干预分析模型预测法ppt
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常见行为干预理论及模式ppt课件
行
在知识、信念 形成和态度转 变的情况下， 吸烟者才有可 能最终放弃吸 烟
标志着实现危险 行为的改变
22
1、接受信息与改变行为的过程
信息传播 察觉信息
视而不见
引起兴趣
毫无兴趣
感到需要 认真思考 相信信息 产生动机 尝试行动 坚持行为 行为确立
与已无关 可有可无 怀疑信息 侥幸心理 犹豫不决 无法坚持
健康教育常用行为干预理 论及实践
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1
内容
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2
行为与健康
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3
健康的影响因素
15 %
人
类 生
遗传及 基因易 感性
物
学
因
素
健康促进
健康教育
17 %
环
境
社会人文环境(文化、 政策、法规、物质、
因
社会心理)
素
自然生态环境(阳光、
土壤、水、病原体、
传染源)
60 %
(一) 知信行模式 （二）健康信念模式 （三）行为改变阶段模式 （四）理性行为理论和计划行为理论
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20
(一)知信行模式（knowledge-attitude-belief-
practice，KABP or KAP）
KA(B)P模式将人们行为的改变分为获取知识、产生信念及形 成行为三个连续过程。
• 3. 行为测量与评价
• 健康教育行为干预理论和模式为健康教育与健康促进项目效果评价提供可测 量的具体的行为指标。
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15
社会生态学模式 （social ecological model）
政策 （法律、法规、条例等）
干预分析模型预测法
18
结合之前步骤，求出 总的干预分析模型。
精品课件
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
精品课件
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
16
精品课件
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
精品课件
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
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。
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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
16
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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
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
详细描述
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。
THANKS FOR WATCHING
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
干预模型
(B)
(B) (B)
，t
(B) (B)
at
二、干预效应的识别
在对实际数据进行干预分析的过程中，一个 主要的困难是，观察到的序列现实值是受到了干 预变量影响的数据，不能保证自相关函数与偏自 相关函数所反映的ARMA模型是真实的。
下面我们介绍两种应对方法。
（1）根据序列的具体情况和干预变量的性质进行识别
假定在模型识别之前，对干预的影响已很清楚， 以至于通过数据分析，能够确定干预变量的影 响部分 (B) 并估计出这部分的参数，
(B)
然后计算出残差序列：
t
xt
ˆ (B) ˆ ( B )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。
Yt StT
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 ：
Yt BbStT
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
t 25
26
27
28
29
30
31
32
33
34 35
xt 374.5 403.7 453.4 485.1 516.3 541.5 585.8 644.2 731.9 830.6 894.5
统计预测与决策ppt课件
计算机
只需要因变量的历史 资料，但制定并检查 模型规格很费时间
适用于任何序列的发展型 态的一种高级预测方法
计算机
计算过程复杂、繁琐
回总目录 回本1章3 目录
方法
章
时间范 围
适用情况
干预分析模 型预测法 8
短期
适用于当时间序列受到政 策干预或突发事件影响的
预测
景气预测法
9
短、中 适用于时间趋势延续及转
回总目录 回本章5 目录
二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是： • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象； • 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； • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
回总目录 回本章6 目录
两者的主要区别是：
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史
期
变量用时间表示时， 法相同
普通高等教育“十一五”国家级规划教 材
统计预测和决策
（第三版） 教 学 课 件（PowerPoint）
1
目录
1 统计预测概述 2 定性预测法 3 回归预测法
4 时间序列分解法和趋势外推法
5 时间序列平滑预测法 6 自适应过滤法 7 平稳时间序列预测法 8 干预分析模型预测法
9 景气预测法
10 灰色预测法
• 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。
干预模型预测法
21 2008年9月 2437.53 2437.5
22 2008年10月 2215.39 2143.9
23 2008年11月 1897.03 1897
首页
24 2008年12月 1832.6 1773.5
（1）由于是月数据,考虑每月的天数不致，所以都化为 标准的30天，调整后的数据见表8-1，并用y表示这26 个数据组成的列向量.
年10月以后的预测值
end
y0
（8）画图比较 plot(t3,y,'+',t3,y0,'o')
进出口额
2600 2400 2200 2000 1800 1600 1400 1200
0
原始数据 预测数据
5
10
15
20
25
30
时间
当t 21时 yt 1467.0844.38t
当 t 21时
yt
Xt
1
ˆ ˆ B
ytX tˆ(yt 1X t 1)ˆ
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
xˆ t
以ARMA模型说明建立干预模型的步骤：
（1）利用无干预影响的序列（即的前半部分）建立
ARMA模型：
xt
(B) (B)
at
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）将干预事件后的实际值（即y(t)的后半部分）减去 预测值 xˆ t ,得到受干预影响的效用值：
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。
统计预测和决策概述(PPT 42张)
回总目录 回本章目录
P4
方法 定性预测法 章 2 时间范围 短、中、 长期 短、中期 适用情况 对缺乏历史统计资料 或趋势面临转折的事 件进行预测 自变量与因变量之间 存在线性关系 计算机硬件 最低要求 计算器 应做工作 需做大量的调查研究 工作 为两个变量收集历史 数据，此项工作是此 预测中最费时的 为所有变量收集历史 数据是此预测中最费 时的
7
短期
计算机
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方法
干预分析模 型预测法
章
时间范 围 短期
适用情况
适用于当时间序列受到政 策干预或突发事件影响的 预测
计算机硬件 最低要求 计算机
应做工作
收集历史数 据及影响时 间 收集大量历 史资料和数 据，并需大 量计算
8
景气预测法
9
短、中 期
适用于时间趋势延续及转 折预测
计算机
二、统计预测方法的选择
1. 预测的目标特性 2. 预测的时间期限 3. 预测的精度要求 4. 预测的费用预算 5. 资料的完备程度与模型的难易程度 2）模型的难易程度 在预测方法中，因果分析方法都需建立模型，其中有些方法的 建模要求预测者有较坚实的预测基础理论和娴熟的数学应 用技巧。因此，预测人员的水平难以胜任复杂模型的预测 方法时，则应选择较为简易的方法。 6. 历史数据的变动趋势 在定量预测方法的选择中，必须以历史数据的变动趋势为依据。 在实际的应用中，通常使用的曲线预测模型有指数曲线 （修正指数曲线）、线性模型、抛物曲线、龚珀兹曲线等。
1.1 统计预测的概念和作用
1.2 统计预测方法的分类及其选择
1.3 统计预测的原则和步骤
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1.1 统计预测的概念和作用
一、统计预测的概念
P4
方法 定性预测法 章 2 时间范围 短、中、 长期 短、中期 适用情况 对缺乏历史统计资料 或趋势面临转折的事 件进行预测 自变量与因变量之间 存在线性关系 计算机硬件 最低要求 计算器 应做工作 需做大量的调查研究 工作 为两个变量收集历史 数据，此项工作是此 预测中最费时的 为所有变量收集历史 数据是此预测中最费 时的
7
短期
计算机
回总目录 回本章目录
方法
干预分析模 型预测法
章
时间范 围 短期
适用情况
适用于当时间序列受到政 策干预或突发事件影响的 预测
计算机硬件 最低要求 计算机
应做工作
收集历史数 据及影响时 间 收集大量历 史资料和数 据，并需大 量计算
8
景气预测法
9
短、中 期
适用于时间趋势延续及转 折预测
计算机
二、统计预测方法的选择
1. 预测的目标特性 2. 预测的时间期限 3. 预测的精度要求 4. 预测的费用预算 5. 资料的完备程度与模型的难易程度 2）模型的难易程度 在预测方法中，因果分析方法都需建立模型，其中有些方法的 建模要求预测者有较坚实的预测基础理论和娴熟的数学应 用技巧。因此，预测人员的水平难以胜任复杂模型的预测 方法时，则应选择较为简易的方法。 6. 历史数据的变动趋势 在定量预测方法的选择中，必须以历史数据的变动趋势为依据。 在实际的应用中，通常使用的曲线预测模型有指数曲线 （修正指数曲线）、线性模型、抛物曲线、龚珀兹曲线等。
1.1 统计预测的概念和作用
1.2 统计预测方法的分类及其选择
1.3 统计预测的原则和步骤
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1.1 统计预测的概念和作用
一、统计预测的概念
犯罪行为预测模型及干预机制
犯罪行为预测模型及干预机制随着社会的发展与进步，犯罪行为对社会的危害日益严重。
因此，预测犯罪行为并制定相应的干预机制成为了当务之急。
犯罪行为预测模型的设计和干预机制的实施将有助于及早发现潜在的犯罪分子，提高社会安全水平和法律执法效率。
犯罪行为预测模型是基于大数据和人工智能技术的研究领域。
该模型通过收集和分析大量的犯罪数据，并运用机器学习算法和统计分析的方法，生成预测模型，以便在未来的犯罪行为中发现模式和趋势。
这样的模型可以帮助执法机构更好地洞察犯罪行为背后的动机和规律，提高对潜在犯罪分子的识别和拦截能力。
为了构建一个有效的犯罪行为预测模型，首先需要大规模收集和整理各类犯罪行为的数据。
这些数据可能包括个人特征、社会经济因素、心理状况等诸多因素。
其次，需要运用机器学习算法和统计方法对数据进行挖掘和分析，以便从中提取出对犯罪行为具有预测能力的特征和模式。
最后，通过构建预测模型，可以通过输入新的数据来实时预测潜在的犯罪风险。
干预机制作为犯罪预测模型的延伸，旨在通过有效的手段干预潜在犯罪分子，遏制犯罪行为的发生。
干预机制应该根据预测模型的预测结果，准确判断潜在犯罪分子的风险等级，并有针对性地采取干预措施。
这些措施可以包括但不限于加强监控、提供心理辅导、改进教育和职业培训、加强就业和社会保障等。
此外，公众教育也是干预机制中不可或缺的一部分，通过提高公众对犯罪行为的认识和防范意识，可以减少犯罪行为的发生。
然而，犯罪行为预测模型的建立和干预机制的实施也带来了一系列的法律和伦理问题。
首先，数据隐私和个人权益的保护是必不可少的。
在进行数据收集和分析时，必须严格遵守相关法律法规，确保个人数据的安全和保密。
其次，预测模型可能存在误判和歧视的问题。
由于模型的算法和数据参考的不确定性，有可能导致错误的预测结果，甚至将无辜者误判为潜在犯罪分子。
因此，预测模型的建立需要更加准确和有效的算法，并进行充分的验证和修正。
最后，干预机制的实施应注重社会公正和法治原则。
《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
感谢观看
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
Yt
1 1 B r B
0
r
PtT
9.2 单变量干预分析模型的识别与估计
一、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(ARMA)：
( B) yt at ( B)
又设干预事件的影响为： ( B) T Z t It ( B)
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)
9.3 干预分析模型的应用实例
•例1 我国国民收入增长的政策干预分析:
现在采用按可比价格计算的国民收入指数来反映国 民收入，研究其在1952~1993年间的增长模型。由于国民 收入的增长一方面源于政策干预调节的影响，另一方面又 包含自然增长的趋势，因此,把干预分析模型和一般的时间 序列增长模型结合起来进行研究。已知1978年是我国一系 列改革开放政策措施出台的开始，之后中国经济出现了呈 加快增长的新形势，可以确定1978年为干预事件发生的开 始时间，在建模中纳入政策变化等干预变量的影响。试确 定干预分析模型。
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)
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：
干预分析模型预测法
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
Байду номын сангаас
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 ，并估计出这部分的参数，计(算B)出残差序列。
Yt
1
1B
0
r
B
r
PtT
第二节 单变量干预分析模型的识别与估计
一、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。
平稳化后的单变量序列满足模型
yt
(B) (B)
at
干预事件影响
Z
t
(B) (B)
I
T t
(I
T t
S
T t
orPtT
)
单变量序列的干预模型
表示T 时刻发生后一直有影响，可用阶跃函数表示，
StT
0, 1,
干预事件发生之前（t T） 干预事件发生之后（t T）
2.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
PtT
1, 0,
干预事件发生时（t 其它时间（t T ）
T ）
（三）干预事件的形式
1.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。
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。
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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。我们以ARIMA模型为例，设平稳化后的单 变量序列满足下述模型：
( B) yt at 第二节 单变量干预分析模型的识别与估计 ( B)
又设干预事件的影响为：
( B) T Z t It ( B)
T T 其中 I tT 为干预变量，它等于St 或 Pt
Yt Bb StT
Page 7
如果干预事件要滞后若干个时期 才产生影响，如b个时期。
干预分析模型预测法
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：
B T Yt St , 0 1 1 B
Page 3
干预分析模型预测法
2、干预分析模型的基本形式
干预变量形式
干预事件形式
Page 4
干预分析模型预测法
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：
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：
t T） 0, 干预事件发生之前（ S t T） 1, 干预事件发生之后（
年4月以前 0, 2003 S 年4月及以后 1, 2003
T t
Page 20
干预分析模型预测法
原始数据 x t 如下
Page 21
干预分析模型预测法
（三）、干预分析模型的识别与参数估计
1.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。散点图如下：
2、干预效应的识别
在对实际数据进行干预分析的过程中，一个主要 的困难是，观察到的序列现实值是受到了干预变量影 响的数据，不能保证自相关函数与偏自相关函数所反 映的ARIMA模型是真实的。
应对方法
｛
（1）根据序列的具体情况和干预变量 的性质进行识别。 （2）已知干预影响的情形。
Page 14
干预分析模型预测法
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 至于通过数据分析，能够确定干预变量的影响部分 B 并估计出这部分的参数，然后计算出残差序列： B
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ARIMA模 型的阶数。出ARIMA模型的阶数。
一般形式：
Yt
Page 8
Bb
1 1B r Br
StT , 0 1
干预分析模型预测法
c. 干预事件突然开始，产生暂时的影响
Bb T Yt Pt , 0 1 1 B
当δ=0时，干预的影响只存在一个时期，
当δ=1时，干预的影响将长期存在。
Page 12
干预分析模型预测法 则单变量序列的干预模型为 ：
yt
( B) T ( B) It at ( B) ( B)
( B) ItT t
这里：
B B B
B t at B
Page 13
干预分析模型预测法
c. 干预事 件突然开始， 产生暂时的 影响
d. 干预事 件逐渐开始， 产生暂时的 影响
不管经济系统如何受到多种干预的影响，也不管这些影响 是多么复杂，都可以用上述四种形式或者是它们的组合来表示。 同时，也可以用这种组合去模拟多个干预事件所产生的影响。
Page 11
干预分析模型预测法
1、单变量干预模型的构造
Page 26
干预分析模型预测法
3.计算净化序列
净化序列是指消除了干预影响的序列，它由实际的观察 序列值减去干预影响值得到，即：
ˆ yt xt StT 1 ˆB
T 18, t 1,2,,38
y t 称为消去了干预影响的净化序列，具体计算数据如下：
Page 27
干预分析模型预测法
T t
Page 5
t T ） 1, 干预事件发生时（ Pt 0, 其它时间（ t T ）
T
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
c. 干预事 件突然开始， 产生暂时的 影响
d. 干预事 件逐渐开始， 产生暂时的 影响
干预分析模型预测法
本章概述
干预分析模型概述
1
单变量干预分析模型的识别与估计
2
3
干预分析模型的应用实例
Page 2
干预分析模型预测法
第一节 干预分析模型概述
1、干预分析模型简介
干预： 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： 测度干预效应，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。 作用： 干预分析模型将干预因素体现在了干预变量中，可 以对“突变性”的时间序列进行模型化处理。
Page 6
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
Yt S
T t
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。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，其中B为后移算子。
(1 B)Yt StT
利用干预分析预测模型计算出预测值，并与原始指数值比较如下：
Page 31
干预分析模型预测法
从原始指数与预测指数的数据比较图来看，两个序列重合度很高， 说明干预模型在这里取得了不错的效果。
干预模型预测效果图
1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
20 01 .1 20 1 02 .0 20 2 02 .0 20 5 02 .0 20 8 02 .1 20 1 03 .0 20 2 03 .0 20 5 03 .0 20 8 03 .1 20 1 04 .0 20 2 04 .0 20 5 04 .0 20 8 04 .1 1
（1）根据序列的具体情况和干预变量的性质进行识别
目的：确定干预变量的影响是短暂的还是长期的。
原理：它是利用干预变量产生影响之前或干预影响过后，也就 是消除了干预影响或没有干预影响的净化数据，计算出自相关 函数与偏自相关函数。 在ARIMA模型中，首先识别模型中的p和q，然后估计出 B ， B 中的参数。
得到所求的干预分析预测模型：
年4月以前(t 18) 0, 2003 S 年4月及以后(t 18) 1, 2003
T t
其中： xt 997 .216 4.1391t 0.0998 t 2
Page 30
5.345 StT 1 1.044 B
干预分析模型预测法
Page 19
第三节 干预分析模型的应用实例
干预分析模型预测法
（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： Zt StT 1 B 其中：干预分 Nhomakorabea模型预测法
2.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，然后用实际值减去预测值，得到的差值就是 经济体制改革所产生的效益值，记为 Zt ，具体数值如下：
Page 24
干预分析模型预测法
运用表中的数据可估计出干预模型
Page 17
干预分析模型预测法
3、干预分析模型的建模步骤：
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。 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。
将实际值减去预测值， 得到受干预影响的具体结 果，利用这些结果估计出 干预影响部分的参数。
其中，R2=0.999，F=23588.3（P=0.000高度显著），说明模型拟 合效果很好。
Page 29
干预分析模型预测法
5.组建干预分析模型 结合的拟合模型 与
ˆt 997.206 4.1391 y t 0.0998 t2
代入
ˆ yt xt StT T 18, t 1,2,,38 1 ˆB
4.对净化序列建立拟合模型。
1,350 1,300 1,250 1,200 1,150 1,100 1,050 1,000 950 0 5 10 15 20 T 25 30 35 40
仍选取二次曲线模型进行拟合。
Page 28
Y
干预分析模型预测法
结果如下：
ˆt 997.206 4.1391 y t 0.0998 t2
Page 9
干预分析模型预测法
d. 干预事件逐渐开始，产生暂时的影响
Yt
1 1 B r B
0
r
Pt
T
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。
Page 10
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
Zt 1 B
中的参数的 与 ，实际上是自回归方程
( B) yt at 第二节 单变量干预分析模型的识别与估计 ( B)
又设干预事件的影响为：
( B) T Z t It ( B)
T T 其中 I tT 为干预变量，它等于St 或 Pt
Yt Bb StT
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如果干预事件要滞后若干个时期 才产生影响，如b个时期。
干预分析模型预测法
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：
B T Yt St , 0 1 1 B
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干预分析模型预测法
2、干预分析模型的基本形式
干预变量形式
干预事件形式
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干预分析模型预测法
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：
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：
t T） 0, 干预事件发生之前（ S t T） 1, 干预事件发生之后（
年4月以前 0, 2003 S 年4月及以后 1, 2003
T t
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干预分析模型预测法
原始数据 x t 如下
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干预分析模型预测法
（三）、干预分析模型的识别与参数估计
1.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。散点图如下：
2、干预效应的识别
在对实际数据进行干预分析的过程中，一个主要 的困难是，观察到的序列现实值是受到了干预变量影 响的数据，不能保证自相关函数与偏自相关函数所反 映的ARIMA模型是真实的。
应对方法
｛
（1）根据序列的具体情况和干预变量 的性质进行识别。 （2）已知干预影响的情形。
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干预分析模型预测法
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 至于通过数据分析，能够确定干预变量的影响部分 B 并估计出这部分的参数，然后计算出残差序列： B
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ARIMA模 型的阶数。出ARIMA模型的阶数。
一般形式：
Yt
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Bb
1 1B r Br
StT , 0 1
干预分析模型预测法
c. 干预事件突然开始，产生暂时的影响
Bb T Yt Pt , 0 1 1 B
当δ=0时，干预的影响只存在一个时期，
当δ=1时，干预的影响将长期存在。
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干预分析模型预测法 则单变量序列的干预模型为 ：
yt
( B) T ( B) It at ( B) ( B)
( B) ItT t
这里：
B B B
B t at B
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干预分析模型预测法
c. 干预事 件突然开始， 产生暂时的 影响
d. 干预事 件逐渐开始， 产生暂时的 影响
不管经济系统如何受到多种干预的影响，也不管这些影响 是多么复杂，都可以用上述四种形式或者是它们的组合来表示。 同时，也可以用这种组合去模拟多个干预事件所产生的影响。
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干预分析模型预测法
1、单变量干预模型的构造
Page 26
干预分析模型预测法
3.计算净化序列
净化序列是指消除了干预影响的序列，它由实际的观察 序列值减去干预影响值得到，即：
ˆ yt xt StT 1 ˆB
T 18, t 1,2,,38
y t 称为消去了干预影响的净化序列，具体计算数据如下：
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干预分析模型预测法
T t
Page 5
t T ） 1, 干预事件发生时（ Pt 0, 其它时间（ t T ）
T
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
c. 干预事 件突然开始， 产生暂时的 影响
d. 干预事 件逐渐开始， 产生暂时的 影响
干预分析模型预测法
本章概述
干预分析模型概述
1
单变量干预分析模型的识别与估计
2
3
干预分析模型的应用实例
Page 2
干预分析模型预测法
第一节 干预分析模型概述
1、干预分析模型简介
干预： 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： 测度干预效应，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。 作用： 干预分析模型将干预因素体现在了干预变量中，可 以对“突变性”的时间序列进行模型化处理。
Page 6
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
Yt S
T t
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。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，其中B为后移算子。
(1 B)Yt StT
利用干预分析预测模型计算出预测值，并与原始指数值比较如下：
Page 31
干预分析模型预测法
从原始指数与预测指数的数据比较图来看，两个序列重合度很高， 说明干预模型在这里取得了不错的效果。
干预模型预测效果图
1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
20 01 .1 20 1 02 .0 20 2 02 .0 20 5 02 .0 20 8 02 .1 20 1 03 .0 20 2 03 .0 20 5 03 .0 20 8 03 .1 20 1 04 .0 20 2 04 .0 20 5 04 .0 20 8 04 .1 1
（1）根据序列的具体情况和干预变量的性质进行识别
目的：确定干预变量的影响是短暂的还是长期的。
原理：它是利用干预变量产生影响之前或干预影响过后，也就 是消除了干预影响或没有干预影响的净化数据，计算出自相关 函数与偏自相关函数。 在ARIMA模型中，首先识别模型中的p和q，然后估计出 B ， B 中的参数。
得到所求的干预分析预测模型：
年4月以前(t 18) 0, 2003 S 年4月及以后(t 18) 1, 2003
T t
其中： xt 997 .216 4.1391t 0.0998 t 2
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5.345 StT 1 1.044 B
干预分析模型预测法
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第三节 干预分析模型的应用实例
干预分析模型预测法
（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： Zt StT 1 B 其中：干预分 Nhomakorabea模型预测法
2.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，然后用实际值减去预测值，得到的差值就是 经济体制改革所产生的效益值，记为 Zt ，具体数值如下：
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干预分析模型预测法
运用表中的数据可估计出干预模型
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干预分析模型预测法
3、干预分析模型的建模步骤：
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。 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。
将实际值减去预测值， 得到受干预影响的具体结 果，利用这些结果估计出 干预影响部分的参数。
其中，R2=0.999，F=23588.3（P=0.000高度显著），说明模型拟 合效果很好。
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干预分析模型预测法
5.组建干预分析模型 结合的拟合模型 与
ˆt 997.206 4.1391 y t 0.0998 t2
代入
ˆ yt xt StT T 18, t 1,2,,38 1 ˆB
4.对净化序列建立拟合模型。
1,350 1,300 1,250 1,200 1,150 1,100 1,050 1,000 950 0 5 10 15 20 T 25 30 35 40
仍选取二次曲线模型进行拟合。
Page 28
Y
干预分析模型预测法
结果如下：
ˆt 997.206 4.1391 y t 0.0998 t2
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干预分析模型预测法
d. 干预事件逐渐开始，产生暂时的影响
Yt
1 1 B r B
0
r
Pt
T
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。
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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
Zt 1 B
中的参数的 与 ，实际上是自回归方程