第四章教案++时间序列分析
spss教程第四章---时间序列分析
第四章时间序列分析
由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的,所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。.为了研究事物在不同时间的发展状况,就要分析其随时间的推移的发展趋势,预测事物在未来时间的数量变化。因此学习时间序列分析方法是非常必要的。
本章主要内容:
1. 时间序列的线图,自相关图和偏自关系图;
2. SPSS 软件的时间序列的分析方法−季节变动分析。
§4.1 实验准备工作
§4.1.1 根据时间数据定义时间序列
对于一组示定义时间的时间序列数据,可以通过数据窗口的Date菜单操作,得到相应时间的时间序列。定义时间序列的具体操作方法是:
将数据按时间顺序排列,然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框,如图4.1所示。从左框中选择合适的时间表示方法,并且在右边时间框内定义起始点后点击OK,可以在数据库中增加时间数列。
图4.1 产生时间序列对话框
§4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图
一、线图
线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。下面通过例题说明线图的制作。
例题4.1:表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。(参考文献[2])
表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位:万件
解:根据表4.1的数据,建立数据文件SY-11(零售量),并对数据定义相应的时间值,使数据成为时间序列。为了分析时间序列,需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。
时间序列分析ppt课件
人口增长预测
要点一
总结词
人口增长预测是时间序列分析在社会科学领域的应用,通 过对历史人口数据的分析,可以预测未来的人口增长趋势 。
要点二
详细描述
人口增长是一个国家或地区发展的重要指标,对经济、社 会、环境等方面都有重要影响。时间序列分析可以帮助政 策制定者更好地了解人口增长的趋势和规律,制定出更符 合实际情况的政策。通过分析历史人口数据,利用时间序 列模型,如ARIMA模型、指数平滑等,可以对未来的人口 增长进行预测,为政策制定提供科学依据。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式,这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征,许多时间序列都表现出季节性。例如,一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时,需要考虑季节性对模型的影响 ,以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列的自相关性
总结词
时间序列的自相关性是指时间序列中不同观测值之间的依赖 关系。这种依赖关系可以通过自相关系数来衡量,它表示一 个观测值与它自身在不同时间滞后的观测值之间的关联程度 。
详细描述
自相关性是时间序列分析中的一个重要概念。通过分析自相 关系数,可以了解时间序列中观测值之间的依赖关系,从而 更好地理解时间序列的性质和规律。自相关性对于预测未来 趋势和模式也具有重要意义。
时间序列分析:方法与应用(第二版)PPT 时间序列分析(第四章)
,使得 yt
~ I(0),
则称随机向量 yt 是协整的, 为其协整向量。
两个变量同阶单整,具有共同的随机趋势,存在协整 关系。
17
2. 协整检验
1.概念
协整过程(co-integrated process)也有译为同积过程,
是一种特殊的向量单位根过程。
设{yt ,t = 1,2,......}为一n 维的向量单位根过程,它
的每一分量序列{ yit}(i =1,2,...n)为一单变量单位根过程,
的y线it 性~ I组(合1)。' y如t成果为存一在稳一定非过零程的,n即维向 '量yt
Yt 0 1Yt1 ...... kYtk 1 X t1 ...... k X tk t
有限制条件模型(R)
Yt 0 1Yt1 ...... Yk tk t H 01 : 1 = … = k = 0
9
2. 第二个条件的检验 原假设:Y不是引起X变化的原因 无限制条件模型(UR) X t 0 1 X t1 ...... k X tk 1Yt1 ...... kYtk t
不同属性类型样本数据合并, 相当于扩大样本容量
例4.2
7
二、Granger因果检验 问题的提出
是货币供应量的变化引起GDP的变化, 还是都由于内部原因决定
(一)解决的思路 若X是引起Y变化的原因,则 1)X应有助于预测Y; 2)Y不应当有助于预测X。
时间序列教案
时间序列教案
标题:时间序列教案——探索过去、理解现在、预测未来
一、教学目标:
1. 知识目标:了解时间序列的概念、特点和应用领域;
2. 技能目标:掌握时间序列数据的收集、整理和分析方法;
3. 情感目标:培养学生对于时间序列的兴趣和探索精神。
二、教学重难点:
1. 重点:时间序列的定义、组成要素以及各类时间序列的实际应用;
2. 难点:时间序列数据的分析方法和预测模型。
三、教学过程:
1. 导入(5分钟)
通过展示一组时间序列数据的图表,教师引导学生思考数据背后的
规律和变化趋势,激发学生对于时间序列的兴趣,并与学生一起探讨
其可能的实际应用。
2. 知识讲解(15分钟)
a. 定义与组成要素:教师给出对时间序列的准确定义,并介绍时间
序列的组成要素,包括观测值、时间点以及可能的周期性和趋势性。
b. 实际应用领域:教师列举一些时间序列的应用领域,如经济学、气象学、股市预测等,并向学生展示一些案例和实际应用中的问题。
3. 方法讲解(25分钟)
a. 收集数据:教师向学生介绍如何收集时间序列数据,包括观测数据的来源、可靠性以及注意事项。
b. 整理与展示:教师演示如何整理和展示时间序列数据,包括数据的可视化和趋势分析。
c. 分析方法:教师讲解常用的时间序列分析方法,如平均值、移动平均法、指数平滑法等,并以示例进行实际操作演示。
4. 案例分析(20分钟)
教师给出一个实际的时间序列案例,要求学生分析该案例的数据特点、趋势以及可能的未来发展。学生配合教师指导,运用所学的方法进行数据分析和预测,并向全班展示自己的分析结果和结论。
《时间序列分析》课程教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲
课程编号:33330775课程名称:时间序列分析
课程基本情况:
1.学分:3 学时:51学时(课内学时:45 课内实验:6)2.课程性质:专业必修课
3.适用专业:统计学适用对象:本科
4.先修课程:概率论、数理统计、随机过程
5.首选教材:王燕:《应用时间序列分析》,中国人民大学出版社,2008出版。
备选教材:王振龙等编著:《时间序列分析》,中国统计出版社,2000年。
6.考核形式:闭卷考试
7.教学环境:多媒体教室及实验室
一、教学目的与要求
本课程是数理统计学的一个重要分支,先期需完成的课程有概率论、随机过程。通过本课程的学习,使学生掌握时间序列数据的分析方法,包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。利用Eviews软件进行本课程的实验教学。
二、教学内容及学时分配
课程内容及学时分配表
三、教学内容安排
第一章时间序列分析简介
【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法;2、掌握时间序列的几个基本概念:随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。
【教学重点】时间序列的相关概念。
【教学难点】随机过程、系统自相关性。
【教学方法】课堂讲授
【教学内容】
第一节时间序列的定义
第二节时间序列分析方法
第三节时间序列分析软件EVIEWS简介
第二章时间序列的预处理
【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法;2、掌握纯随机性检验的原理和方法。【教学重点】平稳时间序列的定义及统计性质。
【教学难点】时间序列的相关统计量。
【教学方法】课堂讲授
《时间序列分析》教学大纲
《时间序列分析》教学大纲
时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法,广泛应用于经
济学、金融学、物理学等领域。本课程旨在介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用,并通过案例研究和实践操作,培养学生对时间序列数据进行
分析和预测的能力。以下是《时间序列分析》教学大纲的内容:
一、引言
A.课程背景和目的
B.时间序列的概念和特点
C.时间序列分析的应用领域
二、时间序列的表示和描述统计
A.时间序列的表示方法
B.时间序列的图形展示
C.时间序列的描述统计和特征分析
D.季节性和趋势分解
三、时间序列的平稳性分析
A.平稳时间序列的定义和性质
B.平稳性检验方法
C.平稳时间序列的建模和预测
四、时间序列的自相关和偏自相关
A.自相关函数和偏自相关函数的概念和性质
B.自相关和偏自相关的图形表示
C.自相关和偏自相关的计算和解释
五、时间序列的参数估计与模型选择
A.自回归模型和移动平均模型
B.参数估计方法:最大似然估计和最小二乘估计
C.模型的选择和拟合优度的评价
六、时间序列的预测方法
A.单步预测和多步预测
B.线性模型和非线性模型的预测方法
C.时间序列的交叉验证和预测精度的评价
七、时间序列的模型诊断和改进
A.残差分析和模型诊断
B.模型改进:参数调整和模型修正
C.季节性调整和趋势消除
八、时间序列的实际案例分析
A.经济数据的时间序列分析
B.金融数据的时间序列分析
C.自然科学数据的时间序列分析
九、时间序列分析软件的应用
A.R语言在时间序列分析中的应用
B. Python在时间序列分析中的应用
C.其他时间序列分析软件的介绍和比较
课堂教学组织形式:理论讲授、案例分析和实践操作相结合。
《时间序列分析》案例
《时间序列分析》案例案例名
称:时间序列分析在经济预测中的应用内容要
求:确定性与随机性时间序列之比较设计作
者:许启发,王艳明
设计时
间:2003年8月
案例四:时间序列分析在经济预测中的应用
一、案例简介
为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学,提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力,我们组织了一次案例教学,其内容是:对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析,数据取烟台市1949—1998年国内生产总值(GDP)的年度数据,并以此为依据建立预测模型,对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,是反映国民经济活动最重要的经济指标之一,科学地预测该指标,对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时,我们首先将数据资料印发给学生,并讲清本案例的教学目的与要求,明确案例所涉及的教学内容;然后给学生一段时间,由学生根据资料,运用不同的方法进行预测分析,并确定具体的讨论日期;在课堂讨论时让学生自由发言,阐述自己的观点;最后,由主持教师作点评发言,取得了良好的教学效果。
经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势,其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究,求得对未来经济活动的了解,以确定社会经济活动的发展水平,为决策提供依据。
时间序列分析预测法,首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列,然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律,外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于:该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测,无须添加任何的辅助信息。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲
一、引言
时间序列分析是一种重要的统计方法,用于研究时间序列数据的模式和趋势。它在经济学、金融学、气象学等领域有着广泛的应用。本教学大纲旨在介绍时间序列分析的基本原理和方法,并帮助学生掌握相关的数据处理和模型建立技巧。
二、基础知识
1. 时间序列的概念和特点
- 时间序列的定义和示例
- 时间序列的组成和属性
- 时间序列的平稳性和非平稳性
2. 数据预处理
- 数据收集和整理
- 缺失数据的处理
- 异常值的检测和处理
- 数据平滑和插值
三、时间序列分析方法
1. 统计描述
- 均值、方差和协方差
- 自相关和偏自相关函数
- 白噪声检验
2. 经典时间序列模型
- 移动平均模型(MA)
- 自回归模型(AR)
- 自回归移动平均模型(ARMA)
- 差分自回归移动平均模型(ARIMA)
3. 季节性时间序列模型
- 季节性自回归移动平均模型(SARIMA)
- 季节性分解模型
4. 非线性时间序列模型
- 广义自回归条件异方差模型(GARCH)
- 非线性自回归模型(NAR)
- 支持向量回归(SVR)
四、时间序列分析实践
1. 数据可视化
- 时间序列图
- 自相关图和偏自相关图
- 部分自相关图
2. 模型识别与估计
- 模型识别准则(AIC、BIC)
- 参数估计方法(最小二乘法、最大似然法) 3. 模型检验与评估
- 残差分析
- 模型诊断
- 模型预测与评估
五、应用案例分析
1. 经济领域案例
- GDP预测与分析
- 通货膨胀模型建立
- 股票价格预测
2. 气象领域案例
- 气温变化趋势分析
- 降雨量预测
- 空气质量指数模型建立
时间序列分析教学大纲
时间序列分析
TimeSeriesAna1ysis
一、课程基本信息
课程编号:∏1094
适用专业:统计学
课程性质:专业必修
开课单位:数学与数据科学学院
学时:48
学分:3
考核方式:考试,平时成绩占总成绩的30%
中文简介:《应用时间序列分析》研究按时间顺序记录下来的有序数据,对其进行观察和研究,找出事物发展的规律性,并对未来状态作出估计和预测。应用足迹遍及日常生产、生活中各个环节。作为数理统计的一个分支,时间序列分析遵循数理统计的基本原理,即利用观察信息估计总体性质。在理论上是对统计专业基础课程的一个综合应用。
二、教学目的与要求
本课程内容是统计学的重要分支,着重讲解时间序列分析的基本理论与方法,目的是为了让学生掌握该内容的基本理论和方法,并能运用到实践中去。课程教学基本目标是使学生初步掌握利用时间序列分析方法处理问题的能力。
预修课程:数学分析、高等代数、概率论、数理统计,回归分析后续课程:计量经济学,随机
过程。
《时间序列分析》是一门数理与经济交叉的新兴学科,通过综合地采用数据建模、统计分析以及相关统计软件,将时间序列模型应用到金融和经济分析中,可用于金融产品以及金融衍生产品的预测,金融经济现象是定量分析。在讲授课程的过程中,可以融入严谨求真的职业精神。统计专业学生毕业后可能会进入银行、证券等金融机构,所以应该引导学生树立正确的人生价值观,以专业知识来提升学生的服务意识和创新意识,引导学生要注重责任感、使命感的培养。
教学过程中分别融入严谨的科学思维,实事求是的专业素养,学术道德与学术规范,不畏艰难、尽心尽力的敬业精神,社会热点选题中的爱国主义情怀、社会主义制度自信,实现民族复兴的理想和责任感等思政教育元素。
第四章教案 时间序列分析
第四章时间序列分析
(一)教学目的
通过本章的学习,掌握时间序列的概念、类型,学会各种动态分析指标的计算方法。
(二)基本要求
要求学会各种水平和速度指标的计算方法,并能对时间序列的长期趋势进行分析和预测。
(三)教学要点
1、时间序列的概念与种类;
2、动态分析指标的计算;
3、长期趋势、季节变动的测定。
(四)教学时数
7——10课时
(五)教学内容
本章共分四节:
第四章时间数列分析
本章前一部分利用时间数列,计算一系列分析指标,用以描述现象的数量表现。后一部分根据影响事物发展变化因素,采用科学的方法,将时间数列受各类因素(长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动)的影响状况分别测定出来,研究现象发展变化的原因及其规律性,为预测未来和决策提供依据。
第一节时间数列分析概述
一、时间数列的概念
时间数列:亦称为动态数列或时间序列(Time Series),就是把反映某一现象的同一指标在不同时间上的取值,按时间的先后顺序排列所形成的一个动态数列。
时间数列的构成要素:
1.现象所属的时间。时间可长可短,可以以日为时间单位,也可以以年为时间单位,甚至更长。
2.统计指标在一定时间条件下的数值。
二、时间数列的分类
时间数列的分类在时间数列分析中具有重要的意义。因为,在很多情况下,时间数列的种类不同,则时间数列的分析方法就不同。因此,为了能够保证对时间数列进行准确分析,则首先必须正确判断时间数列的类型。而要正确判断时间数列的类型,其关键又在于对有关统计指标的分类进行准确理解。
由于时间数列是由统计指标和时间两个要素所构成,因此时间数列的分类实际上和统计指标的分类是一致的。
时间序列分析ppt课件
4、pacf的推导
11 1
k
k
k 1,k 1 ( k 1
k 1 j kj )(1
j kj ) 1
j 1
j 1
k 1, j kj , k 1,k 1 k ,k 1 j j 1,2 ,..., k
11
1 , 22
2 1 11 1 1 11
, 21
11 22 11
33
3 2 21 1 22 1 1 21 2 22
四、 随机序列的特征描述 (1)样本均值
1 n
z n t1 zt c
(2)样本自协方差函数
2、特点:
(1)现实的、真实的一组数据,而不是数 理统计中做实验得到的。既然是真实的,它 就是反映某一现象的统计指标,因而,时间 序列背后是某一现象的变化规律。
(2)动态数据。
二、时间序列分析
1、 时间序列分析:是一种根据动态数据揭示 系统动态结构和规律的统计方法。其基本思 想:根据系统的有限长度的运行记录(观察 数据),建立能够比较精确地反映序列中所 包含的动态依存关系的数学模型,并借以对 系统的未来进行预报(王振龙)
获奖原因:“今年的获得者发明了处理许多经 济时间序列两个关键特性的统计方法:时间 变化的变更率和非平稳性。”两人是时间序 列经济学的奠基人。
时间序列分析教学大纲
时间序列分析教学大纲
一、课程简介
时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法。本课程旨在介绍时间序列的基本概念、常用模型和方法,以及如何应用它们进行实际数据分析和预测。通过本课程的学习,学生将能够掌握时间序列分析的基本理论和实践技巧。
二、课程目标
1. 理解时间序列的基本概念和性质;
2. 掌握时间序列数据的可视化方法;
3. 学会构建和评估时间序列模型;
4. 熟悉时间序列预测的方法和技巧;
5. 能够独立进行时间序列数据的分析和预测。
三、教学内容
1. 时间序列基础知识
- 时间序列的定义和特点
- 常见时间序列数据的来源和应用领域
2. 时间序列数据的可视化
- 绘制时间序列图
- 分析序列的趋势和周期性
3. 平稳时间序列分析
- 平稳时间序列的概念和性质
- 自相关与偏自相关函数的计算
- 白噪声检验和序列平稳性检验
4. ARMA模型
- 自回归模型AR(p)的原理和应用
- 移动平均模型MA(q)的原理和应用 - ARMA(p,q)模型的建模和识别
5. 季节性时间序列分析
- 季节性时间序列的特点和分类
- 季节性分解和季节性调整的方法
- 季节性ARMA模型的建模和识别6. 时间序列预测
- 简单移动平均法和指数平滑法
- ARIMA模型和季节性ARIMA模型 - 模型的参数估计和预测效果评估
7. 高级时间序列模型和方法
- ARCH/GARCH模型及其应用
- 面板数据的时间序列分析方法
- VAR模型和VARMA模型的建模和预测
四、教学方法
1. 理论讲授:通过授课介绍时间序列分析的基本理论和方法;
2. 实例分析:以真实数据为例,进行时间序列分析和预测的实践;
时间序列分析教案以后
第五章非平稳序列的随机分析
非平稳序列的确定性因素分解方法(第四章)的优点为原理简单、操作简便、易于解释等,因此在宏观经济管理与预测领域有着广泛的应用。
缺点主要有:
(1)确定性因素分解方法只能提取强劲的确定性信息,对随机性信息浪费严重。
(2)确定性因素分解方法把所有序列的变化都归结为四大因素的综合影响,却始终无法提供明确、有效的方法判断各大因素之间确切的作用关系。
这些问题导致确定性因素分解方法不能允分提取观察值序列中的有效信息,导致模型拟合精度通常不够理想。
随机时序分析方法发展的必要性:弥补确定性因素分解方法的不足,为人们提供更加丰富、更加精确的时序分析工具。
5.1 差分运算
5.1.1 差分运算的实质
拿到观察值序列之后,无论是采用确定性时序分析方法还是随机时序分析方法,分析的第一步都是要通过有效的手段提取序列中所蕴含的确定性信息。
确定性信息的提取方法非常多,前面我们介绍过的构造季节指数、拟合长期趋势模型、移动平均、指数平滑等诸多方法都是确定性信息提取方法。但是它们对确定性信息的提取都不够充分。
Cox和Jenkins在Time Series Analysis Forecasting and Control一书中特别强调差分方法的使用,他们使用大量的案例分析证明差分方法是一种非常简便、有效的确定性信息提取方法。而Cramer分解定理则在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分提取确定性信息。
根据Cramer分解定理,方差齐性非平稳序列都可以分解为如下形式:
式中,{}t a为零均值白噪声序列。
时间序列分析教学设计
时间序列分析教学设计
时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计分析和预测的方法。时间序列分析在实际应用中具有广泛的应用,例如经济预测、股票价格预测、气象预测等。因此,时间序列分析在统计学和经济学等领域都具有重要的地位。为了帮助学生理解和掌握时间序列分析的基本方法和技巧,下面设计了一个关于时间序列分析的教学活动。
教学目标:
1.了解时间序列分析的基本概念和方法。
2.掌握时间序列数据的可视化和描述统计分析方法。
3.学会利用时间序列数据进行预测和建模。
教学内容:
1.时间序列分析概述
2.时间序列数据的可视化和描述统计分析
3.时间序列预测模型
教学方法:
1.理论讲解
2.案例分析
3.实例操作
教学过程设计:
第一节:时间序列分析概述
1.引导学生了解时间序列分析的定义和应用领域。
2.介绍时间序列分析的基本原理和方法。
3.举例说明时间序列分析在实际中的应用。
第二节:时间序列数据的可视化和描述统计分析
1.讲解如何利用统计软件对时间序列数据进行可视化展示。
2.介绍时间序列数据的描述统计分析方法,如平均值、方差等指标。
3.利用实例让学生掌握时间序列数据分析的基本步骤和技巧。
第三节:时间序列预测模型
1.介绍时间序列预测模型的基本原理和方法,如移动平均法、指数平滑法等。
2.讲解如何建立时间序列预测模型以及评估模型的准确性。
3.通过案例分析,让学生掌握时间序列预测模型的建立和应用技巧。
实例操作:
1.要求学生收集一组时间序列数据,如某股票的价格数据、某产品的销售量数据等。
2.引导学生利用统计软件对所收集的时间序列数据进行可视化展示和描述统计分析。
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第四章时间序列分析
(一)教学目的
通过本章的学习,掌握时间序列的概念、类型,学会各种动态分析指标的计算方法。
(二)基本要求
要求学会各种水平和速度指标的计算方法,并能对时间序列的长期趋势进行分析和预测。
(三)教学要点
1、时间序列的概念与种类;
2、动态分析指标的计算;
3、长期趋势、季节变动的测定。
(四)教学时数
7——10课时
(五)教学内容
本章共分四节:
第四章时间数列分析
本章前一部分利用时间数列,计算一系列分析指标,用以描述现象的数量表现。后一部分根据影响事物发展变化因素,采用科学的方法,将时间数列受各类因素(长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动)的影响状况分别测定出来,研究现象发展变化的原因及其规律性,为预测未来和决策提供依据。
第一节时间数列分析概述
一、时间数列的概念
时间数列:亦称为动态数列或时间序列(Time Series),就是把反映某一现象的同一指标在不同时间上的取值,按时间的先后顺序排列所形成的一个动态数列。
时间数列的构成要素:
1.现象所属的时间。时间可长可短,可以以日为时间单位,也可以以年为时间单位,甚至更长。
2.统计指标在一定时间条件下的数值。
二、时间数列的分类
时间数列的分类在时间数列分析中具有重要的意义。因为,在很多情况下,时间数列的种类不同,则时间数列的分析方法就不同。因此,为了能够保证对时间数列进行准确分析,则首先必须正确判断时间数列的类型。而要正确判断时间数列的类型,其关键又在于对有关统计指标的分类进行准确理解。
由于时间数列是由统计指标和时间两个要素所构成,因此时间数列的分类实际上和统计指标的分类是一致的。
时间数列分为:总量指标时间数列、相对指标时间数列和平均指标时间数列。
(一)总量指标时间数列
总量指标时间数列:又称为绝对数时间数列,是指由一系列同类的总量指标数值所构成的时间数列。它反映事物在不同时间上的规模、水平等总量特征。总量指标时间数列又分为时期数列和时点数列。
1.时期数列:是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程累计量的总量指标所构成的总量指标时间数列。
时期数列的特点:
(1)时期数列中各项指标值反映现象在一段时期内发展过程的总量;
(2)各项指标值随着现象的发展进程进行连续登记,因而各项指标值可以相加,相加后的指标值反映现象在更长时期内发展过程的总量;
(3)每项指标值的大小与其所包括的时间长短有直接关系,时期长,指标值大,时期短,指标值小,因此其时期间隔一般应该相等。
2.时点数列
时点数列:是指由反映某种现象在一定时点(瞬间)上的发展状况的总量指标所构成的总量指标时间数列。
时点数列的特点:
(1)时点数列中各项指标值反映现象在一定时点上的发展状况;
(2)各项指标值只能按时点所表示的瞬间进行不连续登记,相加无实际经济意义,因而不能直接相加;
(3)各项指标值的大小,与其时点间隔的长短没有直接关系。
(二)相对数时间数列
相对数时间数列:是指由一系列同类的相对指标数值所构成的时间数列。它可以反映社会经济现象数量对比关系的发展过程。
它包括:①由两个时期数列对比所形成的相对数时间数列;
②由两个时点数列对比所形成的相对数时间数列;
③由一个时期数列和一个时点数列对比所形成的相对数时间数列。
相对数时间数列反映事物数量关系的发展变化动态,由于各期相对数的对比基数不同,故其各项水平数值不能直接相加。
(三)平均数时间数列
平均数时间数列:是指由一系列同类的平均数指标数值所构成的时间数列。它可以反映社会经济现象一般水平的发展变化过程。
这类动态数列可以揭示研究对象一般水平的发展趋势和发展规律。平均数时间数列中各项水平数值也不能直接加总。
三、编制时间数列的原则
编制时间数列的目的,在于通过数列中各项指标值对比,说明社会经济现象的发展过程和规律性。因此,为了保证同一时间数列中指标值的可比性,即数列中前后各项指标值可以相互比较,应遵守以下几个基本编制原则:
(一)时间方面的可比性
由于时期数列数值的大小,与时期长短成正比。时期愈长指标值愈大;反之则愈小。因此,时期数列中各项指标值所属的时期长短应该前后一致,才能对比,如果时期长短不同,应进行必要的调整。关于时期间隔,为了便于对比分析,间隔最好相等,也可以编制间隔不等的数列。
对于时点数列来说,则不存在指标值所属时间长短问题,只要求注意时点间隔是否一致即可。由于时点数列指标值的大小与时点间隔的长短没有直接关系,其时点间隔虽然可以不一致,但是为了明显地反映社会经济现象发展变化的规律性,时点间隔也应力求一致。
(二)空间的可比性(既总体范围大小应该一致)
总体范围是指时间数列指标值所包括的地区范围、隶属关系范围等。在进行时间数列分析时,要查明所依据的指标值总体范围是否前后一致。只有范围一致才能对比,如有变动应进行必要调整。
(三)指标口径的可比性
指标口径是统计实践中的一种说法,它是指指标所包括的经济内容的多少。一般来说,只有同质的现象才能进行动态对比,才能表明现象发展变化的过程及趋势。在经济分析中,经常存在着这样一种情况,即有些指标从指标名称上看,在不同时间上它并没有什么变化,但随着时间的推移,其经济内容却发生了很大的变化。(例如工资的含义。)
(四)指标的计算方法和计量单位方面的可比性 指标的计算方法和计量单位方面应该一致。各个指标的计算方法如果不一致,不便于动态对比。指标数值的计量单位也应该一致,否则也不可比。 四、时间数列分析的内容体系
编制时间数列的目的就是通过对时间数列的分析来描述事物发展变化的基本过程、基本趋势和基本规律,以对事物的未来走势进行预测,最终为管理决策提供信息依据。因此,对时间数列的分析基本上可以分为三个层次:(见课本288页结构图)
第一个层次就是通过计算一些基本分析指标对事物的发展过程进行一般的统计描述; 第二个层次就是通过对时间数列的结构分析揭示事物发展变化的基本趋势和基本规律; 第三个层次就是在对事物发展变化的趋势及其规律有所认识的基础上,通过建立时间数列模型来对事物的未来进行预测。
第二节 时间数列的分析指标
时间数列分析的第一个层次,即最基本的层次,就是从时间的角度对事物发展变化的基本状态进行描述。这种描述包括两个方面的基本内容:一个是回答“多少”的问题,一个是回答“快慢”的问题。在统计学的时间数列分析中,一般将描述前者的动态分析指标称为“水平指标”;将描述后者的动态分析指标称为“速度指标”。
一、时间数列的水平指标
时间数列的水平指标共有四个:发展水平、平均发展水平、增长量与平均增长量。 (一)发展水平和平均发展水平 1.发展水平 发展水平:是指时间数列中各时间上所对应的指标数值的统称为。它反映某种社会经济现象在一定时期或时点所达到的规模和水平。通常用i α表示。0α ,1α,2αn α⋅⋅⋅ 是时
间数列中各个时期或时点的发展水平。
在统计分析中规定:处于时间数列中第一期的指标值,称为最初发展水平(0α);处
于最后一期的指标值,称为最末发展水平(
n α);处于第一期指标值和最后一期指标值之
间的指标值,称为中间发展水平。 在做动态对比时,将作为对比基准期的时期称为基期,其指标值也相应地被称为基期发展水平;将用以分析研究的时期称为报告期,其指标值被称为报告期发展水平。发展水平的这些不同内容,随着研究目的的不同而改变。
2.平均发展水平 平均发展水平:是将不同时间的发展水平加以平均而得到的平均数,由于它是不同时间的、动态上的平均,故又称为序时平均数或动态平均数。
平均发展水平(序时平均数)与一般平均数的都反映现象的一般水平,但两者之间却有区别:一般平均数是根据同一时期总体标志总量与总体单位总量对比求得的,是根据变量数列计算的,从静态上说明总体某个数量标志的一般水平;序时平均数则是根据时间数列中不同时间的指标值的总和与时间的项数对比求得的,是根据时间数列计算的,从而说明某一现象在不同时间数值的一般水平。