石油工程造價分析方法及應(yīng)用(PPT)

1、一、時間序列分析法1.概念要點：把反映某一現(xiàn)象發(fā)展變化的一系列數(shù)據(jù)按時間先后順序排列起來所形成的數(shù)列。兩個基本要素： 現(xiàn)象所屬時間（時期和時點） 統(tǒng)計數(shù)據(jù)（絕對指標、相對指標和平均指標）第三部分 幾種常用分析方法介紹（1）描述現(xiàn)象的歷史狀況；（2）揭示現(xiàn)象的發(fā)展變化規(guī)律；（3）外推預(yù)測二、時間序列分析的目的三、時間序列的編制原則基本原則是保證可比性 時間長短要一致 總體范圍要一致 指標內(nèi)容要一致 計算方法和口徑要一致（一）發(fā)展水平現(xiàn)象在不同時間上所達到的水平的數(shù)量反映說明現(xiàn)象在某一時間上所達到的水平 按指標表現(xiàn)形式不同:總量水平、相對水平、平均水平。按其在數(shù)列中的位置來看:最初水平、中間水平和

2、最末水平。從在分析中的作用看:分為報告期水平、基期水平.（二）平均發(fā)展水平（序時平均數(shù)、動態(tài)平均數(shù)）現(xiàn)象在不同時間上取值的平均數(shù)說明現(xiàn)象在一段時期內(nèi)所達到的一般水平不同類型的時間序列有不同的計算方法與一般平均數(shù)（也可稱為靜態(tài)平均數(shù)）的異同 ：同：都是將數(shù)量差異抽象化，反映現(xiàn)象的一般水平.異： 1. 所平均數(shù)值的時間不同。 2. 所說明的問題不同。 3. 計算方法也有不同。1.絕對數(shù)序列的序時平均數(shù)首先，判斷所要計算的絕對數(shù)序列的類型。 其次，根據(jù)不同序列的類型選擇不同的計算方法。絕對數(shù)序列時期序列時點序列連續(xù)時點序列間隔不等的時點序列間隔相等的時點序列計算公式：計算結(jié)果表示：某段時間內(nèi)平均每期

3、的水平. （1） 時期數(shù)列簡單算術(shù)平均法通常將逐日排列的時點數(shù)據(jù)視為連續(xù)時點序列，可采用簡單算術(shù)平均數(shù)法： 連續(xù)時點序列 a1a2a3ana4an-1f1f2f3fn-1間隔不等的時點序列當時點間隔相等，上式簡化為: “首末折半法”先求分段平均數(shù)=相鄰兩點數(shù)據(jù)的簡單算術(shù)平均數(shù)再求全期總平均數(shù)=分段平均數(shù)的加權(quán)算術(shù)平均數(shù) （權(quán)數(shù)f =時點間的間隔長度）時間1月1日5月31日8月31日12月31日人數(shù)(萬人)362390416420例：設(shè)某地區(qū)1999年各統(tǒng)計時點的社會勞動者人數(shù)如下表，計算全年的平均社會勞動者人數(shù)。2.相對數(shù)數(shù)列或平均數(shù)數(shù)列的序時平均數(shù) 相對數(shù)（或平均數(shù)）用 c 表示，有 c=a

4、/b， a、b為總量指標。 求各期 c 的平均一般不能采用簡單算術(shù)平均法，即 因為各期數(shù)據(jù)Ci 的對比基礎(chǔ) bi 不同，它們對全期總平均水平的影響作用應(yīng)輕重有別.計算公式1. 分別計算其分子、分母的序時平均數(shù) （先判斷分子分母是什么指標、是時期指標還是時點指標？）2. 對比得 ： 相對數(shù)序列的序時平均數(shù)（計算結(jié)果）解：（1）第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值的平均數(shù)全部國內(nèi)生產(chǎn)總值的平均數(shù)第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值所占平均比重（2）思考1. 發(fā)展速度報告期水平基期水平 說明現(xiàn)象在觀察期內(nèi)發(fā)展變化的相對程度； 有環(huán)比發(fā)展速度與定期發(fā)展速度之分*環(huán)比發(fā)展速度報告期水平上期水平*定期發(fā)展速度報告期水平固定基期水平（二）

5、增長速度2、種類1、定義：增長量與基期水平之比，說明現(xiàn)象增長變化的相對程度二者關(guān)系：總增減速度不等于相應(yīng)環(huán)比增速之和（積）（三）平均發(fā)展速度與平均增長速度1.定義平均發(fā)展速度：各個時期的環(huán)比發(fā)展速度的平均數(shù)平均增長速度：各個時期的環(huán)比增長速度的一般水平二、長期趨勢的測定和分析（一）研究長期趨勢的目的和意義（二）測定長期趨勢的基本方法1.移動平均法2.方程擬合法（一）研究長期趨勢的目的和意義認識和掌握現(xiàn)象隨時間演變的趨勢和規(guī)律，為制定相關(guān)政策和進行管理提供依據(jù)；通過對現(xiàn)象過去變動規(guī)律的認識，對事物的未來發(fā)展趨勢做出預(yù)計和推測；測定出趨勢因素后，便于從原時間數(shù)列中剔除趨勢因素，更好地分解、研究其他

6、因素。（二）測定長期趨勢的基本方法1. 移動平均法(Moving Average Method)基本原理：移動平均，是選擇一定的平均項數(shù)（常用 N 表示），采用逐項遞移的方法對原時間數(shù)列計算一系列序時平均值；這些移動平均值消除或削弱了原數(shù)列中的不規(guī)則變動和其他變動，揭示出現(xiàn)象在較長時間內(nèi)的基本發(fā)展趨勢。移動平均法(實例)表5- 6 1981-1998年我國汽車產(chǎn)量數(shù)據(jù)年 份產(chǎn)量(萬輛)年份產(chǎn)量(萬輛)19811982198319841985198619871988198917.5619.6323.9831.6443.7236.9847.1864.4758.3519901991199219931

7、994199519961997199851.4071.42106.67129.85136.69145.27147.52158.25163.00【例】已知19811998年我汽車產(chǎn)量數(shù)據(jù)如表4-6。分別計算三年和五年移動平均趨勢值，以及三項和五項移動中位數(shù)，并作圖與原序列比較 19811982198319841985198619871988198917.5619.6323.9831.6443.7236.9847.1864.4758.35-20.3925.0833.1137.4542.6349.5456.6758.0719901991199219931994199519961997199851.4

8、071.42106.67129.85136.69145.27147.52158.25163.0060.3976.50102.65124.4137.27143.16150.35156.26-移動平均趨勢值年 份產(chǎn)量（萬輛）移動平均趨勢值年 份產(chǎn)量（萬輛）表5- 7 汽車產(chǎn)量三項移動趨勢值移動平均法(實例)移動平均法(趨勢圖)05010015020019811985198919931997產(chǎn)量三項移動平均趨勢值三項移動中位數(shù)汽車產(chǎn)量（萬輛） 圖5-1 汽車產(chǎn)量移動平均趨勢圖（年份）特點 (應(yīng)注意的問題)移動平均對數(shù)列具有平滑修勻作用，平均項數(shù)（N）越大，對數(shù)列的平滑修勻作用越強；移動平均的數(shù)值應(yīng)放

9、在所平均時間的中間位置；當N 為奇數(shù)，只需一次移動平均；當N為偶數(shù)，需再進行二項移動平均即移正平均（或中心化）；例 原數(shù)列 移動平均（步長N=4） 移正平均(續(xù))3.移動間隔的長度應(yīng)長短適中若數(shù)列包含周期性變動，為了消除周期變動而只反映T，應(yīng)以周期長度作為移動間隔的長度，即： N=周期長度若是季度資料，應(yīng)采用4項移動平均若為月份資料，應(yīng)采用12項移動平均（續(xù)）4. 新數(shù)列較原數(shù)列項數(shù)少,造成部分信息缺損。N越大，缺項越多。 N為奇數(shù)時，新數(shù)列首尾各少（N-1）/2項；N為偶數(shù)時，（移正后）新數(shù)列首尾各少 N/2 項。（續(xù)）5. 移動平均法可以呈現(xiàn)出現(xiàn)象的長期趨勢，但本身不能進行外推預(yù)測。只有當

10、T為水平趨勢時，才可用移動平均值作為最近一期的預(yù)測值。2. 趨勢方程擬合法利用數(shù)學(xué)中的某種曲線方程對原數(shù)列中的趨勢進行擬合，以消除其他變動，揭示數(shù)列長期趨勢的一種方法。 在只包含T、I中進行長期趨勢的測定時應(yīng)用較為廣泛。趨勢方程的選擇定性分析:利用有關(guān)理論知識、結(jié)合現(xiàn)象變化的性質(zhì)特點進行判斷；繪制觀測值散點圖或折線圖:這些圖形常能很直觀的表現(xiàn)出數(shù)列的趨勢類型，是最常用也是比較有效的一種方法。根據(jù)數(shù)列的數(shù)據(jù)特征加以判斷:常用的判斷方法有：若數(shù)列各項數(shù)據(jù)的K次差（K級增長量）大致為一常數(shù)，可相應(yīng)的對該數(shù)列擬合K次曲線；若數(shù)列的環(huán)比發(fā)展速度大致為一常數(shù)，可對該數(shù)列擬合指數(shù)曲線。直線趨勢方程 判別：逐

11、期增量大致相同（數(shù)值分析、散點圖等）。直線方程： B、附帶條件C、由基本條件可知Q是a、b的非負二次函數(shù)擬合原理$yt=a+bt 趨勢線（方程）$yt ：（長期）趨勢值、預(yù)測（估計）值t：時間代碼 y：真實值。 A、基本條件解得：計算得： a=10.55，b=1.72 yc=a+bt=10.55+1.72t a：第0期（1989年）的趨勢值（最初水平）； b：年平均增長量。指數(shù)分析法指數(shù)的概念廣義：任何兩個數(shù)值對比形成的相對數(shù)狹義：用于測定總體各變量在不同場合下綜合變動的一種特殊相對數(shù)指數(shù)的性質(zhì)相對性：總體變量在不同場合下對比形成的相對數(shù)不同時間上對比形成的指數(shù)稱為時間性指數(shù)不同空間上對比形成

12、的指數(shù)稱為區(qū)域性指數(shù)綜合性：反映一組變量在不同場合下的綜合變動平均性：指數(shù)是總體水平的一個代表性數(shù)值指數(shù)的分類按計算形式劃分按內(nèi)容劃分按項目多少劃分數(shù)量指數(shù)質(zhì)量指數(shù)按對比場合劃分時間指數(shù)區(qū)域指數(shù)簡單指數(shù)加權(quán)指數(shù)個體指數(shù)綜合指數(shù)指數(shù)的分類（數(shù)量指數(shù)與質(zhì)量指數(shù)）數(shù)量指數(shù)反映物量變動水平如產(chǎn)品產(chǎn)量指數(shù)、商品銷售量指數(shù)等質(zhì)量指數(shù)反映事物內(nèi)含數(shù)量的變動水平如價格指數(shù)、產(chǎn)品成本指數(shù)等指數(shù)的分類（個體指數(shù)與綜合指數(shù)）個體指數(shù)反映單一項目的變量變動如一種商品的價格或銷售量的變動綜合指數(shù)反映多個項目變量的綜合變動如多種商品的價格或銷售量的綜合變動指數(shù)的分類（其他）簡單指數(shù)計入指數(shù)的各個項目的重要性視為相同加權(quán)指

13、數(shù)計入指數(shù)的項目依據(jù)重要程度賦予不同的權(quán)數(shù)時間性指數(shù)總體變量在不同時間上對比形成有定基指數(shù)和環(huán)比指數(shù)之分區(qū)域性指數(shù)總體變量在不同空間上對比形成基期變量值加權(quán)的綜合指數(shù)(要點和計算公式) 將作為權(quán)數(shù)的各變量值固定在基期也被稱為拉氏指數(shù)或L式指數(shù)計算公式為質(zhì)量指數(shù)：數(shù)量指數(shù)： 可以消除權(quán)數(shù)變動對指數(shù)的影響報告期變量值加權(quán)的綜合指數(shù)(要點和計算公式) 將作為權(quán)數(shù)的各變量值固定在報告期也被稱為帕氏指數(shù)，或簡稱為P式指數(shù) 計算公式為質(zhì)量指數(shù)：數(shù)量指數(shù)： 不能消除權(quán)數(shù)變動對指數(shù)的影響回歸分析第一節(jié) 變量間的相關(guān)關(guān)系 第二節(jié) 一元線性回歸變量間的關(guān)系（函數(shù)關(guān)系）是一一對應(yīng)的確定關(guān)系設(shè)有兩個變量 x 和 y

14、，變量 y 隨變量 x 一起變化，并完全依賴于 x ，當變量 x 取某個數(shù)值時， y 依確定的關(guān)系取相應(yīng)的值，則稱 y 是 x 的函數(shù)，記為 y = f (x)，其中 x 稱為自變量，y 稱為因變量各觀測點落在一條線上 xy變量間的關(guān)系（函數(shù)關(guān)系） 函數(shù)關(guān)系的例子某種商品的銷售額(y)與銷售量(x)之間的關(guān)系可表示為 y = p x (p 為單價)圓的面積(S)與半徑之間的關(guān)系可表示為S = R2 企業(yè)的原材料消耗額(y)與產(chǎn)量(x1) 、單位產(chǎn)量消耗(x2) 、原材料價格(x3)之間的關(guān)系可表示為y = x1 x2 x3 變量間的關(guān)系（相關(guān)關(guān)系）變量間關(guān)系不能用函數(shù)關(guān)系精確表達一個變量的取值

15、不能由另一個變量唯一確定當變量 x 取某個值時，變量 y 的取值可能有幾個各觀測點分布在直線周圍 xy變量間的關(guān)系（相關(guān)關(guān)系） 相關(guān)關(guān)系的例子商品的消費量(y)與居民收入(x)之間的關(guān)系商品銷售額(y)與廣告費支出(x)之間的關(guān)系糧食畝產(chǎn)量(y)與施肥量(x1) 、降雨量(x2) 、溫度(x3)之間的關(guān)系收入水平(y)與受教育程度(x)之間的關(guān)系父親身高(y)與子女身高(x)之間的關(guān)系相關(guān)關(guān)系的類型相關(guān)關(guān)系非線性相關(guān)線性相關(guān)正相關(guān)正相關(guān)負相關(guān)負相關(guān)完全相關(guān)不相關(guān)相關(guān)關(guān)系的圖示不相關(guān)負線性相關(guān)正線性相關(guān)非線性相關(guān)完全負線性相關(guān)完全正線性相關(guān)相關(guān)關(guān)系的測度（相關(guān)系數(shù)）對變量之間關(guān)系密切程度的度量對

16、兩個變量之間線性相關(guān)程度的度量稱為簡單相關(guān)系數(shù)若相關(guān)系數(shù)是根據(jù)總體全部數(shù)據(jù)計算的，稱為總體相關(guān)系數(shù)，記為若是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算的，則稱為樣本相關(guān)系數(shù)，記為 r相關(guān)關(guān)系的測度（相關(guān)系數(shù)取值及其意義） r 的取值范圍是 -1,1|r|=1，為完全相關(guān)r =1，為完全正相關(guān)r =-1，為完全負正相關(guān) r = 0，不存在線性相關(guān)關(guān)系相關(guān)-1r0，為負相關(guān)0r1，為正相關(guān)|r|越趨于1表示關(guān)系越密切；|r|越趨于0表示關(guān)系越不密切相關(guān)關(guān)系的測度（相關(guān)系數(shù)取值及其意義）-1.0+1.00-0.5+0.5完全負相關(guān)無線性相關(guān)完全正相關(guān)負相關(guān)程度增加r正相關(guān)程度增加回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別相關(guān)分析中，變量 x

17、變量 y 處于平等的地位；回歸分析中，變量 y 稱為因變量，處在被解釋的地位，x 稱為自變量，用于預(yù)測因變量的變化相關(guān)分析中所涉及的變量 x 和 y 都是隨機變量；回歸分析中，因變量 y 是隨機變量，自變量 x 可以是隨機變量，也可以是非隨機的確定變量相關(guān)分析主要是描述兩個變量之間線性關(guān)系的密切程度；回歸分析不僅可以揭示變量 x 對變量 y 的影響大小，還可以由回歸方程進行預(yù)測和控制 回歸模型的類型一個自變量兩個及兩個以上自變量回歸模型多元回歸一元回歸線性回歸非線性回歸線性回歸非線性回歸回歸模型回答“變量之間是什么樣的關(guān)系？”方程中運用1 個數(shù)字的因變量(響應(yīng)變量)被預(yù)測的變量1 個或多個數(shù)字

18、的或分類的自變量 (解釋變量)用于預(yù)測的變量3.主要用于預(yù)測和估計一元線性回歸模型 （概念要點）當只涉及一個自變量時稱為一元回歸，若因變量 y 與自變量 x 之間為線性關(guān)系時稱為一元線性回歸對于具有線性關(guān)系的兩個變量，可以用一條線性方程來表示它們之間的關(guān)系描述因變量 y 如何依賴于自變量 x 和誤差項 的方程稱為回歸模型一元線性回歸模型 （概念要點） 對于只涉及一個自變量的簡單線性回歸模型可表示為 y = b0 + b1 x + e模型中，y 是 x 的線性函數(shù)(部分)加上誤差項線性部分反映了由于 x 的變化而引起的 y 的變化誤差項 是隨機變量反映了除 x 和 y 之間的線性關(guān)系之外的隨機因素對 y 的影響是不能由 x 和 y 之間的線性關(guān)系所解釋的變異性0 和 1 稱為模型的參數(shù)一元線性回歸模型（基本假定）誤差項是一個期望值為0的隨機變量，即E()=0。對于一個給定的 x 值，y 的期望值為E ( y ) = 0+ 1 x對于所有的 x 值，的方差2 都相同誤差項是一個服從正態(tài)分布的隨機變量，且相互獨立。即N( 0 ,2 )獨立性意味著對于一個特定的 x 值，它所對應(yīng)的與其他 x 值所對應(yīng)的不相關(guān)對于一個特定的 x 值，它所對應(yīng)的 y 值與其他 x 所對應(yīng)的 y 值也不相關(guān)回歸方程 （概念要點）描述 y 的平均值或期望值如何依賴于