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第十二章时间序列分析和预测P44112.1时间序列及其分解12.2时间序列的描述性分析12.3时间序列预测的程序12.4平稳序列的预测12.5趋势型序列的预测12.6季节型序列的预测12.7复合型序列的分解预测12.8周期性分析本章重点：时间数列的统计描述方法本章难点：时间数列的统计描述方法的思想。5/22/20241

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12.1时间序列及其分解P4431) 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含义:5/22/20243

时间序列的一般表达式：5/22/20244

1.时间序列的分类P443平稳序列(stationaryseries)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-stationaryseries)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5/22/20245

时间序列的分类（图示）5/22/20246

1）时间序列的构成要素2.时间序列的分解及其假定模型5/22/20247

2）趋势、季节、周期、随机性趋势(trend)呈现出某种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(Seasonalfluctuation)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(Cyclicalfluctuation)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(Irregularvariations)除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动5/22/20248

3）时间序列的构成模型p446时间序列的构成要素分为四种，即趋势(T)、季节性或季节变动(S)、周期性或循环波动(C)、随机性或不规则波动(I)非平稳序列时间序列的分解模型乘法模型Yi=Ti×Si×Ci×Ii（本章分析是以乘法模型为基础）加法模型Yi=Ti+Si+Ci+Ii5/22/20249

12.2时间序列的描述性分析p44621.2.1.图形描述12.2.2.增长率分析1、增长率与平均增长率2、年度化增长率3、增长率分析中应注意的问题5/22/202410

12.2.1.图形描述——例题分析（question:该用那种图形?)5/22/202411

例题分析（图形）5/22/202412

12.2.2.增长率(growthrate)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1）概念5/22/202413

2）增长率的分类——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15/22/202414

3）平均增长率(averagerateofincrease)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5/22/202415

平均增长率例题分析【例】见人均GDP数据(第11张片子）年平均增长率为：2019年和2019年人均GDP的预测值分别为：5/22/202416

4）年度化增长率(annualizedrate)P448①增长率以年来表示时，称为年度化增长率或年率②可将月度增长率或季度增长率转换为年度增长率计算公式为m为一年中的时期个数；n为所跨的时期总数季度增长率被年度化时，m＝4月增长率被年度化时，m＝12当m＝n时，上述公式就是年增长率5/22/202417

年度化增长率例题分析【例】已知某地区如下数据，计算年度化增化增长率1）、2019年1月份的社会商品零售总额为25亿元，2000年1月份的社会商品零售总额为30亿元2）、2019年3月份财政收入总额为240亿元，2000年6月份的财政收入总额为为300亿元3）、2000年1季度完成的国内生产总值为500亿元，2季度完成的国内生产总值为510亿元4）、2019年4季度完成的工业增加值为280亿元，2000年4季度完成的工业增加值为350亿元5/22/202418

解：由于是月份数据，所以m=12；从2019年一月到2000年一