第9章时间序列time series 分析和预测.ppt

第9章 时间序列(time series)分析和预测 重点：正确识别时间数列变量和形态，掌握时间数列的编制方法，灵活运用不同的时间序列分析方法。 难点：不同类型时间序列的分析和预测。 第1节 时间序列分析和预测  一、时间序列的分类 任何一个时间序列都具有两个基本要素： 一是所属的时间；二是统计数据。 1、绝对数时间序列 2、相对数时间序列 3、平均数时间序列 时期序列与时点序列的区别 如果数列中变量反映现象在各段时期内发展过程的总量，即为时期序列。 其特点是：第一，数列中各变量值可以累计相加。 第二，变量值大小随时间长短而变动。 第三，数据的取得一般采用连续登记的方法。 如果数列中变量反映现象在某一时点上所处的状态，即为时点序列。 其特点是：第一，数列中变量值不能相加。 第二，变量值大小与时间长短没有直接关系。 第三，数据的取得一般采用间断登记的方法。 二、时间序列的成分 1、长期趋势（T ）。即时间序列在一个长时期内受基本因素的影响而增大或减小的趋势。 2、周期波动（C ），也叫循环变动。即时间序列受经济等原因影响呈现出的波浪形和震荡式发展。 3、季节变动（S ）。即时间序列在一年内某个时期重复出现的波动。 4、不规则变动（I ）。即时间序列由于突发或偶然事件引起的变动。 以上四种成分对时间序列的影响通常有两种假定构成模型：一是假定四种因素相互独立，则有 Y=T+S+C+I。 二是假定四种因素相互影响，则有Y=T×S×C×I。 第2节 时间序列的水平分析 一、发展水平 时间序列中的各时间上所对应的每一项变量值，称为时间序列的发展水平，用y表示。发展水平可以是绝对数，也可以是相对数或平均数。 最初水平 最末水平 中间水平 基期水平 报告期水平 二、平均发展水平 平均发展水平，是将时间序列各期发展水平进行平均后的序时平均数或动态平均数。 序时平均数与一般平均数的异同点： 相同点：两者都将所研究现象的个别数量差异抽象化，概括地反映现象的一般水平。 不同点： 1、说明的问题不同：一般平均数将总体各单位之间的数量差异抽象化，从静态上反映现象在一定时间、地点条件下所达到的一般水平；序时平均数将现象在不同时间的数量差异抽象化，从动态上表明同类现象在不同时间的一般水平。 2、计算基础不同：一般平均数根据变量数量计算；序时平均数根据时间序列计算。 1、绝对数时间序列序时平均数的计算 (1)若是时期序列，则序时平均数的计算，可直接用各时期指标数值之和除以时期项数。计算公式为： 例：某企业第一季度的产量如下： 解：第一季度的平均产量为： (2)若为时点序列，则序时平均数的计算，分为连续时点序列和间断时点序列两种方法。 通常把逐日排列的时点数据视为连续时点序列，其序时平均数可用算术平均数法计算： 　 例：已知某企业5月份的工人数资料如下：5月1日至5月10日2000人，5月11日至5月15日2040人，5月16日至5月2050人，试计算该月内每天平均工人数。 解： ＝（2000×10+2040×5+2050×16）/31 ≈2355(人) 当时点数列的各数据值是每隔一段时间(如隔一月、一年等)才观测一次的数据时，则称为间断时点序列。 假定数据值在相邻两时点间的变动是均匀的，那么两个时点间的代表值为它们的平均数，然后根据这些平均数再进行平均即得相应的序时平均数 。 计算公式如下： 例：根据辽宁省城乡居民年底储蓄存款余额的数据，分别计算1980——1995年及1980——1999年的平均储蓄存款余额。 练习：1、2000年各季度工业总产值如下，求该市平均每季度工业总产值。 2、某银行2000年上半年各月初现金库存额数据如下，计算一、二季度和上半年的平均现金库存额。 3、某农厂1999年生猪存栏头数资料如下，计算该农场1999年平均生猪存栏头数。 4、某机械厂一车间4 月份工人数资料：4月1日210人， 4月11日240人， 4月16日300人， 5月1日270人，求4月份平均工人数。5、某厂2000年职工人数如下表，计算2000年各季平均职工人数和全年平均职工人数。 2、相对数或平均数时间序列序时平均数的计算 相对数或平均数（一般平均数）时间序