应用统计学精品课程第十章.pptVIP

第十章、时间序列分析 时间序列分解 按一定时间顺序对现象进行观测并记录下来的数值，称为时间序列。 一个时间序列的形成受到许多因素的共同影响，为了分析其成因及变动的规律，就需要对其进行分解 时间序列的分解 时间序列的分解 时间序列分析模型 传统时间序列分析的直接目的是把序列分解为长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动几个主要构成部分。并试图分别揭示出各个因素数量的大小，表明各构成部分的变动如何在一起形成这个序列的变动。 时间序列分析的基本假设 时间序列分析的基本假设 10.2 长期趋势分析 分解出趋势成分的目的： 1、趋势预测 2、分析序列中余下的部分 长期趋势测定的方法： 1、数学曲线拟合法 2、移动平均法 数学曲线拟合法 一个时间序列为了算出时间趋势值，可以考虑对原始数据拟合一条数学曲线。 选择曲线方程有两个途径：1、在以时间t为横轴，变量Y为纵轴的直角坐标图上做时间序列数值的散点图，根据散点的分布状态来确定应该拟合的曲线方程。 2、对时间序列的数值作一些分析，根据分析的结果来确定应选择的曲线方程。 直线趋势的拟合 根据线性函数的特性： 指数趋势线的拟合 当时间序列的各期数值大致按某一相同比例增长时，可以考虑配合指数方程 修正指数曲线 在指数方程右边增加一个常数k，即可得到修正指数方程： 修正指数曲线参数估计 将时间序列分成3个相等的部分，每部分包括n个数据。 求出每部分的和，可得到： 龚柏兹曲线 龚柏兹曲线可以描述一种新产品从试制期到饱和期产量的增长趋势。 龚柏兹曲线参数 皮尔曲线 其一般形式为： 皮尔曲线的参数 移动平均法（MA法） 加权移动平均法 加权移动平均法即在计算移动平均数时对各期观测值赋予不同的权数。 以二项展开式的系数加权的方法来确定权数 加权移动平均法 一次指数平滑法 一次指数平滑法 10.3 季节变动分析 10.3 季节变动分析 移动平均趋势剔除法 移动平均趋势剔除法 移动平均趋势剔除法 10.4 循环波动分析 循环波动的变动周期在一年以上且周期长短不一 分析循环波动的主要目的：探索循环波动的规律，或从时间序列中剔除循环波动的影响。 乘余法：按照时间序列分解模型的假定，从中逐次消除长期趋势、季节变动和不规则变动，剩下的部分就是循环波动。 循环波动分析 10.5 时间序列的自相关分析 时间序列的自相关分析通过对时间序列求其本期与不同滞后期的一系列自相关系数和偏自相关系数，来识别时间序列的特性。 自相关系数说明同一变量不同时期的数据之间的相关程度。 偏相关系数 偏相关系数 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 发展水平 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 平均发展水平 平均发展水平 平均发展水平 平均发展水平 如果掌握的时点资料不连续且间隔不相等，这时可以用间隔长度为权数加权来计算序时平均数 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 增长量 增长量 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 平均增长量 为了反映一定时期内平均每期增长的数量，可采用平均增长量指标，其计算公式为： 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 发展速度 根据基准期的不同，发展速度可以分为定基发展速度和环比发展速度 发展速度 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 增长速度 增长速度 根据所采用的基准期不同，增长速度分为环比增长速度和定基增长速度 增长速度 10.6 时间序列的动态分析指标 发展水平和平均发展水平 增长量和平均增长量 发展速度和增长速度 平均发展速度和平均增长速度 平均发展速度 几何平均法（水平法） 平均发展速度 几何平均法（水平法） 平均发展速度 几何平均法（水平法） 平均发展速度－－累积法 平均发展速度－－累积法 平均增长速度 平均增长速度可以通过平均发展速度来求得，即： 循环波动分析 按时间序列的乘法模型有： 其中，T与Y 的度量单位相同，其他变量均表示为相对数。 利用时间序列Y，通过一定方法求出趋势值T和季节变动指数S后，可以求出剔除了趋势和季节因素影响的剩余 再对剩余C*I进行移动平均，进一步消除随机波动的影响，余下的就是循环波动。 发展速度 *