第十五章时间数列分析-成功大学.ppt

第十五章　時間數列分析 ;周期;季節性，趨勢;時間數列;;圖案;預測;未來是過去的延伸;16.1　預測的需要與預測方法 ;;預測分為兩大類 ;1.定性分析法 ;;;2.定量分析法 ;16.2　時間數列的成份介紹 ;圖案分成四種成份;例15.1、;台灣地區82年至91年月資料 ;;;(a)總人口數 ;(b)離婚率 ;(c)失業率 ;(d) 空氣污染率 ; (e)用水量 ;(f) 出國人數 ;;1.趨勢 ;;例15.2、;資料;;台灣地區過去24年性別比例(民國68年到91年間)時間數列圖 ;線性趨勢 ;2.季節性(Seasonality 簡寫為S);;3.循環變動 ;循環周期 ;圖15.4　經濟景氣循環與房地產循環關聯 ;4.隨機變動 ;圖15.5　各種時間數列圖;;15.3　加權平均法預測 ;1.簡單平均法 ;2.移動平均法 ;;3.中心化移動平均法 ;奇數期k的中心化移動平均 ;偶數期k=2m中心化的移動平均 ;15.4 指數平滑法 ;;指數平滑法;遞迴形式 ;重覆這樣過程; 對各種平滑係數所對應之權重 ;(1) 簡單平均法 ;(2) 移動平均法(MA(5)) ; (3) 指數平滑法(?=.4) ;(4) 指數平滑法(?=.8) ;也可以下面的形式表達;例15.3、;台灣地區每月失業率(民國88年1月至民國91年12月) ;(1)以=0.1為平滑係數 ;;;台灣地區失業率指數平滑法預測圖 ;STATISTICA套裝軟體時間數列; 指數平滑法畫面 ; 指數平滑法() ;15.5　成份分解法 ;分解法預測;基本程序是;分解法的一般數學表示法 ;分解法兩種組合 ;季節的分量可以是加法性或乘法性，;;;分解過程是相似的，由下列幾個步驟組成 ;;1.加法性時間數列組合 ;表15.6 　加法性時間數列資料 ;圖15.10　加法性時間數列圖 ; (1) 中心化移動平均;季節指數之計算 ;季節指數 ;;(3)去季節指數後的數列 y ;趨勢以去季節指數 yt 對時段 t 做線性迴歸 ;隨機性擬合值、殘差值與殘差平方 ;?2.乘法性時間數列組合 ;例15.5、;每季產品銷售量資料xt;圖15.11 　 乘法性時間數列圖 ;分成5個步驟分解此數列: ;(1) 中心化移動平均 ;表15.11　週期 4 的中心化移動平均及比值?t數列表 ;將上表中之比值依四季列出如下表，並算出各季比值的平均數 ;(2)季節指數 ;(3).將資料去除季節指數 ;表15.12　去除季節指數後之數列 ;(4) 趨勢分量(即 yt 對時間 t 的線性迴歸) ;圖15.12　去除季節指數後yt數列散佈圖及線性趨勢 ;(5) 循環性與隨機性 ;;;圖15.13　時間數列各個成份分解圖 (a) 時間數列xt及趨勢TRt成份 ;(b)季節指數St成份 ;(c)循環性Ct成份 ;(d)隨機性It成份 ;15.6 時間數列之迴歸分析;而如季節周期為 L=4，則定義三個季節性啞變數 ;加法性模式 ;例15.6、(例15.4續);;;表15.14　以啞變數做季節性迴歸分析擬分合值與殘差值 ;預測值;註1：;註2：;;註3：;第十五章 摘要 ;1.;2.;3.;4.;5.;6.;7.;8.;9.