干预分析模型预测法文稿演示
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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。
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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。
15
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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
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。
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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。
15
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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
16
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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
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。
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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
干预分析模型预测房价指数
干预分析模型预测房价指数一、 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，定量地研究价格指数的运行轨迹。
二、数据和模型的说明这里选取上海二手房指数发布以来的所有时间序列，按SARS 的发生分为两个时期：第一个时期：2001年11月-2003年3月；第二个时期：2003年4月-2004年12月。
由于SARS 的发生并不是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。
因而干预影响选取如下的模式：T t t S BZ δω-=1 其中⎪⎩⎪⎨⎧=月及以后年月以前年42003,142003,0TtS原始数据t x 如下：表1 原始指数序列三、干预分析模型的识别与参数估计（一）根据2001年11月-2003年3月，即前17个历史数据，建立时间序列模型。
这里经过观察与筛选，最终选取二次曲线模型进行拟合，结果如下：200998.01391.4206.997ˆt t xt ++= 其中，985.02=R ，78.455=F （P=0.000高度显著），说明模型拟合效果很好。
（二）分离出干预影响的具体数据，求估干预模型的参数。
运用经过检验的二次曲线模型，进行外推预测2003年4月-2004年12月的指数预测值t x 0ˆ，然后用实际值t x 减去预测值t x0ˆ，得到的差值就是经济体制改革所产生的效益值，记为t Z ，具体数值如下：表2 干预影响序列运用表中的数据可估计出干预模型BZ t δω-=1中的参数的ω与δ，实际上是自回归方程ωδ+=-1t t Z Z 的参数：345.5ˆ=ω，044.1ˆ=δ (4) 01449.051868.01+=-t t Z Z其中，992.02=R ，704.1112=F （P=0.000高度显著），模型系数的t 检验也是高度显著，说明模型拟合效果很好。
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。
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：
第七讲干预分析模型预测法
q B θ- p p B φ-
、()B Φ为滞后算子和()E B 的阶数，描述
2012)()r r B B B ψννν-+++101()b b s b s B B B ϖϖϖ++=--
-
r j r
v j b s
ψ-+>+）式会发现如下的规律：
个脉冲函数值为零，即）是不同的参数，无规律可循，所以这时的呈指数衰个响应函数无规律，那么
脉冲响应函数 ()
B +Φ从时间序列滞后的特点来看，既往输入系统的t X ，滞后期越长，则对系统的影响则越小，定性，还要求干扰项部分的平稳性。
为了保证()B +Φ绝对收敛的，即要求满足r ψ-的根在单位圆之内，这时此系统称为稳定系统，这个条件相当于
(t y E y μ-
⎧
C
分别是两个序列的均值和标准差。
ε+
+1)t k t x x +-+()k
t 的自相关函数和脉冲响应函数
1b ν-=
==时脉冲响应函数表现出γ阶差分方程的模
被识别之后，对t x 和t y 进行预白化处理后，得（18）式，将ˆ()k αβρ
、σˆr j r v
j b s
ψ-+>+）式解出传递函数部分参数的初估计ˆψˆω初步估计的结果是否适宜，可以通过检验来得到。
(,)
SθΨΩ2本章的计算均有SAS9.13完成。
Q服从自由度为（
牌牙膏的市场占有率实例分析。
常见行为干预理论及模式ppt课件
个人 (知识、态度、技能)
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16
行为理论的分类
公共政策 （环境、政策等）
社区 （习俗、宗教、资源）
组织/单位
综合干预模式 社区水平的干预理论 群体和社区水平的干预理论
群体 （朋友、家庭、同事）
个人 （知识、态度、技能）
可编辑课件PPT
群体水平的干预理论
个人水平的干预理论
17
行为干预理论或模式
可编辑课件PPT
知 基基础础
信
动力
行 目标
23
3、KAP模式
• 行为的改变有两个关键步骤：
• 确定信念 • 改变态度
• 局限性：
• 缺少对对象需求/需要、行为条件和行为场景的考虑
• 实际工作中难以对对象行为及其影响因素进行深入分析
• 在漫长而复杂的过程中，很多因素可能导致行为形成\改变的失败
可编辑课件PPT
在最近6个月内，没有考虑改变自己的行为，或有意坚持不 改变。他们不知道或没意识到自己存在不利于健康的行为及其危 害性，对行为转变没有兴趣。
干预策略：帮助提高认识，唤起情感，消除负面情绪。推 荐有关读物和提供建议。
不打算戒烟：普及吸烟对健康危害的知识，让人们对 吸烟行为感到恐惧、焦虑、担心等，意识到在自己 周围环境中，吸烟已经成为一种不健康行为
• 3. 行为测量与评价
• 健康教育行为干预理论和模式为健康教育与健康促进项目效果评价提供可测 量的具体的行为指标。
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15
社会生态学模式 （social ecological model）
政策 （法律、法规、条例等）
社区 （习俗、宗教、资源、环境）
组织/单位
群体 （朋友、家庭、同事）
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16
行为理论的分类
公共政策 （环境、政策等）
社区 （习俗、宗教、资源）
组织/单位
综合干预模式 社区水平的干预理论 群体和社区水平的干预理论
群体 （朋友、家庭、同事）
个人 （知识、态度、技能）
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群体水平的干预理论
个人水平的干预理论
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行为干预理论或模式
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知 基基础础
信
动力
行 目标
23
3、KAP模式
• 行为的改变有两个关键步骤：
• 确定信念 • 改变态度
• 局限性：
• 缺少对对象需求/需要、行为条件和行为场景的考虑
• 实际工作中难以对对象行为及其影响因素进行深入分析
• 在漫长而复杂的过程中，很多因素可能导致行为形成\改变的失败
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在最近6个月内，没有考虑改变自己的行为，或有意坚持不 改变。他们不知道或没意识到自己存在不利于健康的行为及其危 害性，对行为转变没有兴趣。
干预策略：帮助提高认识，唤起情感，消除负面情绪。推 荐有关读物和提供建议。
不打算戒烟：普及吸烟对健康危害的知识，让人们对 吸烟行为感到恐惧、焦虑、担心等，意识到在自己 周围环境中，吸烟已经成为一种不健康行为
• 3. 行为测量与评价
• 健康教育行为干预理论和模式为健康教育与健康促进项目效果评价提供可测 量的具体的行为指标。
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社会生态学模式 （social ecological model）
政策 （法律、法规、条例等）
社区 （习俗、宗教、资源、环境）
组织/单位
群体 （朋友、家庭、同事）
第8章 干预模型预测法55029ppt课件
.
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 xˆ t
（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：
当t T
当 tT
Xt yt 1ˆˆBStT
时， X t yt
时，
S
T t
1
ˆ Xt yt 1ˆB
X tytˆ(X t 1yt 1)ˆ
.
（4）利用净化序列建立一个改进的ARMA模型：
Xt
(B) (B)
at
(5) 将第（4）步 X
析模型：
与第（2）步
t
z
t
的结合，就得总的干预分
y t Xt z t
由于金融危机爆发并不是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。因此干预影响
可选为模型：
Zt
1
B
StT
StT
0, 1,
2008年 10月以前 2008年10月及以后
.
首页
案例数据及MATLAB程序见课本
首页
.
第8章 干预分析模型预测法 8.1 干预分析模型基本形式 8. 2案例分析
练习与提高（八）
.
8.1 干预分析模型基本形式 8.1.1 干预分析模型基本变量
（1）持续性干预变量。是指当某一突发事件在T时
刻发生以后，一直对所研究的问题有影响。这时我 们可用阶跃函数表示，其形式为：
StT
0, 1,
t T t 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 xˆ t
（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：
当t T
当 tT
Xt yt 1ˆˆBStT
时， X t yt
时，
S
T t
1
ˆ Xt yt 1ˆB
X tytˆ(X t 1yt 1)ˆ
.
（4）利用净化序列建立一个改进的ARMA模型：
Xt
(B) (B)
at
(5) 将第（4）步 X
析模型：
与第（2）步
t
z
t
的结合，就得总的干预分
y t Xt z t
由于金融危机爆发并不是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。因此干预影响
可选为模型：
Zt
1
B
StT
StT
0, 1,
2008年 10月以前 2008年10月及以后
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案例数据及MATLAB程序见课本
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第8章 干预分析模型预测法 8.1 干预分析模型基本形式 8. 2案例分析
练习与提高（八）
.
8.1 干预分析模型基本形式 8.1.1 干预分析模型基本变量
（1）持续性干预变量。是指当某一突发事件在T时
刻发生以后，一直对所研究的问题有影响。这时我 们可用阶跃函数表示，其形式为：
StT
0, 1,
t T t T
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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
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
10,,
干预事件发生之t 前 T）（ 干预事件发生之t 后 T）（
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。
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
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 t
或
Pt T
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 Bat
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。
PtT
10,,
干预事件发生t 时T） （ 其它时间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
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
Yt 1BbBPtT, 01
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。
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 11B 0 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。
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
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 地研究价格指数的运行轨迹。
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 示干预影响强度的未知参数。
(1B)Yt StT
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。
干预分析模型预测法
干预分析模型预测法文稿演示
干预分析模型预测法
干预分析模型预测法
本章概述
干预分ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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
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。
t xt ˆˆ((BB)) ItT
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。
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
（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。
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。
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。
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)
ItT
其中
I
T t
为干预变量，它等于S
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 1 B BStT, 01
一般形式：
Yt 11B B brBrStT,01
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
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。
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