统计学贾俊平第13章时间序列详解.pptx

第13章 时间序列分析与预测;引例;资料来源: Angus Maddison, 2001, The World Economy: A Millennial Perspective, Development Research Center, OECD, Paris, and Angus Maddison, 2005, The west and the rest in the world economy: 1500-2030, Australian National University, Canberra.;5;13.1 时间序列;时间序列及其分解;8;时间序列及其分解;10;2006-2010社会消费品零售总额;长期趋势(Secular Trend ) 现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态； 由影响时间序列的基本因素作用形成； 是时间序列中最基本的构成要素； 可分为上升趋势、下降趋势、水平趋势 或分为：线性趋势和非线性趋势;季节变动(Seasonal Fluctuation ) 是一种使现象以一定时期（如一年、一月、一周等）为一周期呈现较有规律的上升、下降交替运动 通常表现为现象在一年内随着自然季节的更替而发生的较有规律的增减变化，有旺季和淡季之分 是一种周期性的变化； 周期长度小于一年； 形成原因——有自然因素，也有人为因素;循环变动(Cyclical Variation) 这种因素的影响使现象呈现出以若干年为一周期、涨落相间、扩张与紧缩、波峰与波谷相交替的波动。 不同于长期趋势 表现为单一方向的持续变动， C表现为波浪式的涨落交替的变动。 又不同于季节周期 周期长度不同 模型识别的难易程度不同 形成原因不同 ;不规则变动 (Irregular Variations ) 包括随机变动和突然变动。 随机变动—现象受到各种偶然因素影响而呈现出方向不定、时起时伏、时大时小的变动 突然变动—战争、自然灾害或其它社会因素等意外事件引起的变动。影响作用无法相互抵消，影响幅度很大。 一般只讨论有随机波动而不含突然异常变动的情况。;时间序列及其分解;加法模型 各种影响因素是相互独立的，均为与Y 同计量单位的绝对量。 季节变动和循环变动的数值在各自的周期时间范围内总和为零；不规则变动的数值从长时间来看，其总和也应为零。 加法模型中，各因素的分解是根据减法进行（如：Y – T = S + C + I）;乘法模型 只有长期趋势是与Y同计量单位的绝对量；其余因素均为以长期趋势为基础的比率，通常以百分数表示。 季节变动和循环变动的数值在各自的一个周期内平均为1（or 100%）；不规则变动的数值从长时间来看，其平均也应为1（or 100%）。 乘法模型中，各因素的分解是根据除法进行（如:Y / T = SCI）。）;13.2 时间序列的描性述分析;时间序列的分析目的;21;22;图形描述;图形描述;图形描述;26;27;增长率分析;增长率分析;关系 ： 定期发展速度（总速度）＝相应时期的环比发展速度之积 两个相邻的定基发展速度，用后者除以前者，等于相应的环比发展速度;与上年同期相比 年化增长率？;增长速度（增长率） 环比增长速度=环比发展速度—1 定基增长速度=定基发展速度—1 平均增长速度 = 平均发展速度 — 1 ;平均发展速度的计算 几何平均法（水平法）以 xi 表示环比发展速度，根据环比发展速度与总速度的关系，计算平均发展速度应该采用几何平均法： ;特点: 用所求平均发展速度代表各环比发展速度 推算的最末一期的水平与实际相等 推算的总速度（最末一期的定基速度）也与实际相等 着眼于最末一期的水平，故称为“水平法” 如果关心现象在最后一期应达到的水平时，采用水平法计算平均发展速度比较合适;35;注意 当时间序列中的观察值出现0或负数时，不宜计算增长率 在有些情况下，不能单纯就增长率论增长率，要注意增长率与绝对水平的结合分析;增长1%绝对值 增长率每增长一个百分点而增加的绝对量 用于弥补增长率分析中的局限性 计算公式为;13.3 时间序列预测的程序;确定时间序列成分;40;41;计算误差 平均误差ME(mean error) 平均绝对误差MAD(mean absolute deviation);预测方法的评估;13.4 平稳序列的预测;简单平均法;简单平均法的特点 适合对较为平稳的时间序列进行预测 预测结果不准 将远期的数值和近期的数值看作对未来同等重要 从预测角度看，近期的数值要比远期的数值对未来有更大的作用 当时间序列有趋势或有季节变动时，该方法的预测不够准确 ;移动平均法;移动平均法;移动平均法;50;移动平均法;指数平滑法;指数平滑法;指数平滑法;指数平滑法;56;指数平滑法;13.5 趋势序列的预测;趋势序列及其