13第章时间序列分析和预测.pptx

PowerPoint统计学作者：中国人民大学统计学院贾俊平第13章 时间序列分析和预测第13章 时间序列分析和预测13.1 时间序列及其分解 13.2时间序列的描述性分析13.3时间序列的预测程序13.4平稳序列的预测13.5趋势型序列的预测13.6复合型序列的分解预测学习目标时间序列及其分解原理时间序列的描述性分析时间序列的预测程序平稳序列的预测方法有趋势成分的序列的预测方法复合型序列的分解预测13.1时间序列及其分解13.1.1 时间序列的构成要素13.1.2 时间序列的分解方法时间序列(times series)1. 同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列2. 形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成3. 排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式时间序列的分类时间序列的分类平稳序列(stationary series)基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的 非平稳序列 (non-stationary series)有趋势的序列线性的，非线性的 有趋势、季节性和周期性的复合型序列 时间序列的成分时间序列的成分趋势(trend)持续向上或持续下降的状态或规律 季节性(seasonality)也称季节变动(Seasonal fluctuation)时间序列在一年内重复出现的周期性波动 周期性(cyclity) 也称循环波动(Cyclical fluctuation) 围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动 随机性(random) 也称不规则波动(Irregular variations) 除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动 含有不同成分的时间序列平稳趋势季节季节与趋势13.2时间序列的描述性分析13.2.1 图形描述13.2.2 增长率分析图形描述图形描述(例题分析)图形描述(例题分析)增长率分析增长率(growth rate)也称增长速度报告期观察值与基期观察值之比减1，用百分比表示由于对比的基期不同，增长率可以分为环比增长率和定基增长率由于计算方法的不同，有一般增长率、平均增长率、年度化增长率环比增长率与定基增长率环比增长率报告期水平与前一期水平之比减1定基增长率报告期水平与某一固定时期水平之比减1平均增长率(average rate of increase )序列中各逐期环比值(也称环比发展速度) 的几何平均数减1后的结果描述现象在整个观察期内平均增长变化的程度通常用几何平均法求得。计算公式为平均增长率(例题分析 )【例】见人均GDP数据 年平均增长率为： 2010年和2011年人均GDP的预测值分别为： 增长率分析中应注意的问题当时间序列中的观察值出现0或负数时，不宜计算增长率例如：假定某企业连续五年的利润额分别为5，2，0，-3，2万元，对这一序列计算增长率，要么不符合数学公理，要么无法解释其实际意义。在这种情况下，适宜直接用绝对数进行分析在有些情况下，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率分析中应注意的问题(例题分析)【例】 假定有两个生产条件基本相同的企业，各年的利润额及有关的速度值如下表甲、乙两个企业的有关资料年 份甲 企 业乙 企 业利润额(万元)增长率(%)利润额(万元)增长率(%)上年500—60—本年600208440增长率分析中应注意的问题(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甲企业增长1%绝对值=500/100=5万元乙企业增长1%绝对值=60/100=0.6万元 13.3 时间序列预测的程序13.3.1 确定时间序列的成分13.3.2 选择预测方法13.3.3 预测方法的评估确定时间序列的成分确定趋势成分(例题分析)【例】一种股票连续16周的收盘价如下表所示。试确定其趋势及其类型 确定趋势成分(例题分析)直线趋势方程回归系数检验P=0.000179R2=0.645确定趋势成分(例题分析)二次曲线方程回归系数检验P=0.012556R2=0.7841确定季节成分(例题分析)【例】下面是一家啤酒生产企业2000～2005年各季度的啤酒销售量数据。试根据这6年的数据绘制年度折叠时间序列图，并判断啤酒销售量是否存在季节性年度折叠时间序列图 (folded annual time series plot)将每年的数据分开画在图上若序列只存在季节成分，年度折叠序列图中的折线将会有交叉若序列既含有季节成分又含有趋势，则年度折叠时间序列图中的折线将不会有交叉，而且如果趋势是上升的，后面年度的折线将会高于前面年度的折线，如果趋势是下降的，则后面年度的折线将低于前面年度的折线选择预测方法预测方法