲其化成直线模型，然后⽤⼆乘法求出参数7、对时间序列进⾏查分处理，如果⼀阶差分相等或⼤致相等，就可以⽤⼀次线性模型8、对时间序列进⾏查分处理，如⼀阶差分的⼀阶⽐率相等或⼤致相等，就可以⽤修正指数9、⽪尔曲线尤其适⽤于处于成熟期的商品的市场需求饱和量的分析和预测10在对运⽤⼏个模型分别对数据进⾏拟合后，标准误差最⼩的模型为最好的拟合曲线模型第五章：时间序列平滑预测法1、当数据的随机因素较⼤时，选⽤的N 应该较⼤，较⼩时，选⽤的N 应该较⼩2、在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数必须⼀开始就明确规定3、温特线性和季节性指数平滑法包括的平滑参数的个数是3个布朗单⼀包括的个数1个4、数列有季节性时，应选⽤温特线性和季节性指数平滑法5、温特线性和季节性指数平滑法中，通常确定a,b 和r 的最佳⽅法是反复实验法6、⼀次指数平滑法中，反复实验寻找a,是为了均⽅差最⼩7、温特和季节法中的平滑参数abr 三者都在0到1之间8、在进⾏预测时，最新观察值包含更多信息，权重为更⼤第六章：⾃适应过滤法1、⾃适应法就是从φ⼀组初始值开始，利⽤迭代寻找模型的⾃回归系数的最优化2、在模型的R ⽅向⼀个最⼩值收敛时就取得了最优权重3、在序列存在季节模型时，P 应取L(季节因素周期)4、在迭代过程中，为了避免误差序列的发散性，调整系数k 必须等于或者⼩于1/P5、选择滤波常数时，为了取得更加准确的结果，k 的取值Widrow 公式：k=1/([∑2x ]max) 6、为了避免由于Xt 的波动很⼤⽽影响迭代的收敛性，需要对数据标准化7、对Xt 进⾏标准化的公式为Xt/（根号项∑2x ）8、⾃适应法调整系数可以表⽰为：φ i(t-1)+2KetXt-i9、⼀直上⼀轮φ=0.25，e=3,y=20,k=0.0005,则新⼀轮的φ1等于0.3110在⼀轮迭代结束后，结果MSE 还没有收敛，但没有更多时间序列数据进⾏迭代时，转⼊把现在的⼀组φ作为初始系数，重新开始迭代过程第七章：平稳时间序列预测法1、时间序列取⾃某⼀个随机过程，我们称过程是平稳的，若此随机过程的随机特征不随时间变化2、⾃回归模型AR(p)的平稳条件滞后算⼦多项式的根均在单位圆外3、移动平均模型MA(q)的平稳条件是任何条件下的平稳4、⾃相关函数的定义：t k t y y k r σσ-/5、有关AR(p)模型，说法错误的是⾃相关函数p 步截尾6、有关MA(q)模型，说法错误的是偏相关函数q 步截尾7、⾃回归模型的参数估计中，错误的是不能实⽤极⼤似然估计8、移动平均模型的参数估计中，错误的是可直接实⽤近似极⼤似然估计9、已知时间序列Yt=xcos(ct),其中x,c 为⼀⾮零常数，则该时间序列不是宽平稳10⼀时时间序列Yt=X-t,其中Xt 为⼀宽平稳时间序列，则时间序列Yt 宽平稳第⼋章：⼲预分析模型预测法1、⼲预分析的模型和概念最初源⾃于19751年美国统计学家Box 教授和刁（Tiao ）教授在美国统计协会会刊上发表的《应⽤到经济与环境问题的⼲预分⽀》⼀⽂。
干预分析模型范文
干预分析模型范文干预分析模型（Intervention Analysis Model）是一种统计模型，用于分析和评估在一些特定时间点引入干预措施对系统行为和性能的影响。
干预分析模型的目的是确定干预引入后，是否存在显著的变化，并且如何解释和量化这种变化。
在干预分析模型中，通常需要考虑以下几个方面：1.基线行为：在引入干预之前，需要先了解系统或个体的基线行为。
这可以通过观察历史数据或进行实地调查来获得。
2.干预措施：干预分析的关键是引入一个明确的干预措施，如政策变化、教育项目、医疗治疗等。
该措施应当与研究的目的和领域相关，并能够被量化和操作。
3.干预时机：干预时机是指决策者选择引入干预措施的时间点。
这通常基于先前的研究和经验，或基于特定事件或需求。
4.干预效果：干预分析模型的主要目的是评估干预措施对系统行为和性能的影响。
这可以通过与基线行为进行对比，并使用各种统计方法来量化和解释干预效果。
在干预分析模型中，常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析、差异差分估计等。
时间序列分析可以帮助人们理解干预措施引入后，系统行为如何随时间变化。
回归分析可以帮助人们确定干预效果的大小，并帮助解释与其他因素的关系。
差异差分估计是一种控制基线行为和其他可能干扰因素的方法，它可以更准确地估计干预效果。
干预分析模型需要考虑多种因素，包括数据质量、样本大小、时间周期等。
数据质量对模型结果的影响非常关键，因此在进行干预分析之前，需要确保数据的准确性和完整性。
样本大小对于准确评估干预效果也很重要，因此需要根据目标样本和效果大小来确定适当的样本大小。
时间周期也会影响干预分析的结果，因此需要根据干预时机和目标效果的持续时间来选择适当的时间周期。
总结来说，干预分析模型是一种用于分析和评估引入干预措施后系统行为和性能变化的统计模型。
它可以帮助决策者和研究人员理解干预效果，并为未来干预决策提供支持和指导。
在进行干预分析时，需要考虑多种因素，包括基线行为、干预措施、干预时机、干预效果等。
干预分析模型分析报告
干预分析模型分析报告1. 引言干预分析是一种统计方法，用于评估某个干预措施对特定结果的影响。
干预分析模型是为了帮助决策者理解干预措施的效果，并能够预测在特定条件下的干预效果。
本文将介绍干预分析模型的基本概念和方法，并以一个具体案例进行分析。
2. 数据收集在进行干预分析模型之前，我们需要收集相关的数据。
数据中应包含以下内容：•干预措施：要分析的干预措施，如调整广告投放策略、提高产品质量等。
•干预组：接受了干预措施的样本组。
•对照组：没有接受干预措施的样本组。
•结果变量：干预措施希望影响的结果变量，如销售额、用户满意度等。
•其他可能影响结果变量的控制变量，如季节、地区等。
3. 基准分析在进行干预分析之前，我们需要进行基准分析，以确定是否存在潜在的混淆因素。
混淆因素是指可能影响干预措施效果的其他变量。
常见的基准分析方法包括描述性统计分析和回归分析。
描述性统计分析包括计算均值、中位数、标准差等统计量，并绘制直方图、散点图等图表，以帮助我们对数据有一个整体的了解。
回归分析则是通过建立统计模型，控制其他可能影响结果变量的因素，来评估干预措施对结果变量的影响。
常用的回归模型包括线性回归、多项式回归等。
4. 干预分析模型在进行干预分析之前，我们需要选择合适的干预分析模型。
常用的干预分析模型包括差异分析、协变量分析和工具变量分析等。
差异分析适用于干预组和对照组之间没有明显差异的情况。
通过比较干预组和对照组的平均值差异，来评估干预措施的效果。
协变量分析适用于干预组和对照组之间存在潜在混淆因素的情况。
通过控制其他可能影响结果变量的因素，来评估干预措施的效果。
工具变量分析适用于干预措施存在内生性问题的情况。
通过利用外部的工具变量，来评估干预措施的效果。
5. 模型评估在选择了合适的干预分析模型后，我们需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和稳定性。
常用的评估方法包括交叉验证、残差分析等。
交叉验证是利用部分数据进行模型训练，然后使用剩余数据进行模型验证的方法。
《干预分析模型》课件
改进模型结构
针对现有模型结构的不足，进行 改进和创新，例如引入神经网络 、支持向量机等机器学习方法。
未来研究方向
深入研究因果关系
在未来的研究中，可以进一步探索干预分析 模型中的因果关系，以更好地解释和预测现 象。
结合多学科知识
将干预分析模型与心理学、经济学、社会学等多学 科知识相结合，以提供更全面的解释和预测。
数据收集与整理
1 2
数据来源
确保数据来源可靠，包括调查、实验、公开数据 等。
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量 。
3
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成完整的分析数 据集。
模型选择与设定
模型选择
根据研究目的和数据特 征选择合适的干预分析 模型。
模型设定
明确模型中的变量、参 数和假设条件，确保模 型合理。
模型的应用场景
政策评估
用于评估政府政策对经济、社会等领域的影响 ，如税收政策、货币政策等。
市场研究
用于分析市场干预措施对销售数据的影响，如 促销活动、广告投放等。
健康领域
用于研究药物疗效、治疗措施对疾病进程的影响。
模型的优缺点
优点
能够准确地识别和量化干预措施对数 据的影响，适用于多种领域和场景， 提供定量的决策依据。
02
03
社会问题研究
在研究社会问题时，干预分析模型可 以帮助深入了解问题产生的原因和影 响，为解决社会问题提供科学依据。
THANKS
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模型的参数估计
01
最小二乘法
通过最小化残差平方和来估计模 型参数，是一种常用的参数估计 方法。
02
03
加权最小二乘法
干预分析模型预测房价指数
干预分析模型预测房价指数一、 问题的提出和相关背景房地产价格指数对价格这一个经济变量进行跟踪记录，对于市场行情的波动具有直接、及时的表现力。
价格指数是由一个个市场调查的数据构成的，这些数据来自于不同地点的楼盘，每时每刻记录着市场行情波动的轨迹，形成一幅观测市场行情万千气象的云图。
近年来上海房地产市场保持量价齐升的态势，特别是住宅市场，商品住宅价格涨幅大幅度攀升，引来了民众与政府的多方关注。
2003年4月开始，住宅价格涨幅惊人，明显高于往年同期。
有研究人士认为，是SARS 带动了上海房市的新一轮上涨，使得上海的城市竞争力为众多的海内外投资者所认可和关注。
这里就选取上海二手房指数作为研究对象，以SARS 的发生为干预事件，运用干预分析模型进行分析和预测，定量地研究价格指数的运行轨迹。
二、数据和模型的说明这里选取上海二手房指数发布以来的所有时间序列，按SARS 的发生分为两个时期：第一个时期：2001年11月-2003年3月；第二个时期：2003年4月-2004年12月。
由于SARS 的发生并不是立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。
因而干预影响选取如下的模式：T t t S BZ δω-=1 其中⎪⎩⎪⎨⎧=月及以后年月以前年42003,142003,0TtS原始数据t x 如下：表1 原始指数序列三、干预分析模型的识别与参数估计（一）根据2001年11月-2003年3月，即前17个历史数据，建立时间序列模型。
这里经过观察与筛选，最终选取二次曲线模型进行拟合，结果如下：200998.01391.4206.997ˆt t xt ++= 其中，985.02=R ，78.455=F （P=0.000高度显著），说明模型拟合效果很好。
（二）分离出干预影响的具体数据，求估干预模型的参数。
运用经过检验的二次曲线模型，进行外推预测2003年4月-2004年12月的指数预测值t x 0ˆ，然后用实际值t x 减去预测值t x0ˆ，得到的差值就是经济体制改革所产生的效益值，记为t Z ，具体数值如下：表2 干预影响序列运用表中的数据可估计出干预模型BZ t δω-=1中的参数的ω与δ，实际上是自回归方程ωδ+=-1t t Z Z 的参数：345.5ˆ=ω，044.1ˆ=δ (4) 01449.051868.01+=-t t Z Z其中，992.02=R ，704.1112=F （P=0.000高度显著），模型系数的t 检验也是高度显著，说明模型拟合效果很好。
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第八章 干预分析模型预测法
基本内容
一、干预模型概述 （1）干预模型简介
①干预的含义：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。
是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。
②研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。
（2）干预分析模型的基本形式 ①干预变量的形式：
干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量：一种是持续性的干预变量，表示T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示，形式是：
⎪⎩
⎪⎨⎧≥<=）干预事件发生之后（）干预事件发生之前（T t T t S T
t
,1,0
第二种是短暂性的干预变量，表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示，形式是：
⎪⎩
⎪⎨
⎧'≠'=='
）其它时间（）干预事件发生时（
T t T t P T t ,0,1 ②干预事件的形式
干预事件虽然多种多样，但按其影响的形式，归纳起来基本上有四种类型： a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去
设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T 开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。
这种影响的干预模型可写为
T t t S Y ω=
ω表示干预影响强度的未知参数。
t Y 不平稳时可以通过差分化为平稳序列，则干预模型可
调整为
T t t S Y B ω=-)1(
其中B 为后移算子。
如果干预事件要滞后若干个时期才产生影响，如b 个时期，那么干预模型可进一步调整为
T t b t S B Y ω=
b. 干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去
有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。
这种形式的最简单情形的模型方程为
10,1<<-=
δδωT
t t S B
B Y
更一般的模型是
10,11<<---=
δδδωT t r
r b
t S B B B Y
c. 干预事件突然开始产生暂时的影响
这类干预现象可以用数学模型描述如下：
10,1<<-=δδωT
t b t P B
B Y
当0=δ时，干预的影响只存在一个时期，当1=δ时，干预的影响将长期存在。
d. 干预事件逐渐开始产生暂时的影响
干预的影响逐渐增加，在某个时刻到达高峰，然后又逐渐减弱以至消失。
这类干预现象可用以下模型去描绘：
,110
T t r
r t P B B Y δδω---=
二、单变量时间序列干预模型的构造与干预效应的识别 （1）干预模型的构造与干预效应的识别
单变量时间序列的干预模型，就是在时间序列模型中加进各种干预变量的影响。
设平稳化后的单变量序列满足下述模型：
t
t a B B y )()
(ϕθ=
又设干预事件的影响为T
t I B B )
()(δω，其中T t I 为干预变量，它等于T t S 或T t P ，则单变量序列的干预模型为
t T t t a B B I B B y )
()
()()(ϕθδω+=
t T t I B εψ+=)( 这里)()()(B B B δωψ=
，t t a B B )
()(ϕθε=
在此模型基础上要根据序列变化的现实资料，对)(B ψ与
)
()
(B B ϕθ进行识别。
（2）干预模型建模的思路和具体步骤为： a.利用干预影响产生前的数据，建立一个单变量的时间序列模型。
然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值，作为不受干预影响的数值。
最后将实际值减去预测值，得到的是受干预影响的具体结果，利用这些结果可以求估干预模型的参数。
b.估计出干预模型的参数。
c.利用排除干预影响后的全部数据，识别与估计出一个单变量的时间序列模型。
d.求出总的干预分析模型。