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第四章动态数列;第一节动态数列的编制;二、动态数列的种类;绝对数动态数列
一系列总量指标按时间顺序排列而成
时间序列中最基本的表现形式
反映现象在不同时间上所达到的绝对水平
分为时期序列和时点序列
时期序列:现象在一段时期内总量的排序
时点序列:现象在某一瞬间时点上总量的排序
相对数动态数列
一系列相对数按时间顺序排列而成
平均数动态数列
一系列平均数按时间顺序排列而成;三、编制动态数列的原则;二、平均发展水平;㈠总量指标动态数列计算序时平均数;2、按时点数列计算;⑵间断时点数列计算序时平均数
①时点序列—间隔相等,采用“首末折半法”计算:
当间隔相等(t1=t2=…=tn-1)时,有;【例】某企业2006年第二季度商品库存额;②当时点数列间隔不相等时:
?计算步骤
计算出两个点值之间的平均数;;月(或季)的指数之和等于1200%(或400%)
序时平均数与静态平均数的区别与联系?
例:某厂7~9月份生产资料完成情况
②非连续变动的连续时点数列—隔几日变动一次
移动平均法(应注意的问题)
1、动态是指社会经济现象在时间上的发展和运动的过程
再进行对比,即得相对数或平均数序列的序时平均数
报告期水平与前一期水平之差
一系列平均数按时间顺序排列而成
如果现象没有季节变动,各期的季节指数等于100%
②非连续变动的连续时点数列—隔几日变动一次
由移动平均数形成的新的时间序列对原时间序列的波动起到修匀作用,从而呈现出现象发展的变动趋势
农业生产资料零售额季节变动;;;月份;三、增长量;第三节动态数列速度分析指标;二、增长速度;4、增长1%的绝对值:是以逐期增长量除以相应的用百分数表现的环比增长速度,即前期水平的1%;例:2001~2005年我国水泥产量资料,试计算发展速度、增长速度和增长1%的绝对值;三、平均发展速度和平均增长速度;几何平均法(水平法):;方程式法(累计法);第四节长期趋势的测定与预测;3、循环变动(C):指现象发生周期比较长的涨落起伏的变动
4、不规则变动(I):指现象除了受以上各种变动的影响以外,还受临时的,偶然因素或不明原因而引起的???周期性、非趋势性的随机变动。
(二)模型
乘法模型:Yi=Ti×Si×Ci×Ii
加法模型:Yi=Ti+Si+Ci+Ii
(三)意义:
把动态数列受各类因素的影响状况分别测定出来,搞清研究对象发展变换的原因及其规律,为预测未来和决策提供依据。;二、长期趋势的测定;间隔扩大法;测定长期趋势的一种较简单的常用方法
扩大原时间序列的时间间隔,按一定的间隔长度逐期移动,计算出一系列移动平均数
由移动平均数形成的新的时间序列对原时间序列的波动起到修匀作用,从而呈现出现象发展的变动趋势
移动步长为K(1Kn)的移动平均序列为;月份;移动平均法(趋势图);移动平均值代表所平均数据的中间位置上的趋势值
对于偶数项移动平均需要进行“中心化”
移动间隔的长度应长短适中
如果现象的发展具有一定的周期性,应以周期长度作为移动间隔的长度
若时间序列是季度资料,应采用4项移动平均
若为月份资料,应采用12项移动平均;说明现象在一段时期内所达到的一般水平
季节指数的平均数等于100%,则∑季节指数=1200%或400%
如果现象的发展具有一定的周期性,应以周期长度作为移动间隔的长度
⑴连续时点数列计算序时平均数
3、平均增长速度=平均发展速度-1
如果分析的是月份数据,季节模型就由12个指数组成;
农业生产资料零售额季节变动
加法模型:Yi=Ti+Si+Ci+Ii
季节变动的分析原理与方法;求得趋势方程中的两个未知常数a和b
根据回归分析中的最小二乘法原理
使各实际观察值与趋势值的离差平方和为最小
最小二乘法既可以配合趋势直线,也可用于配合趋势曲线
根据趋势线计算出各个时期的趋势值;1.根据最小二乘法得到求解a和b的标准方程为;年份;根据上表得a和b结果如下;线性模型法(趋势图);;一、季节变动及其测定目的;(一)季节变动的分析原理(要点)
将季节变动规律归纳为一种典型的季节模型
季节模型由季节指数所组成
季节指数的平均数等于100%,则∑季节指数=1200%或400%
根据季节指数与其平均数(100%)的偏差程度测定季节变动的程度
如果现象没有季节变动,各期的季节指数等于100%
如果某一月份或季度有明显的季节变化,各期的季节指数应大于或小于100%;?季节模型
时间序列在各年中所呈现出的典型状态,这种状态年复一年以相同的形态出现
由季节指数组成,各指数刻划了现象在一个年度内各月或季的典型数量特征
以各个指数的平均数等于1
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