干预模型

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干预分析模型预测法

干预分析模型预测法
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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
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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

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

政府干预指数模型解释

政府干预指数模型解释

政府“干预指数”模型及解释
图1.1
(1)从理论上讲,政府干预存在着最优程度。

曲线OA、OB和OC表明的是不同程度的干预所产生的收益。

S、T和V三点表明了在政府干预的质量既定的前提下,政府干预的程度是最优的。

换言之,在这三点上,政府干预或政府经济活动的收益最大。

(2)净经济收益相同,政府干预程度不同。

比如OC曲线上的D点和F点,它们所代表的净收益虽然相同,但F点所代表的干预程度大大高于D点。

在这两种干预水平之间做出选择,不仅要考虑经济原因还要考虑政治因素,如果追求经济自由化,则D点优于F点。

(3)倘若政府干预的程度超出了以S、T和V代表的最优水平,整个国家的福利水平可能会下降。

当然,具体确定政府干预的最优水平及其决定因素是非常困难的。

总之,政府的最优干预程度不仅取决于经济政策所要实现的目标,而且还取决于实现这个目标的成本。

干预分析模型预测法

干预分析模型预测法

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xt 985.7 1097.2 1133.4 1191.7 1283.4 1480.9 1704.6
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解答:
(1)根据1952~1977年的数据建立一个时间序 列模型如下: xt b0 b1t b2t3 Zt t
其中,t为自变量,xt表示时间, Zt为因变量, 表示干预事件对因变量的影响,它的确定是整 个模型的关键。由于改革的影响是逐渐加强的, 其作用又是长期深远的,因而干预变量可选取 如下的形式:
8.1 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。
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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。
的参数:
zt zt 1
ˆ 0.01449 ,ˆ 0.51868
zt 0.51868 zt1 0.01449
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(3)计算净化序列 yt xt zt ,对yt 建立时间增 长模型,结果为:
yt 96.5956 7.5925 t 0.0182 t3
R2 0.9932 , R 2 0.9928 , F 2274 .878
干预事件发生时(t
其其他它时时间间(t T )
T )
干预事件的形式 :
干预事件虽然多种多样,但按其影响的形 式,归纳起来基本上有四种类型:
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a. 干预事件的影响突然开始,长期持续下去

干预模型预测法

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

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。

《干预分析模型》课件

《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

干预分析模型范文

干预分析模型范文

干预分析模型范文干预分析模型(Intervention Analysis Model)是一种统计模型,用于分析和评估在一些特定时间点引入干预措施对系统行为和性能的影响。

干预分析模型的目的是确定干预引入后,是否存在显著的变化,并且如何解释和量化这种变化。

在干预分析模型中,通常需要考虑以下几个方面:1.基线行为:在引入干预之前,需要先了解系统或个体的基线行为。

这可以通过观察历史数据或进行实地调查来获得。

2.干预措施:干预分析的关键是引入一个明确的干预措施,如政策变化、教育项目、医疗治疗等。

该措施应当与研究的目的和领域相关,并能够被量化和操作。

3.干预时机:干预时机是指决策者选择引入干预措施的时间点。

这通常基于先前的研究和经验,或基于特定事件或需求。

4.干预效果:干预分析模型的主要目的是评估干预措施对系统行为和性能的影响。

这可以通过与基线行为进行对比,并使用各种统计方法来量化和解释干预效果。

在干预分析模型中,常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析、差异差分估计等。

时间序列分析可以帮助人们理解干预措施引入后,系统行为如何随时间变化。

回归分析可以帮助人们确定干预效果的大小,并帮助解释与其他因素的关系。

差异差分估计是一种控制基线行为和其他可能干扰因素的方法,它可以更准确地估计干预效果。

干预分析模型需要考虑多种因素,包括数据质量、样本大小、时间周期等。

数据质量对模型结果的影响非常关键,因此在进行干预分析之前,需要确保数据的准确性和完整性。

样本大小对于准确评估干预效果也很重要,因此需要根据目标样本和效果大小来确定适当的样本大小。

时间周期也会影响干预分析的结果,因此需要根据干预时机和目标效果的持续时间来选择适当的时间周期。

总结来说,干预分析模型是一种用于分析和评估引入干预措施后系统行为和性能变化的统计模型。

它可以帮助决策者和研究人员理解干预效果,并为未来干预决策提供支持和指导。

在进行干预分析时,需要考虑多种因素,包括基线行为、干预措施、干预时机、干预效果等。

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

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

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

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

(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。

影响世界适用于干预模型分析

影响世界适用于干预模型分析

影响世界适用于干预模型分析干预分析模型前言在现实社会中,许多时间序列都会往往会受到各种干预事件的影响,从而导致我们所研究的数据中包含干预的影响,那么如何定量的分析和评估政策干预或者突发事件对经济环境和经济过程的具体影响,同时不仅仅局限于经济环境中,也可以推广到其他各个领域环境中应用,这个时候就需要干预分析模型来对干预影响进行定量分析,从而评价干预措施或干预事件的效果,从而为决策者提供科学的理论依据,干预分析模型通常与时间序列模型结合起来进行研究,是传递函数模型的一种推广,该模型为一种动态模型。

01干预事件都包括那些呢?干预事件:如疫情、经济政策的改变、政府干预、严重自然灾害、罢工、广告促销等外部事件造成对时间序列的一定影响,这些外部事件称为干预事件。

02干预变量根据其产生效果是否持久分为持续性的干预变量,表示T时刻之后,一直有影响,其形式为:短暂性的干预变量,表示在某时刻发生,仅对该时刻有影响,其形式为:03干预分析模型也根据干预变量以及产生的效果影响分为以下四种形式:干预事件的影响突然开始,长期持续下去:其函数形式为,这种干预变量的影响为干预在时刻T发生,但是系统的反应滞后b期,在第T+b期产生影响,干预变量的影响效应为。

干预事件的影响逐渐开始,长期持续下去:其函数形式为,这种干预影响在时刻T发生,滞后期为b期,即在T+b期系统有所反应,但是由于函数有因子,所以是缓慢的。

干预事件突然开始,产生暂时的影响:其函数形式为,表现为在时刻T发生的干预,在T+b时刻才做出反应,且仅在T+b时刻才做出反应,影响的效率为。

干预事件逐渐开始,产生暂时的影响:其函数形式为,表现为时刻T发生的干预,在T+b时刻做出反应,但是影响的效率比较缓慢,且很快恢复到以前的情况。

单变量干预分析模型建模的识别和估计步骤:0101参数识别根据干预变量的影响是短暂还是长期进行具体的识别,并选择相应的参数形式进行分析。

02净化数据分析利用干预产生前的数据,建立一个单变量的时间序列模型,假设平稳后的单变量序列满足模型,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。

ai心理危机干预模型

ai心理危机干预模型

AI心理危机干预模型一、引言随着社会的快速发展,人们面临的压力也越来越大,心理健康问题逐渐引起了广泛关注。

心理危机是指个体在面对重大变故、创伤事件或生活困境时,产生的情绪紧张、认知混乱和行为失控等不适应状态。

为了及时干预和帮助那些处于心理危机中的个体,AI技术被应用于心理卫生领域,开发了AI心理危机干预模型。

本文将从以下几个方面来介绍AI心理危机干预模型:背景与意义、工作原理、关键技术以及应用前景。

二、背景与意义在现代社会中,人们面临着各种各样的压力源,如工作压力、学业压力、人际关系问题等。

如果这些压力无法得到有效的缓解和处理,就可能导致心理健康问题的出现。

而一些重大事件或创伤经历也可能触发人们的心理危机状态。

传统上,对于处于心理危机中的个体,通常需要寻求专业的心理咨询师或医生的帮助。

然而,由于心理卫生资源的不足和心理健康问题的隐私性,很多人往往无法及时得到有效的干预和支持。

AI心理危机干预模型的出现填补了这一空白。

它能够通过智能算法对个体的言语、行为和情绪状态进行分析,及时发现潜在的心理危机迹象,并给予相应的干预措施。

这不仅可以提高心理卫生资源的利用效率,还可以为更多人提供隐私保护和低成本的心理健康支持。

三、工作原理AI心理危机干预模型基于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)和情感计算(Affective Computing)等技术,通过以下步骤实现对个体心理状态的分析和干预:1.数据采集:模型通过收集个体在社交媒体平台、在线聊天记录等渠道产生的大量文本数据,建立个体信息库。

2.文本分析:利用NLP技术对采集到的文本数据进行分词、句法分析等处理,提取关键信息。

3.情感计算:基于情感计算技术,对文本数据进行情感分析,识别出情绪状态,如愤怒、焦虑、抑郁等。

4.危机预警:通过建立危机预警模型和规则库,对个体的情感状态进行评估,并发现可能存在的心理危机迹象。

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(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
t
36
37
38
39
40
41
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:
StT
0, 1,
干预事件发生之前(t T) 干预事件发生之后(t T)
第二种是短暂性的干预变量,表示在某
当 1时,干预的影响将长期存在。
4. 干预事件逐渐开始,产生暂时的影响
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。这类干预现象可用 以下模型描绘:
Yt
1
1B
0
r
B
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
4. 求出总的干预分析模型。
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。
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。
确定干预变量的影响是短暂的还是长期的,需要 进行具体的识别工作。
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。首先识别ARMA 模型中的p和q,然后估计出 (B),(B)中的参数。
假定
(B) 1 1(B)
(B) 11(B)
假定干预模型的模式为 :
(B) (B)
I
T t
0B 1 B
StT
组合这两个模型,便得到单变量序列的干预分析 模型:
xt
0 B 1 1B
StT
1 1(B) 1 1(B)
at
或:
(1 1B) xt
0 B(1 1 ( B)) 1 1B
StT
(11(B))at
(2)已知干预影响的情形
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:
Yt
B 1 B
StT ,
0
1
更一般的模型是 :
Yt
1
1B
Bb
r
Br
StT ,
0
1
3. 干预事件突然开始,产生暂时的影响
这类干预现象可以用数学模型描述如下:
Yt
Bb 1 B
PtT ,
0
1
当 0时,干预的影响只存在一个时期,
时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数 表示,形式是:
PtT
1,
0,
干预事件发生时(t 其它时间(t T)
T)
干预事件的形式 : 干预事件虽然多种多样,但按其影响的形
式,归纳起来基本上有四种类型:
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。这种影响的干预模型可写 为:
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):
yt
(B) (B)
at
又设干预事件的影响为:
Z
t
(B) (B)
I
T t
其中
I
T t
为干预变量,它等于StT

PtT,
则单变量序列的干预模型为 :
(B)I yt
(B) (B)
ItT
(B) (B)
at
T
t
t
这里:
t1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
xt 100 114.0 120.6 128.3 146.4 153.0 186.7 202.0 199.1 140.0 130.9 144.9
t 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
xt 168.8 197.4 231.0 214.3 200.3 239.0 294.6 315.3 324.3 351.2 355.2 384.7
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