统计基础 课件 项目八 动态趋势分析.pptx

统计基础

新时代高等院校课证融合新形态一体化教材

动态趋势分析

项目八

01

动态趋势分析概述

时间数列的修匀方法

曲线趋势的测定与分析

02

03

CONTENTS

季节变动的测定与分析

Excel在动态趋势分析中的应用

04

05

PART01

动态趋势分析概述

一、动态趋势分析的意义

编制动态数列的目的是要通过对动态数列的分析研究，认识现象发展变化的趋势及规律。

一个社会经济变量随着时间推移发生变化的原因是多种多样的，有社会、政治、经济、自然等方面的原因，这些原因所引起的推动或制约作用不同，彼此之间的关系也错综复杂。因此，事物的发展变化是多种因素共同作用的结果。其中，长期趋势是根本因素，反映现象的变动趋势，属于基本因素，对于各个时期都起着普遍的、长期的、决定性的作用，且各期发展水平按照这种趋势，沿着一个方向（向上或向下）持续发展。例如，我国农业生产的变化，政府的方针政策和采用的科学技术，包括新的耕作方式、选用优良品种、适当施用化肥等，都属于基本因素。它们作用的结果是促使农业产量不断增长。

第一，掌握客观事物发展变化的趋势，为经营管理与决策提供依据。例如，企业的产品经销，需要掌握产品的“生命周期”发展变化情况。又如，人口政策的制定，必须充分地分析与了解以往人口发展变化趋势等。

第二，测定长期趋势是进行统计预测的必要条件。统计预测，特别是动态统计预测是在掌握长期趋势的基础上进行的，它借助长期趋势所反映的统计规律进行外推估计。

第三，测定长期趋势是研究季节变动的方法之一。现象在发展变化过程中的数量差异是由长期趋势、季节变动、不规则变动等因素相互影响而形成的。通过测定长期趋势，可以更好地研究季节变动。

对长期趋势进行数量上的测定，其根本目的在于客观地认识现象在发展变化过程中的统计规律，这主要表现在以下三个方面。

二、时间数列影响因素的分解

现象的发展变化是许多错综复杂的因素共同作用的结果，这些因素中有些属于基本因素，它们对事物的发展起决定性作用，使事物在较长时期内呈现出一定趋向，沿着一定方向（上升或下降）发展；有些属于偶然、非基本因素，它们对事物的发展只起局部的非决定性作用，使时间数列各期水平出现短期不规则的波动;还有一些属于季节变更因素，它们使时间数列各期水平出现季节性波动。为了研究现象发展变化的趋势和规律并且据以预测未来，就需要将这些不同因素的影响趋势、影响程度分别测定出来。但影响事物发展变化的因素很多，要将每一因素的影响趋势、影响程度都测定出来是很困难的。在实际分析中，只能将各种因素按性质不同加以概括、归类，然后测定它们各自对事物变化的影响程度。

这些因素归纳起来，主要有四类。

要将事物的发展变化分解为长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动，首先要明确这四种变动的构成形式。这四种变动对时间数列的影响通常有两种假定构成形式：

一是假定四种变动因素是相互独立的，则时间数列各期发展水平是各个影响因素相加的总和。它们的结构可用加法模型表达，即Y=T+S+C+I。

一

二是假定四种变动因素存在着某种相互影响关系，互不独立，则时间数列各期发展水平是各个影响因素的乘积。它们的结构可用乘法模型表达，即Y=T·S·C·I。

二

在这两种模式中，T·S或T+S称为常态变动，则对应的C·I或C+I称为剩余变动。

在实际工作中应采用哪种构成形式进行分析，需要根据所研究对象的性质、研究目的和所掌握的资料等情况进行确定。以下主要介绍长期趋势与季节变动因素的测定。

PART02

时间数列的修匀方法

如何测定和分析现象变动的长期趋势?其主要方法是对时间数列进行修匀。而修匀的方法很多，常用的有时距扩大法、移动平均法、半数平均法、部分平均法、最小二乘法等，下面将主要介绍时距扩大法、移动平均法和最小二乘法。

一、时距扩大法

时距扩大法就是将原时间数列中不同时间单位上的指标加以合并形成一个新的时间数列的方法。新时间数列中各指标包含时期的长短为原数列指标包含时期长短的几倍。时距扩大法适用于时期数列，因为时期数列中各时期指标具有可加性，而时点数列的修匀则不宜采用时距扩大法。

如果原来的动态数列不能明显地反映现象发展的趋势，则可采用时距扩大法对原来的动态数列进行重新加工整理，得出一个新的动态数列。

二、移动平均法

移动平均法是从时间数列第一项开始，按一定项数求序时平均数，逐项向后移动计算一系列序时平均数，从而形成一个新的序时平均数的时间数列的方法。通过移动平均法对原数列进行修匀，消除了偶然因素的影响，使长期趋势变得明显，使原数列对应的曲线变得更平滑。

使用移动平均法修匀时间数列，主要问题是确定扩大时距后所包括的项数，每一个移动平均数所包括项数的多少直接影响到对时间数列修匀程度的高低。包括的项数越多，偶然因素影响越少，长期趋势越明显