時(shí)間序列分析ppt課件PPT學(xué)習(xí)教案

1、會(huì)計(jì)學(xué)1時(shí)間序列分析時(shí)間序列分析ppt課件課件第1頁/共74頁第2頁/共74頁第3頁/共74頁第4頁/共74頁第5頁/共74頁第6頁/共74頁從該表格中的眾多的數(shù)據(jù)只能夠看出個(gè)大概從該表格中的眾多的數(shù)據(jù)只能夠看出個(gè)大概；即總的趨勢(shì)是增長，但有起伏。；即總的趨勢(shì)是增長，但有起伏。第7頁/共74頁DateSEP 2002JAN 2002MAY 2001SEP 2000JAN 2000MAY 1999SEP 1998JAN 1998MAY 1997SEP 1996JAN 1996MAY 1995SEP 1994JAN 1994MAY 1993SEP 1992JAN 1992MAY 1991SEP 1

2、990JAN 1990SALES12010080604020某企業(yè)從某企業(yè)從1990年年1月到月到2002年年12月的銷售數(shù)據(jù)圖（單位：百萬元）月的銷售數(shù)據(jù)圖（單位：百萬元） 第8頁/共74頁DateSEP 2002JAN 2002MAY 2001SEP 2000JAN 2000MAY 1999SEP 1998JAN 1998MAY 1997SEP 1996JAN 1996MAY 1995SEP 1994JAN 1994MAY 1993SEP 1992JAN 1992MAY 1991SEP 1990JAN 1990SALES12010080604020第9頁/共74頁第10頁/共74頁第11頁

3、/共74頁第12頁/共74頁第13頁/共74頁第14頁/共74頁DateSEP 2002JAN 2002MAY 2001SEP 2000JAN 2000MAY 1999SEP 1998JAN 1998MAY 1997SEP 1996JAN 1996MAY 1995SEP 1994JAN 1994MAY 1993SEP 1992JAN 1992MAY 1991SEP 1990JAN 1990Seasonal adjusted SALES12010080604020第15頁/共74頁DateSEP 2002JAN 2002MAY 2001SEP 2000JAN 2000MAY 1999SEP 19

4、98JAN 1998MAY 1997SEP 1996JAN 1996MAY 1995SEP 1994JAN 1994MAY 1993SEP 1992JAN 1992MAY 1991SEP 1990JAN 1990120100806040200-20Trend-cycle for SALES from SEASON, MOD_1Seas factors for SALES from SEASON, MOD_第16頁/共74頁DateSEP 2002JAN 2002MAY 2001SEP 2000JAN 2000MAY 1999SEP 1998JAN 1998MAY 1997SEP 1996JAN

5、 1996MAY 1995SEP 1994JAN 1994MAY 1993SEP 1992JAN 1992MAY 1991SEP 1990JAN 1990120100806040200-20Trend-cycle for SALES from SEASON, MOD_1Error for SALES from SEASON, MOD_1 ADD 第17頁/共74頁n前面圖都是利用前面圖都是利用analyeSequence選項(xiàng)所做。選項(xiàng)所做。n注意附加變量的名字根據(jù)前面已經(jīng)得到過的附加變量注意附加變量的名字根據(jù)前面已經(jīng)得到過的附加變量數(shù)目而調(diào)整數(shù)目而調(diào)整( (按照性質(zhì)及順序按照性質(zhì)及順序) )第

6、18頁/共74頁第19頁/共74頁第20頁/共74頁1(1), (01)tttYXY或者，等價(jià)地，或者，等價(jià)地，0(1)ktt kkYX這里的系數(shù)為幾何級(jí)數(shù)。因此稱之為這里的系數(shù)為幾何級(jí)數(shù)。因此稱之為“幾何幾何平滑平滑”比使人不解的比使人不解的“指數(shù)平滑指數(shù)平滑”似乎更有似乎更有道理。道理。 第21頁/共74頁第22頁/共74頁第23頁/共74頁DateJUL 2003OCT 2002JAN 2002APR 2001JUL 2000OCT 1999JAN 1999APR 1998JUL 1997OCT 1996JAN 1996APR 1995JUL 1994OCT 1993JAN 1993AP

7、R 1992JUL 1991OCT 1990JAN 1990140120100806040200-20SALESFit for SALES Error for SALES我們例中時(shí)間序列數(shù)據(jù)的指數(shù)平滑和對(duì)未來的預(yù)我們例中時(shí)間序列數(shù)據(jù)的指數(shù)平滑和對(duì)未來的預(yù)測(cè)測(cè) 第24頁/共74頁第25頁/共74頁第26頁/共74頁第27頁/共74頁第28頁/共74頁11ttptptXXXa這看上去象自己對(duì)自己回歸一樣，所以稱為自回這看上去象自己對(duì)自己回歸一樣，所以稱為自回歸模型；它牽涉到過去歸模型；它牽涉到過去p個(gè)觀測(cè)值（相關(guān)的觀測(cè)值個(gè)觀測(cè)值（相關(guān)的觀測(cè)值間隔最多為間隔最多為p個(gè)個(gè). .第29頁/共74頁由于右

8、邊系數(shù)的和不為由于右邊系數(shù)的和不為1（q q 甚至不一定是正甚至不一定是正數(shù)），因此叫做數(shù)），因此叫做“移動(dòng)平均移動(dòng)平均”不如叫做不如叫做“移移動(dòng)線性組合動(dòng)線性組合”更確切；雖然行家已經(jīng)習(xí)慣于更確切；雖然行家已經(jīng)習(xí)慣于叫叫“平均平均”了，但初學(xué)者還是因此可能和初了，但初學(xué)者還是因此可能和初等平滑方法中的什么等平滑方法中的什么“三點(diǎn)平均三點(diǎn)平均”之類的術(shù)之類的術(shù)語混淆。語混淆。 11tttqt qXaaaqq第30頁/共74頁ARMA(p,0)模型就是模型就是AR (p)模型，而模型，而ARMA(0,q)模型就是模型就是MA(q)模型。這個(gè)模型。這個(gè)一般模型有一般模型有p+q個(gè)參數(shù)要估計(jì)，看起來

9、個(gè)參數(shù)要估計(jì)，看起來很繁瑣，但利用計(jì)算機(jī)軟件則是常規(guī)運(yùn)很繁瑣，但利用計(jì)算機(jī)軟件則是常規(guī)運(yùn)算；并不復(fù)雜。算；并不復(fù)雜。 1111ttptpttqt qXXXaaaqq第31頁/共74頁第32頁/共74頁第33頁/共74頁第34頁/共74頁第35頁/共74頁第36頁/共74頁第37頁/共74頁第38頁/共74頁Sequence number5855524946434037343128252219161310741Z3210-1-2第39頁/共74頁ZLag Number16151413121110987654321ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoeffic

10、ientZLag Number16151413121110987654321Partial ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficient左邊的左邊的acf條形圖是衰減的正弦型的波動(dòng)；這種圖形稱為條形圖是衰減的正弦型的波動(dòng)；這種圖形稱為拖尾拖尾。而右邊的。而右邊的pacf條形圖是在第一個(gè)條條形圖是在第一個(gè)條(p=1)之后就很之后就很小，而且沒有什么模式；這種圖形稱為在在小，而且沒有什么模式；這種圖形稱為在在p=1后后截尾截尾。這說明該數(shù)據(jù)滿足是平穩(wěn)的這說明該數(shù)據(jù)滿足是平穩(wěn)的AR(1)模型。模型。第40頁/共74頁第41頁/共74頁第42頁/共74頁

11、10.86tttXXa第43頁/共74頁Sequence number6965615753494541373329252117139513210-1-2ZFit and Prediction第44頁/共74頁Error for Z from ARIMALag Number16151413121110987654321ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficientError for Z from ARIMALag Number16151413121110987654321Partial ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence Lim

12、itsCoefficient第45頁/共74頁Fit for Z from ARIMA2.01.51.0.50.0-.5-1.0-1.5Error for Z from ARIMA1.0.50.0-.5-1.0-1.5第46頁/共74頁第47頁/共74頁第48頁/共74頁SALESLag Number16151413121110987654321ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficient要對(duì)其進(jìn)行要對(duì)其進(jìn)行ARIMA模型擬合，先對(duì)該序列做模型擬合，先對(duì)該序列做acf和和pacf條形圖。其中條形圖。其中acf圖顯然不是拖尾（不是以指數(shù)速率遞減），

13、因此需要進(jìn)行差分。圖顯然不是拖尾（不是以指數(shù)速率遞減），因此需要進(jìn)行差分。第49頁/共74頁第50頁/共74頁DateJUL 2003OCT 2002JAN 2002APR 2001JUL 2000OCT 1999JAN 1999APR 1998JUL 1997OCT 1996JAN 1996APR 1995JUL 1994OCT 1993JAN 1993APR 1992JUL 1991OCT 1990JAN 199012010080604020SALESFit and Prediction例例tssales.txt的原始序列和由模型得到的擬合值及對(duì)未來的原始序列和由模型得到的擬合值及對(duì)未來1

14、2個(gè)月的預(yù)測(cè)圖。個(gè)月的預(yù)測(cè)圖。 第51頁/共74頁 Error for SALES from ARIMALag Number16151413121110987654321ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficient Error for SALES from ARIMALag Number16151413121110987654321Partial ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficient第52頁/共74頁DAY, period 746135724613572461SALES7060504030第

15、53頁/共74頁SALESLag Number16151413121110987654321ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficientSALESLag Number16151413121110987654321Partial ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficientacf圖顯然不是拖尾模式，因此，必須進(jìn)行差分以圖顯然不是拖尾模式，因此，必須進(jìn)行差分以消除季節(jié)影響。試驗(yàn)多次之后，看上去消除季節(jié)影響。試驗(yàn)多次之后，看上去ARIMA(2,1,2)( 0,1,1)7的結(jié)果還可以接受。殘差的的結(jié)果還可以

16、接受。殘差的pacfpacf和和acfacf條形圖在下一頁圖中條形圖在下一頁圖中 第54頁/共74頁Error for SALES from ARIMALag Number16151413121110987654321ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficientError for SALES from ARIMALag Number16151413121110987654321Partial ACF1.0.50.0-.5-1.0Confidence LimitsCoefficient第55頁/共74頁第56頁/共74頁第57頁/共74頁第58頁/

17、共74頁第59頁/共74頁n周期周期s由于在定義序列時(shí)已有由于在定義序列時(shí)已有(見對(duì)見對(duì)話框中注明的話框中注明的Current Periodicity后后面的數(shù)字面的數(shù)字), 不用另外輸入了不用另外輸入了.在輸出在輸出的變量中有誤差和擬合的變量中有誤差和擬合(預(yù)測(cè)預(yù)測(cè))的序的序列，在輸出中還有各個(gè)參數(shù)和一些列，在輸出中還有各個(gè)參數(shù)和一些判別準(zhǔn)則等。判別準(zhǔn)則等。第60頁/共74頁tX1ttXX第61頁/共74頁01tttXbbtI1111,(1) ,tttttttttptttttpTTeSSTeIIeXSTI 第62頁/共74頁01()tttXbbt I1111,(1),()ttttpttttt

18、ptttptttttpeTTIeSSTIeIISXST I 第63頁/共74頁0 1ttttXb bI11111,(1) ,ttttttttttptttttpeTTSSS TeIIeXS TI 第64頁/共74頁0 1()ttttXb b I11111,(1),()ttttpttttttptttptttttpeTTISeSS TIeIISXST I 第65頁/共74頁01tttXbbtI1111(1) ,(2) ,1(2) ,tttttttttptttttpTTeSSTeIIeXSTI 第66頁/共74頁01()tttXbb t I1111(1),(2),1(2),()ttttptttttptttptttttpeTTIeSSTIeIISXST I 第67頁/共74頁ARIMA(p,d,q)的特例（這里只有趨的特例（這里只有趨勢(shì)，沒有季節(jié)），而勢(shì)，沒有季節(jié)），而ARIMA(p,d,q)又是既有趨勢(shì)又有季節(jié)成分的又是既有趨勢(shì)又有季節(jié)成分的ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型的特例。模型的特例。第68頁/共74頁212212212,.,(1)( )1( )1ktttttt kkttt kppqqBXXB XXB XXBXXXBBBBBBBBqqqq 第69頁/共74頁11ttptptXXXa或者，或者，用等價(jià)的算子符號(hào)，用等價(jià)的算子符號(hào)， ( )ttB Xa第7