【正文】 ttt t t ty y y yry y y y????????自相關系數(shù)計算 121( ) ( )()nkt t ktk nktty y y yryy???????????（ 1≤rk≤1） 當 n很大時， 時間延遲為 k的自相關系數(shù)： 12211( ) ( )( ) ( )nkt t t k t ktk n k n kt t t k t ktty y y yry y y y?????????????????? 時間數(shù)列性質特征的判別 （ 1）時間數(shù)列所有自相關系數(shù) r1， r2…… ， rk都近似于零時，該時間數(shù)列為隨機性時間數(shù)列。 先將序列中的 長期 趨勢予以消除，再計算季節(jié)指數(shù) (二）長期趨勢剔除法 計算長期趨勢 （ T） 乘法模式分解 ， 剔除長期趨勢 Y=T只適用于時期數(shù)列。231。231。 第四章 時間數(shù)列分析 第一節(jié) 時間數(shù)列的種類和編制方法 第二節(jié) 時間數(shù)列的傳統(tǒng)分析指標 第三節(jié) 長期趨勢的測定 第四節(jié) 季節(jié)變動、循環(huán)變動和剩余變動的測定 第五節(jié) 時間數(shù)列預測方法 本章主要內(nèi)容 第一節(jié) 時間數(shù)列的種類和編制方法 一、時間數(shù)列的概念 時間數(shù)列是統(tǒng)計數(shù)據(jù)（指標數(shù)值）按時間順序排列而形成的數(shù)列，又稱時間序列或動態(tài)數(shù)列。 + + + + 247。桫例 （三）增長量 逐期增長量： 1iiaa D = 0iD = 累計增長量： 增長量是報告期水平與基期水平之差 增長量根據(jù)采用的基期不同分為 （個量） （總量） 1 0 2 1 1, , , nna a a a a a 1 0 2 0 0, , , na a a a a a 逐期增長量與累計增長量之間的關系 累計增長量等于 相應 各期逐期增長量之和 相鄰兩期的累計增長量之差等于 相應 的逐期增長量 年距增長量 =報告期水平－上年同期水平 ( ) ( ) ( )1 0 2 1 1 0n n na a a a a a a a + + + = ( ) ( ) ( )0 1 0 1 1 , 2 , ,i i i ia a a a a a i n = = （四）平均增長量 平均增長量是逐期增長量的平均數(shù) 水平法 原理： 按此平均增長量推算的期末理論水平等于期末實際水平 01naanD = =229。 序時平均法 是分段計算序時平均數(shù)，以消除季節(jié)變動和偶然因素的影響。S r r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 0 1 1 r值 原數(shù)列 y t 0 （ 2） r1較大 ， r r3漸次減小 ， r4開始趨近于零 ， 表明該時間數(shù)列為平穩(wěn)型時間數(shù)列 。 月 初 庫存量 （臺） 一 二 三 四 38 42 39 37 38 42 42 39 39 372223a+ + +++=39 .5= （臺） 返回 ( 38 42) ( 42 39) ( 39 37 ) ( 37 41 )3 3 4 22 2 2 2 39. 29(12a? ? ? ?? ? ? ? ? ? ??? 臺 ) 時間 1 月初 3 月末 7 月初 10 月末 12 月末 庫存量 a 38 42 39 37 41 該廠當年的平均庫存量 [例 ]A廠成品倉庫當年的庫存量情況如下： 返回 【例】 某公司第一季度各月流動資金周轉次數(shù)如下， 計算該公司第一季度各月的 平均流動資金周轉次數(shù) 。 例 求解模型參數(shù) 最小平方法，求參數(shù)。 23:45:3223:45:3223:45Tuesday, March 28, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 下午 11時 45分 32秒 下午 11時 45分 23:45: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 45分 32秒 23:45: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 . ?t t tyy? ??計算估計標準誤 2?()tty yySnm????求置信區(qū)間 m為模型中的參數(shù) / 2 ( ) 0?t t n m yy y t s c? ?? ? ? ?/2?t t yy y z s?? ? ?小樣本 大樣本 2?()Q y y? ? ? ? 最 小 值2()y a bt? ? ? ?即 ： 最 小 值擬合原理： 2 ( ) ( 1 ) 02 ( ) ( ) 0Qy a btaQy a bt tb? ?? ? ? ? ? ? ????? ?? ? ? ? ? ??? ?2y na b tty a t b t? ? ? ???? ? ? ? ? ??返回 ? ty a b??t 20 y natty b t???? ? ?? ? ? ??令簡捷計算法： ?y a bt??y tay?a?0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 1 2 3 0t ??取時間數(shù)列中間項為原點 返回 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 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。 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 。I Y/T=S 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 。 增長速度根據(jù)增長量的不同分為 無換算關系 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。247。 進行季節(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)。 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。231。C (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。 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測值 三、時間數(shù)列的自相關性和 自回歸預測法 （一）時間數(shù)列的自相關性 自相關 指時間數(shù)列前后各期數(shù)值之間的相關關系。、 n級 0 1 10 1 1 2 20 1 1