时间序列分析 第四章
人大版时间序列分析基于R(第2版)习题答案
第一章习题答案略第二章习题答案2.1答案：（1）非平稳，有典型线性趋势（2）延迟1-6阶自相关系数如下：（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图2.2（1）非平稳，时序图如下（2）1-24阶自相关系数如下（3）自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征2.3R命令答案（1）1-24阶自相关系数（2）平稳序列（3）非白噪声序列Box-Pierce testdata: rainX-squared = 0.2709, df = 3, p-value = 0.9654X-squared = 7.7505, df = 6, p-value = 0.257X-squared = 8.4681, df = 9, p-value = 0.4877X-squared = 19.914, df = 12, p-value = 0.06873X-squared = 21.803, df = 15, p-value = 0.1131X-squared = 29.445, df = 18, p-value = 0.04322.4答案：我们自定义函数，计算该序列各阶延迟的Q统计量及相应P值。
由于延迟1-12阶Q统计量的P值均显著大于0.05，所以该序列为纯随机序列。
2.5答案（1）绘制时序图与自相关图（2）序列时序图显示出典型的周期特征，该序列非平稳（3）该序列为非白噪声序列Box-Pierce testdata: xX-squared = 36.592, df = 3, p-value = 5.612e-08X-squared = 84.84, df = 6, p-value = 3.331e-162.6答案（1）如果是进行平稳性图识别，该序列自相关图呈现一定的趋势序列特征，可以视为非平稳非白噪声序列。
如果通过adf检验进行序列平稳性识别，该序列带漂移项的0阶滞后P值小于0.05，可以视为平稳非白噪声序列Box-Pierce testdata: xX-squared = 47.99, df = 3, p-value = 2.14e-10X-squared = 60.084, df = 6, p-value = 4.327e-11（2）差分序列平稳，非白噪声序列Box-Pierce testdata: yX-squared = 22.412, df = 3, p-value = 5.355e-05X-squared = 27.755, df = 6, p-value = 0.00010452.7答案（1）时序图和自相关图显示该序列有趋势特征，所以图识别为非平稳序列。
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。
具体操作如下：1. 在数据编辑窗口单击Graphs→Line,打开Line Charts对话框如图4.2.。
从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。
第四章 离散时间序列分析(1)
Discrete-time signal may also be written as a sequence of numbers inside braces: {x[n]}={…, -0.2 , 2.2 , 1.1 , 0.2 , -3.7 , 2.9 ,…} ↑ The arrow is placed under the sample at time index n = 0 In the above, x[-1]= -0.2, x[0]=2.2, x[1]=1.1, etc.
Addition operation:
x[n]
+
w[n]
y[n]
y[n]=x[n]+w[n]
Multiplication operation
A x[n] y[n] y[n]=A.x[n]
Time-reversal (folding) operation
y[n] = x[-n]
Time-shifting operation, where n is an integer If n > 0, it is delaying operation
k = A sin[ 2π ( f 0 ± ) nTs + α ) nTs m = A sin[2π ( f 0 ± )nTs + α ) Ts
= A sin(2πf 0 nTs + α ± 2kπ )
式中 m·n=k, n, k, m 均为整数，所以求得混叠频率
m f A = f0 ± = f0 ± mfs Ts
×
w[n]
y[n]
An application is in forming a finite-length sequence from an infinite-length sequence by multiplying the latter with a finite-length sequence called an window sequence The process is called windowing
时间序列分析——基于R(王燕)第四章
第四章：非平稳序列的确定性分析题目一：()()()()()()()12312123121231ˆ14111ˆˆ2144451.1616T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T xx x x x xx x x x x x x x x x x x x x x -------------=+++⎡⎤=+++=++++++⎢⎥⎣⎦=+++ 题目二：因为采用指数平滑法，所以1,t t x x +满足式子()11t t t x x x αα-=+-，下面式子()()11111t t t t t tx x x x x x αααα-++=+-⎧⎪⎨=+-⎪⎩ 成立，由上式可以推导出()()11111t t t t x x x x αααα++-=+-+-⎡⎤⎣⎦，代入数据得：2=5α. 题目三：()()()21221922212020192001ˆ1210101113=11.251ˆ 1010111311.2=11.04.5ˆˆˆ10.40.6.i i i xxxx x x x x αα-==++++=++++===+-=⋅∑（1）（2）根据程序计算可得：22ˆ11.79277.x= ()222019181716161ˆ2525xx x x x x =++++（3）可以推导出16,0.425a b ==，则425b a -=-. 题目四：因为,1,2,3,t x t t ==，根据指数平滑的关系式，我们可以得到以下公式：()()()()()()()()()()()()()()()221221 11121111 1111311. 2t t t t t tt x t t t x t t αααααααααααααααααααα----=+-------=-+---+--+++2+， ++2+用（1）式减去（2）式得：()()()()()221=11111.t t tt x t αααααααααααα-------------所以我们可以得到下面的等式：()()()()()()122111=11111=.t t t tt x t t αααααααα+-----------------()111lim lim 1.ttt ttxt tααα+→∞→∞----==题目五：1. 运行程序：最下方。
统计学原理_李洁明_第四章__时间数列分析
熟练之后，可直接计算
时期与时点数列对比而成的相对数或平均数动态数列 例 为了测度某超市一线职员劳动强度，搜集了某超市2008年 部分时间营业额和一线职员人数资料（保留2位小数） 月 份 三月 四月 五月 六月 营业额（万元） 1150 1170 1200 1370 月末职员人数（人） 100 104 104 102
a1 a2 a3 an a a n n
30 32 29 28 31 36 25 30 （台） 7
例 某超市2008年6月1日有营业员300人，6月11日新招9人， 6月16日辞退4人，计算该超市6月份营业员平均数量。
af 300 10 309 5 305 15 a 304 （人） 10 5 15 f
统计学原理
a 一般地，相对数、平均 数可以表示为c （一般地，a和b是 b 总量指标；若分子为时 期指标，分母为时点指 标时，分母应该是 期平均数，以b表示），则相对数或平 均数时间数列序时平均 为 分子序时平均数和分母 序时平均数之比（按照 前面绝对数时间数 列序时平均的方法，分 别独立地求出分子序时 平均数和分母的序 时平均数），即 a c b ▼通常存在三种情况： 分子分母都为时期指标 分子分母都为时点指标 分子为时期指标，分母为时点指标
统计学原理
相对数或平均数时间数列的序时平均数
两个时期数列对比而成的相对数或平均数动态数列 例 某超市2008年第一季度营业额计划完成情况 单位：万元 时 间 一月份 二月份 三月份 计划完成营业额 250 360 600 实际完成营业额 200 300 400 计算一季度月平均计划完成程度（一季度计划完成程度）。
求该超市2007年9－12月平均职工人数。
计量地理学 第四章 时间序列分析
第四章时间序列分析每一个时间序列都是事物变化过程中的一个样本，通过对样本的研究、分析，找出过程的特性、最佳的数学模型、估计模型中的参数，检验利用数学模型进行统计预测的精度。
如同描述随机变量一样，利用随机过程的一些数字特征来描述随机时间序列的基本统计特性。
地理要素的空间分布规律是地理系统研究的中心内容。
但是空间与时间是客观事物存在的形式，两者之间是互相联系而不能分割的。
因此，我们常常要分析要素在时间上的变化，在地理系统研究中，就称为地理过程。
据此来阐明地理现象发展的过程和规律。
1.通过对时间序列的研究，阐明对象发展的过程和规律。
现在的现象，往往必须从历史发展中寻找原因和依据。
这和其它学科是共同的。
2.时间上的变化是地理系统的本质特征。
很难找到在时间上不发生变化的地理系统，不同地区的不同变化速率，构成空间变化的主要特征。
３.空间差异有时还可以理解为特定区域地理系统或其要素的时间上变化在区域上的“投影”。
对同一种要素在一定时期的连续观察就确定出现象的时间序列。
许多时间序列的分析都是利用图解法来解决的。
在这种图象中，横轴是时间测度，纵轴是所研究的要素的数值。
第一节时间序列分析基本方法时间序列分析是地理预测的过程，主要研究地理要素及地理活动的时间变化趋势、季节变化、周期变化和不规则变化等规律。
一、图象法时间序列图象有两种表示方法：严格地说，线状图只能用于图象上与变量数值有关的每一点都与时间相对应的情况，例如逐日平均气温图象、人口增长图象等等。
如果变量数值是与各个时段有关，例如：月雨量、年出生率、24小时客流量，这种情况则用柱状图象表示更为合适。
但是，线状图也常用于表示与时段有关的变量。
这是因为线状图容易画、省时间，并且几条线可以叠加在一起，易于比较其趋势。
不过应该注意，不能用与时段有关的线状图进行内插求值。
这是因为一个时段内的每一点，并没有相对应的值。
比如，从年出生率线状图中，不能求出瞬时的或日、月的出生率。
第四章时间序列分解法和趋势外推法
TC，然后再用按月（季）平均法求出季节指数S。
2）做散点图，选择适合的曲线模型拟合序列的长期趋势， 得到长期趋势T。
3）计算周期因素C。用序列TC除以T即可得到周期变动因
素C。 4）将时间序列的T、S、C分解出来后，剩余的即为不规则 变动。பைடு நூலகம்
Y I TSC
第二节
趋势外推法概述
一、趋势外推法概念和假定条件
使用模型
一次线性模型 二次线性模型
三次线性模型 指数曲线模型 修正指数曲线模型
第三节 多项式曲线趋势外推法
一、二次多项式曲线模型及其应用
二次多项式曲线预测模型
ˆt b0 b1t b2t 2 y
ˆt ) 2 ( yt b0 b1t b2t 2 ) 2 最小值 Q(b0 , b1 , b2 ) ( yt y
2 n 1 3n 1 y i y i i 2n i n c 2 n 1 n 1 y i y i i n i 1 n 1 c 1 2 n 1 b y y i i n 2 ( c 1 ) i n i 1 1 n 1 c n 1 a y i b n i 1 c 1
渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求已逐渐 接近饱和状态 。
k
(2) lga<0
b>1
渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求已由饱和状态 开始下降 。
k (3) lga>0 0<b<1
渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求下降迅速， 已接近最低水平k 。
k (4) lga>0 b>1
第四章 离散时间序列分析(2)
k=0, 1, … , N-1
L−1 2π − jk 2πn / N X (k ) = ∑ x(n)e N n=0
k=0, 1, … , N-1
设 L≤N，则有 x(n)＝0，n≥L 。当频率样点数 N 已知， 2π／N 为定数，故上式又可改写成
X (k ) = ∑ x(n)e− jk 2πn / N
Ts =
fs
=
2 .5
t d = 0 .8 t d
若信号的频谱为无限宽，则可选取占信号总能量98%左右的频 带宽度(一fm，fm)作为它的最高频率。 在工程实际中采样率的确定，除了主要受待处理信号的频谱约 束外，还与模数转换器(A／D)允许的误差和系统所采用的硬件 速度有关，需要它们从技术上和经济上互相匹配，综合考虑。 一个时间有限的信号其频带宽度为无限，一个时间无限的信 号其频带宽度则为有限。因此对一个时间有限的信号，应用 DFT进行分析，频谱混叠难以避免。对一个时间无限的信号虽 然频带有限，但在实际运算中，时间长度总是取有限值，所 以频谱泄漏难以避免。 在时域将信号截短，相当于将信号x(t)乘以具有一定宽度T0 的窗函数wR(t)。
x (n ) ← DTFT → X (Ω)
通称序列傅里叶变换
x ( t ) ← DFT / N → X ( k )
通称N点序列DFT
§4-7
离散傅里叶变换（DFT）的性质
4．7．1 线性特性
若： 则：
x3 (n) = ax1 (n) + bx 2 (n)
X 3 (k ) = aX 1 (k ) + bX 2 (k )
从 n=0 到（N-1）的第一个周期为主值序列或区间。
4．7．2 圆周移位特性
2、圆周时移特性 圆周时移是指长度为 N 的序列 x(n)，以 N 为周期进行 周期延拓生成 xp(n)，位移 m 后，再取主值区间序列。 x(n) 的圆周移位可表示为：
第四章_时间序列分析
• 年底
• •
a4
104
•则：该年平均每月的职工人数为：
•（二）对相对指标或平均指标动态数列计算
•由于各个zi 的对比基数 xi 不尽相同，所以不能将各期 zi 简单算术平均。
•基本公式
•a数列的序时平均数
•b数列的序时平均数
•公式表明：相对指标或平均指标动态数列 • 的序时平均数，是由分子、分母两个 • 数列的序时平均数对比得到的。
一般认为，间隔越短，计算结果就越准确。
例如，由一年中各月底数计算的全年平均数，就比只用年初和年末两 项数据计算的结果更准确。
•⑵ 对间隔不等时点数列求 • （加权序时平均法）
•例4-2-5
•时 间
•职工人数（人 ）
• 1月 初
• •
1a012
•
3月初
• 9月 初
• •
a2 105
• •
1a038
•日 期
•职工人数（人 ）
• 1日—8 日
• a1 • 102
•9日—15日 •a2
•105
• 16日—30 日
• a3 • 108
•则：1号至30号平均每天的职工人数为：
•②由间断时点数列计算序时平均数
•当时点数列中的数据是每隔一段时间 •（如隔一月、一年等）才观测一次的数据时 ，这样的时点数列为间断时点数列。
•所以
•其中： •所以：
•例4-2-7：某企业商品销售额和库存额资料如下：
•项目
时
•间商品销售额（万元
）•月初库存额（万元
）
•四 •月150
• 45
•五 •月200
• 55
• 六 •七 •月240 •月150
应用时间序列第四章习题解答1-4
t x x x x x t 1 t (1 ) t 1 (1 ) t 1 (1 ) t 1 ……○ t t t t t t
令 A lim
t
t x t
1 式两端取极限，得： ○
lim
t
(2)
ˆ21 x 20 x20 (1 ) x19 (1 )2 x18 … (1 )19 x1 x
0.4 13 0.4 0.6 11 0.4 0.62 10 … 0.4 0.619 10 11.79240287
t x x lim (1 ) lim t 1 t t t t
即 A (1 ) A
lim
t
xt A 1。 t
另解：根据指数平滑的定义有（1）式成立， （1）式等号两边同乘 (1 ) 有（2）式成立
t t (t 1) (1 ) (t 2) (1 ) 2 (t 2) (1 )3 (1) x t (1 ) x t (1 ) (t 1) (1 ) 2 (t 2) (1 )3 (2)
1 1 ˆ21 ( x20 x19 x18 x17 x16 ) (13 11 10 10 12) 11.2 解：(1) x 5 5
1 1 ˆ22 ( x ˆ21 x20 x19 x18 x17 ) (11.2 13 11 10 10) 11.04 x 5 5
a
6 25 6 4 0.16 。 25 25
b a 0.4
4. 现有序列 xt t , t 1, 2,… ，使用平滑系数为 的指数平滑法
时间序列分析-基于R(第四章作业)
时间序列分析第四章作业T1（p133第1题）：程序（1）：E4_1=read.table("C:\\Users\\DMXTC\\Documents\\E4_1.txt")# install.packages("aTSA")# library(aTSA)# install.packages("forecast")# library(forecast)par(mfrow=c(1,2))r4_1<-as.matrix(E4_1)d4_1<-as.vector(t(r4_1))T4_1<-ts(d4_1)# #绘制时序图#plot(T4_1,type = "o",col="blue",pch=13,main="表4-8时序图")adf.test(T4_1)#install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests"))for (k in 1:2)print(Box.test(T4_1,lag=6*k))acf(T4_1)pacf(T4_1)fit1<-arima(T4_1,order=c(1,0,1))par(mfrow=c(1,1))fore1<-forecast::forecast(fit1,h=5)plot(fore1,lty=2)lines(fore1$fitted,col=4)fore1图形（1）：（2）①时序图绘制如上，时序图显示该序列没有明显的趋势或周期特征，说明该序列没有显著的平稳特征。
进行ADF检验，其检验结果显示如下：> adf.test(T4_1)Augmented Dickey-Fuller Testalternative: stationaryType 1: no drift no trendlag ADF p.value[1,] 0 -3.60 0.01[2,] 1 -3.19 0.01[3,] 2 -3.30 0.01[4,] 3 -3.20 0.01Type 2: with drift no trendlag ADF p.value[1,] 0 -3.65 0.0100[2,] 1 -3.23 0.0256[3,] 2 -3.44 0.0165[4,] 3 -3.48 0.0148Type 3: with drift and trendlag ADF p.value[1,] 0 -3.70 0.0340[2,] 1 -3.29 0.0833[3,] 2 -3.64 0.0388[4,] 3 -3.94 0.0193----Note: in fact, p.value = 0.01 means p.value <= 0.01检验结果显示，该序列所有ADF检验统计量的P值均小于显著性水平（α=0.05），所以可以确定该系列为平稳序列；②对平稳序列进行纯随机性检验，其检验结果如下：Box-Pierce testdata: T4_1X-squared = 25.386, df = 6, p-value = 0.0002896Box-Pierce testdata: T4_1X-squared = 31.153, df = 12, p-value = 0.001867结果显示6阶和12阶延迟的LB统计量的P值都小于显著性水平（α=0.05），所以可以判断该系列为平稳非白噪声序列。
应用时间序列分析课件第四章
第 4 章 非平稳序 列的确定性分析 褚为娟 4.1 时间序列的分 解 4.2 确定性因素分 解 4.3 趋势分析 4.4 季节效应分析 4.5 综合分析 4.6 X − 11 过程
确定性因素分解缺点： (1) 循环因素和趋势因素的影响难以严格分开(观察期不够 长)； (2) 交易日影响没有被考虑(经济现象) 改进：(观察期不够长时) 长期趋势(Trend)、 交易日因素(Day)、 季节性变化(Season)、 随机波动(Immediate) 常用的模型： (1) (2) 加法模型 : xt = Tt + Dt + St + It ; 乘法模型 : xt = Tt · Dt · St · It ;
线性拟合
第 4 章 非平稳序 列的确定性分析 褚为娟 4.1 时间序列的分 解 4.2 确定性因素分 解 4.3 趋势分析 4.4 季节效应分析 4.5 综合分析 4.6 X − 11 过程
使用场合： 长期趋势呈现出线形特征 模型结构: xt = a + bt + It E(It ) = 0, Var(It ) = σ 2 {It } 为随机波动，Tt = a + bt 为消除随机波动的影响后序列 的长期趋势。
Wold 分解定理说明任何平稳序列都可以分解为确定性序列 和随机序列之和。 它是现代时间序列分析理论的灵魂，是 构造ARMA模型拟合平稳序列的理论基础。 Cramer 分解定理是Wold分解定理的理论推广， 它说明任何 一个序列的波动都可以视为同时受到了 确定性影响和随机 性影响的综合作用。 平稳序列要求这两方面的影响都是稳 定的， 而非平稳序列产生的机理就在于它所受到的这两方 面的影响至少有一方面是不稳定的。
趋势拟合法
第 4 章 非平稳序 列的确定性分析 褚为娟 4.1 时间序列的分 解 4.2 确定性因素分 解 4.3 趋势分析 4.4 季节效应分析 4.5 综合分析 4.6 X − 11 过程
概率与数理统计第4章时间序列分析
概率与数理统计第4章时间序列分析第4章时间序列分析[引例]某酿酒公司⽣产⼀种红葡萄酒，这种红葡萄酒颇受市场欢迎，其销售量稳步上升（表4-1），对公司盈利起到重要作⽤。
表4-1 某酿酒公司红葡萄酒销售量单位：件——资料来源：国际通⽤MBA教材配套案例《管理统计案例》机械⼯业出版社1999.3 本章⼩结1.时间序列是把同⼀现象在不同时间上的观察数据按时间先后顺序排列起来所形成的数列，它是动态分析的基础。
时间序列的分析有指标分析和构成因素分析两类。
时间序列的影响因素可归结为长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动等四种，常以乘法模型为基础来进⾏时间序列的分解和组合。
2.⽔平分析指标主要有平均发展⽔平、增减量（逐期、累计）和平均增减量。
不同类型的时间序列计算平均发展⽔平的⽅法有所不同。
累计增减量等于相应逐期增减量之和。
平均增减量是观察期内各个逐期增减量的平均数。
速度分析指标有发展速度、增减速度、平均发展速度和平均增减速度。
定基发展速度也即发展总速度，它等于相应时期内各环⽐发展速度的连乘积。
增减速度等于发展速度减1。
平均发展速度是环⽐发展速度的平均数，其计算⽅法通常采⽤⼏何平均法。
平均增减速度等于平均发展速度减1。
3. 长期趋势的分析⽅法主要有平滑法（移动平均、指数平滑法）和⽅程拟合法。
移动平均关键在于选择平均项数；能消除序列中的季节影响（平均项数与季节周期长度必须⼀致）。
指数平滑法是关键在于确定平滑系数。
⽅程拟合法通常采⽤最⼩⼆乘法来估计趋势⽅程中的参数。
4. 季节⽐率的测定⽅法：原资料平均法和趋势剔除法。
原资料平均法适⽤于⽔平趋势的季节序列；趋势剔除法适⽤于有明显上升（或下降）趋势的季节序列。
当没有季节因素影响时，季节⽐率为1或100%。
序列的季节调整即以原始数据除以对应季节的季节⽐率，⽬的是从时间序列中去掉季节影响，便于分析其它成分。
5.利⽤分析⼯具库中的“移动平均”、“指数平滑法”、“回归”或图表中的添加趋势线功能，可以测定时间序列的长期趋势。
第4章_时间序列分析
校级精品课程《统计学》习题第四章时间序列一、单项选择题1.时间序列是（）A.分配数列B.分布数列C.时间数列D.变量数列2.时期序列和时点序列的统计指标（）。
A.都是绝对数B.都是相对数C.既可以是绝对数，也可以是相对数D.既可以是平均数，也可以是绝对数3.时间序列是( )。
A.连续序列的一种B.间断序列的一种C.变量序列的一种D.品质序列的一种4.最基本的时间序列是( )。
A.时点序列B.绝对数时间序列C.相对数时间序列D.平均数时间序列5.为便于比较分析，要求时点序列指标数值的时间间隔( )。
A.必须连续B.最好连续C.必须相等D.最好相等6.时间序列中的发展水平( )。
A.只能是总量指标B.只能是相对指标C.只能是平均指标D.上述三种指标均可7.在平均数时间序列中各指标之间具有( )。
A.总体性B.完整性C.可加性D.不可加性8.序时平均数与一般平均数相比较（）。
A.均抽象了各总体单位的差异B.均根据同种序列计算C.序时平均数表明现象在某一段时间内的平均发展水平，一般平均数表明现象在规定时间内总体的一般水平D.严格说来，序时平均数不能算作平均数9.序时平均数与一般平均数的共同点是( )。
A.两者均是反映同一总体的一般水平B.都是反映现象的一般水平C.两者均可消除现象波动的影响D.都反映同质总体在不同时间的一般水平10.时期序列计算序时平均数应采用( )。
A.加数算术平均法B.简单算术平均法C.简单算术平均法D.加权算术平均数11.间隔相等连续时点序列计算序时平均数，应采用( )。
A.简单算术平均法B.加数算术平均法C.简单序时平均法D.加权序时平均法12.由间断时点序列计算序时平均数，其假定条件是研究现象在相邻两个时点之间的变动为( )。
A.连续的B.间断的C.稳定的D.均匀的13.时间序列最基本速度指标是( )。
A.发展速度B.平均发展速度C.增减速度D.平均增减速度14.用水平法计算平均发展速度应采用( )。
第四章 时间序列
a a a a a1 a2 f1 2 3 f 2 n 1 n f n 1 2 2 全年平均人数 a 2 f
426 430 430 430 430 435 435 438 438 410 410 4ห้องสมุดไป่ตู้0 420 424 2 1 3 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 427(人) 2 1 3 1 2 2 1
计算该企业第一季度平均每月的计划完成程度。 解：该企业第一季度平均每月的计划完成程度
a (5100 6180 8640 ) / 3 6640 c 104.84% (5000 6000 8000 ) / 3 6333 .3 b
例：某企业某年第二季度职工人数资料如下表：
日 期
全部职工人数（人） b 非生产人员占全部人数的% c 非生产人员(人) （a=bc）
（二）由相对数列计算序时平均数 基本
相对数列的 (c ) 序时平均数 公式：
分子数列的序时平均数 (a ) 分母数列的序时平均数 (b )
即：
a c b
例：某企业某年第一季度各月的有关统计资料如下表：
月份 计划产量（件） b a 实际产量（件） 计划完成程度（%）c 一月份 5000 5100 102 二月份 6000 6180 103 三月份 8000 8640 108
13.99 13.17
资料来源：《安徽统计年鉴2012》.
(三)平均数列
例：安徽省历年城镇非私营单位在岗职工平均工资 年份 职工平均工 资（元） 2006 17949 2007 2008 2009 2010 2011
22180 26363 29659
34341 40640
资料来源：《安徽统计年鉴2012》.
管理统计学4 第四章 时间序列
星蓝海学习网
4.2序时平均数和平均发展速度
4.2.2相对数的序时平均数和平均数的序时平均数
库存周转速度属于相对数，该相对数的分母为时点数。从年度上看，年周转速度应等 于年销售量与年平均库存量的比值。因此，先平均后对比是计算相对数序时平均的基 本方法。 平均数序时平均数的计算与相对数的序时平均数的计算方法相同，也是先平均后对比。
管理统计学 [第四版]
星蓝海学习网
第四章 时间序列分析
星蓝海学习网
案例导入
近年来，中国房地产发展繁荣，房价更是水涨船高。下表是国家统计局对十 年来广东省商品房年销售价格的统计数。
年份 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 售价 4443 4853 5914 5953 6513 7486 7879 8112 9090 9083
4.1 发展水平和发展速度分析
4.1.2 发展水平和增长量
发展水平 发展水平是指时间数列上指标的具体数值。 发展水平的指标形式可以是绝对数，也可以是相对数或平均数。 增长量 为了分析上方便，就把作为研究对象的发展水平称为报告期水平，把要对比的基础水 平则称为基期水平。 用报告期水平减去基期水平，就等于增长量。其中，当基期水平为上期水平时，就称 为逐期增长量；当基期水平为某个时期的固定发展水平（X0）时，就称为累计增长量。 逐期增长量：X1－X0、X2－X1、X3－X2、…Xn－Xn-1 。 累计增长量：X1－X0、X2－X0、X3－X0、…Xn－X0。 二者的关系：（Xn－X0）= （X1 －X0）+（X2－X1）+（X3－X2）+…（Xn－Xn-1）。
时间序列分析第四章ARMA模型的特性 王振龙第二版
j 0
C11j C22j Cnnj at j
j 0
从上式可看出： I.若对所有i(i=1,2…n)都有| λ i |<1(即特征根全在单位圆内), 则系统是渐进稳定的,从而是平稳的； II.若至少有一个i(i=1,2…n)使得| λ i |>1(即特征根全在单位圆 外),则系统是不稳定的,从而是非平稳的； III.若| λ i |≤1 (i=1,2…n)且至少有一个取等号,则系统是临界 稳定的,从而可能平稳也可能不平稳。
= 1.1
X
= -1.1
24 20 20 16 15 12 8 4 0 -4 25 50 75 10 5 0 -5 -10 100 125 150-15 175 200 225 250 X -20 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 X
=1
= -1 AR(1)模型的平稳性条件？
X t 1 X t 1 2 X t 2 at 1at 1
2
采用后移算子 ，上式等价为：
或 令
(1 1 B 2 B ) (1 1B) G j B
2 1
(1 1 B 2 B ) X t (1 1B)at 2 1 X t (1 1 B 2 B ) (1 1B)at
ARMA(n,m)模型的后移算子表达式为：
其中：
(B) 1 1B 2 B n B
2
( B) X t ( B)at
n
(B) 1 1B 2 B2 m Bm
设(B)所对应的特征方程的特征根分别为： λ i ，i=1,2,…,n， 于是 从而
第四章 混沌时间序列分析及相空间重构
where x j are points on the attractor (which has N such points).
• Theiler’s correction: Used to prevent temporal correlations in the time series from producing an underestimated dimension. • Correlation integral is used in the computation of both correlation dimension and Kolmogorov entropy.
Lyapunov Exponents
f
• Quantifies separation in time between trajectories, assuming rate of growth (or decay) is exponential in time, as: n
1 i lim ln( eig J(p)) n n p 0
估计吸引子维数的算法，需要大量的数据点作为输入，当这些点的 输入被选择为最大化的包含吸引子信息情况下，输入数据点的数量可以减 少。（由Holzfuss和Mayer—kress 1986年提出） 重构相空间所需要解决的关键问题，就是确定重构维数m。 在重构相空间维数未知的情况下，可用以下方法获得： 令 nr 为重构空间的维数。首先把nr （或m）设置为1，计算重构吸引子 的维数Dcap，然后增加 nr （或m）的大小，并重复计算重构吸引子的维数 Dcap,直到Dcap不再改变为止（如曹书p103），最后的Dcap是正确的相 关维数，产生正确的Dcap的最小 nr (m) 即重构空间的最小维数m.
- 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)。
例4.1 澳大利亚政府1981——1990年每季度的消费支出序列
线性拟合
模型
, t 1,2,40 xt a bt I t 2 E ( I ) 0 , Var ( I ) t t
参数估计方法
最小二乘估计
参数估计值
ˆ 89.12 ˆ 8498 a .69 , b
Cramer分解定理
Harald Cremer (1893-1985)，瑞典人，斯 德哥尔摩大学教授，Wold 的指导教师。
Wold分解定理（1938）
对于任何一个离散平稳过程{xt }它都可以分解为两个不相 关的平稳序列之和，其中一个为确定性的，另一个为随机 性的，不妨记作
xt Vt t
ˆT 1 xT (1 ) xT 1 x
所以使用简单指数平滑法二期预测值中 xT 前面的系数就等 于平滑系数 0.25
Holt两参数指数平滑
使用场合
适用于对含有线性趋势的序列进行修匀
构造思想
假定序列有一个比较固定的线性趋势
ˆt xt 1 r x
l 期预测值
ˆT l x
~ xT l rT
例4.5
对北京市 1978 —— 2000 年报纸发行量序列进行 Holt两参数指数平滑。指定
~ x0 x1 51259
x 23 x1 r0 4325 23
0.15
0.1
例4.5平滑效果图
4.3 季节效应分析
5 在二期预测值中 xT 前面的系数等于 16
指数平滑法
指数平滑方法的基本思想
在实际生活中，我们会发现对大多数随机事件而言，一般都 是近期的结果对现在的影响会大些，远期的结果对现在的影 响会小些。为了更好地反映这种影响作用，我们将考虑到时 间间隔对事件发展的影响，各期权重随时间间隔的增大而呈 指数衰减。这就是指数平滑法的基本思想
移动平均法 指数平滑法
移动平均法
基本思想
假定在一个比较短的时间间隔里，序列值之间的 差异主要是由随机波动造成的。根据这种假定， 我们可以用一定时间间隔内的平均值作为某一期 的估计值
分类
n期中心移动平均 n期移动平均
n期中心移动平均
1 n ( xt n 1 xt n 11 xt xt n 11 xt n 1 )，n为奇数 2 2 2 2 ~ xt 1 1 (1 x x xt x n x n )，n为偶数 n n t 1 t 1 2 t 2 2 2 n 2 t2
( B)at
随机性影响
确定性影响
对两个分解定理的理解
Wold分解定理说明任何平稳序列都可以分解为确定性序 列和随机序列之和。它是现代时间序列分析理论的灵魂， 是构造ARMA模型拟合平稳序列的理论基础。 Cramer 分解定理是Wold分解定理的理论推广，它说明任 何一个序列的波动都可以视为同时受到了确定性影响和随 机性影响的综合作用。平稳序列要求这两方面的影响都是 稳定的，而非平稳序列产生的机理就在于它所受到的这两 方面的影响至少有一方面是不稳定的。
趋势拟合法
趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列 观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回 归模型的方法
分类
线性拟合 非线性拟合
线性拟合
使用场合
长期趋势呈现出线形特征
模型结构
xt a bt I t E ( I t ) 0,Var( I t )
分类
简单指数平滑 Holt两参数指数平滑
简单指数平滑
基本公式
~ xt xt (1 ) xt 1 (1 ) 2 xt 2
等价公式
~ xt xt (1 )~ xt 1
经验确定
初始值的确定
~ x0 x1
平滑系数的确定
常取较小的值 一般对于变化缓慢的序列， 常取较大的值 对于变化迅速的序列， 经验表明 的值介于0.05至0.3之间，修匀效果比 较好。
简单指数平滑预测
一期预测值
ˆT 1 ~ x xT xT (1 ) xT 1 (1 ) 2 xT 2
ˆT 2 （2） x 1 ˆT 1 xT xT 1 xT 2 x 4 1 1 xT xT 1 xT 2 xT 3 xT xT 1 xT 2 4 4 5 1 xT xT 1 xT 2 xT 3 16 16
本章结构
1. 2. 3. 4. 5.
时间序列的分解 确定性因素分解
趋势分析
季节效应分析 综合分析 X-11过程
6.
4.2确定性因素分解
传统的因素分解
长期趋势 循环波动 季节性变化 随机波动
现在的因素分解
长期趋势波动 季节性变化 随机波动
确定性时序分析的目的
克服其它因素的影响，单纯测度出某一个确定性 因素对序列的影响 推断出各种确定性因素彼此之间的相互作用关系 及它们对序列的综合影响
ARMA模型分解
( B) xt t ( B)
确定性序列
随机序列
Cramer分解定理（1961）
任何一个时间序列 {xt }都可以分解为两部分的叠加：其 中一部分是由多项式决定的确定性趋势成分，另一部分 是平稳的零均值误差成分，即
xt t t
j t j j 0 d
ˆT 2 。 （1）使用4期移动平均法预测 x （2）求在二期预测值 x ˆT 2 中 xT 前面的系数等于 多少？
例4.3解
1 5 5.4 5.8 6.2 ˆT 1 xT xT 1 xT 2 xT 3 5 .6 （1） x 4 4 1 5.6 5 5.4 5.8 ˆ ˆ xT 2 xT 1 xT xT 1 xT 2 5.45 4 4
xt 2
xt 1
xt
x xt 3 xt 2 xt 1 xt ~ xt t 4 5
移动平均期数确定的原则
事件的发展有无周期性
以周期长度作为移动平均的间隔长度 ，以消除周 期效应的影响
对趋势平滑的要求
移动平均的期数越多，拟合趋势越平滑
对趋势反映近期变化敏感程度的要求
【例4.6】以北京市1995年——2000年月平均气温序 列为例，介绍季节效应分析的基本思想和具体操 作步骤。
时序图
本章结构
1. 2. 3. 4. 5.
时间序列的分解 确定性因素分解
趋势分析
季节效应分析 综合分析 X-11过程
6.
季节指数
季节指数的概念
所谓季节指数就是用简单平均法计算的周期内各时 期季节性影响的相对数
t2 t 2
Tt ln Tt
Tt a bt ct2
Tt abt
Tt a bc
1 Tt a bc t
t
a ln a b ln b
Tt a b t
－
线性最小二乘估计
－
迭代法
Tt e a bc
t
－
－
－
－
迭代法
迭代法
例4.2： 对上海证券交易所每月末上证指数序列进行模型拟
第四章
非平稳序列的确定性分析
本章结构
1. 2. 3. 4. 5.
时间序列的分解 确定性因素分解
趋势分析
季节效应分析 综合分析 X-11过程
6.
4.1 时间序列的分解
Wold分解定理
Herman Wold ，(19081992),瑞典人 1938年提出Wold分解定理。 1960年提出偏最小二乘估计 方法(PLS)
两参数修匀
xt xt (1 )(~ xt 1 rt 1 ) ~ ~ ~ r ( x xt 1 ) (1 )rt 1 t t
初始值的确定
平滑序列的初始值
~ x0 x1
趋势序列的初始值
x n 1 x1 r0 n
Holt两参数指数平滑预测
本章结构
1. 2. 3. 4. 5.
时间序列的分解 确定性因素分解
趋势分析
季节效应分析 综合分析 X-11过程
6.
4.3趋势分析
目的
有些时间序列具有非常显著的趋势，我们分析的目 的就是要找到序列中的这种趋势，并利用这种趋势 对序列的发展作出合理的预测
常用方法
趋势拟合法 平滑法
二期预测值
ˆT 2 x ˆT 1 (1 ) xT (1 ) 2 xT 1 x ˆT 1 (1 ) x ˆT 1 x ˆT 1 x
l 期预测值
ˆT l x ˆT 1 , l 2 x
例4.4
对某一观察值序列 xt 使用指数平滑法。 xT 1 10.5 ，平滑系数 0.25 已知 xT 10 ，~
季节模型
xij x S j Iij
季节指数的计算
计算周期内各期平均数
xk
xt 2
xt 1
xt
xt 1
xt 2
xt 2 xt 1 xt xt 1 xt 2 ~ xt 5
n期移动平均
1 ~ xt ( xt xt 1 xt n 1 ) n
5 期 移 动 平 均
xt 4
xt 3
对任意序列 yt 而言，令 yt关于q期之前的序列值 作线性回归
yt 0 1 yt q 2 yt q1 t