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目录壹时间序列基础贰时间序列分析方法叁统计指数概念肆统计指数计算伍时间序列与统计指数关系陆实际应用案例

时间序列基础第一章

时间序列定义应用领域经济、金融、气象等领域广泛应用。时序数据概念按时间顺序排列的数据序列。0102

时间序列分类随时间呈现稳定上升或下降趋势。趋势时间序列受季节因素影响，呈现周期性波动。季节时间序列

时间序列特性数据随时间呈现长期增长或减少的趋势。趋势性数据在一年内重复出现的周期性波动。季节性数据受经济等外部因素影响，呈现几年一次的波动。周期性

时间序列分析方法第二章

描述性分析识别数据随时间变化的总体趋势，如上升、下降或平稳。趋势分析检测数据中的周期性波动，理解其背后的季节性或周期性因素。周期分析

预测性分析趋势预测利用时间序列数据预测未来趋势，为企业决策提供依据。异常检测识别时间序列中的异常值，分析原因并采取相应措施。

模型构建根据数据特性，选择ARIMA、指数平滑等合适的时间序列分析模型。选定合适模型01利用历史数据估计模型参数，并通过交叉验证等方法优化模型性能。参数估计与优化02

统计指数概念第三章

统计指数定义01衡量变动程度统计指数用于衡量经济或其他现象在一定时间内的数量变动程度。02综合指标通过特定方法计算，统计指数成为反映复杂现象总体数量变动的综合指标。

指数类型采用报告期数量加权计算。帕氏指数采用基期数量加权计算。拉氏指数

指数应用利用统计指数分析经济趋势，如CPI、PPI等，反映物价和消费水平变化。经济趋势分析01通过统计指数比较不同行业发展状况，评估行业增长潜力和市场表现。行业比较评估02

统计指数计算第四章

简单指数计算基于初始数据确定基期值，作为对比基准。基期值计算将报告期数据与基期对比，计算相对变化量。报告期值对比

加权指数计算根据数据特性和需求，选择合适的加权方法，如拉氏指数、帕氏指数。加权方法选择依据数据重要性，科学确定各指标的权重，确保指数反映真实情况。权重确定

指数修正方法上证指数采用此法，确保指数连续性，修正市值/原除数=修正后市值/新除数。除数修正法包括新上市、除息、除权、汇率变动、停牌、摘牌、股本变动等情况。修正情况说明

时间序列与统计指数关系第五章

时间序列中的指数应用利用时间序列指数分析经济趋势，预测未来走向。经济趋势分析01时间序列中的消费价格指数用于计算通胀率，反映货币购买力变化。通胀率计算02

指数在时间序列分析中的作用01反映趋势变化指数帮助揭示时间序列中的长期趋势和周期性变化。02衡量经济动态在经济时间序列中，指数是衡量经济增长、通胀等动态的关键指标。03预测未来走势基于历史指数分析，可预测时间序列的未来走势和潜在风险。

结合案例分析通过分析时间序列数据，结合统计指数，预测经济趋势，如GDP增长率与失业率关系。利用CPI等统计指数，结合时间序列数据，分析通胀水平及其影响因素。经济趋势预测通胀水平分析

实际应用案例第六章

经济数据分析利用时间序列分析GDP季度增长，揭示经济趋势。GDP增长分析采用统计指数预测通胀率，辅助政策制定。通胀率预测

市场趋势预测利用时间序列分析，预测未来销售趋势，助力企业制定营销策略。销售数据预测结合统计指数，分析股票价格走势，为投资者提供决策支持。股票价格预测

风险评估实例通过统计指数分析疾病流行趋势，评估公共卫生风险。公共卫生监测利用时间序列分析预测市场趋势，评估投资风险。金融领域应用

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