干预分析模型预测法ppt
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时间序列数据中的干预分析模型及SAS实现
设 平 稳后 的单 变量 序列 满足 下 述模 型 ： ＝ ＯＢ以
，
个 月 的预测 。完成 上述 三个 模 型结 果 ，选 取 ＡＩＣ 最 小 的模 型进 行 白噪声 检验 ，同时可利 用 ｇｐｌｏｔ程序作 残 差
又设 干预 事件 的影 响为 ｚ＝ ，，『为 干预 变 量 ，等 于 序 列 图 ，观 察残 差 的特性 。
生成 阶梯 函数 ｘ，利 用 ＧＰＬＯＴ 作 出 序 列 图 。再 利 用
随之 采用 自相 关 图检 验法 来 检 ｎｔｉｆｙ语 句对 模 型进 行 初 步 识 别 ，观 样本 自相 关 系数散 点 图 ，自相关 系数 缓慢 趋 于零 ，表 明
（３）模 型 的判 断
ｃｒｏｓｓ选项 事 先指定 。
模 型 的拟合 采用 ＡＩＣ统计 量 进 行 评 价 ，依 据 ＡＩＣ 最 小原 则 ，选 出最 优 ＡＲＩＭＡ模 型 。加 人 干 预 变 量 后
实例 分 析
通 过 比较模 型参 数 的 ｔ值 和 Ｐ值 评价 最终 模 型 。 ４．ＳＡＳ软件 的实 现
滥用 抗 生素将 会使 人类 为对 抗疾 病付 出越 来越 高 的代
ｉｎｐｕｔ Ｙ ＠ ＠ ：
价 。２０１２年 ８月 １日，我 国正 式 开 始 实 施 《抗 菌 药 物
ｆｏｒｍ ａｔ ｄａｔｅ ｍ ｏｎｙｙ．；
临床应用管理办法》，对抗生 素临床使 用做 了严格规
ｄａｔｅ＝ＩＮＴＮＸ（ ｍｏｎｔｈ ， ０ｌＪＡＮ１０ ｄ，＿Ｎ一一１）； Ｘ＝（ｄａｔｅ＞ ＝ ０１ＪＵＮ１１ ｄ）：
ｓｙｍ ｂｏｌｌ ｉ＝ｓｐｌｉｎｅ Ｖ ＝ｄｏｔ Ｃ ＝ ｒｅｄ：
２０１３年 ５月 ，数 据 见表 １。使 用上 述 ＳＡＳ程 序 进 行 分
常见行为干预理论及模式ppt课件
• 核心：行为和生活方式改善 • 方法：信息传播，行为干预等
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8
行为的基本概念
• 行为：是指个体为了维持自己生存和种族延续，适应不 断变化的复杂环境时所做出的各种反应，是人类在内外 因素的共同作用下产生的外部活动，分为本能行为和社 会行为两大类。
• 本能行为 （instinct behavior）（天生的、遗传的）
2424
（二）健康信念模式（the health belief model, HBM）
HBM模式运用社会心理方法解释健康相关行为的理论模 式。该模式认为：人们要采取某种促进健康行为或戒除某 种危害健康行为需满足以下3个条件 ：
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25
第一 知觉到某种疾病或危险因素的威胁：
知觉到严重性：个体对罹患某疾病的严重性的看法，包括 人们对疾病引起的临床后果的判断，或是对疾病引起的社 会后果的判断，由此产生的害怕情绪。
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 %
概念（concept）：指构成理论的要素，是理论的组成部
分。（评估时分析的变量）。
模型（model）：一般建立在多种理论的基础上，用以帮
助理解在特定时空条件下的特定问题的学说。
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。
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
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。
《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.
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 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)
( B) ( B)
， t
( B) at ( B)
然后计算出残差序列：
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。 4. 求出总的干预分析模型。
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：
Bb T Yt Pt , 0 1 1 B
当 0 时，干预的影响只存在一个时期， 当 1时，干预的影响将长期存在。
统计预测和决策第二版教学PowerPoint
只需要序列的历史资 料
只需要因变量的历史 资料，但初次选择权 数时很费时间
指数平滑法 5
自适应过滤法 6
平稳时间序列 预测法
7
短期 短期 短期
具有或不具有季节变动的 反复预测
在用计算机建 立模型后进行 预测时，只需 计算器就行了
只需要因变量的历史 资料，是一切反复预 测中最简易的方法， 但建立模型所费的时 间与自适应过滤法不 相上下
影响预测作用大小的因素主要有： ?预测费用的高低； ?预测方法的难易程度； ?预测结果的精确程度。
回总目录 回本章目录
1.2 统计预测方法的分类和选择
一、统计预测方法的分类 ? 统计预测方法可归纳分为 定性预测方法 和定量
预测方法 两类，其中定量预测法又可大致分为 回归预测法 和时间序列预测法 ;
《 统计预测和决策》（第二版） 教 学 课 件（PowerPoint）
制作人：徐国祥 吴泽智 参与人：马俊玲 谷雨 于颖 黄逸峰
上海财经大学
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
预测
景气预测法
9
短、中 期
适用于时间趋势延续及转 折预测
计算机硬件 最低要求 计算机
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
灰色预测法
10
短、中 期
适用于时间序列的发展呈 指数型趋势
状态空间模 型和卡尔曼
滤波
11
短、中 期
适用于各类时间序列的预 测
只需要因变量的历史 资料，但初次选择权 数时很费时间
指数平滑法 5
自适应过滤法 6
平稳时间序列 预测法
7
短期 短期 短期
具有或不具有季节变动的 反复预测
在用计算机建 立模型后进行 预测时，只需 计算器就行了
只需要因变量的历史 资料，是一切反复预 测中最简易的方法， 但建立模型所费的时 间与自适应过滤法不 相上下
影响预测作用大小的因素主要有： ?预测费用的高低； ?预测方法的难易程度； ?预测结果的精确程度。
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1.2 统计预测方法的分类和选择
一、统计预测方法的分类 ? 统计预测方法可归纳分为 定性预测方法 和定量
预测方法 两类，其中定量预测法又可大致分为 回归预测法 和时间序列预测法 ;
《 统计预测和决策》（第二版） 教 学 课 件（PowerPoint）
制作人：徐国祥 吴泽智 参与人：马俊玲 谷雨 于颖 黄逸峰
上海财经大学
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
预测
景气预测法
9
短、中 期
适用于时间趋势延续及转 折预测
计算机硬件 最低要求 计算机
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
灰色预测法
10
短、中 期
适用于时间序列的发展呈 指数型趋势
状态空间模 型和卡尔曼
滤波
11
短、中 期
适用于各类时间序列的预 测
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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
干预分析模型的应用实例
3
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 11
干预分析模型预测法
1、单变量干预模型的构造
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：
第二节 单变量干预yt 分析((BB)模) at型的识别与估计
又设干预事件的影响为：
Z
t
(B) (B)
I tT
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
c. 干预事 d. 干预事
件突然开始， 件逐渐开始，
产生暂时的 产生暂时的
影响
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。
其中
I
T t
为干预变量，它等于StT 或
PtT
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) (B)
ItT
(B) (B)
at
(B)ItT t
这里：
B
B B
t
B B
at
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干预分析模型预测法
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。
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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：
Yt
B 1 B
StT
,
0
1
一般形式：
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Yt
Bb 1 1B
rBr
StT ,
0
1
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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
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干预事件形式
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：
StT
0, 1,
干预事件发生之前（t T） 干预事件发生之后（t T）
a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去
Yt StT
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。
Yt BbStT
如果干预事件要滞后若干个时期 才产生影响，如b个时期。
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结合之前步骤，求出 总的干预分析模型。
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Pa研ge 究19价格指数的运行轨迹。
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
Yt
Bb 1 B
PtT ,
0
1
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
d. 干预事件逐渐开始，产生暂时的影响
Yt
0
11B
rBr
PtT
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
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
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。
数值。
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。
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。
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干预分析模型预测法
假定：
(B) 1 1(B)
(B) 1 1(B)
假定模型形式为：
(B) (B)
I
T t
0 1 B
StT
xt
0 1 1B
StT
1 1
1B 1B
at
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干预分析模型预测法
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PtT
1, 0,
干预事件发生时（t 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 d. 干预事
件突然开始， 件逐渐开始，
产生暂时的 产生暂时的
影响
影响
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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
t
xt
ˆ (B) ˆ( B )
I
T t
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。
（1）根据序列的具体情况和干预变量
｛ 应对方法
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
（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。
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
干预分析模型的应用实例
3
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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。
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干预分析模型预测法
1、单变量干预模型的构造
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：
第二节 单变量干预yt 分析((BB)模) at型的识别与估计
又设干预事件的影响为：
Z
t
(B) (B)
I tT
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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
c. 干预事 d. 干预事
件突然开始， 件逐渐开始，
产生暂时的 产生暂时的
影响
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。
其中
I
T t
为干预变量，它等于StT 或
PtT
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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) (B)
ItT
(B) (B)
at
(B)ItT t
这里：
B
B B
t
B B
at
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干预分析模型预测法
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。
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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：
Yt
B 1 B
StT
,
0
1
一般形式：
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Yt
Bb 1 1B
rBr
StT ,
0
1
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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
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干预事件形式
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：
StT
0, 1,
干预事件发生之前（t T） 干预事件发生之后（t T）
a. 干预事件的影响突然开始，长期持续下去
Yt StT
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。
Yt BbStT
如果干预事件要滞后若干个时期 才产生影响，如b个时期。
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结合之前步骤，求出 总的干预分析模型。
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Pa研ge 究19价格指数的运行轨迹。
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
Yt
Bb 1 B
PtT ,
0
1
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
d. 干预事件逐渐开始，产生暂时的影响
Yt
0
11B
rBr
PtT
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
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
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。
数值。
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。
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。
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干预分析模型预测法
假定：
(B) 1 1(B)
(B) 1 1(B)
假定模型形式为：
(B) (B)
I
T t
0 1 B
StT
xt
0 1 1B
StT
1 1
1B 1B
at
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干预分析模型预测法
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PtT
1, 0,
干预事件发生时（t 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 d. 干预事
件突然开始， 件逐渐开始，
产生暂时的 产生暂时的
影响
影响
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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
t
xt
ˆ (B) ˆ( B )
I
T t
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。
（1）根据序列的具体情况和干预变量
｛ 应对方法
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
（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。