统计学基础 第5章 时间数列分析

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统计学第5章 时间序列(第二版)1

统计学第5章  时间序列(第二版)1

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时期序列:现象在一段时期内总量的排序 时点序列:现象在某一时点上总量的排序
2. 相对数时间序列
一系列相对数指标按时间顺序排列而成
3.平均数时间序列 一系列平均数指标按时间顺序排列而成
统计学(第6章) 主讲:王光玲,济南大学经济学院
表5- 1
年 份 国内生产总值 (亿元)
国内生产总值等时间序列
i 1
i
1.绝对数序列的序时平均数
(时点序列计算方法)
②间断时点序列:间隔在一天以上的时点序列 a.间隔不等的间断时点序列
Y1 Y2 Y3 Y4 Yn-1 Yn
T1
T2
T3
Tn-1
※间隔不相等 时,采用加权序时平均法
一季 度初 二季 度初
90天
三季 度初
90天
次年一 季度初
180天
Y 1
Y2
Y 3
T1 T2 ... Tn 1
1.绝对数序列的序时平均数
(时点序列计算方法)
b.间隔相等的间断时点序列
Y1 Y2 Y3 Yn-1 Yn
T1

T2
Tn-1
间隔相等(T1 = T2= …= Tn-1)
b.间隔相等的间断时点序列
※间隔相等 时,采用简单序时平均法
一季 度初 二季 度初 三季 度初 四季 度初 次年一 季度初
4
表5- 1
年 份 国内生产总值 (亿元)
国内生产总值等时间序列
年末总人口 (万人)
城镇居民家庭人均 可支配收入(元) 城镇居民家庭恩 格尔系数(%)
1996 71176.6 122389 1997 78973.0 123626 1998 84402.3 124761 1999 89677.1 125786 2000 99214.6 126743 2001 109655.2 127627 2002 120332.7 128453 2003 135822.8 129227 129988 2004 159878.3 130756 2005 183867.9 统计学(第6章) 131448 2006 2/26/2019 210871.0

统计学第5章 时间序列(第二版)1

统计学第5章  时间序列(第二版)1
(时点序列计算方法) ②间断时点序列:间隔在一天以上的时点序列
a.间隔不等的间断时点序列
Y1 Y2
Y3 Y4
T1
T2
T3
Yn-1
Yn
Tn-1
※间隔不相等 时,采用加权序时平均法
一季 度初
二季 度初
三季 度初
次年一 季度初
Y1 90天
Y2 90天
Y3
180天
Y4
Y1 Y2
Y2 Y3
Y3 Y4
37.7
2005
183867.9
130756
10493.0
36.7
2006 2019/5/1421087统1计.0学(第6章13)1448 主讲:王1光17玲5,9.济5 南大学经济学3院5.8 5
引导案例——实践中的统计学
国内生产总值、年末总人口、城镇居民家庭人均 可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数等统计数 字,和以往我们介绍的统计综合指标有所不同, 都是按时间顺序定期进行观测(每日、每月、每 季度或每年)和记录的。
人数 1200
1240
1220
1230
Y 12008 12405 1220111230 6 1220(人)
8 5 11 6
n
Y
Y1T1 Y2T2 YnTn T1 T2 Tn
YiTi
i 1 n Ti
i 1
1.绝对数序列的序时平均数
【例4】设某种股票2010年各统计时点的收盘价如表 5-2所示,计算该股票2010年的月平均价格
表5-2 某种股票2010年各统计时点的收盘价
统计时点 1月1日 3月1日 7月1日 10月1日 12月31日

统计学时间序列分析

统计学时间序列分析

统计学时间序列分析时间序列是经济学、金融学和其他社会科学领域中的一个重要分析对象。

通过对时间序列数据的分析,我们可以揭示数据之间的关系、趋势和周期性,从而为决策提供有力的支持和预测。

统计学时间序列分析是一种应用数学方法的工具,用于对时间序列数据进行建模和预测。

一、时间序列的基本概念时间序列是按时间顺序排列的一系列观测值的集合。

在时间序列分析中,我们关注数据之间的内在关系,而忽略其他因素的影响。

时间序列数据通常具有以下特征:1. 趋势性:时间序列数据的长期变化趋势。

2. 季节性:时间序列数据在一年内固定时间段内的重复模式。

3. 循环性:时间序列数据中存在的多重周期性波动。

4. 随机性:时间序列数据中的不规则、无法预测的波动。

二、时间序列分析的方法在进行时间序列分析时,我们可以采用以下方法来揭示数据的内在规律:1. 描述性统计分析:通过计算数据的均值、方差、相关系数等指标,对数据的整体特征进行描述。

2. 图表分析:通过绘制折线图、柱状图等图表,展示时间序列数据的变化趋势和周期性。

3. 分解模型:将时间序列数据分解为趋势项、季节性项和残差项,以揭示数据的内在结构。

4. 平滑法:通过移动平均法、指数平滑法等方法,消除时间序列数据的随机波动,从而揭示趋势和季节性成分。

5. 自回归移动平均模型(ARIMA):ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法,可以对数据进行预测和建模。

它综合考虑了自回归、移动平均和差分的影响因素。

三、时间序列分析的应用领域时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、市场调研等领域,具体应用包括:1. 经济预测:通过对经济数据进行时间序列分析,可以预测未来的经济发展趋势,为政府决策提供参考。

2. 股票市场分析:时间序列分析可以帮助分析师预测股票市场的走势,制定投资策略。

3. 需求预测:通过对销售数据进行时间序列分析,可以预测产品的需求量,为企业的生产和供应链管理提供指导。

4. 天气预测:通过对气象数据进行时间序列分析,可以预测未来的天气状况,为农业、旅游等行业提供参考。

统计学基础-时间数列分析

统计学基础-时间数列分析
• (二)平均发展水平 • 概念:根据时间数列中各个不同时期发展水平加以平均而得到
的平均数。又叫序时平均数或动态平均数。
总量指标时间数列序时平均数的计算 • 计算 相对指标时间数列序时平均数计算
平均指标时间数列序时平均数计算
二、时间数列的水平分析指标
• (二)平均发展水平 • 1.总量指标时间数列序时平均数的计算 • (1)由时期数列计算序时平均数
• 基期 • 不同 • 分类
逐期增长量:是本期水平比上一期水平增长的绝对数量。
累计增长量:是本期水平比某一固定时期水平增长的绝对 数量,说明某一段时期内总的增长量。
二、时间数列的水平分析指标
• (三)增长量 • 年距增长量=报告期水平-上年同期发展水平
各期逐期增长量之和等于相应时期的累计增长量 • 关系
• 影响现象变动的因素: • 1.长期趋势:现象在相当长的时期内持续发展变化的趋势,它
是由各个时期普遍、持续、决定性的基本因素所左右,是各期 发展水平沿着一个方向上升或者下降的趋势变动。 • 2.季节变动:现象因受自然条件和社会因素的影响,在一年或 更短的时间内所产生的具有周期性、规律性的重复变动。
四、时间数列的变动趋势分析
(一)时间数列变动趋势分析的意义
社会经济现象的发展变化,是许多因素共同作用的结果。这
些因素起推动和制约作用,彼此之间的关系也错综复杂。为了分
析时间数列的发展变化规律,必须把影响时间数列的各种因素分
开,找出它们的变动规律。 长期趋势
基本因素 季节变动
分类
循环变动
偶然因素:不规则变动
• (一)发展速度和增长速度 • 2.增长速度
概念:表明现象增长程度的相对指标,说明报告期水平比基 期水平增加的程度。

统计分析与方法时间数列分析

统计分析与方法时间数列分析

统计分析与方法时间数列分析统计分析是指采用统计方法对数据进行整理、汇总、分析和解释的过程,通过对数据的处理和分析,可以揭示数据背后的规律和特征,从而为决策提供依据。

而时间数列分析则是对一组以时间为顺序排列的数据进行分析,以研究其变动规律和趋势。

统计分析的步骤通常包括数据收集、数据整理、数据描述性统计、数据分析和数据解释等环节。

首先,需要收集到足够的数据,可以通过问卷调查、实地观察、实验设计等方式获取。

然后,对收集到的数据进行整理,将其按照一定的分类标准进行归类和编码,以便于后续的分析。

接下来,通过描述性统计方法,可以对数据进行总体特征的汇总统计,例如计算平均值、中位数、方差等。

然后,可以使用多种统计方法对数据进行分析,如假设检验、回归分析、方差分析等,以揭示数据之间的关系和差异。

最后,需要对数据的分析结果进行解释和推断,形成最终的结论。

与统计分析相比,时间数列分析更加注重对时间序列数据的特性和变化规律的研究。

时间数列是指按照时间先后顺序排列的一组数据,其变化不仅受到时间的影响,还可能受到季节性、趋势性、循环性等因素的影响。

时间数列分析的目标是通过对时间序列数据的建模和分析,来预测未来的发展趋势和变化规律。

时间数列分析的方法包括简单移动平均法、指数平滑法、趋势分析、周期分析等。

简单移动平均法是一种基本的平滑方法,通过计算过去一段时间内的观测值的平均值,来预测未来的趋势。

指数平滑法则是利用指数函数对过去的观测值进行平滑处理,以适应不同时间点对预测值的权重要求不同的情况。

趋势分析则是通过拟合趋势线来预测未来的变化趋势,常用的方法有线性趋势分析、非线性趋势分析等。

周期分析则是通过寻找时间序列中的周期性波动,来预测未来的周期变化。

总之,统计分析和时间数列分析是两种不同的方法,但它们都可以对数据的规律和特征进行分析和解释,为决策提供依据。

综合运用这两种方法,可以更全面地了解和把握数据的动态变化,为预测和决策提供科学依据。

应用统计学时间数列分析

应用统计学时间数列分析

应用统计学时间数列分析时间数列分析是统计学中的一项重要内容,通过对时间序列数据进行分析,可以揭示数据之间的内在关联和规律。

本文将探讨时间数列分析在实际应用中的重要性和方法。

什么是时间数列分析时间数列(Time Series)指的是按时间顺序排列的一系列数据观测值。

时间数列分析是指根据时间数列数据进行的统计分析方法,旨在发现数据中存在的趋势、季节性、周期性等规律,以便进行预测和决策。

时间数列分析的重要性时间数列分析在许多领域都有广泛的应用,包括经济学、金融、医学、气象等。

通过时间数列分析,我们可以:•发现数据中的趋势和规律•预测未来数据走势•制定决策和策略•检验模型的有效性•揭示不同变量之间的关联时间数列分析方法1. 平稳性检验平稳性是时间数列分析的前提条件之一,可以通过单位根检验、ADF检验等方法来判断时间数列是否平稳。

如果时间数列不平稳,需要进行差分处理或其他转换方法使其平稳化。

2. 自相关性分析自相关性分析是检验数据是否存在自相关性(即相邻数据之间的相关性)的方法,可以通过自相关图和偏自相关图来判断数据中的自相关性程度。

3. 移动平均法移动平均法是一种基本的时间数列预测方法,通过计算一定窗口内的数据均值来平滑数据曲线,以便更好地观察数据走势和预测未来走向。

4. 季节性调整在时间数列分析中,常常需要对数据进行季节性调整,以消除季节性影响,使预测结果更为准确。

应用实例1. 股票价格预测时间数列分析在金融领域有着广泛的应用。

通过分析股票价格的时间数列数据,可以预测股价的未来走势,指导投资决策。

2. 气象预测气象数据也是时间数列数据的一种,通过对气象数据进行时间数列分析,可以预测未来的气候变化和天气情况,为灾害预警和农业生产提供依据。

3. 经济指标分析经济数据的时间数列分析可以揭示经济增长趋势、波动周期等信息,帮助政府和企业做出相应决策。

结语时间数列分析是统计学中一个重要的分析方法,通过对时间序列数据进行分析,可以揭示数据之间的规律、趋势和关联。

统计学5章ppt课件

统计学5章ppt课件

2024/9/28
2
统计学
二、时间数列旳种类
(一)绝对数时间数列
➢ 绝对数时间数列又称总量指标时间数列。它 是把一系列总量指标,按时间先后顺序排列 形成旳时间数列。
➢ 绝对数时间数列按反应社会经济现象时间状 态旳不同,又可分为时期指标时间数列和时 点指标时间数列,简称时期数列和时点数列。
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时点数列有连续时点数列和间断时点数列 两种。
(1)连续时点数列(已知每天数据)
统计学中旳时点指旳是某一天,假如已知每天旳数据, 则构成了连续时点数列,可直接采用算术平均法计算。
a a
n

a
af f
示例
式中:a 代表各期旳发展水平;n 代表时期项数;权数 f 表达变量不 发生变动旳天数。
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7
统计学
(三)平均数时间数列
将一系列平均数,按时间先后顺序排列而形成旳 时间数列叫做平均数时间数列。
它反应社会经济现象总体各单位某一标志值一般 水平旳发展变动趋势。
相对数和平均数时间数列具有某些共同旳性质:
➢ 各指标值在时间上都没有相加性; ➢ 不存在时期数列和时点数列之分; ➢ 都能够经过两个时期数对比、两个时点数对比、或
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16
统计学
(4)年距(同比)增长水平
在实际统计分析中,为了消除季节变 动旳影响,经常需要计算年距(同比) 增长水平。
年距增长量 = 本期发展水平 — 去 年同期发展水平
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统计学
2.平均增长水平
平均增长水平也称平均增长量,用以表白社
会经济现象在一定时期内平均每期旳n 增长水

统计学原理第5章:时间序列分析

统计学原理第5章:时间序列分析

a a

n 118729 129034 132616 132410 124000 5
127357.8
②时点序列
若是连续时点序列: 计算方法与时期序列一样; 若是间断时点序列: 则必须先假设两个条件,分别是 假设上期期末水平等于本期期初水平; 假设现象在间隔期内数量变化是均匀的。 间隔期相等的时点序列 采用一般首尾折半法计算。 例如:数列 a i , i 0,1,2, n 有 n 1 个数据,计算 期内的平均水平 a n a n 1 a 0 a1 a1 a 2
(3)联系
环比发展速度的乘积等于相应的定基发展速度,
n n i 0 i 1 i 1
相邻两期的定基发展速度之商等于后期的环比发展速度
i i 1 i 0 0 i 1
(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
0.55
二、时间序列的速度分析指标
(一)发展速度 (二)增长速度 (三)平均发展水平
(四)平均增长速度
(一)发展速度
1、定义:现象两个不同发展水平的比值 2、反映内容:反映社会经济现象发展变化快慢相对程度 3、公式:v 报告期水平 100%
基期水平
(1)定基发展速度
是时间数列中报告期期发展水平与固定基期发展水平对比所 得到的相对数,说明某种社会经济现象在较长时期内总的发 展方向和速度,故亦称为总速度。 (2)环比发展速度 是时间数列中报告期发展水平与前期发展水平之比,说明某 种社会经济现象的逐期发展方向和速度。
c

a
b
均为时期或时点数列,一个时期数列一个时点数列,注意平均的时间长度 ,比如计算季度的月平均数,时点数据需要四个月的数据,而时期数据则 只需要三个月的数据。

统计学基础第五章时间数列

统计学基础第五章时间数列

statistics
统计学——第五章时间数列
解:根据上面计算资料再计算第三季度的月平均库存额为:
an-1 an a1 a2 a2 a3 … 2 2 a 2 n 1 an a1 a2 an-1 2 2 n 1
700 900 900 1000 2 2 4 1
均衡的期末登记排列。通常将前者称为间隔相等的间断 时点数列,后者称为间断不等的间断时点数列。
statistics
统计学——第五章时间数列
间隔相等的间断时点数列的平均发展水平的计算公式:
an1 an a1 a2 a2 a3 2 2 a 2 n 1 an a1 a2 an-1 2 2 n 1
statistics
统计学——第五章时间数列
(3)分子、分母由一个时期数列和一个时点数列对比组成 相对数时间数列。
a a 1 a 2 a n 1 a n c b0 bn b1 b n 1 b 2 2
(分子为时期数列,分母为时点数列) a0 an a 1 a 2 a n 1 a 2 或 2 c b1 b n 1 b n
可见,该商场2006年的第三、第四季度的月平均销售 额大于第一、第三季度的月平均销售额。 statistics
统计学——第五章时间数列
2.依据时点数列计算序时平均数
连续时点数列 时点数列 间断时点数列 间隔不等的间断时点数列 间隔相等的间断时点数列
statistics
统计学——第五章时间数列
(1)连续时点数列的序时平均数。
5-4所示,试求第一季度的平均完成率。 表5-4 某厂某年第一季度各月商品销售额 计划完成情况统计表 目 1月 200 210 105 2月 240 260 105 3月 250 280 112 statistics

统计学 第五章 动态分析方法汇总

统计学 第五章 动态分析方法汇总

可分为: 1、时期数列:反映某种社会经济现象在一段时间内发展过 程总量的绝对数数列。 特点: A、资料通过连续登记取得 B、每个指标数值的大小与其包含的时间的长短有直 接的关系,包含的时期长则指标数值大 C、各项指标数值可以直接相加 2、时点数列:是指反映某种社会经济现象在一定时点上的 状况及其水平的绝对数动态数列。 特点: A、指标数值是通过一次性登记取得 B、数值大小与时点间隔的长短无直接的关系 C、数列中各项指标数值不能直接相加
a

n
例如,已知某企业一个月内每天的工人数,如果计算该月 每天平均工人数,遇将每天工人数相加之和除以该月的日历天 数即可求得。
B、数列中的各项指标不是逐日登记,只是在发生变动时进行 登记,称为间隔不等的连续时点数列。 计算公式为: af a f 例2:某企业的一个商品部某年一月份职工人数变动情况记录如下:
发展速度=报告期水平/基期水平
(二)分类: 按对比基期不同,分为定基发展速度和环比发展速度。 1.定基发展速度:又称总发展速度 2.计算公式: 报告期水平 定基发展速度= 固定基期水平
即:
a1 a2 a3 an 、 、 ... a0 a0 a0 a0
B、举例说明: 例1:我国社会消费品零售总额的定基发展速度和环比发展速度 如下表:
我国社会消费品零售总额 发展水 平 (1) 20 24 27 29 31 34 620 774 299 153 135 153 增长量 发展速度 增长速度 增长1%绝 对值 (8) -206.20 247.74 272.99 291.53 311.35
年份 (甲) 1995 1996 1997 1998 1999 2000
a0
a0
a1
a2
i

统计学:时间序列分析习题与答案

统计学:时间序列分析习题与答案

一、单选题1、根据季度数据测定季节比率时,各季节比率之和为()。

A.100%B.0C.400%D.1200%正确答案:C2、增长1%水平值的表达式是()。

A.报告期增长量/增长速度B.报告期发展水平/100C.基期发展水平/100D.基期发展水平/1%正确答案:C3、若报告期水平是基期水平的8倍,则我们称之为()。

A.翻了 3番B.翻了 8番C.发展速度为700%D.增长速度为800%正确答案:A4、若时间数列呈现出长时间围绕水平线的周期变化,这种现象属于()。

A.无长期趋势、有循环变动B.有长期趋势、有循环变动C.无长期趋势、无循环变动D.有长期趋势、无循环变动正确答案:B5、银行年末存款余额时间数列属于()。

A.平均指标数列B.时点数列C.时期数列D.相对指标数列正确答案:B6、某一时间数列,当时间变量t=1,2,3,...,n时,得到趋势方程为y=38+72t,那么,取t=0,2,4,6,8,...时,方程中的b将为()。

A.36B.34C.110D.144正确答案:A7、某企业2018年的产值比2014年增长了 200%,则年平均增长速度为()。

A.50%B.13.89%C.29.73%D.31.61%正确答案:D8、2010年某市年末人口为120万人,2020年年末达到153万人,则年平均增长量为()万人。

A. 3B.33C. 3.3D.30正确答案:C9、在测定长期趋势时,如果时间数列逐期增长量大体相等,则宜拟合()。

A.抛物线模型B.直线模型C.曲线模型D.指数曲线模型正确答案:B10、在测定长期趋势时,当时间数列的逐期增长速度基本不变时,宜拟合()。

A.逻辑曲线模型B.二次曲线模型C.直线模型D.指数曲线模型正确答案:D二、多选题1、编制时间数列的原则有()。

A.经济内容的一致性B.计算方法的一致性C.时间的一致性D.总体范围的一致性正确答案:A、B、C、D2、以下表述正确的有()。

统计学基础5 动态指标分析方法

统计学基础5 动态指标分析方法
5 动态指标分析方法
教学目标
动态分析是统计分析的重要方法之一,其依据是时间数列。本章详细介绍 了时间数列的种类和构成内容,动态分析指标的计算方法及运用条件。通过本 章的学习,要求能够区分各种动态数列,能够运用所学方法结合实际资料进行 动态分析。
关键词汇
时间数列(Time Series) 发展水平(Developing Level) 发展速度(Developing Speed) 增长速度(Growing Speed) 长期趋势(Longterm Trend)
a 、b ),然后进行对比,以求得相对数时间数列的序时平均数 时平均数(

c )。用公式表示为:
a c b
(5.5)
式中
a b
——相对数时间数列相应的分子数列的序时平均数; ——相对数时间数列相应的分母数列的序时平均数。分子
和分母 b 的计算,要根据指标的性质是时期数列还是时点数列,采用不同的计 算方法求得。下面分别说明由各种相对数时间数列计算的序时平均数。(1) 由 两个时期数列对比所组成的相对数时间数列计算序时平均数① 如果相对数比 值的子项和母项资料都齐备,其计算公式为:
a a a1 a2 a2 a3 n 1 n 2 2 a 2 n 1 an a1 a2 an 1 2 2 n 1
(5.3)
2、由相对数时间数列计算的平均发展水平 相对数时间数列是由具有相互联系的两个绝对数时间数列相应项对比所形成 的数列,因此,要分别先计算出其相应的子项、母项这两个绝对数时间数列的序
平均增长均
逐期增长期增长 累计计增长 逐期增长期增长 时间数列项数 - 1
(5.11)
返回
5.3 时间数列的速度指标
5.3.1 发展速度

统计学习题(动态数列)

统计学习题(动态数列)

第五章时间数列分析一、单项选择题1、时间数列就是( )①将一系列统计指标排列起来而形成②将同类指标排列起来而形成③将同一空间、不同时间得统计指标数值按时间先后顺序排列起来而形成④将同一时间、不同空间得统计指标数值排列起来而形成2、下列属于时点数列得就是( )①某地历年工业增加值②某地历年工业劳动生产率③某地历年工业企业职工人数④某地历年工业产品进出口总额3、时间数列中,各项指标数值可以相加得就是( )①绝对数时间数列②时期数列③时点数列④相对数或平均数时间数列4、时间数列中得发展水平( )①只能就是绝对数②只能就是相对数③只能就是平均数④可以就是绝对数,也可以就是相对数或平均数5、发展速度与增长速度得关系就是( )①环比发展速度=定基发展速度-1 ②增长速度=发展速度-1③定基增长速度得连乘积等于定基发展速度④环比增长速度得连乘积等于环比发展速度6、在实际工作中计算同比发展速度就是因为( )①资料易于取得②消除季节变动得影响③消除长期趋势得影响④方便计算7、某地国内生产总值2005年比2000年增长53、5%,2004年比2000年增长40、2%,则2005年比2004年增长( )①9、5% ②13、3%③33、08% ④无法确定8、某企业第一季度三个月份得实际产量分别为500件、612件与832件,分别超计划0%、2%与4%,则该厂第一季度平均超额完成计划得百分数为( )①102% ②2%③2、3% ④102、3%9、某网站四月份、五月份、六月份、七月份平均员工人数分别为84人、72人、84人、96人,则第二季度该网站得月平均员工人数为( )①84 人②80人③82 人④83人10、几何平均法平均发展速度数值得大小( )①不受最初水平与最末水平得影响②只受中间各期水平得影响③只受最初水平与最末水平得影响④既受最初水平与最末水平得影响,也受中间各期水平得影响11、累计法平均发展速度得实质( )①从最初水平出发,按平均增长量增长,经过n期正好达到第n期得实际水平②从最初水平出发,按平均发展速度发展,经过n期正好达到第n期得实际水平③从最初水平出发,按平均发展速度计算得到得各期理论水平之与正好等于各期得实际水平之与④从最初水平出发,按平均发展速度计算得到得各期理论水平之与正好等于最末期得实际水平12、已知某地1996—2000年年均增长速度为10%,2001—2005年年均增长速度为8%,则这10年间得平均增长速度为( )①1008.01.0⨯②1081.110-⨯③()()105508.01.0⨯④()()108.11.11055-⨯13、直线趋势方程bxay+=ˆ中,ba和得意义就是( )①a表示直线得截距,b表示0=x时得趋势值②a表示最初发展水平得趋势值,b表示平均发展速度③a表示最初发展水平得趋势值,b表示平均发展水平④a就是直线得截距,表示最初发展水平得趋势值;b就是直线得斜率,表示平均增长量14、若动态数列得逐期增长量大体相等,宜拟合( )①直线趋势方程②曲线趋势方程③指数趋势方程④二次曲线方程15、假定被研究现象基本上按不变得发展速度发展,为描述现象变动得趋势,借以进行预测,应拟合得方程就是( )①直线趋势方程②曲线趋势方程③指数趋势方程④二次曲线方程16、若动态数列得二级增长量大体相等,宜拟合( )①直线趋势方程②曲线趋势方程③指数趋势方程④二次曲线方程17、移动平均法得主要作用就是( )①削弱短期得偶然因素引起得波动②削弱长期得基本因素引起得波动③消除季节变动得影响④预测未来18、按季平均法测定季节比率时,各季得季节比率之与应等于( )①100% ②400%③120% ④1200%19、已知时间数列有30年得数据,采用移动平均法测定原时间数列得长期趋势,若采用5年移动平均,修匀后得时间数列有( )得数据?①30年②28年③25年④26年20、序时平均数中得“首尾折半法”适用于计算( )①时期数列得资料②间隔相等得间断时点数列得资料③间隔不等得间断时点数列得资料④由两个时期数列构成得相对数时间数列资料21、下列动态数列分析指标中,不取负值得就是( )①增长量②发展速度③增长速度④平均增长速度22、说明现象在较长时期内发展总速度得指标就是( )①环比发展速度②平均发展速度③定基发展速度④定基增长速度二、多项选择题1、编制时间数列得原则( )①时间长短要统一②总体范围要一致③指标得经济内容要统一④指标得计算方法要一致⑤指标得计算价格与计量单位要统一2、时点数列中( )①各个时点得指标数值连续累加有实际得经济意义②各个时点得指标数值连续累加没有实际得经济意义③各个时点得指标数值一般靠一次性得调查登记取得④各个时点得指标数值一般靠经常性得调查登记取得⑤各个时点指标数值得大小与其对应时点得间隔长短没有直接关系3、下列属于时期数列得有( )①河南省历年出生得婴儿数②河南省历年年末人数③河南省历年固定资产投资额④河南省历年固定资产原值⑤河南省历年国内生产总值4、将不同时期得发展水平加以平均而得到得平均数称为( )①序时平均数②动态平均数③静态平均数④平均发展水平⑤一般平均数5、序时平均数与静态平均数得主要区别就是( )①计算时所依据得资料不同②抽象掉得差异不同③反映得一般水平不同④动态平均数不就是平均指标,而静态平均数就是平均指标⑤动态平均数根据时间数列计算,静态平均数根据分布数列计算6、分析时间数列得水平指标有( )①发展水平②发展速度③增长量④平均发展水平⑤平均增长量7、用公式n aa∑=计算平均发展水平适用于下面哪些情况得时间数列( )①时期相等得时期数列②时点数列③间断得时点数列④连续得时点数列⑤间隔相等得连续时点数列8、增长速度与发展速度得关系( )①两者仅相差一个基数②发展速度=增长速度+1③增长速度等于各环比增长速度得连乘积④定基增长速度=定基发展速度-1⑤定基增长速度=各环比发展速度得连乘积-19、若两个相邻时期得环比发展速度皆为106%,则( )①这两个时期得逐期增长量相等②这两个时期得定基发展速度相等③这两个时期得发展水平相等④这两个时期得环比增长速度相等⑤这两个时期得平均发展速度为106%10、计算平均发展速度得几何平均法与方程式法得区别( )①理论依据不同②侧重点不同③适用范围不同④用几何平均法计算得平均发展速度,可以保证用这一速度推算出得最末一期得理论水平与其实际水平相等,而方程式法则不能⑤用方程式法计算得平均发展速度,可以保证用这一速度推算出得最末一期得理论水平与其实际水平相等,而几何平均法则不能11、计算与应用平均速度指标应注意( )①根据研究问题得目得与研究对象得特点,合理选择计算方法②基期得选择要适当③用几何平均法计算平均速度时,要特别关注特殊时期环比速度得变动情况④用分段平均速度补充说明总得平均速度⑤平均速度还应与时间数列中得其它分析指标相结合12、影响社会经济现象发展变化得因素主要有( )①基本因素②偶然因素③季节因素④变量值水平⑤权数大小13、测定长期趋势得意义( )①测定长期趋势得走向,以便认识与掌握现象发展变化得规律性②利用现象发展得长期趋势,可对未来得情况做出预测③对时间数列进行修匀④拟合趋势线⑤测定长期趋势,还可以将长期趋势从时间数列中分离出来,以便更好得研究季节变动与循环变动14、计算移动平均数时,采用得项数( )①可以就是奇数项②可以就是偶数项③一般多用奇数项④一般多用偶数项⑤奇数项与偶数项并用15、应用移动平均法测定长期趋势时,采用多少项计算移动平均数,一般应考虑( )①现象得变化就是否有周期性②原数列项数得多少③原数列得变化趋势④就是否需要移动平均数数列得首尾数值⑤就是时期数列还就是时点数列16、用按季或按月平均法测定季节变动( )①方法简便②在原数列不存在明显长期趋势时采用③在原数列存在明显长期趋势时采用④计算出得季节比率比长期趋势剔除法准确⑤计算出来得季节比率不能说明任何问题17、最小平方法测定长期趋势得数学依据就是( )①)ˆ(2=-∑yy②)ˆ(=-∑yy③=-∑2)ˆ(yy最小值④=-∑)ˆ(yy最小值⑤)ˆ(2<-∑yy三、填空题1、时间数列一般由两个基本要素构成:一就是( );二就是( )。

统计学基础-第五章------动态数列分析

统计学基础-第五章------动态数列分析

统计学基础第五章动态数列分析【教学目的】1.区分不同种类的动态数列2.熟练掌握计算平均发展水平的各种方法3.掌握发展速度、增长速度的种类,运用它们之间的数量关系进行动态指标的相互推算4.理解趋势的意义,运用长期趋势测定方法对长期趋势进行测定5.计算季节比率,并且深刻理解季节比率的经济含义【教学重点】1.总量指标动态数列的种类和特点2.动态比较指标和动态平均指标的计算【教学难点】1.绝对数时间数列中的时点数列平均指标的计算2.相对数、平均数时间数列动态平均指标的计算【教学时数】教学学时为12课时【教学内容参考】第一节动态数列的意义和种类一、动态数列的概念将某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列,就形成了一个动态数列,也叫做时间数列。

动态数列一般由两个基本要素构成:一是被研究现象所属的时间;二是反映该现象的统计指标数值。

通过编制和分析动态数列,首先可以从现象的量变过程中反映其发展变化的方向、程度和趋势,研究其质量变化的规律性。

其次,通过对动态数列资料的研究,可以对某些社会经济现象进行预测。

第三,利用动态数列,可以在不同地区或国家之间进行比照分析。

编制和分析动态数列具有非常重要的作用,这种方法已成为对社会经济现象进行统计分析的一种重要方法。

【案例】下面图表列举了我国2004~2007年假设干经济指标的动态数列。

表5-1 我国2004-2007年假设干经济指标二、动态数列的种类按照构成动态数列的基本要素———统计指标的表现形式不同,动态数列可分为绝对数动态数列、相对数动态数列和平均数动态数列三种类型。

其中绝对数动态数列是基本的数列,相对数和平均数动态数列是派生数列。

(一)绝对数动态数列在这种动态数列中,统计指标值表现为总量指标。

根据指标值的时间特点,又可分为时期数列和时点数列。

国内生产总值就是时期数列,年底人口数就是时点数列。

时期数列中,每一指标值反映在一段时期内发展的结果,即“过程总量”。

统计学文档-时间序列分析

统计学文档-时间序列分析

第5章时间序列分析5.1 时间序列的基本问题5.1。

1时间序列的概念时间序列是指反映客观现象的同一指标在不同时间上的数值,按时间先后顺序排列而形成的序列,它由两个基本要素组成:一个是现象的所属时间;另一个是反映该现象的同一指标在不同时间条件下的具体数值。

也称为时间数列,或动态数列。

例如,表5。

1是一个国内生产总值及其部分构成统计表。

动态分析指标,通过时间序列分析,可以揭示客观现象发展变化的趋势,为预测、决策提供依据。

5。

1.2 时间序列的分类时间序列可以分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列三种。

其中绝对数时间序列是最基本的时间序列,其余两种是在其基础上派生的。

1、绝对数时间序列,简称绝对序列:它是把同一总量指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列而形成的时间序列.绝对序列反映现象在不同时间上所达到的总量及其增减变化的过程.绝对序列有时期序列和时点序列两种。

时期序列是由时期绝对数数据所构成的时间序列,其中的每个数值反映现象在一段时间内发展过程的总量。

时点序列是由时点绝对数数据所构成的时间序列,其中的每个数值反映现象在某一时点上所达到的水平。

时期序列中的各个数数值可以相加,各个数数值的和表示了在所对应的时期之内事物及其现象的发展总量。

而时点序列中各个数数值相加通常没有明确的意义;时期序列中各项数值的大小与所包括的时期长短有直接关系,时点序列中各数数值与其时点间隔长短没有直接关系。

表# 时期数列和时点数列比较2、相对数时间序列:它是把一系列同类的统计相对数按照时间先后顺序排列起来而形成的时间序列,反映事物之间对比关系的变化情况。

3、平均数时间序列:它是把一系列同类的统计平均数按照时间先后顺序排列起来而形成的时间序列,表现事物一般水平的变化过程的发展趋势。

参看上表格。

5。

1。

3编制时间序列的原则编制时间序列的目的是要通过对序列中各个时期指标值进行比较,以达到研究客观现象的发展变化状况、过程及其规律。

《统计学概论》第五章课后练习题答案

《统计学概论》第五章课后练习题答案

《统计学概论》第五章课后练习题答案一、思考题1.什么叫时间序列,构成时间序列的基本要素有哪些?P1212.序时平均数与一般平均数有何异同?P1273.时间数列与时点数列有哪些区别?P124-1254.环比增长速度与定基增长速度之间有什么关系?P1365.什么是平均发展速度?说说水平法和累计法计算平均发展速度的基本思路,各在什么情况下选用?P1386.测定长期趋势有哪些常用的方法?测定的目的是什么?P1367.实际中如何根据时间序列的发展变化的数列特征来判断合适的趋势方程形式?P1458.影响时间序列指标数值大小的因素有哪些?这些因素共同作用的理论模型有哪些?P140二、判断题1.时间序列也称动态数列,它是变量数列的一种形式。

(×)【解析】时间序列是数列,而变量数列是静态数列。

2.时间数列和时点数列属于总量指标时间序列。

(√)3.所谓序时平均数是指将同一总体的不同时期的平均数按时间先后顺序排列起来。

(×)【解析】序时平均数是将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数。

4.间隔相等的时期数列计算平均发展水平时,应用首末折半法。

(×)【解析】间隔相等的时点数列计算平均发展水平时,应用首末折半法。

5.平均增长速度等于各期环比增长速度连乘积开n次方。

(×)【解析】平均发展速度等于各期环比发展速度连乘积开n次方,平均增长速度=平均发展速度-1(或100%)6.两个相邻时期的定基发展速度之比等于相应的环比发展速度。

(√)7.用移动平均法测定长期趋势时,移动平均项数越多越好。

(×)【解析】移动平均法所取项数的多少,应视资料的特点而定。

8.某一时间序列有25年的数据,若采用五项移动平均,则修匀后的数列缺少4项数据。

(√)9.如果时间序列是年度数据,则不存在季节变动。

(√)10.用相同方法拟合趋势方程时,t的取值不同,则得到的趋势方程也不同,但趋势预测值不变。

(√)三、单项选择题1.时间序列的构成要素是()。

掌握时间数列趋势分析的计算方法

掌握时间数列趋势分析的计算方法

曲线指数方程
yc abt 时间数列的时间
时间数列的基期水平 现象的一般发展速度截距
求两边取对数
lg yc lg a t lg b

Y A Bt
应用最小平方法
Y nA tY Bt 2
t 0 简化为
Y nA Bt tY At Bt2
9
五、熟悉季节变动的测定与预测
我们研究季节变动的目的,主要是为了认识它、掌握它,从而克服由于季节变动而引 起的不良影响,以便为合理组织生产、安排人民经济生活提供资料。
移动平均后的数列,比原数列项数要减少。 趋势值项数 原数列项数-移动平均项数+1。
04
6
四、掌握趋势测定的最小平方法
应用最小平方法研究现象的发展趋势,就是用一定的数学模型,对原有的时间数列配合一 条适当的趋势线来进行修匀。根据最小平方法的原理,这条趋势线必须满足最基本的要求,即 原有数列的实际数值与趋势线的估计数值的离差平方之和为最小。用公式表示如下:
原有数列的实际数值
(y yc )2 最小值
趋势线的估计数值
(一)
直线方程
(二)
曲线指数方程
7
(一)
直线方程
yc a bt 时间数列的时间
截距 直线的斜率
求偏导数 时间列的项数
y na bt ty at bt 2
t 0 简化为
Байду номын сангаас
时间数列中的各期水平
y na ty bt 2
8
(二)
非直线趋势
非直线趋势也称曲线 趋势,其变化率或趋势线的
斜率是变动的。
3
二、掌握测定直线趋势的间隔扩大法
这是测定直线趋势的一种简单的方法。当原始时间数列中各指标数值上下波动,使现象变
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全年平均月总产值为:
5580 2140 4760 a月 1040 (万元) 624
⑵ 时点数列
①连续时点数列
间隔相等
间隔时间长度很短,在数列 中的分布均匀密集,如逐日 登记的时间数列
n
对于逐日记录的 ai a1 a2 L an 时点数列,每变动 i 1 a 一次才登记一次 n n 间隔不相等,采用加权算术平均法
该单位4月份平均每天职工人数为:
a f a f
i i
i
2000 10 2200 7 2300 13 10 7 13
65300 2176 .67 人 2177 人 30
② 不连续时点数列 间隔相等
数值之间间隔时间较长,间隔长度相等。 假设现象在相邻两个时间的变动在时间 上是均匀的、对称的。
月 份 总产值(万元)a 月初职工人数(人)b 月平均劳动生产率(万元)c
1 460 400 1.15
2 480 420 1.14
3 500 430 1.16
已知4月初职工人数是450人。
该厂第一季度月平均劳动生产率为:
a c b
a (460 480 500) 3 c b ( 400 420 430 450) 3
符号
1 1100 1000
2 1400 1200
3 1500 1300
a b c
110.0 116.7 115.4
求该商店的季平均计划完成百分数。 解:
a c b
a c b
5200 4 109.5% 4750 4
3、平均指标时间数列序时平均数
① 一般平均指标:方法同上 例5.7,某厂2004年第一季度平均劳动生产率如下:
例5.1,某企业某年第四季度的商品销售额10月为115 万元、11月为140万元、12月为180万元。则该企业第 四季度平均每月商品销售额为:
a 115 140 180 435 a 145 (万元) n 3 3
时期长度不等 设对应于
a i 的时期期数为 t i(i=1,2,…),则有:
三、增长量和平均增长量 1. 增长量 指报告期水平与基期水平之差
a0 , a1 , L, an-1 , an
逐期增长量
累计增长量
a1 - a0 , a2 - a1 ,L, an - an-1 a1 - a0 , a2 - a0 ,L, an - a0
工业增加值 (万元)
a
11.0
月末全员人数 (人) b
2000 2000
2200
2200 2300
要求计算: ①该企业第二季度各月的劳动生产率; ②该企业第二季度的月平均劳动生产率; ③该企业第二季度的劳动生产率。
解:①第二季度各月的劳动生产率:
12.6 10000 元 人 c1 6300 四月份: 2000 2000 2 14.6 10000 c2 6952 .4元 人 五月份: 2000 2200 2 16.3 10000 c3 7409 .1元 人 六月份: 2200 2200 2
要素一:时间t
年份 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988
要素二:统计指标a
年份 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
国内生产总值 (亿元)
4038.2 4517.8 4862.4 5294.7 5934.5 7171.0 8964.4 10202.2 11962.5 14928.3
首末 折半法
例5.4,某企业2006年一季度各月的职工人数如下: 3月初 3月底 220 260
200 240 220 1月平均: a1 2 240 220 2月平均: a2 230 2
3月平均:
220 260 a3 240 2
一季度月平均:
220 230 240 a 230(人) 3
第5章 时间数列分析
教学内容与要求:
① 了解时间数列的概念与编制原则,时间数列的种类及其 特点; ② 掌握发展水平,增减水平,平均发展水平指标的含义与 计算公式; ③ 掌握发展速度,增长速度,平均速度指标的计算方法及 其应用。
教学重点与难点:
※ 重点:时间数列平均发展水平指标的计算方法,
时间数列各类速度指标的计算与运用, 难点:根据不同类型的时间数列选择正确的公 式计算平均发展水平
i
i i
12521 1255 2 1260 3 1 2 3
7542 1257人 6
③一般平均数与序时平均数
将各个变量值差异抽象化。 相同点: 区别:序时平均数所平均的是现象总体在不同时 期上的数量表现,从动态上说明其在某一 时期内发展的一般水平;而静态平均数是 将总体各单位同一时间的变量值差异抽象 化,用以反映总体在具体历史条件下的一 般水平,不体现时间的变动。
基本数列
派生数列
1、总量指标时间数列(绝对数时间数列) 反映社会经济现象在各期达到的绝对水平及其变化 发展的状况。
时期数列 时点数列
区别:
其数列指标值所反映的是社会经济现象 在一段时期内发展过程的总量。
其数列指标值所反映的是社会经济现象 在某一时点(瞬间)所处的数量水平。
时期数列中各项指标值可以相加; 指标数值大小与时期长短有直接联系; 各项指标数值是连续登记取得的。
国内生产总值 (亿元)
16909.2 18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74462.6 79395.7
时间数列作用
见教材
二、时间数列的种类
按数列中所排列指标的表现形式不同分为:
总量指标时间数列 (绝对数时间数列) 相对指标时间数列 平均指标时间数列
教学方式与学时安排
内 容 教学方式 讲 授 讲授、讨论 案例讨论 ---学时
时间数列的意义与种类、编 制原则
时间数列的水平分析 时间数列的速度分析 总学时
2H
2H 2H 6H
思考练习题
① 时期数列和时点数列区别 ② 静态平均和动态平均的区别
珍珠泉啤酒销售预测
珍珠泉啤酒五年分品种销量
年份 1 2 3 4 5 瓶装啤酒 86 182 293 409 517 散装啤酒 102 164 205 236 284 散装扎啤 合计 188 346 518 685 856
⒉相对指标时间数列的序时平均数
ai 若时间数列ci bi
a 则: c b
a、b的平均数计算方法参照前面。
此方法不适用动态相对数所构成的时间数列
例5.6某商店某年销售计划完成情况如下
季 度 实 际 计 划
计划完成%
单位:万元
4 1200 1250 96.0 合计 5200 4750 109.5
例5.5,某地区2007年社会劳动者人数资料如下:
时间 社会劳动者人 数(万人) 1月1日 362 5月31日 390 8月31日 416 12月31日 420
解:则该地区该年的月平均人数为:
362 390 390 416 416 420 5 3 4 2 2 2 a 53 4 396.75万人
② 序时平均指标时间数列的序时平均数 计算时期或间隔相等时,用简单算术平均法; 如果不等,则要用时期长度作为权数进行加权平均。 例5.8,某企业七月平均职工人数为1252人,八月、 九月平均职工人数均为1255人,四季度平均每月职 工人数1260人,则下半年平均每月职工人数是:
at a t
计算口径应该统一
§5.2 时间数列的水平指标
动态数列的分析指标包含:
水平指标 发展水平,平均发展水平, 增长量,平均增长量
速度指标
发展速度,平均发展速度, 增长速度,平均增长速度
水平分析是速度分析的基础, 速度分析是水平分析的深化。
一、发展水平 指时间数列中每一项具体指标数值 最初水平 中间水平 最末水平
20 40 55
一、分析啤酒销量的发展趋势
年度 项目 啤酒销量 啤酒库存量 啤酒销量逐期增长量 188 88 — 346 46 158 518 18 172 1 2 3
单位:吨
4 685 85 167 5 856 56 171
山城啤酒销售量 700 600 500 400 300 200 100 0 1 2 3 年份 4 5 瓶装啤酒 散装啤酒 散装扎啤 线性 (瓶装啤 酒)
②该企业第二季度的月平均劳动生产率:
a 10000 12.6 14.6 16.3 3 c 2200 b 2000 2000 2200 4 - 1 2 2 6904 .76元 人
③该企业第二季度的劳动生产率:
a 10000 (12.6 14.6 16.3) c b ( 2000 2000 2200 2200) (4 - 1) 2 2 20714 .28 (元 / 人)
销量
第5 章
时间数列分析
§5.1 时间数列分析概述
§5.2 时间数列的水平指标
§5.3
时间数列的速度指标
§5.1 时间数列分析概述 一、动态数列的概念和作用
动态数列(时间数列,时间序列) 将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后 顺序排列而形成的数列。 两要素: 动态数列分析 以动态数列为依据,计算分析指标,进行因素分解,研 究社会经济现象发展变化的规律性及其前景的方法。 现象所属的时间 反映社会Байду номын сангаас济现象的统计指标
而时点数列相反。
2、相对指标时间数列 反映社会经济现象数量对比关系的发展变化 过程。 各个指标数值不能相加。 3、平均指标时间数列
反映社会经济现象的一般水平的发展变化过程。 各个指标数值不能相加。
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