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时间序列分析第一章 时间序列 ppt课件
当 0 时,称为零均值白噪声; 当 0,2 1称为标准白噪声。
31
例2.3 Poisson过程和Poisson白噪声
如果连续时的随机过程满足 (1) N(0) 0 ,且对任何的t>s≧0和非负整数k,
P ( N ( t ) N ( s ) k ) (( t s ) ) k e x p [ ( t s ) ] ,其 中 是 正 数 k !
n X1,X2,
观测样本:随机序列各随机变量的观测样本。 个有序观
测值 x1,x2,x3 xn
一次实现或一条轨道:时间序列的一组实际观测。 时间序列分析的任务:数学建模,解释、控制或预报。
5
二.时间序列的分解
X t T t S t R t,t 1 ,2 ,
趋势项{T t } ,季节项{ S t } ,随机项{ R t } 注:1.单周期季节项:S(ts)S(t), t 只需要 S1,S2, SS
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)
8
减去趋势项后,所得数据{Xt Tˆt}
9
2、季节项 {Sˆt }
10
3.随机项的估计 R ˆt x t T ˆt S ˆt,t 1 ,2 , ,2.4
11
方法二:回归直线法
(2){N(t)}有独立增量性:对任何n>1和 0 t0 t1 tn 随机变量 N ( tj) N ( tj 1 ) ,j 1 ,2 ,3 , n
相互独立,则称{N(t)}是一个强度为λ的Poisson过程。 数学期望和方差分别为
E [N ( t) ]t,v a r (N ( t) )t
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例2.3 Poisson过程和Poisson白噪声
如果连续时的随机过程满足 (1) N(0) 0 ,且对任何的t>s≧0和非负整数k,
P ( N ( t ) N ( s ) k ) (( t s ) ) k e x p [ ( t s ) ] ,其 中 是 正 数 k !
n X1,X2,
观测样本:随机序列各随机变量的观测样本。 个有序观
测值 x1,x2,x3 xn
一次实现或一条轨道:时间序列的一组实际观测。 时间序列分析的任务:数学建模,解释、控制或预报。
5
二.时间序列的分解
X t T t S t R t,t 1 ,2 ,
趋势项{T t } ,季节项{ S t } ,随机项{ R t } 注:1.单周期季节项:S(ts)S(t), t 只需要 S1,S2, SS
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)
8
减去趋势项后,所得数据{Xt Tˆt}
9
2、季节项 {Sˆt }
10
3.随机项的估计 R ˆt x t T ˆt S ˆt,t 1 ,2 , ,2.4
11
方法二:回归直线法
(2){N(t)}有独立增量性:对任何n>1和 0 t0 t1 tn 随机变量 N ( tj) N ( tj 1 ) ,j 1 ,2 ,3 , n
相互独立,则称{N(t)}是一个强度为λ的Poisson过程。 数学期望和方差分别为
E [N ( t) ]t,v a r (N ( t) )t
时间序列分析ppt课件
时间序列分析ppt课 件
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点,这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式,这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征,许多时间序列都表现出季节性。例如,一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时,需要考虑季节性对模型的影响 ,以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛,如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围,为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析,可以了解数据的变化趋势, 从而预测未来的走势,为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制,进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析,可以更好地优化资源配 置,提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据,便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点,这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式,这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征,许多时间序列都表现出季节性。例如,一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时,需要考虑季节性对模型的影响 ,以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛,如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围,为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析,可以了解数据的变化趋势, 从而预测未来的走势,为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制,进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析,可以更好地优化资源配 置,提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据,便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
第十一章 非平稳时间序列分析 《计量经济学》PPT课件
GENR DY = Y – Y(-1) 生成差分序列Δy,用OLS法估计模型
Δyt = δyt-1 + ut 的参数,如图11.2.4所示:
图11.2.4
由图11.2.4可知,ˆ =0.105475, Tδ=9.987092。此结
果也可以由EViews软件中的单位根检验功能(选择 不包含常数项和滞后项数为零)直接给出, 如图11.2.5所示:
第十一章 非平稳时间序列分析 【本章要点】(1)非平稳时间序列基本概念 (2)时间序列的平稳性检验(3)协整的概念以 及误差修正模型(ECM) 本章将只对非平稳时间序列的基本概念、时间序 列的平稳性的单位根检验以及协整理论等进行简 要讲述。
时间序列的非平稳性,是指时间序列的统计规律随 着时间的位移而发生变化,即生成变量时间序列数 据的随机过程的统计特征随时间变化而变化。只要 宽平稳的三个条件不全满足,则该时间序列便是非 平稳的。当时间序列是非平稳的时候,如果仍然应 用OLS进行回归,将导致虚假的结果或者称为伪回 归。这是因为其均值函数、方差函数不再是常数, 自协方差函数也不仅仅是时间间隔的函数。
就是带趋势项的随机游走过程。
(二)单位根检验的基本思想
在(11.2.6)式中,若α = 0,则式(11.2.6)可以
写成:
yt = ρyt-1 + ut
(11.2.7)
式(11.2.7)称为一阶自回归过程,记作AR(1),可以
证明当| ρ | <1时是平稳的,否则是非平稳的。
AR(1)过程也可以写成算符形式:
(三)DF检验 (Dickey-Fuller Test) 1.DF检验 DF检验的具体作法是用传统方法计算出的参数的T— 统计量,不与t 分布临界值比较而是改成DF分布临界 值表。
Δyt = δyt-1 + ut 的参数,如图11.2.4所示:
图11.2.4
由图11.2.4可知,ˆ =0.105475, Tδ=9.987092。此结
果也可以由EViews软件中的单位根检验功能(选择 不包含常数项和滞后项数为零)直接给出, 如图11.2.5所示:
第十一章 非平稳时间序列分析 【本章要点】(1)非平稳时间序列基本概念 (2)时间序列的平稳性检验(3)协整的概念以 及误差修正模型(ECM) 本章将只对非平稳时间序列的基本概念、时间序 列的平稳性的单位根检验以及协整理论等进行简 要讲述。
时间序列的非平稳性,是指时间序列的统计规律随 着时间的位移而发生变化,即生成变量时间序列数 据的随机过程的统计特征随时间变化而变化。只要 宽平稳的三个条件不全满足,则该时间序列便是非 平稳的。当时间序列是非平稳的时候,如果仍然应 用OLS进行回归,将导致虚假的结果或者称为伪回 归。这是因为其均值函数、方差函数不再是常数, 自协方差函数也不仅仅是时间间隔的函数。
就是带趋势项的随机游走过程。
(二)单位根检验的基本思想
在(11.2.6)式中,若α = 0,则式(11.2.6)可以
写成:
yt = ρyt-1 + ut
(11.2.7)
式(11.2.7)称为一阶自回归过程,记作AR(1),可以
证明当| ρ | <1时是平稳的,否则是非平稳的。
AR(1)过程也可以写成算符形式:
(三)DF检验 (Dickey-Fuller Test) 1.DF检验 DF检验的具体作法是用传统方法计算出的参数的T— 统计量,不与t 分布临界值比较而是改成DF分布临界 值表。
时间序列分析课件-07-ARIMA模型、疏系数模型、季节模型
• 假设序列如下
xt 0 1t at
• 考察一阶差分后序列和二阶差分序列 的平稳性与方差
比较
• 一阶差分
– 平稳
xt xt xt1
1 at at1 – 方差小
• 二阶差分(过差分)
– 平稳
2 xt xt xt1 at 2at1 at2
– 方差大
Var(xt ) Var(at at1)
• 参数估计
(1 0.44746 B 0.28132 B4 )(1 B)(1 B4 )xt t
模型检验
残差白噪声检验
参数显著性检验
延迟 阶数
2统 计量
P值
待估 t 统
参数 计量
P值
6
2.09 0.7191 1
12 10.99 0.3584 4
5.48 <0.0001 -3.41 <0.0001
2 2
Var(2xt ) Var(at 2at1 at2 )
6 2
ARIMA模型
• ARIMA模型结构 • ARIMA模型性质 • ARIMA模型建模 • ARIMA模型预测 • 疏系数模型 • 季节模型
ARIMA模型结构
• 使用场合
– 差分平稳序列拟合
• 模型结构
( B) d
E( t )
Tt 0 1 xtm l xtlm
• 简单/复杂季节模型 • X-11 • etc
• AR • MA • ARMA • WN • etc
3.考虑残差
获 得 观 察 值 序
Y
Y
平稳性 检验
白噪声 检验
分 析
结
N
束 N
列
差分 运算
拟合
ARMA 模型
xt 0 1t at
• 考察一阶差分后序列和二阶差分序列 的平稳性与方差
比较
• 一阶差分
– 平稳
xt xt xt1
1 at at1 – 方差小
• 二阶差分(过差分)
– 平稳
2 xt xt xt1 at 2at1 at2
– 方差大
Var(xt ) Var(at at1)
• 参数估计
(1 0.44746 B 0.28132 B4 )(1 B)(1 B4 )xt t
模型检验
残差白噪声检验
参数显著性检验
延迟 阶数
2统 计量
P值
待估 t 统
参数 计量
P值
6
2.09 0.7191 1
12 10.99 0.3584 4
5.48 <0.0001 -3.41 <0.0001
2 2
Var(2xt ) Var(at 2at1 at2 )
6 2
ARIMA模型
• ARIMA模型结构 • ARIMA模型性质 • ARIMA模型建模 • ARIMA模型预测 • 疏系数模型 • 季节模型
ARIMA模型结构
• 使用场合
– 差分平稳序列拟合
• 模型结构
( B) d
E( t )
Tt 0 1 xtm l xtlm
• 简单/复杂季节模型 • X-11 • etc
• AR • MA • ARMA • WN • etc
3.考虑残差
获 得 观 察 值 序
Y
Y
平稳性 检验
白噪声 检验
分 析
结
N
束 N
列
差分 运算
拟合
ARMA 模型
第10章-时间序列分析
67885
•1991~1996年平均国内生产总值:
•时期数列
•2023/5/3
•【例】
年份
•19941998年中 国能源生产 总量
1994 1995 1996 1997 1998
能源生产总量(万吨标 准煤) 118729 129034 132616 132410 124000
•2023/5/3
❖2.绝对指标时点数列的序时平均数
如:1991—1996年间,我国逐年的GDP,构
成一个时间序列。
记:a1 , a2 , … , an ( n项 ) 或:a0 , a1 , a2 , … , an ( n+1项 )
•2023/5/3
•
时间数列的构成要素:
1. 现象所属的时间;
2. 不同时间的具体指标数值。
•2023/5/3
例如
年底人数
(万 人)
8350 9949 11828 14071 16851 18375
间隔年数 3 2 3 2 2
•间断时点数列(间隔不等)
•2023/5/3
•我国第三产业平均从业人数:
•2023/5/3
•【例】 •某地区1999年社会劳动者人数资料如下
:
•单位:万人
时间 1月1日 5月31日 8月31日 12月31日
•2023/5/3
•定基和环比发展速度相互关系
•2023/5/3
【例】
❖ 某产品外贸进出口量各年环比发展速度资料如下: ❖ 1996年为103.9%,1997年为100.9%, ❖ 1998年为95.5%,1999年为101.6%,2000年为
108%,试计算2000年以1995年为基期的定基发 展速度。 ❖ (109.57%)
应用时间序列分析(第6版)PPTch4
平稳序列拟合与预测
04
本章内容
01
建模步骤
02
单位根检验
03
模型识别
04
参数估计
05
模型检验
06
模型优化
07
序列预测
建模步骤
平
计
稳
算
非
样
白
本
噪
相
声
关
序
系
列
数
模型 识别
参数 估计
模
序
N
模型
Y型
列
检验
优
预
化
测
本章内容
01
建模步骤
02
单位根检验
03
模型识别
04
参数估计
05
模型检验
06
模型优化
07
序列预测
• 假设序列的确定性部分可以由过去p期的历史数据描述,即序列可以表达为
xt 1xt1 +2 xt2 + +p xt p t
• 如果序列平稳,它必须满足所有非零特征根都在单位圆内。假如有一个单位根存在,不妨假
设 1 =1,则序列非平稳。 • 把 1 =1 代入特征方程,得到
11 2 p =0 1+2 + +p =1
• 该序列最高延迟2阶的ADF检验结果如下表所示
例2-5续检验结果解读
• 检验结果显示:类型二和类型三的多种模型的统计量的P值小于显著性水平
( =0.05)。
• 所以可以认为该序列显著平稳,且该序列的确定性部分可以用类型二和类 型三的多种模型结构进行拟合。
本章内容
01
建模步骤
02
单位根检验
03
04
本章内容
01
建模步骤
02
单位根检验
03
模型识别
04
参数估计
05
模型检验
06
模型优化
07
序列预测
建模步骤
平
计
稳
算
非
样
白
本
噪
相
声
关
序
系
列
数
模型 识别
参数 估计
模
序
N
模型
Y型
列
检验
优
预
化
测
本章内容
01
建模步骤
02
单位根检验
03
模型识别
04
参数估计
05
模型检验
06
模型优化
07
序列预测
• 假设序列的确定性部分可以由过去p期的历史数据描述,即序列可以表达为
xt 1xt1 +2 xt2 + +p xt p t
• 如果序列平稳,它必须满足所有非零特征根都在单位圆内。假如有一个单位根存在,不妨假
设 1 =1,则序列非平稳。 • 把 1 =1 代入特征方程,得到
11 2 p =0 1+2 + +p =1
• 该序列最高延迟2阶的ADF检验结果如下表所示
例2-5续检验结果解读
• 检验结果显示:类型二和类型三的多种模型的统计量的P值小于显著性水平
( =0.05)。
• 所以可以认为该序列显著平稳,且该序列的确定性部分可以用类型二和类 型三的多种模型结构进行拟合。
本章内容
01
建模步骤
02
单位根检验
03
第九章++时间序列分析
3月末
库存量(件) 3000
4月末
3300
5月末
2680
6月末
2800
3、某企业2007年各时点的人口数如下,求2007年的 平均人口数。
日期 人口数(人) 1月1日 250 5月1日 270 8月1日 240 12月31 日 290
4、某企业2008年第一季度利润计划完成情况,求该 企业一季度的计划平均完成程度为 :
12 12
年度化增长率
(例题分析) 解: 2) m =12,n = 27 年度化增长率为
300 GA 1 10.43% 240 该地区财政收入的年增长率为10.43%
12 27
年度化增长率
(例题分析)
解: 3) 由于是季度数据,所以 m = 4,从第1季度 到第2季度所跨的时期总数为1,所以 n = 1 年度化增长率为
510 GA 1 8.24% 500 即根据第1季度和第2季度数据计算的国内生 产总值年增长率为8.24%
4 1
年度化增长率
(例题分析)
解: 4) m = 4,从1997年第4季度到2000年第4季度 所跨的季度总数为12,所以 n = 12 年度化增长率为
350 GA 1 7.72% 280 即根据1998年第4季度到2000年第4季度的数 据计算,工业增加值的年增长率为7.72%, 这实际上就是工业增加值的年平均增长速度
……
趋势模型法的程序:
1、定性分析 2、判断趋势类型 (1)利用散点图判断 (2)利用差分法判断 3、计算待定参数 4、预测方程评估 (1)计算可决系数 (2)对回归方程进行F检验 (3)计算标准误差 5、利用方程预测
应用时间序列分析(第6版)PPTch6
. -174.38
-173.32
Q4
160.00 194.88 285.63 104.50 319.63 194.13 280.38 166.88 144.00
. 205.56
206.61
例6-1:季节效应的提取
澳大利亚政府季度消费支出每年都是 2季度最高,1季度最低。 消费支出从低到高排序是: 1季度<3季度<4季度<2季度 不同季节之间平均季节指数的差值就 是季节效应造成的差异大小。
y i1 j 1 km
k
yij
yj
i 1
k
, j 1, 2, , k
Sj
yj y
例6-2:季节效应提取
中国社会消费品零售总额序列具有上半年为淡 季,下半年为旺季,而且越到年底销售越旺的 特征。 不同季节之间季节指数的比值就是季节效应造 成的差异。比如1月份的季节指数为1.04,2 月份的季节指数为0.99,这说明由于季节的 原因,2月份的平均销售额通常只有1月份的 95%左右(0.99/1.04=0.95)。
年
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
yj
y
Sj yj y
Q1
. -709.13 -174.38 -476.38 -522.00 -685.75 -653.13 -429.88 -714.25 -490.75 -539.51
-538.45
• 因为简单中心移动平均具有这些良好的属性,所以,只要选择适当的移动平 均期数就能有效消除季节效应和随机波动的影响,有效提取序列的趋势信息。
例6-1
• 使用简单中心移动平均方法提取1981-1990年澳大利亚政府季度消费支出序列的趋 势效应。
-173.32
Q4
160.00 194.88 285.63 104.50 319.63 194.13 280.38 166.88 144.00
. 205.56
206.61
例6-1:季节效应的提取
澳大利亚政府季度消费支出每年都是 2季度最高,1季度最低。 消费支出从低到高排序是: 1季度<3季度<4季度<2季度 不同季节之间平均季节指数的差值就 是季节效应造成的差异大小。
y i1 j 1 km
k
yij
yj
i 1
k
, j 1, 2, , k
Sj
yj y
例6-2:季节效应提取
中国社会消费品零售总额序列具有上半年为淡 季,下半年为旺季,而且越到年底销售越旺的 特征。 不同季节之间季节指数的比值就是季节效应造 成的差异。比如1月份的季节指数为1.04,2 月份的季节指数为0.99,这说明由于季节的 原因,2月份的平均销售额通常只有1月份的 95%左右(0.99/1.04=0.95)。
年
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
yj
y
Sj yj y
Q1
. -709.13 -174.38 -476.38 -522.00 -685.75 -653.13 -429.88 -714.25 -490.75 -539.51
-538.45
• 因为简单中心移动平均具有这些良好的属性,所以,只要选择适当的移动平 均期数就能有效消除季节效应和随机波动的影响,有效提取序列的趋势信息。
例6-1
• 使用简单中心移动平均方法提取1981-1990年澳大利亚政府季度消费支出序列的趋 势效应。
应用时间序列分析(第6版)PPTch3
• 方程结构
xt 1xt1 2 xt2 t
• 特征根
1 1
12 42
2
2 1
12 42
2
• 平稳域
(1) 2 12 1 (2)2 1 12 1 2 1 (1 1)(1 2 ) 1 (3)2 1 122 1,且2 1 1}
k 1k 1 2 k 2 p k p
常用AR模型自相关系数递推公式
• AR(1)模型
k 1k , k 0
• AR(2)模型
1,
k
1
1 2
1k1 2 k2
k 0 k 1 k2
AR模型自相关系数的性质
• AR模型的自相关系数的表达式实际上是一个齐次差分方程,它的通解形式 为
p
k ciik i 1
式中: 称为新息过程(innovation process ),是每个时期加入的新的随机信息。它们相互独立, t
不可预测,通常假定
t
~N
(0,
2
)
,t
0
。且有
0 =1,
2 j
j0
• 所以,Wold分解定理中随机性序列 t的性质是:序列的当期波动不可以由其历史序列值解
读的部分。
• 而具有 t 结构的模型实际上就是1931年 Walker提出的移动平均结构,简记为MA模型。
E[(xt Eˆxt )(xtk Eˆxtk )] kk E[(xtk Eˆxtk )2 ]
xt ,xtk xt1 ,
, xtk1
E[(xt Eˆxt )(xtk Eˆxkt )] E[(xtk Eˆxtk )2 ]
kk
基于Yule-Walker方程组计算偏自相关系数
• 在方程 xt k1xt1 k 2 xt2 x x k (k 1) tk 1 kk tk 等号两边同时乘以 xtl , l 0 ,
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2)根据相对数时间序列计算 先根据资料分别计算出所对比的两个数列的序时平均
数,然后将两个序时平均数进行对比,从而得到相对 指标的序时平均数。基本公式为:
c a b
式中: c 代表相对指标动态数列的序时平均数; a 代表分子数列的序时平均数; b 代表分母数列的序时平均数。
具体计算时,要注意区分分子序列和分母序列的性质, 选用合适的计算方法,以便得出正确的结果。
报告期水平:指作为研究分析的那个时期的发展水平;
基期水平:指作为比较基础的那个时期的发展水平。 2.平均发展水平
平均发展水平又称序时平均数。它是时间序列中各项 发展水平的平均数,反映现象在一段时期中发展的一 般水平。
序时平均数与一般平均数既有区别又有共同之处,其 区别是:序时平均数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。而一般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。序时平均数是根据动态数列计算的,而一 般平均数是根据变量数列计算的。其共同点是:它们 都是将各个变量值差异抽象化。
平均计划完成%
c 500 618 735 102.94% 500 600 700
式为:
a
a1 2
a2
an1
an 2
n 1
例 有某企业3-6月末库存额:
日期
3.31 4.30
库存额(万元) 20 16
5.31 18
6.30 17.6
20 16 18 17.6
第二季度的平均库存额:a 2
2 17.6(万元)
3
b、当各观察时点的间隔不等时,序时平均数的计算公
教学目的:让学生掌握时间序列中水平指标和速度指 标的计算,并根据时间序列用最小平方法配合趋势方 程,并用以预测未来。
第一节 时间序列概述
一、时间序列概念 时间序列又称动态数列,它是指某社会经济现象在不
同时间上的一系列统计指标值按时间先后顺序加以排 列后形成的数列。 时间序列构成要素:一是现象所属的时间;二是反映 现象发展变化的各个指标数值。 二、时间序列种类 1.总量指标时间序列
总量指标时间序列是将总量指标在不同时间上的数值 按时间先后顺序排列形成的数列。它反映的是现象在 一段时间内达到的绝对水平及增减变化情况。总量指 标时间序列又可分为时期数列和时点数列。
所谓时期数列是指由时期指标构成的数列,即数列中 每一指标值都是反映某现象在一段时间内发展过程的 总量。时期数列具有以下特点:(1)数列具有连续 统计的特点;(2)数列中各个指标数值可以相加; (3)数列中各个指标值大小与所包括的时期长短有 直接关系。
(1)由两个时期数列各对应指标的比值所形成
a
c
a b
b
n
a b
(已知ab)
n
c
bc b
(已知bc)
c
a
1 c
a
(已知ac)
例 某企业产量数据:
实际产量(吨)a 计划产量(吨)b
计划完成%c
10月 500 500 100
11月 618 600 103
12月 735 700 105
第二节 时间序列的分析指标
一、时间序列水平指标 1.发展水平 指时间序列中的各项指标数值。是计算其他动态分析
指标的基础。发展水平既可以表现为总量指标,也可 表现为相对指标或平均指标。 用符号表示:
a1, a2 , a3,, ai ,, an1, an
最初水平 中间水平 最末水平
平均发展水平的计算有以下几种方法:
1)根据绝对数时间序列计算
(1)时期数列计算
n
a
a1 a2 nn
ai
i 1
n
n
(2)由时点数列计算
①对于以天为等间隔的时点序列,视为连续时点序列。
序时平均数的计算公式为:
n
ai fi
a
i 1 n
fi
i 1
例:某养猪场12月1-5日生猪存栏头数为: 1300、1400、1550、1550、1600
3.平均指标时间序列
平均指标动态数列是将一系列平均指标值按时间先后 顺序排列而形成的数列。它反映的是社会经济现象总 体各单位某标志一般水平的发展变动程度。
三、时间序列编制原则 1.时间方面的可比性; 2.总体的空间范围和其他范围的可比性; 3.统计指标内容和计算方法的可比性。
式为:
a
a1 a2 2
f1
a2
2
a3
f2
an1 2
an
f n1
f
例 有某企业职工人数数据:
日期 12.31 1.31 3.31 6.30 人数 1000 1050 1070 1100
aຫໍສະໝຸດ 10001050 2
11050
1070 2
2
1070
1100 2
3
6
1067
则平均生猪存栏头数为:(1300+1400+1550+1550+1600) ÷5=1480(头)
例:某商品价格自4月11日起从70元降为50元,4月份平 均价格:
a 7010 50 20 5(7 元) 30
②对统计时点间隔在一天以上的时点序列,视为间断 时点序列。
a、当各观察时点的间隔相等时,序时平均数的计算公
所谓时点数列是指由时点指标构成的数列,即数列中 的每一指标值反映的是现象在某一时刻上的总量。时 点数列具有以下特点:(1)数列指标不具有连续统 计的特点;(2)数列中各个指标值不具有可加性; (3)数列中每个指标值的大小与其时间间隔长短没 有直接联系。
2.相对指标时间序列
相对指标时间序列是将一系列同类相对指标值按时间 先后顺序排列而形成的数列。它反映的是社会经济现 象之间相互联系的发展过程。
第六章 时间序列分析
教学重点:编制时间序列的原则,根据时间序列计算 发展水平、平均发展水平及发展速度、平均发展速度; 在时间序列分析的基础上,用最小平方法配合趋势线 方程,并在此基础上对未来进行预测。
教学学时:本章将用9个学时介绍 第一节:时间数列概述 第二节:时间序列的增量和平均水平分析 第三节:时间序列的速度分析 第四节:长期趋势的测定和预测 第五节:季节变动和循环变动的测定