时间序列分析教材(共 32张PPT)
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时间序列分析PPT授课课件
2.3 181 323.625 5.1 324 432.125 7.3 390 525.500
2.4 753 341.750 5.2 224 426.000 7.4 978 542.750
3.1 269 357.875 5.3 284 417.000 8.1 483
20232./23/23 214 374.875 5.4 822 427.000 8.2 320
2.乘法模型(时间序列的变化在每周期有与趋 势相同的比例时适用)
假定四种变动因素之间存在着交互作用 y=T×S × C × R
同样可简化为: y=T×S × R y=T×S
2022/3/23
5
第二节 长期趋势的测定
一.数学模型法
设时间序列的数据为(ti,yi)
设直线趋势方程为:
yt a bt
1.4 733 283.699 2.584 3.4 860 363.819 2.364
2.1 224 293.714 0.763 4.1 345 373.834 0.923
2.2 114 303.729 0.375 4.2 203 383.849 0.529
2.3 181 313.744 0.577 4.3 233 393.864 0.592
(2)求周期每一点的算术平均数(或几何平均数)得 到一个周期的季节因子
(3)对季节因子进行修正
若为季度数据,则S1+S2+S3+S4=4;
若为月度数据,则S1+S2+ …+S12=12。
2022/3/23
19
第三节 季节变动的测定
(资料见例1)
年.
季 度
销售 额Y
趋势值T
季节因子 Y/T
时间序列分析教材PPT49页
第二节 时间序列的描述性分析
三、时间序列的速度分析
指事物变化的快慢程度。描述事物变化 的快慢程度指标有: 发展速度 增长速度 平均发展速度 平均增长速度
第二节 时间序列的描述性分析
(一)发展速度
描述了事物在报告期相对于基期发展的倍数。
发展速度=报告期水平/基期水平
在具体计算时,根据基期水平的不同,发展速度分为: 环比发展速度=报告期水平/前期水平
1. 绝对数时间序列的序时平均数
绝对数时间序列有时期时间序列和时点 时间序列,故其有两种序时平均数。 (1)时期时间序列的序时平均数 (2)时点时间序列的序时平均数
第二节 时间序列的描述性分析
(1)时期时间序列的序时平均数
时期时间序列具有可加性,相加后等于 现象在一段时期内的总量,所以计算序时 平均数采用简单算术平均法。
第二节 时间序列的描述性分析
二、时间序列的水平分析
水平分析是指对事物变化的状态进行的 分析,描述事物发展变化的指标有: 发展水平 序时平均数 增长量 平均增长量
第二节 时间序列的描述性分析
(一)发展水平
时间序列数据本身就描述了事物的发展水平。
时间
2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年
指不同时间上的平均指标按时间顺序排列而成 的数据列,其反映了事物平均水平的发展情况。
如:平均工资时间序列 与相对数时间序列类似,由于其比较的基数不 同,平均数时间序列也不具有可加性。
第一节 时间序列的基本概念
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项观察值具有可比性: 1.时间(长度或间隔)一致 2.范围一致 3.内容、计算口径和计算方法一致
第一节 时间序列的基本概念
时间序列分析教材(PPT 113页)
反映现象在较长一段时间内总的发展变动程度,也称为发展 总速度。
9-29
发展速度(续)
二者关系:
定基发展速度=相应时期的环比发展速度之积。 相邻两定基发展速度之商=相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响,可计算:
根据表9-1中各年年末人口数,计算2001~2010年这 10年间的平均人口数。
解:
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假 定条件的。实际中,计算结果通常只是近似值。
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。
8
8
9-28
二、时间序列分析的速度指标
(一)发展速度=报告期水平/基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度; 有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度=报告期水平/上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度,也可称为逐期发展速度。
定基发展速度=报告期水平/固定基期水平 yt / y0
居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性,是 编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
9-12
18
35%
16
30%
14
12
25%
10
20%
9-29
发展速度(续)
二者关系:
定基发展速度=相应时期的环比发展速度之积。 相邻两定基发展速度之商=相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响,可计算:
根据表9-1中各年年末人口数,计算2001~2010年这 10年间的平均人口数。
解:
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假 定条件的。实际中,计算结果通常只是近似值。
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。
8
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二、时间序列分析的速度指标
(一)发展速度=报告期水平/基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度; 有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度=报告期水平/上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度,也可称为逐期发展速度。
定基发展速度=报告期水平/固定基期水平 yt / y0
居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性,是 编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
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35%
16
30%
14
12
25%
10
20%
时间序列分析教材(PPT 171页)
fn
ai fi
i 1 n
fi
i 1
9 - 25
统计学
STA[T例IST]I某CS厂成品仓库库存变动时登记如下
日期
1
6
10
库存量(台) 38(a1) 42(a2) 39(a3)
25 37(a4)
试求该仓库该月的平均库存量
31 41(a5)
x xf a af
f
f
a 38 5 42 4 39 15 37 6 411 5 4 15 6 1
统月计初 学
一
二
三
四
S库TA存TI量ST(IC台S ) 38(a1) 42(a2) 39(a3) 37(a4)
五 41(a5)
38 42 1 42 39 1 39 37 1
a 2
2
2
111
x xf f
(a1 a2 ) (a2 a3 ) (a3 a4 )
2
2
2
3
x
f
时间 库存量 a 间隔 f
1/1—31/1 38—42 1
1 2
a1
a2
a3
1 2
a4
39.5(台)
4 1
1/2—28/2 42—39 1
1/3—31/3 39—37 1
——
3
a
912-a218
a2
a3
1 2
an
n 1
首尾折半法 n指标值个数 n1时间长度
统计学
STA(TIS4TI)CS间隔不等的间断时点资料
一季
二季
统计学
STA3TI、STI作CS用
(1)描述现象的历史状况; (2)揭示现象的发展变化规律;
(3)外推预测。
时间序列分析-课件PPT文档共183页
3、自协方差函数和自相关函数
r ( t , s ) E [ z t ( u t ) z s ( u s ) ] ( z t u t ) z s ( u s ) d t , s ( z t , F z s )
r(t,t)E(zt ut)2D(zt) r(s,s)E(zs us)2D(zs)
(1)随机序列是随机过程的一种,是将连续时 间的随机过程等间隔采样后得到的序列;
(2)随机序列也是随机变量的集合,只是与这 些随机变量联系的时间不是连续的、而是离 散的。
三、时间序列的分布、均值、协方差 函数
1、分布函数 (1)一维分布函数:随机序列中每个随机变量的分
布函数.
F1(z) ,F2(z) ,…, Ft-1(z) , Ft(z) (2)二维分布函数:随机序列中任意两个随机变量
平稳时间序列自协方差仅与时间隔有关,当 间隔为零时,自协方差应相等:
4、自协方差与自相关函数的性质 (1) rk=r-k ρk= ρ-k k、-k仅是时间先后 顺序上的差异,它们代表的间隔是相同的。
时间序列分析-课件
时分析: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)
2、计量经济学中的建模方法和思想
使用的分析方法有:移动平均法、指数平滑法、 模型拟和法等;
(2)季节性周期变化 受季节更替等因素影响,序列依一固
定周期规则性的变化,又称商业循环。 采用的方法:季节指数; (3)循环变化
周期不固定的波动变化。
(4)随机性变化
由许多不确定因素引起的序列变化。它所使用的分析 方法就是我们要讲的时间序列分析。
时间序列分析-第一章 时间序列PPT课件
第一章 时间序列
本章目录
时间序列的分解 平稳序列 线性平稳序列和线性滤波 正态时间序列和随机变量的收敛性 严平稳序列及其遍历性 Hilbert空间中的平稳序列 平稳序列的谱函数 离散谱序列及其周期性
1
ppt精选版
§1.1 时间序列的分解
一.时间序列的定义: 时间序列:按时间次序排列的随机变量序列。
E ( X 2 ) a 2 2 E ( X Y ) E Y 2 E [ ( a X Y ) ] 0 于是,判别式 4 (E (X 2))2 4 E X 2E Y 20
取Yt Xt 时,有界性有Schwarz不等式得到:
kE (Y K 1 Y 1)E Y k 2 1 E Y 1 20
2.估计趋势项后,所得数据 {Xt Tˆt}
由季节项和随机项组成, 季节项估计 可由该数据的每个季节平均而得.
{
S
t
}
3. 随机项估计即为
方法一:分段趋势法
1 趋势项(年平均)
5
ppt精选版
减去趋势项后,所得数据{Xt Tˆt}
6
ppt精选版
2、季节项 { Sˆt }
7
ppt精选版
3.随机项的估计 R ˆtxt T ˆtS ˆt,t 1 ,2 , ,2.4
列。
22
ppt精选版
§1.2 平稳序列
一· 平稳序列
定义 如果时间序列{Xt}{Xt:t N }满足
(1) 对任何的 tN,EXt2
(2) 对任何的tN,EXt
(3) 对任何的 t ,s N ,E [ ( X t ) ( X s ) ] t s 就称是 X t 平稳时间序列,简称时间序列。称实数{ t } 为 X t 的自协方
(a,b,c)T(YY T)1YX
本章目录
时间序列的分解 平稳序列 线性平稳序列和线性滤波 正态时间序列和随机变量的收敛性 严平稳序列及其遍历性 Hilbert空间中的平稳序列 平稳序列的谱函数 离散谱序列及其周期性
1
ppt精选版
§1.1 时间序列的分解
一.时间序列的定义: 时间序列:按时间次序排列的随机变量序列。
E ( X 2 ) a 2 2 E ( X Y ) E Y 2 E [ ( a X Y ) ] 0 于是,判别式 4 (E (X 2))2 4 E X 2E Y 20
取Yt Xt 时,有界性有Schwarz不等式得到:
kE (Y K 1 Y 1)E Y k 2 1 E Y 1 20
2.估计趋势项后,所得数据 {Xt Tˆt}
由季节项和随机项组成, 季节项估计 可由该数据的每个季节平均而得.
{
S
t
}
3. 随机项估计即为
方法一:分段趋势法
1 趋势项(年平均)
5
ppt精选版
减去趋势项后,所得数据{Xt Tˆt}
6
ppt精选版
2、季节项 { Sˆt }
7
ppt精选版
3.随机项的估计 R ˆtxt T ˆtS ˆt,t 1 ,2 , ,2.4
列。
22
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§1.2 平稳序列
一· 平稳序列
定义 如果时间序列{Xt}{Xt:t N }满足
(1) 对任何的 tN,EXt2
(2) 对任何的tN,EXt
(3) 对任何的 t ,s N ,E [ ( X t ) ( X s ) ] t s 就称是 X t 平稳时间序列,简称时间序列。称实数{ t } 为 X t 的自协方
(a,b,c)T(YY T)1YX
时间序列分析培训课件(PPT35张)
移动平均法特点
①移动平均对原数列有修匀作用,平均的时距数越大, 对数列修匀作用越强。 ②如果移动奇数项,则只需移动一次,且损失资料N1项;如果移动偶数项,则需移动两次,损失资料为N 项。 ③当数列包含季节变动时,移动平均时距项数N应与 季节变动长度一致。 ④适宜对数据进行修匀,但不适宜进行预测。
趋势线法
趋势线法是选择合适的趋势线,并利用回归分 析的方法建立趋势方程来拟合时间序列的方法。 线性趋势方程的一般公式为:
ˆ abt y
式中:y ˆ表示时间序列y的长期趋势值;t为时间 标号;a、b为待定参数
【例11.2】利用例11.1的数据,建立时间序列的直线趋 势方程
【解】根据公式(11.2)计算得:
注意事项
运用此方法的基本假定是原时间序列没有明显的 长期趋势和循环变动,通过各年同期数据的平均,可 以消除不规则变动,而且当平均的期间与循环周期基 本一致时,也在一定程度上消除了循环波动。当时间 序列存在明显的长期趋势时,会使季节变动的分析不 准确,如存在明显的上升趋势时,年末季节变动指数 会远高于年初季节变动指数;当存在明显的下降趋势 时,年末的季节指数会远低于年初的季节指数。所以 只有当数列的长期趋势和循环变动不明显时,运用原 始资料平均法才比较比较合适。
趋势剔除法
如果数列包含有明显的上升(下降)趋势或循 环变动,为了更准确地计算季节指数,就应当首先 设法从数列中消除趋势因素,然后再用平均的方法 消除不规则变动,从而较准确地分解出季节变动成 分。数列的长期趋势可用移动平均法或趋势方程拟 合法测定。
操作步骤
操作步骤—乘法模型
当时间序列包含长期趋势和循环变动时,趋势剔除法的 基本步骤如下: 1. 用移动平均法、趋势线法等方法消除季节变动(S) 和不规则(I)变动,计算出长期趋势和循环变动值 (T×C); 2. 再从乘法模型中剔除(T×C),从而得到不存在长期趋 势的(S×I),即 3. 再用按季(月)平均法消除I,得到季节指数。
统计学原理时间序列分析PPT课件
(二)增减速度
❖ 1、定义:增长量与基期水平之比 ❖ 2、反映内容:现象的增长程度 ❖ 3、公式:增长速度
vi
增长量 基期 水平 1 0% 0
发展水平1
第26页/共77页
(三)平均发展速度
❖ 1、定义 ❖ 各个时间单位的环比发展速度的序时平均数 ❖ 2、反映内容: ❖ 较长时期内逐期平均发展变化的程度 ❖ 3、平均发展速度的计算
年 份 旅游人数
季平均旅游人数
1999
1614020来自0202512001
272
68
第40页/共77页
缺点 ❖ 扩大的时距大小要符合现象的自身特点。 ❖ 扩大的时距要一致。 ❖ 信息损失过多,无法预测。
第41页/共77页
移动平均法
❖(1)原理:是时距扩大法的改良,
按照事先规定的移动时间长度K,采取逐项 向后递移,计算出序时平均数序列,主要 修匀不规则变动和季节变动的影响,使序 列呈现出比较明显的趋势。
均增长速度。
第29页/共77页
例题
某企业第四季度总产值和劳动生产率资料如下:
要求:(1)计算该企业第四季度的月平均劳动生产率。 (2)计算该企业第四季度劳动生产率。
第30页/共77页
第三节 时间序列模型分析
一、时间序列的构成及模型 二、长期趋势的测定和分析 三、季节变动的分析原理与方法 四、循环变动分析 五、不规则变动分析
第42页/共77页
移动平均法
首先,确定移动平均数的移动周期长度。
①移动周期一般以季节周期、循环变动周期长度为准; ②如若不存在明显的季节周期和循环周期,一般而言,我们在确
i1
a a 累计增长量:
i
0
4、二者关系:各逐期增长量第之12页和/共等77于页 相应的累计增长量。
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【例11.2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进行说明。 在本例中对该组数据进行修匀,以便消除不规则变动的影响,得到时 间序列长期趋势,本例修匀的方法是利用之前的1个月和之后的2个月 及本月进行平均。
时间序列的形成是各种不同的因素对事物的发展变化共同起作用的结 果。这些因素概括起来可以归纳为四类:长期趋势因素、季节变动因 素、循环变动因素和不规则变动因素。
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内,由于各个 影响因素的影响,使事物发展变化中出现的长期趋势、季节变动、循 环变动和不规则变动。 通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势,可以认识和掌握 现象发展变化的规律性,为统计预测提供必要的条件,同时也可以消 除原有时间序列中长期趋势的影响,更好地研究季节变动和循环变动 等问题。测定和分析长期趋势的主要方法是对时间序列进行修匀。
平滑的种类 移动平均 不加权 加权 递归 单指数过滤器 双指数过滤器 exponential dexponential ma ma smoother[type]
非季节性Holt-Winters修匀 季节性Holt-Winters修匀
非线性过滤器
hwinters shwinters
nl
Page 8
STATA从入门到精通
其中, timevar为时间变量。Options分为两类,或者定义时间单位,或者 定义时间周期(即timevar两个观测值之间的周期数)。Options的相关描述 如表11-1所示。
Page
3
STATA从入门到精通
时间单位 Clocktime
格式说明 timevar的格式为%tc, 0=1jan1960 00:00:00.000,1=1jan1960 00:00:00.001 即 0代表1960年1月1日的第一秒,1为1960年1月1日的第二秒,依次后推。 timevar 的格式为%td,0=1jan1960,1=2jan1960;即0为1960年第一天,1 为1960年第二天,依次后推。 timevar 的 格 式 为 %tw,0=1960w1,1=1960w2;即0为1960年第一周,1 为1960年第二周,依次后推。 timevar 的 格 式 为 %tm,0=1,1=;即0为1960年第一月,1为1960年第二 月,依次后推。 timevar 的 格 式 为 %tq,0=1960q1,1=1960q2;即0为1960年第一季,1为 1960年第二季,依次后推。 timevar的格式为%th,0=1960h1,1=1960h2;即0为从1960起的第一个半 年,1为从1960年起第二个半年,依次后推。 timevar的格式为%ty,1960=1960,1961=1960 timevar的格式为%tg 用户定义的其他 例子 例如delta(1)或delta(2) 例如delta((7*24)) 例如delta(7 days)或delta(15 minutes)或 delta(7 days 15 minutes)。见注(1) 例如delta((2+3) weeks)
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2
STATA从入门到精通
11.1.1 定义时间序列在stata中的实现
在进行时间序列的分析之前,首先要定义变量为时间序列数据。只有定义之 后,才能对变量使用时间序列运算符号,也才能使用间序列分析的相关命 令。定义时间序列用tsset命令,其基本命令格式为:
tsset timevar [, options]
Page
7
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数据=修匀部分+粗糙部分,运用Stata进行修匀使用tssmooth命令,其基本 命令格式如下所示:
tssmooth smoother[type] newvar = exp [if] [in] [, ...] 其中smoother[type]有一系列目录,如下表11-4所示:
STATA 从入门到精通
第十一章 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型的估计
在许多情况下,人们用时间序列的观测时期代表的时间作为模型的解 释变量,用来表示被解释变量随时间的自发变化趋势。这种变量称为 时间变量,也叫做趋势变量。
时间变量通常用t表示,其在用时间序列构建的计量经济模型中得到 广泛的应用,它可以单独作为一元线性回归模型中的解释变量,也可 以作多元线性回归模型中的一个解释变量,其对应的回归系数表示被 解释变量随时间变化的变化趋势,时间变量也经常用在预测模型中。
表11-2 我国居民消费价格指数CPI
Year 1983 1983 1983 1983 1983 1983 1983 month 1 2 3 4 5 6 7 cpi 100.6 100.9 100.9 100.4 101.2 101.9 100.9
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6
STATA从入门到精通
11.1.2
对时间序列进行修匀
可以通过以下三种方式来定义时间序列。例如,想要生成格式为%td 的时间序列,并定义该时间序列为t,则可以用以下三种方法:
方法1 format t %td tsset t
方法2 tsset t,daily
方法3 tsset t, format(%td)
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5
STATA从入门到精通
【例11.1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用进行说 明。该例子是我国1983年1月年至2007年8月的居民消费价格指数CPI。 部分数据如表11-2所示:
daily
weekly
monthly quarterly
harfyearly
yearly generic format(%fmt) 时间周期 delta(#) delta((exp)) delta(#units) delta((exp)units)
注:(1)units表示时间单位,对于%tc,允许的时间单位包括:second、seconds、secs、secs、 minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式,Stata自动 获得其时间单位,delta选项经常与%tc格式一起使用。 STATA从入门到精通 Page 4