時間數(shù)列分析課件(ppt89頁)-免費(fèi)閱讀
【正文】 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 45分 32秒 23:45: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 2023年 3月 28日星期二 11時 45分 32秒 23:45:3228 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 , March 28, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 :45:3223:45Mar2328Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 時間 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 年末職工人數(shù)（人 ) 總產(chǎn)值 (萬元 ) 790 810 810 830 850 880 870 885 某企業(yè)職工人數(shù)與總產(chǎn)值統(tǒng)計表 返回 下頁 年 份 1994 1995 1996 1997 1998 國內(nèi)生產(chǎn)總值 (億元 ) 26104. 3 增長量 逐期 累計 發(fā)展速度 (%) 環(huán)比 定基 增長速度 (%) 環(huán)比 定基 增長 1%的絕對值 ，計算表中數(shù)字 . 第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值速度計算表 同時根據(jù)表中的數(shù)據(jù)，計算 1994～ 1998年間我國第三產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值的年平均發(fā)展速度和年平均增長速度。 計算得： b ? 16 .5 5 0. 85y t? ? ? 5 半 年平均增長量。、 n級 0 1 10 1 1 2 20 1 1 2 220 1 1 2 1????ttt t tt t t n t nt t tY b b YY b b Y b YY b b Y b Y b YY b b Y b Y???? ? ?????? ? ?? ? ? ? ??? ?? ? ?一級線性自回歸 二級線性自回歸 n級線性自回歸 二次曲線自回歸模型 （一）自回歸預(yù)測 D1）對 分別進(jìn)行檢驗 1 2 3 nr r r r， ， ， ， 212||rnrt???檢驗統(tǒng)計量： 原假設(shè)和備擇假設(shè)： 如果延滯為 1， 2， 選擇趨勢模型 例： 20 1 2? ty b b t b t? ? ?求解模型參數(shù) bo、 b b2 代入時間序號計算預(yù)測值 三、時間數(shù)列的自相關(guān)性和 自回歸預(yù)測法 （一）時間數(shù)列的自相關(guān)性 自相關(guān) 指時間數(shù)列前后各期數(shù)值之間的相關(guān)關(guān)系。 三、不規(guī)則變動的測定： 例 從數(shù)列中消除（ T） Y/T=S (一 )按月（或按季）平均法 第四節(jié) 季節(jié)變動、循環(huán)變動和剩余變動的測定 例 計算步驟： 同 月 ( 季 ) 平 均 數(shù)季 節(jié) 指 數(shù) ( S ) = ? 100%總 月 ( 季 ) 平 均 數(shù)季度 年份 第一年 第二年 … 各年同季合計 同季平均數(shù) 季節(jié)指數(shù)％ 全 年 4個季度合計 4個季度平均 400％ 一 二 四 三 如果某一月份或季度有明顯的季節(jié)變化，各期的季節(jié)指數(shù)應(yīng)大于或小于100% 根據(jù)季節(jié)指數(shù)與其平均數(shù) (100%)的偏差程度測定季節(jié)變動的程度 季節(jié)指數(shù)的平均數(shù)等于 100%，各月 (或季 )的指數(shù)之和等于 1200%(或 400%) 如果現(xiàn)象沒有季節(jié)變動，各期的季節(jié)指數(shù)等于 100% 當(dāng)存在向上的長期趨勢時，原資料平均法對于每年前面季節(jié)的季節(jié)比率有所貶低，對后面季節(jié)的季節(jié)比率則有所夸大。 （二）長期趨勢的數(shù)學(xué)模型 （以時間 t為自變量構(gòu)造趨勢方程） t——時間序號（ 按序隨意編制） （長期） 趨勢值、預(yù)測（估計）值 ?y時間 序號 數(shù)列 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 3 2 1 0 1 2 3 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 時間 序號 數(shù)列 t1 t2 t3 t4 t5 t6 5 3 1 1 3 5 y1 y2 y3 y4 y5 y6 時間 序號 數(shù)列 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 1 2 3 4 5 6 7 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 （ 圖形判斷、差分法判斷、 經(jīng)驗判斷、自相關(guān)系數(shù)數(shù)列判斷等） 差分法 差分： 時間數(shù)列相繼數(shù)值的差異。C 一般要查《平均發(fā)展速度查對表》確定 累計法（方程法） 原理： 按此平均發(fā)展速度推算的各期理論水平之和 等于各期實際水平之和。231。231。 nnaaac c cb b b= = = a、 b均為時期數(shù)列時 1a N a c b aacb b N b bac= = = = =邋邋邋 ? 229。 它是計算其他時間數(shù)列分析指標(biāo)的基礎(chǔ)。 進(jìn)行季節(jié)變動分析：采用“季度”或“月度”為時間 單位的數(shù)據(jù)，且必須三年以上各季或各月數(shù)據(jù)。由 連續(xù) 時點(diǎn)數(shù)列計算 間隔不相等 時，采用 加權(quán)算術(shù)平均法 對于每變動一次才登記一次的 時點(diǎn)數(shù)列 見教材 P298例 82 間斷時點(diǎn)且 間隔相等 例 2 3 1122 2 21nna a a aaaaN+++ + + +=1 2 111221nna a a aN+ + + +=間斷時點(diǎn)且 間隔不相等 例 2 3 1121 2 11 2 1.2 2 2nnnna a a aaa f f faf f f+++ + ? + ?=+ + +不是逐日記錄，而是 每隔一段時間登記一次，表現(xiàn)為期初或期末值 采用 簡單 序時平均法 采用 加權(quán) 序時平均法 ——以不等的間隔長度為權(quán)數(shù) acb=根據(jù) 相對數(shù)和平均數(shù)時間數(shù)列 計算序時平均數(shù) 2 1 2 3, , , , nc c c cacb= 121212。247。桫 a為時期數(shù)列、 b為時點(diǎn)數(shù)列時 ( )1 2 111222NNNNa a a a Nacbbbb b N++ + + +==驏247。 增長速度根據(jù)增長量的不同分為 無換算關(guān)系 100i L i i Liia aaa++= = ﹪年距增長速度 （同比增長率） 例 增長 1%的絕對值 100100=180。C 移動平均法 對時間數(shù)列的各項數(shù)值，按照一定的時間間隔進(jìn)行 逐期移動 ，計算出一系列 序時平均數(shù) ，形成 一個新的時間數(shù)列 。 2y na b tty a t b t??????? ? ?22()n ty t ybn t ta y bt?????? ? ???tbay ???直線趨勢方程： 經(jīng)濟(jì)意義： 數(shù)列水平的平均增長量 例 當(dāng) ? t = 0時，有： 2y naty b t?????2tybtyayn??????2y na b tty a t b t? ? 假定不存在長期趨勢或長期趨勢不明顯 。I Y/T=SI 從余值中消除（ I） 即移動平均，得到 C 從 CI中消除（ C） CI/C=I 一、移動平均和指數(shù)平滑法 （一）移動平均法 對于平穩(wěn)型時間數(shù)列可取最近 n期數(shù)值的算術(shù)平均作為后期的預(yù)測值。 r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0 1 1 r r值 原數(shù)列 y t 0 （ 4） r值有周期性變化 ， 每隔幾個便有一個高峰 ， 表明該時間數(shù)列為季節(jié)型時間數(shù)列 。 0 1 2,b b b線性和非線性 分為一級、二級、 1997年美國 GDP 總量為 81109億美元，中國的 GDP總量折算為美元約為 8972億元。 第一季度： %=；第四季度： %=20/ 第一季度： %:400%=%:x ? x= % 計算同期平均數(shù)與總平均數(shù) 計算季節(jié)比率 ? 同 期 平 均 數(shù)總 平 均
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