时间序列分解法运用实例
时间序列的实际例子
时间序列的实际例子
1. 想想看咱们每天的生活呀，从早上起床到晚上睡觉，这就是一个时间序列呀！就好比你每天早上固定时间起来，然后刷牙洗脸吃早餐，接着去上班或者上学，这一系列的动作不就是按照时间顺序来的嘛。
2. 四季的更替也是超明显的时间序列例子呢！春天万物复苏，夏天骄阳似火，秋天果实累累，冬天白雪皑皑，年复一年都是这样有规律地循环着呀，难道不是超级神奇的嘛！
3. 你的成长过程那也是时间序列哦！从呱呱坠地的小婴儿，到蹒跚学步的幼儿，再到蹦蹦跳跳的少年，逐渐成长为成熟的大人，这一路走来，都是时间在起着作用呀，你说这多有意思！
4. 一场体育比赛不也是吗！从比赛开始的哨声响起，运动员们奋力拼搏，到中场休息，再到最后的冲刺和决出胜负，这不就是在时间轴上展开的嘛，多让人热血沸腾啊！
5. 城市的发展也是典型的时间序列呀！从过去的小村落，慢慢变成繁华的大都市，建筑越来越高，街道越来越热闹，这都是时间带来的变化呀，难道你不惊叹吗！
6. 植物的生长过程呀，从种子发芽，到长出叶子，再到开花结果，这都是在时间的流淌中一步步完成的呀，这就像是一场神奇的魔法表演呢！
7. 再看看一部电影的播放，从开头的字幕出现，到情节逐渐展开，再到高潮和结局，不也是顺着时间进行的嘛，多吸引我们沉浸其中啊！
我觉得时间序列真的是无处不在呀，它让我们的世界变得更加有序和精彩呢！。
第02章 经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法
t = 2,L,T 1
(2.1.2)
1 MA1 = (2y1 + y2 ) 3
(2.1.3)
1 MAT = (2yT + yT 1 ) 3 1.1.2 中心化移动平均
(2.1.4)
考虑消除季节变动时，最简单的方法是对月度数据进行 考虑消除季节变动时，最简单的方法是对月度数据进行12 个月移动平均。此时，由于项数是偶数，故常常进行所谓“ 个月移动平均。此时，由于项数是偶数，故常常进行所谓“移 动平均的中心化” 动平均的中心化”，即取连续的两个移动平均值的平均值作为 该月的值。 该月的值。
2
4991.50
4204.20
单位 ： 亿元
单位： 单位 ：亿元
3871.49
3304.66
2751.49
2405.12
1631.48
1505.59
511.47 1981
606.05
1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
1981 1983
1985 1987
1989 1991
(2.1.1) 式中的k为正整数，此时移动平均后的序列 式中的 为正整数，此时移动平均后的序列{MA}的始端和末端 为正整数 的始端和末端 各欠缺k项值，需要用插值或其它方法补齐。 各欠缺 项值，需要用插值或其它方法补齐。 项值
6
例如， 例如，常用的三项移动平均
1 1 MAt = ∑yt +i 3 i=1
4
§2.1
移动平均方法
移动平均法(Moving Averages)的基本思路是很简 移动平均法 的基本思路是很简 单的，是算术平均的一种。它具有如下特性： 单的，是算术平均的一种。它具有如下特性： 1. 周期（及其整数倍）与移动平均项数相等的周 周期（及其整数倍） 期性变动基本得到消除; 期性变动基本得到消除 2. 互相独立的不规则变动得到平滑。 互相独立的不规则变动得到平滑。 这两条特性可以证明。 这两条特性可以证明。
经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法
在奇异点t0的外部冲击变量：
2.2 经济时间序列的季节调整方法
2.2.1 X-11季节调整方法
1954年美国商务部国势普查局(Bureau of Census，Department of Commerce)在美国全国经济研究局(NBER)战前研究的 移动平均比法(The Ratio-Moving Average Method)的基础上， 开发了关于季节调整的最初的电子计算机程序，开始大规模地 对经济时间序列进行季节调整。此后，季节调整方法不断改进， 每次改进都以X再加上序号表示。1960年，发表了X-3方法， X-3方法和以前的程序相比，特异项的代替方法和季节要素的 计算方法略有不同。1961年，国势普查局又发表了X-10方法。 X-10方法考虑到了根据不规则变动和季节变动的相对大小来 选择计算季节要素的移动平均项数。1965年10月发表了X-11方 法，这一方法历经几次演变，已成为一种相当精细、典型的季 节调整方法
建立ARIMA(p, d, q)模型，需要确定模型的参数，包括单 整阶数d；自回归模型(AR)的延迟阶数p；动平均模型(MA)的 延迟阶数q。也可以在模型中指定一些外生回归因子，建立 ARIMAX模型。对于时间序列中的一些确定性的影响（如节 假日和贸易日影响），应在季节调整之前去掉。
5．外部影响调整
4991.50
单位：亿元
3871.49
2751.49
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511.47 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
4204.20 单位：亿元
3304.66
2405.12
1505.59
606.05 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
时间序列分析 案例
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：20XX年8月案例四：时间序列分析在经济预测中的应用案例简介为了配合《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。
本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。
案例的目的与要求教学目的通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性；本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解；本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法；通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解；通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。
引入虚拟变量的时间序列分解法在卷烟销量预测中的应用
Application of Time-series Decomposition with Dummy Variables to Cigarette Sales Forecast
LUO Biao, YAN Wei-Wei, WAN Liang
(School of Management, University of Science & Technology of China, Hefei 230026, China)
Special Issue 专论·综述
215
计 算 机 系 统 应 用
2012 年 第 21 卷 第 12 期
1
卷烟月销量预测方法回顾
相比于年销量和季度销量预测, 卷烟月销量预测
日对阳历销量的影响. 实际预测中通常从定性的角度 估计传统节日的影响, 在定量预测的基础上根据经验 进行调整[10], 这种预测方法容易受主观因素影响, 因 此只能作为辅助手段 . 邹益民 (2008)[11] 将阳历销量数 据转换为农历数据的预测方法 , 不仅需要编程 , 还要 考虑闰月及各月实际天数等问题, 同时还要频繁地进 行阳历和农历的转换 , 不便于实际操作 , 预测准确性 不高 , 相对误差最高仍为 132.63%. 本文考虑引入虚
[1]
时间序列分解法将序列分解为趋势变动 (Trend, T)、季节变动(Seasonal, S)、周期变动(Circle, C)和不 规则变动 (Irregular, I), 能够很好地对时间序列进行 预测[2]. 但目前的时间序列分解法在分析季节性变动 因素时, 主要针对阳历时间进行分析 , 无法体现出中 国农历节日如中秋、春节的消费特色, 无法准确预测 节日性的销量增长[3], 而这些特定节日本身对卷烟销 量产生重要影响. 为解决这一问题, 本文在时间序列 分解法的基础上, 引入虚拟变量, 把对卷烟销量有着 重要影响的农历传统节日进行虚拟变量化 , 以更好 地拟合卷烟销量变化趋势来提高预测的精度.
统计预测在港口生产统计中的应用—利用时间序列分解法对深圳港吞吐量进行预测
维普资讯
饶 针 岛 孑 孬
・２ ０ ０ ２— ３ ・ 笃 第 １ ７ 御 １
数据 的网络传输 。 六 、加 强 统 计 法 制 建 设 国际 经 济 是 法 制 经 济 ，世 界 贸 易组 织 就
而 存在 差 异 ，也 要 设 计 出能 够 与 国 际惯 用 指 标 口径 相 同 的 数 据 转 换 方 法 。其 次 ，要 建立
新 的 统 计 指 标 ， 以适 应 人 世 后 经 济 发 展 变化 的 需 要 。如 应 计 算 一 些 派 生 指 标 。以 反 映 我 国经 济 、特 别 是 服 务 业 发 展 状 况 ；进 一 步 加 强 “ 资 ”统 计 。特 别 是 加 强对 外 资 的 进 入 三
是 由一 个 庞 大 的法 律 体 系组 成 。人 世 后 ， 中 国将 进 一 步 参 与 国 际经 济 竞 争 。所 以 首 先 必
须 熟悉 世 贸 组 织 的各 种 规 则 。同 时制 订 相 应 的 法 律 法 规 以维 护 本 国 利 益 。 中国 统 计 也 不
例 外 。它 不 仅 要 为 中 国参 与 国 际 经 济 竞 争 提 供 服 务 ，而 且 其 本 身也 要 参 与 国际 竞 争 。所 以 ，必 须 进 一 步 提 高 法 律 意 识 ，依 法 规 范 统 计 行 为 。依 法行 使 统 计 权 利 。但 目前 我 们 的 统 计 法律 体 系 还 不 完 备 ，参 与 国际 竞 争 还 有
许 多空 白 ，统 计 法 》 《 的许 多条 文 还 过 于原 则 ，
及 存 在 方 式 的统 计 。 了解 外 资 进 入 我 国情 况 。 为 宏 观 决 策 提 供 依 据 ； 建 立 健 全 我 国在 境 外
企 业 统 计 。以适 应 贯 彻 “ 进 来 。 出去 ”并 引 走 举 的方 针 要 求 ；建 立 相 关 指 标 加 强 对 环 境 资 本 、人 力 资本 及科 技 创 新 的 统 计 ；为 建 立 国 民经 济 运 行 安 全 预警 监 测 系 统 提 供 必 要 的统 计 资料 。 五 、统 计 手 段 要 现 代 化 中 国 统 计 要 与 国 际 统 计 接 轨 。适 应 中 国 人世 后 的需 要 ， 须 实 现统 计 手 段 现 代 化 。 必 从 统 计 调 查 手 段 来说 。我 国应 大 力 推 广 应 用 国
时间序列的例子
时间序列的例子时间序列是指按照时间先后顺序排列的一组观测值，它能够描述某一现象随着时间变化的规律。
时间序列广泛应用于经济学、金融学、气象学、环境科学等领域，是进行预测、分析和决策的重要工具之一。
以下是关于时间序列的一些例子。
1. 股票价格股票价格是金融领域中最常见的时间序列之一，股票价格的波动受到市场供求关系、政治经济环境、公司业绩等多方面因素的影响。
通过对历史股票价格的时间序列分析，可以帮助投资者预测股票价格的未来走势，从而进行投资决策。
2. 天气变化天气变化也是一个常见的时间序列。
通过对过去天气变化的时间序列分析，可以了解不同季节、不同区域的气温、降雨、风向等变化规律，以此为基础进行气象预测，为人们的生活和工作提供便利。
3. GDP增长GDP增长也是一个重要的时间序列，它反映了一个国家或地区的经济状况。
通过分析过去的GDP增长情况，可以了解经济增长的趋势和周期性变化，为政府和企业制定经济政策提供参考。
4. 交通流量交通流量是城市规划和交通管理中的一个重要指标。
通过对不同时间段的交通流量进行时间序列分析，可以了解不同时段交通拥堵情况和交通流量的变化规律，为道路规划和交通管理提供决策依据。
5. 污染物浓度空气、水、土壤污染是目前面临的重要环境问题之一，通过对过去的污染物浓度时间序列分析，可以了解环境污染的趋势和变化规律，为环境保护部门提供决策指导。
6. 生产过程质量控制生产过程中的质量控制是关键的措施之一，通过对生产数据的时间序列分析，可以了解生产过程中的质量问题和变化规律，根据数据结果及时调整生产过程，从而控制质量风险。
7. 人口变化人口变化是社会发展中的一个重要因素，通过对历史人口数量的时间序列分析，可以了解人口增长规律和趋势，为未来人口政策和社会发展提供参考。
8. 员工离职率员工离职率是企业管理中一个重要参数，通过对员工离职率的时间序列分析，可以了解公司员工流动性的变化规律，为企业管理提供参考并及时调整人力资源策略。
时间序列的分解分析
时间序列的分解分析时间序列分解分析是一种对时间序列数据进行分析和预测的方法，能够揭示时间序列数据中的趋势、季节性和不规则成分。
本文将介绍时间序列分解分析的基本原理、方法和应用，并结合实例进行详细阐述。
一、时间序列分解分析的基本原理时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测数据。
时间序列分解分析是将时间序列数据分解为趋势、季节性和不规则成分，以便更好地了解和预测数据的变化规律。
时间序列分解分析的基本原理是将时间序列数据表示为多个相互独立的成分之和，即y(t) = T(t) + S(t) + I(t)其中，y(t)表示时间序列数据，在某一时间点t的取值；T(t)表示趋势成分，描述数据随时间的长期变化趋势；S(t)表示季节性成分，描述数据在一定周期内的周期性变化；I(t)表示不规则成分，描述数据中的随机波动。
二、时间序列分解分析的方法1. 加法模型和乘法模型时间序列分解分析可以采用加法模型或乘法模型。
加法模型适用于季节性变化相对稳定、幅度相对固定的数据；乘法模型适用于季节性变化幅度随时间变化的数据。
加法模型可以表示为y(t) = T(t) + S(t) + I(t)乘法模型可以表示为y(t) = T(t) × S(t) × I(t)2. 移动平均和中心移动平均时间序列分解分析中常用的方法是移动平均和中心移动平均。
移动平均是用一组连续的数据点的平均值来代表该数据点，以平滑数据的波动；中心移动平均是将每个数据点替换为该数据点前后一段时间内数据的平均值。
通过移动平均和中心移动平均可以得到趋势成分的估计值。
3. X-11分析X-11分析是一种常用的季节性调整方法，适用于季节性变化相对稳定的时间序列数据。
X-11分析逐步消除季节性、趋势和不规则成分，得到经过季节性调整后的时间序列数据。
三、时间序列分解分析的应用时间序列分解分析是一种重要的时间序列分析方法，被广泛应用于经济学、金融学、气象学、环境科学等领域。
时间序列模型例子
时间序列模型例子
1. 嘿，你知道吗，预测股票价格就是时间序列模型的一个很厉害的例子啊！比如说分析过去股票的价格走势，来试着猜一猜未来的价格会怎么变化。
这就像预测天气一样，过去的数据能给我们一些线索呢！
2. 哇塞，交通流量的预测也是时间序列模型的经典例子哦！我们可以根据以往不同时间段的交通流量情况，来估计接下来会不会拥堵。
这不就和我们根据过去对一个人的了解，去猜测他下一次的行为差不多嘛！
3. 嘿呀，还有销售额的预测呀！通过分析以前每个月或者每个季度的销售额数据，来预估未来的销售情况。
这就好像一个聪明的侦探，从过去的蛛丝马迹中找到未来的答案，是不是超级有趣！
4. 你想想看，用电量的预测也是时间序列模型的用武之地呢！观察之前的用电量变化，来推测以后的用电高峰和低谷。
这就像摸着石头过河，有了以前的经验，就更有把握了呢！
5. 哎呀呀，疾病的传播趋势也能用时间序列模型来研究呢！看看过去疾病的发展情况，说不定就能预测未来会怎么扩散。
这和顺着一根线去找它的源头有啥区别呢！
6. 嘿，农作物的产量预测也可以靠它哦！依据以往年份的产量数据，去琢磨接下来会有多少收获。
这就跟我们期待一份惊喜一样，充满了未知和期待呢！
7. 哇哦，人口增长的分析也少不了时间序列模型呀！看看过去人口的变化，来想想以后人口会怎么变。
这就如同跟着时间的脚步，一点点探索未来的模样。
我觉得时间序列模型真是太神奇了，能在这么多不同的领域发挥作用，帮助我们更好地理解和预测各种现象啊！。
时间序列分解算法
时间序列分解算法时间序列分解算法时间序列分解算法是一种用于分析和预测时间序列数据的方法，它将时间序列数据分解成趋势、季节性和随机成分三个部分。
这种方法常被用于经济学、气象学、交通运输等领域的数据分析和预测。
一、时间序列的定义时间序列是指在不同时间点上观察到的一组数据，这些数据按照时间顺序排列。
例如，每天的股票价格、每月的销售额、每年的降雨量等都是时间序列数据。
二、时间序列分解算法的基本原理时间序列分解算法基于以下假设：1. 时间序列可以被分解为趋势、季节性和随机成分。
2. 趋势是长期变化趋势，季节性是周期性变化趋势，随机成分是不规律变化趋势。
3. 趋势和季节性可以通过数学模型进行拟合，随机成分则无法预测。
基于以上假设，我们可以将一个时间序列表示为以下公式：Yt = Tt + St + Et其中Yt表示在t时刻观察到的值，Tt表示趋势部分，St表示季节性部分，Et表示随机成分。
三、时间序列分解算法的步骤时间序列分解算法的主要步骤包括：1. 数据预处理对原始数据进行平滑处理，以减少噪声和异常值的影响。
常用的平滑方法有移动平均和指数平滑。
2. 分解趋势和季节性使用统计模型对数据进行拟合，得到趋势和季节性部分。
常用的模型有线性回归模型、ARIMA模型等。
3. 消除季节性将季节性部分从原始数据中剔除，得到趋势和随机成分部分。
这一步可以通过差分或者回归方法实现。
4. 预测未来值使用趋势和随机成分部分进行预测，得到未来值。
这一步可以通过时间序列模型或者机器学习算法实现。
四、时间序列分解算法应用案例1. 股票价格预测股票价格是一个典型的时间序列数据，可以使用时间序列分解算法进行预测。
该算法可以帮助投资者识别股票价格的长期趋势和周期性波动，并预测未来股票价格走势。
2. 气象预测气象数据也是一个典型的时间序列数据，可以使用时间序列分解算法进行季节性预测。
该算法可以帮助气象学家预测未来天气趋势和季节性变化。
3. 交通流量预测交通流量数据也是一个典型的时间序列数据，可以使用时间序列分解算法进行预测。
时间序列分析模型实例共64页
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
时间序列分析模型实例
56、极端ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
高级计量分析(时间序列分解——趋势分解)
时间序列分解——趋势分解一、研究目的在季节调整案例中，介绍了如何对经济时间序列进行分解，但在季节调整方法中，趋势和循环要素视为一体不能分开。
本案例专门讨论如何将趋势和循环要素进行分解的方法。
测定长期趋势有多种方法，比较常用的方法有回归分析法、移动平均法、阶段平均法、HP （Hodrick-Prescott ）滤波算法和频谱滤波算法（frequency(bandpass)filter,BP 滤波）。
本案例主要介绍HP 滤波算法和BP 频谱滤波算法。
二、滤波算法的原理 1、HP 滤波算法设t Y 是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列，T t Y 是趋势成分，c t Y 是波动成分。
则：,1,2,,T c t t t Y Y Y t T =+=HP 滤波算法就是从t Y 中将T t Y 分解出来。
一般的，时间序列t Y 中的可观测部分趋势Tt Y 常被定义为下面最小化问题的解：{}221min ()()TT T t t t t Y Y c L Y λ=⎡⎤-+⎣⎦∑ （1）其中，()c L 是延迟算子多项式：1()(1)(1)c L L L -=--- （2）将（2）式代入（1）式，则HP 滤波算法就是使得下面的损失函数最小，即：()()221111min ()T T T T T T Tt t t t t t t t Y Y Y Y Y Y λ+-==⎧⎫⎡⎤-+---⎨⎬⎣⎦⎩⎭∑∑ 最小化问题用2()Tt c L Y ⎡⎤⎣⎦来调整趋势的变化，并随着λ的增大而增大。
HP 滤波依赖于参数λ，该参数需要给定。
这里存在一个权衡问题，要在趋势要素对实际序列的跟踪程度和趋势光滑程度之间做一个选择。
当0λ=时，满足最小化问题的趋势序列与原序列相同；随着λ值的增加，估计的趋势越光滑；当λ趋于无穷大时，估计的趋势接近一条直线。
一般经验，λ的取值如下：100,1600,14400,λ⎧⎪=⎨⎪⎩年度数据季度数据月度数据2、BP 频谱滤波算法由于该方法的数学方法（傅立叶变换）较为复杂，这里我们只介绍其基本思想：该方法把时间序列看成是不同谐波的叠加，研究时间序列在频率域里的结构特征，由于这种分析主要是用功率谱的概念进行讨论，所以通常也称为谱分析。
9.2 时间序列典型分解模型
时间序列的典型分解模型图1 某地6年交通死亡数据二、计算过程三、实例计算根据某地6年每年12个月的交通死亡数据。
预测未来一年每个月的交通死亡人数。
数据见表一。
图2 6年按月统计的数据图Matlab程序x=[9007,8106,8928,9137,10017,10826,11317,10744,9713,9938,9161,8927,... 7750,6981,8038,8422,8714,9512,10120,9823,8743,9129,8710,8680,...8162,7306,8124,7870,9387,9556,10093,9620,8285,8433,8160,8034,...7717,7461,7776,7925,8634,8945,10078,9179,8037,8488,7874,8647,...7792,6957,7726,8106,8890,9299,10625,9302,8314,8850,8265,8796,...7836,6892,7791,8129,9115,9434,10484,9827,9110,9070,8633,9240];D=[9007,8106,8928,9137,10017,10826,11317,10744,9713,9938,9161,8927; 7750,6981,8038,8422,8714,9512,10120,9823,8743,9129,8710,8680;8162,7306,8124,7870,9387,9556,10093,9620,8285,8433,8160,8034;7717,7461,7776,7925,8634,8945,10078,9179,8037,8488,7874,8647;7792,6957,7726,8106,8890,9299,10625,9302,8314,8850,8265,8796;7836,6892,7791,8129,9115,9434,10484,9827,9110,9070,8633,9240]; aver=mean(D');st=zeros(6,12);for i=1:6for j=1:12st(i,j)=D(i,j)-aver(i);endendNST=zeros(1,12);nst=sum(st)/6; %对6年月平均作为st的估计 nx=zeros(72,1);for i=1:6for j=1:12k=(i-1)*12+j; nx(k)=x(k)-nst(j);endend %对消去季节项后数据nx %进行线性拟合并预测 Y=zeros(72,1);A=zeros(72,2);for i=1:72Y(i)=nx(i);A(i,1)=1; A(i,2)=i;endcoef=inv(A'*A)*A'*Y;py=zeros(1,84);for i=1:84py(i)=coef(1)+coef(2)*i; endsubplot(2,1,1);plot(1:72,nx,1:72,py(1:72));xx=zeros(1,84);for i=1:7for j=1:12k=(i-1)*12+j;xx(k)=py(k)+nst(j); %预测各月数值 endendsubplot(2,1,2);plot(1:72,x,'*',1:84,xx);图3 时间序列消除季节项后曲线及拟合图4 原始数据及预测(*为原始数据)谢谢！。
时间序列分解法讲解
二、时间序列的分解
年次 季度 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
第一年
8 12 15 9
第二年
13 18 22 13
第三年
14 18 25 18
第四年
21 25 28 21
这些数据有一个上升的基本趋势，同时有季节波动，
而且受到随机干扰。
我们设想数据就是以上三种成分相加（乘）的结果
Yt ? Tt ? St ? Ct ? It
乘法模型： 如果四种因素互不独立，并相互影 响时，则时间序列可表示为各因素相乘之积：
Yt ? Tt ? St ? Ct ? It
Y、T 用绝对数表示
S、C 、I 用相对数（百分数）表示
? 例：农作物种植方法改良，播种面积一定的 情况下产量将逐渐增加；矿区繁荣逐步减退。
? 研究长期趋势有助于把握事物发展变化的方 向，做出长期预测与规划。
（2） 季节变动因素（S） 在一定期间内由于自然界的季节变化
或社会因素影响所形成的有规律的周期性 重复变动。周期可以为日、周、月、季度、 年。
? 例：一年月内气温高低，降水量多少； 节假日形成的季节性变动－市场需求
0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
二、时间序列的分解
? 经济时间序列的变化受到长期趋势、季 节变动、周期变动和不规则变动这四个 因素的影响。 其中：
（1） 长期趋势因素（T）
反映了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 为一种近似直线或其他形式的持续向上或持 续向下或平稳的趋势。
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时间序列分解的方法
时间序列分解的方法
嘿，朋友们！今天咱要来聊聊时间序列分解的方法。
这可真是个超有意思的东西啊！
比如说，咱拿股票的价格走势来举例吧。
时间序列就像是股票价格随时间变化的这条线。
那分解呢，就好比是把这条线拆成不同的部分。
想象一下，时间序列就像一部精彩的电影，而分解呢，就是把电影分成不同的场景和情节！比如长期趋势，这就像是电影的主线剧情，一直贯穿始终。
季节性呢，就像是每年特定时候都会出现的情节，比如节假日的热闹。
还有不规则变动，那就是电影中的突发事件，完全意料之外的！
你看啊，就拿天气来说，它也有时间序列吧！长期趋势可能就是总体上变暖和或者变冷。
季节性呢，夏天热冬天冷，这规律太明显啦！而有时候突然来个极端天气，那就是不规则变动喽。
那怎么分解呢？咱可以用各种方法，就像厨师做菜有不同的菜谱一样。
有简单的，也有复杂的。
我们得根据具体情况选择合适的“菜谱”呀。
这分解时间序列有啥用呢？哎呀，用处可大啦！它能让我们更好地理解事物的变化规律呀。
比如做商业决策，不了解市场的变化怎么行？或者预测未来，就像预测明天的天气一样。
难道你不想知道接下来大概会是什么情况吗？
反正我觉得时间序列分解的方法真的超级重要，能帮助我们看透很多复杂的现象。
咱可得好好研究研究，让它为我们服务呀！要不然岂不是太可惜啦！。