2012年统计师测验统计实务指点近况剖析汇总.doc

2012年统计师考试统计实务辅导现状分析汇总 　　统计动态分析的作用 　　统计动态分析就是从数量上研究客观现象发展变化的规律，并预见其未来的发展变动趋势。 　　统计动态分析具有十分重要的认识作用。 　　首先，通过统计动态分析我们可以认识客观现象在发展过程中的一些基本特征。 　　其次，通过统计动态分析我们可以揭示客观现象的发展规律。 　　第三，在把握事物必然发展规律的基础上，动态分析还可以对其未来的状态　进行推测，从而为管理和决策提供科学依据。 　　统计动态分析的一般方法 　　反映和描述的方法：指标方法、图示方法、模型方法 　　方法体系： 　　判别和检验的方法：主要用于对反映的描述方法的科学性进行判断。 　　统计动态分析的内容 　　统计动态分析的内容包括以下几方面： 　　(1) 通过统计指标来综合客观现象发展变化的基本特征。 　　(2) 通过图示和模型来分解和描述各种波动的变化规律。 　　一般地，客观现象循时间的延续所显现的波动可大体分解为四种： 　　① 长期趋势(T)。即在一定时间内循一定方向的一般性变动 　　② 季节波动(S)。即由于季节的影响作用而引起的波动，具有一定的周期性，且周期的长度相对确定。 　　③ 循环波动(C)。又称为景气循环，即由于一些内在原因引起的周期性波动，但周期没有固定的长度。 　　④ 不规则波动(I)。即由于一些偶然因素造成的波动，又称为剩余变动。 　　统计动态分析的重要内容之一就是通过一些特定的方法和模型来分解和描述以上各种波动的一般形式。 　　(3)对客观现象未来的发展状况进行推测，包括基本数据的推测和对未来形势预警。 　　对时间序列资料的要求 　　动态分析依据的是时间序列资料，并对其有较严格的要求。 　　第一，要求是序列中各期应具有可比性。 　　第二，要求是序列需要有一定的长度。 　　第三，要求是应能满足分析目的的需要。 　　第四，要求序列应具有稳定性。 　　长期趋势 　　长期趋势分析是统计动态分析的重要内容。其作用为： 　　① 观察和研究客观现象发展变化的方向，发展变化的幅度; 　　② 观察和研究客观现象在研究期内的主要波动，为进一步研究季节波动和循环波动做准备; 　　③ 通过以上两方面的研究进一步预测未来发展状态。 　　对客观现象的长期趋势进行分析，统计上主要的方法为图示法和模型法。图示法主要是利用较为简单的移动平均修匀数据后，再绘制散点图来描述事物发展变化的规律。而模型法是利用数学模型模拟动态趋势，用最为的恰当的模型来概括事物的发展动态。 　　时间变量回归模型 　　时间变量回归模型是应用回归分析的原理，将时间序列中的时间因素(t)作为自变量(解释变量)，所要描述的经济变量作为因变量(被解释变量)而建立的模型。其总体模型为： 其中的两个参数a和b的估计值 可以根据 的各期观测值与各斯的序号t采用最小平方法得到。 　　时间序列模型 　　时间序列模型也是应用回归分析的原理，在假定社会经济现象存在序列相关，即某一时期的发展水平和前几期水平相互关联的基础上，将前几期的变量作为自变量而建立的模型。 　　自回归模型 　　自回归模型考虑的是时间序列第t期的观测值与前若干期的观测值之间的线性回归关系。 　　最简单的自回归模型是一阶自回归模型。即时间序列在 t期的观测值，至少部分地和(t-1)期的观测值相关，一阶自回归模型可记为AR(1)，定义如下： 　　建立时间序列模型，要进行四方面的选择和判断：一是判断所依据的时间序列资料是否能够满足稳定性要求;二是判断哪一种自回归模型适合，是AR模型，还是MA模型，或是ARMA模型;三是判断模型的阶数;四是对模型的参数进行估计。 　　所谓“平稳”时间序列，是指其统计特性不随时间的变化而发生变化。完全平稳时间序列的定义较为复杂，且实际问题中的时间序列往往不只要能是完全平稳的，因此统计中一般考虑的“平稳”可归结为：对所有的时间点，序列具有同样的均值、方差，而且任何两时间点s,t之间序列的协方差只取时间间隔(t-s)，而和这些点在时间轴上的位置无关。 　　循环波动的类型 　　要测定循环波动，首先应了解客观现象所呈现的循环波动的类型。 　　(1) 显性波动和隐性波动 　　按所发生波动的表现形式不同，循环波动可分为显性波动和隐性波动。 　　显性波动是指经济现象的绝对量发生的波动。显性波动比较容易发现，表现为经济现象规模或水平的大起大落。 　　隐性波动是指经济现象相对量发生的波动，它是经济变量在其发展过程中围绕其逐步增长的长期趋势而呈现的一种上下起伏的循环波动，又可称为增长型波动。隐性波动一般需要进行一定的统计处理才能发现，并且在波动过程中很少对经济产生明显的破坏，因此往往容易被人们所忽视。 　　(2) 短周期波动、中周期波动和长周期波动 　　在分析循环波动时，还可以按波动周期的