第十講 時間序列分析

第十講時間序列分析2023/6/231第一頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析一、時間序列的基本概念1、時間序列的含義

按時間順序排列的各期觀察數(shù)據(jù)的序列，就叫做時間序列。2、時間序列的組成從形式上看時間序列有兩個基本的組成部分：時間要素，它主要用來說明客觀現(xiàn)象的觀察值所屬的時間及其長度；觀察值要素，主要表明客觀現(xiàn)象在某一時間上發(fā)展變化的結(jié)果和狀態(tài)。2023/6/232第二頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析一、時間序列的基本概念3、時間序列分析的意義時間序列分析的目的，可概括為四個方面，即描述、解釋、預(yù)測和控制。4、時期序列與時點(diǎn)序列時期序列與時點(diǎn)序列的區(qū)別表現(xiàn)在：可加性方面，與時間關(guān)系方面，資料的登記辦法方面。2023/6/233第三頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析一、時間序列的基本概念5、時間序列編制

編制時間序列需要注意以下幾個問題：時間的長短應(yīng)一致，變量的內(nèi)含應(yīng)一致，注意空間范圍的變化，變量觀察值的計(jì)量單位要統(tǒng)一起來，統(tǒng)計(jì)方法要相同，缺失資料的處理。2023/6/234第四頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析二、時間序列的對比分析（一）發(fā)展水平與平均發(fā)展水平1、含義時間序列中的每一項(xiàng)觀察值稱為時間序列的水平，它反映客觀現(xiàn)象發(fā)展變化在各個不同時間上所達(dá)到的狀態(tài)、規(guī)?；蛩?。平均發(fā)展水平是指，客觀現(xiàn)象在各個時間上所達(dá)到的發(fā)展水平的平均數(shù)。2023/6/235第五頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析二、時間序列的對比分析（一）發(fā)展水平與平均發(fā)展水平2、平均發(fā)展水平的計(jì)算（1）時期序列平均發(fā)展水平2023/6/236第六頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析二、時間序列的對比分析（一）發(fā)展水平與平均發(fā)展水平2、平均發(fā)展水平的計(jì)算（2）時點(diǎn)序列平均發(fā)展水平2023/6/237第七頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析二、時間序列的對比分析（二）增長量與平均增長量增長量是時間序列中不同時期的發(fā)展水平之差，用于反映現(xiàn)象在觀察期內(nèi)增加或減少變化的絕對數(shù)量。平均增長量是觀察期內(nèi)各時期增長量的平均數(shù)，它主要用來反映現(xiàn)象在觀察期內(nèi)平均增減變化的情況。2023/6/238第八頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析二、時間序列的對比分析（三）發(fā)展速度與平均發(fā)展速度將兩個時期的發(fā)展水平相除，即得到發(fā)展速度。發(fā)展速度可用來說明客觀現(xiàn)象發(fā)展變化的快慢程度，表明報(bào)告期水平已發(fā)展到基期水平的百分之多少或者多少倍。

發(fā)展速度的平均結(jié)果稱為平均發(fā)展速度。2023/6/239第九頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析二、時間序列的對比分析（四）增長速度與平均增長速度增長速度是增長量與基期水平相比的結(jié)果，可用于反映現(xiàn)象發(fā)展變化的相對程度。平均增長速度是增長速度的平均數(shù)，它一般用平均發(fā)展速度減1來求得。

2023/6/2310第十頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析三、時間序列的分解與假定1、時間序列的分解

時間序列古典分析一般將影響時間序列變異的因素分成：長期趨勢、季節(jié)變動、循環(huán)變動和不規(guī)則變動。其中，長期趨勢是指客觀現(xiàn)象由于受到某些決定性因素的作用，在一段較長時間內(nèi)，持續(xù)向上或向下運(yùn)動的態(tài)勢。季節(jié)變動是指客觀現(xiàn)象因受自然條件、社會風(fēng)俗習(xí)慣等原因的影響，在一個日歷年度內(nèi)完成的周期性波動。循環(huán)變動是指現(xiàn)象在一年以上的時間內(nèi)出現(xiàn)漲落相間的波動。2023/6/2311第十一頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析三、時間序列的分解與假定2、時間序列分析的假定（1）加法假定Xt表示t時間上現(xiàn)象的觀察值，Tt表示t時間上觀察值中的長期趨勢的效應(yīng)，St表示季節(jié)變動的效應(yīng)，Ct表示循環(huán)變動，It表示不規(guī)則變動，則時間序列的加法模型可表述成：Xt=Tt+St+Ct+It，t=1，2，…，n。2023/6/2312第十二頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析三、時間序列的分解與假定2、時間序列分析的假定（2）乘法假定乘法假定模型是：

Xt=Tt×St×Ct×It，t=1，2，…，n2023/6/2313第十三頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析四、長期趨勢的測定與預(yù)測1、時距擴(kuò)大法把原時間序列所包括的各個時間上的觀察值加以合并，得到較長時期上的觀察值，以弱化由于時距較短現(xiàn)象受到其他因素影響而引起的趨勢的不明顯的情況。2、移動平均法通過計(jì)算一系列逐項(xiàng)移動平均以得到新的修勻后的時間序列。2023/6/2314第十四頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析四、長期趨勢的測定與預(yù)測3、趨勢方程法直線方程：拋物線方程：指數(shù)方程：2023/6/2315第十五頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序列分析五、季節(jié)變動分析1、按月（季）平均法

計(jì)算不同年份同一季度觀察值的平均數(shù)，計(jì)算全部年份各個季度的總平均數(shù)，將前者與后者比較計(jì)算出季節(jié)變動指數(shù)。2、長期趨勢剔除法

先將時間序列中的長期趨勢測定出來，然后根據(jù)相應(yīng)的分析假定剔除出長期趨勢，再計(jì)算季節(jié)變動效應(yīng)。2023/6/2316第十六頁，共十七頁，編輯于2023年，星期五第十講時間序