[历史学]第9章 时间序列分析修改.ppt

第9章 时间序列分析 9 . 1 时间序列的对比分析 9 . 2 时间序列及其的构成要素 9 . 3 时间序列趋势变动分析 9 . 4 季节变动分析 9 . 5 循环变动分析(略) 学习目标 1. 时间序列数据及其类型 2. 时间序列的平均水平、序时平均数 3. 发展速度与增长速度 平均发展速度与平均增长速度 4. 时间序列的构成要素 5. 长期趋势的测定方法 6. 季节变动及测定方法 7. 循环变动及测定方法(略) 9.1 时间序列的对比分析 什么是时间数列? 按时间顺序记录并排列的数据序列称时间序列 时间数列的基本要素： §所属的时间范围 §反映数量特征的 数值 时间序列的分析目的 时间序列的类型 编制时间数列的基本原则 各指标数值应当可比 ▲所属时间可比 ▲总体范围可比 ▲经济内容可比 ▲计算口径可比 ▲计算方法可比 时间序列的图形描述 德国业余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年左右的周期 三、时间序列的速度分析 发展速度 关系 ： 年距发展速度 增长速度 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 平均发展速度和平均增长速度 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） 特点：着眼于期末水平 一、时间序列的构成要素 长期趋势(trend) 是指现象在一段相当长的时期内所表现出来的沿着某一方向持续的发展变化，它是由于受某种长期起根本性作用的因素作用的结果。 季节变动（seasonar fluctuation） 是指在一年内由于社会、政治、经济、自然因素的影响而形成的以一定时期为周期的有规律的重复变动。如：旅游淡季、旺季等。 时间序列的构成要素 循环变动（cyclical variation） 是指以若干年（或季、月）为一定周期的有一定规律性的周期波动，它是有涨有跌的交替波动，周期超过一年，而且周期的长短很不一致。 不规则变动（irregular variation） 它是由那些影响时间序列的短期的、不可预期的和不重复出现的众多偶然因素引起的随机变动 ▲长期趋势T (A图) ▲季节变动S (B图) ▲循环变动C (C图) ▲不规则变动I 9.3 时间序列趋势变动分析 一、测定长期趋势的移动平均法 基本原理 消除时间序列中的不规则变动和其他变动，对序列起到修匀作用，从而揭示出时间序列的长期趋势 移动平均方式 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。 举例：移动平均法 1、对时间序列分别进行3、4、5项移动平均，比较效果 2、利用EXCLE进行移动平均 移动平均法的特点 1. 对原序列有修匀或平滑的作用。时距项数 N越大，对 数列的修匀作用越强 2. 移动平均项数N为偶数时， 需移正平均 3. 平均时距项数N与季节变动长度一致才能 消除季节变动；时距项数N和周期一致才 能消除周期波动。 4. 移动平均会使原序列失去部分信息，平均 项数越大，失去的信息越多。 二、测定长期趋势的线性趋势模型法 线性趋势的模型法（普通最小二乘法） 利用线性回归的方法对原时间序列拟合线性 方程 其中 线性趋势的模型法（最小二乘法的简捷法） 在中 ，令： ， 则： 举例：线性趋势模型法 解答 按照原始编号（1989~2001），线性方程为： 按照顺序编号（1~13），线性方程为： 按照归零编号（-6~6），线性方成为： 总结 如果总共有奇数项，归零编号是使中间项为