第8章_时间序列0220.ppt

华南理工大学精品课程 * 小结(2/4) 时间序列的构成要素通常可归纳为四种：即长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。形成时间序列变动的四类构成因素，按照影响方式可以设定为乘法模型和加法模型。 时间序列的长期趋势可分为线性趋势和非线性趋势。时间序列线性趋势的常用测定方法有移动平均法和趋势模型法。 移动平均是选择一定的用于平均的时距项数N，采用对序列逐项递移的方式，对原序列递移的N项计算一系列序时平均数，由这些序时平均数所形成的新序列，一定程度上消除或削弱了原序列中的由于短期偶然因素引起的不规则变动和其他成分，对原序列的波动起到一定的修匀作用。 华南理工大学精品课程 * 小结(3/4) 线性趋势的模型法是利用直线回归的方法对原时间序列拟合线性方程，以消除其他成分变动，揭示出序列长期直线趋势的方法。 季节变动是指客观现象因受自然因素或社会因素影响，而形成的在一年内有规则的周期性变动。当时间序列的长期趋势近似于水平趋势时，测定时间序列的季节变动可以不考虑长期趋势的影响，直接用原始资料平均法。 华南理工大学精品课程 * 小结(4/4) 循环变动往往存在于一个较长的时期中，是一种周而复始的近乎规律性的变动。循环变动的周期通常在一年以上，周期的长短、变动形态、波动的大小不那么固定。测定循环变动的常用方法主要有直接法和剩余法。用直接法测定循环变动是通过计算序列的年距发展速度或年距增长速度，以消除或减弱趋势变动和季节变动。剩余法又称分解法，是先从序列中分别分解出长期趋势和季节变动，然后再消除不规则变动成分，剩余的变动则揭示出序列的循环变动特征。 时间序列分析的实际计算和图形的描绘可以应用Excel去实现。 华南理工大学精品课程 * 思考与讨论 思考与讨论 对时间序列的分析方法有哪几种？ 它们分别有什么优点和缺点？ 如何进行时间序列的预测？ 华南理工大学精品课程 * 作业 思考题：4，6，9 练习题：1，3，5 ，案例分析 华南理工大学精品课程 * 例8.6：考虑广东省某公司经营的某产品11年来的销售量数据，可看出销售数据的环比增长率近似于常数，可用指数曲线方程拟合其长期趋势。 8.3.3 测定长期趋势的非线性趋势模型法 年份 t Y 环比增长速度（%） 2002 1 32000 — 2003 2 43900 37.19% 2004 3 60000 36.67% 2005 4 83000 38.33% 2006 5 115000 38.55% 2007 6 160000 39.13% 2008 7 225000 40.63% 2009 8 310000 37.78% 2010 9 426000 37.42% 2011 10 610000 43.19% 2012 11 843000 38.20% 华南理工大学精品课程 * 8.3.3 测定长期趋势的非线性趋势模型法 华南理工大学精品课程 * 8.4 时间序列季节变动分析 （S） 许多时间序列往往显示出在一年内有规则的运动，这通常由季节因素引起，因此称为季节因素。 季节因素 季节因素引起的一年内 有规则的运动 华南理工大学精品课程 * 例如，一个游泳池制造商在秋季和冬季各月有较低的销售活动，而在春季和夏季各月有较高的销售量。 铲雪设备和防寒衣物的制造商的销售却正好相反。 8.4 时间序列季节变动分析 （S） 华南理工大学精品课程 * 8.4 时间序列季节变动分析 （S） 季节因素也可用来描述任何持续时间小于一年的、有规则的、重复的运动。 例如，每天的交通流量资料显示在一天内的“季节”情况，在上、下班拥挤时刻出现高峰，在一天的休息时刻和傍晚出现中等流量，在午夜到清晨出现小流量。 季节因素的扩展 华南理工大学精品课程 * 8.4 时间序列季节变动分析 （S） 一、季节变动分析的意义 二、季节变动分析的方法 三、季节变动的调整 华南理工大学精品课程 * 8.4.1 季节变动分析的意义 季节变动分析是对时间数列进行整理和分析，从而消除长期趋势因素和偶然因素等对现象发展的影响，使现象受季节因素的影响而产生的波动显现出来的分析方法。测定季节变动的目的在于掌握季节变动的周期、幅度等规律，以便预测未来，及时采取措施；克服其不良影响，更好地组织生产经营活动，提高经济效益。测定季节变动要求具有至少连续三年的分季或分月的资料，按年计算的资料是不能测定季节变动的。 华南理工大学精品课程 * 8.4.2 季节变动分析的方法 一、原始资料平均法 二、循环剔除法 基本模型： 上式中：Yt--时间序列的数值 T --趋势成分 C –循环成分 S --季节成分