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正文內(nèi)容

時(shí)間序列分析ppt課件(2)(編輯修改稿)

2025-02-10 20:29 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 變動(dòng)和循環(huán)變動(dòng)之后剩余的因素。 ? 可細(xì)分為隨機(jī)擾動(dòng)和異常變動(dòng)兩種類型 : ? 隨機(jī)擾動(dòng) 是短暫的、不可預(yù)期的和不可重復(fù)出現(xiàn)的眾多細(xì)小因素綜合作用的結(jié)果。表現(xiàn)為以隨機(jī)方式使現(xiàn)象呈現(xiàn)出方向不定、時(shí)大時(shí)小的起落變動(dòng),但從較長觀察時(shí)間內(nèi)的總和或平均來看,一定程度上可以相互抵消。 ? 異常變動(dòng) 則是指一些具有偶然性突發(fā)性的重大事件如戰(zhàn)爭、社會(huì)動(dòng)亂和自然災(zāi)害等引起的變動(dòng),其單個(gè)因素的影響較大,不可能相互抵消,在時(shí)間序列分析中往往需要對(duì)這種變動(dòng)進(jìn)行特殊處理。 注: 后面所講的不規(guī)則變動(dòng) 一般僅指隨機(jī)擾動(dòng) 。 950 (二)時(shí)間序列因素分解的模型 按照四種構(gòu)成因素相互作用的方式不同,可以將上述關(guān)系設(shè)定為不同的合成模型,實(shí)際中最常用的有 乘法 模型和 加法 模型。 ? 以 Y 表示序列的數(shù)值, T 表示趨勢值, S 表示季節(jié)變動(dòng)值, C 表示循環(huán)變動(dòng)值, I 表示不規(guī)則變動(dòng)值,下標(biāo) t 表示時(shí)間( t=1,2,…n ) . 951 加法模型: ? 假定四種因素的影響是相互獨(dú)立的。 ? 每種因素的數(shù)值均與 Y 的計(jì)量單位和表現(xiàn)形式相同 . ? 如 絕對(duì)數(shù)序列中各種因素的數(shù)值都為絕對(duì)量。 ? 季節(jié)變動(dòng)和循環(huán)變動(dòng)的數(shù)值有正有負(fù),在它們各自的一個(gè)周期范圍內(nèi),正負(fù)數(shù)值相互抵消,因而總和或平均數(shù)為零;不規(guī)則變動(dòng)的數(shù)值也是有正有負(fù),但只有從長時(shí)間來看其總和或平均數(shù)才趨于零。 ? 對(duì)各因素的分離采用減法。 ? 如 ( Yt –St)表示從序列中剔除季節(jié)變動(dòng)的影響。 ttttt ICSTY ????952 乘法模型: ? 假定四種因素的影響作用大小是有聯(lián)系的。 ? 只有趨勢值與 Y 的計(jì)量單位和表現(xiàn)形式相同(一般為絕對(duì)量);其余各種因素的數(shù)值均表現(xiàn)為以趨勢值為基準(zhǔn)的一種相對(duì)變化率,通常以百分?jǐn)?shù)表示。 ? 各個(gè)時(shí)間上的季節(jié)變動(dòng)和循環(huán)變動(dòng)數(shù)值在 100%上下波動(dòng),在它們各自的一個(gè)周期范圍內(nèi),其平均值為 100%;不規(guī)則變動(dòng)值也是在 100%上下波動(dòng),但只有從長時(shí)間來看其平均值才趨于 100%。 ? 對(duì)各因素的分離則采用除法。 ? 例如 ( Yt /St )表示從時(shí)間序列中剔除季節(jié)變動(dòng)的影響。 ttttt ICSTY ????953 二、長期趨勢的測定方法 長期趨勢的測定和分析,是時(shí)間序列分析中最主要的一項(xiàng)任務(wù)。測定長期趨勢,不僅可以認(rèn)識(shí)現(xiàn)象發(fā)展變化的基本趨勢和規(guī)律性,并作為預(yù)測的重要依據(jù),而且也是準(zhǔn)確地測定其他構(gòu)成因素的基礎(chǔ)。 (一)時(shí)距擴(kuò)大法 將原序列中若干項(xiàng)數(shù)據(jù)合并,使數(shù)據(jù)所包含的不規(guī)則變動(dòng)在一定程度上被相互抵消了,由較長時(shí)間上的數(shù)據(jù)形成的新序列更清晰地顯示出現(xiàn)象發(fā)展的長期趨勢。 ? 對(duì)于包含季節(jié)變動(dòng)的序列,若將數(shù)據(jù)的時(shí)期擴(kuò)大到一個(gè)季節(jié)周期(如將月度或季度數(shù)據(jù)合并為年度數(shù)據(jù)),可使季節(jié)變動(dòng)也相互抵消。 954 【 例 98】 某企業(yè)歷年的產(chǎn)品銷售量數(shù)據(jù)如表 95所示 年份 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2022 2022 2022 2022 2022 銷售量(萬件) 54 50 52 67 82 70 89 88 84 98 91 106 用時(shí)距擴(kuò)大法,依次將每三年的銷售量進(jìn)行合并,得到新的銷售量序列,可更清楚地看出銷售量不斷增長的長期趨勢。 ? 時(shí)距擴(kuò)大法的 優(yōu)點(diǎn) :計(jì)算非常簡單直觀; ? 局限性 :新序列的項(xiàng)數(shù)大大減少,丟失了原時(shí)間序列所包含的大量信息,不能詳細(xì)反映現(xiàn)象的變化過程,不利于進(jìn)一步的深入分析。 年份 19931995 19961998 19992022 20222022 銷售總量(萬件) 156 219 261 295 955 (二)移動(dòng)平均法 移動(dòng)平均法( Moving Average) 是采用 逐項(xiàng)遞進(jìn) 的辦法,將原時(shí)間序列中的若干項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,通過平均來消除或減弱時(shí)間序列中的不規(guī)則變動(dòng)和其他變動(dòng),從而呈現(xiàn)出現(xiàn)象發(fā)展變化的長期趨勢。 ? 若平均的數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)為 K,就稱為 K 期 (項(xiàng) )移動(dòng)平均 。 ? 分為 簡單移動(dòng)平均法 和 加權(quán)移動(dòng)平均法 兩種。 ? 簡單移動(dòng)平均法 將各項(xiàng)數(shù)據(jù)等同看待,計(jì)算每個(gè)移動(dòng)平均值時(shí)采用簡單算術(shù)平均。 ? 加權(quán)移動(dòng)平均法 給各期觀測值賦予不同的權(quán)數(shù),采用加權(quán)算術(shù)平均來計(jì)算每個(gè)移動(dòng)平均值。 956 年份 銷售量 3年移動(dòng)平均 1 54 2 50 3 52 4 67 5 82 6 70 7 89 8 88 9 84 10 98 11 91 12 106 5年移動(dòng)平均 0204060801001201 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 年份銷售量產(chǎn)量3 年移動(dòng)平均5 年移動(dòng)平均【 例 99】 957 移動(dòng)平均法的 特點(diǎn) : 用,平均的時(shí)距項(xiàng)數(shù) k 越大,移動(dòng)平均的修勻作用越強(qiáng)。 的趨勢值 ——即 中心化移動(dòng)平均法 ? 平均項(xiàng)數(shù) k 為奇數(shù)時(shí),只需一次移動(dòng)平均即得各期趨勢值 ? 當(dāng) k 為偶數(shù)時(shí),則需對(duì)移動(dòng)平均的結(jié)果進(jìn)行中心化處理,即再作一次兩項(xiàng)移動(dòng)平均。 958 ,平均的項(xiàng)數(shù) k 應(yīng)與周期長度一致 ? 在消除不規(guī)則變動(dòng)的同時(shí),也消除周期性波動(dòng),使移動(dòng)平均值序列只反映長期趨勢。 ? 季度數(shù)據(jù)通常采用 4 期移動(dòng)平均,月度數(shù)據(jù)通常采用 12 期移動(dòng)平均。 ,首尾缺少對(duì)應(yīng)的趨勢值 ? 平均項(xiàng)數(shù) k 為奇數(shù)時(shí),新序列首尾各減少( k 1) / 2 項(xiàng); ? k為偶數(shù)時(shí),首尾各減少 k / 2 項(xiàng)。 959 5. 當(dāng)現(xiàn)象呈非線性趨勢時(shí),加權(quán)移動(dòng)平均比簡單移動(dòng)平均效果為好。 ? 確定權(quán)數(shù)通常遵循“近大遠(yuǎn)小”的原則; ? 采用中心化移動(dòng)平均法,其權(quán)數(shù)一般呈“中間大、兩端小”的對(duì)稱結(jié)構(gòu)。 ? 例如 5期移動(dòng)平均中 5個(gè)觀測值的權(quán)數(shù)可分別為1,2,3,2,1;或者也可以是 1,3,5,3,1,等等。 6. 移動(dòng)平均法不能直接進(jìn)行外推預(yù)測。 ? 只有在現(xiàn)象發(fā)展變化呈水平趨勢的情況下,移動(dòng)平均值才能用于預(yù)測 ? 預(yù)測時(shí)通常將移動(dòng)平均值放在平均時(shí)距的 最末 一期上。 960 (三)趨勢方程擬合法 根據(jù)時(shí)間序列,擬合以時(shí)間 t 為解釋變量、所考察指標(biāo) y 為被解釋變量的回歸方程(在此稱為趨勢方程或趨勢模型 )。 當(dāng)時(shí)間序列的逐期增長量大致相同、長期趨勢可近似地用一條直線來描述時(shí),就稱時(shí)間序列具有線性趨勢。線性趨勢方程形式為: btay t ???961 線性趨勢方程 ? a 為趨勢線的 截距 ,表示 t =0 時(shí)的趨勢值(即既定時(shí)間序列長期趨勢的初始值。 ? b 為趨勢線的 斜率 ,表示當(dāng)時(shí)間 t 每變動(dòng)一個(gè)單位,趨勢值的平均變動(dòng)量。 ? 估計(jì)參數(shù) a、 b的方法通常采用最小二乘法。 ? 與直線回歸方程中參數(shù)的計(jì)算公式相同 。 btay t ???????????????????tbyattnytytnb tt22 )()(962 【 例 910】 解: 根據(jù)最小二乘法擬合的趨勢方程為: = + t 年份 t 觀測值 y 1993 1 54 1994 2 50 1995 3 52 1996 4 67 1997 5 82 1998 6 70 1999 7 89 2022 8 88 2022 9 84 2022 10 98 2022 11 91 2022 12 106 ty?——根據(jù)趨勢方程可計(jì)算各期趨勢值及殘差 ——根據(jù)趨勢方程也可進(jìn)行外推預(yù)測 趨勢值 殘差 2022 13 2022 14 0204060801001201 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 年份銷售量觀測值y趨勢值963 2. 非線性趨勢方程 ——(1) K 次曲線 當(dāng)現(xiàn)象的 K 級(jí)增長量大體接近一常數(shù)時(shí),可擬合 K 次曲線趨勢方程。 ? 二級(jí)增長量(二次差) — 對(duì)逐期增長量序列再求逐期增長量 ? 三級(jí)增長量(三次差) — 對(duì)二級(jí)增長量序列再求逐期增長量 ? … 以次類推,可計(jì)算時(shí)間序列的 K 級(jí)增長量 。 Kkt tbtbtbtbby ?????? ...?332210 K 次曲線趨勢方程 : 964 二次曲線和三次曲線 三次曲線? 實(shí)際中最常用的是二次曲線和三次曲線 : 2210? tbtbby t ???332210? tbtbtbby t ????二次曲線965 ( 2)指數(shù)曲線 當(dāng)現(xiàn)象的逐期發(fā)展速度或增長速度大體相同時(shí),即現(xiàn)象大致按幾何級(jí)數(shù)遞增或遞減時(shí),其長期趨勢可擬合為 指數(shù)曲線方程 : ? a 相當(dāng)于時(shí)間序列長期趨勢的 初始值 , ? b 相當(dāng)于 平均發(fā)展速度 。若 b 1,呈遞增趨勢,b 1,時(shí)間序列呈遞減趨勢 . ? 估計(jì)參數(shù) a 和 b,可通過對(duì)數(shù)變換來線性化。 tt aby ?? tt aey ???或: )( be ??指數(shù)曲線b0b0966 EXCEL中的“添加趨勢線”功能 非線性趨勢方程中參數(shù)的求解方法: ? 通過線性變換(再利用 EXCEL中的“回歸”功能); ? 直接運(yùn)用 EXCEL中的“ 添加趨勢線 ”功能,它可以擬合多種趨勢模型。其操作方法是: ? 先繪制出時(shí)間序列的折線圖, ? 然后在折線上任意一處點(diǎn)擊右鍵,選擇“添加趨勢線”, ? 在隨即彈出的對(duì)話框中選擇趨勢線類型,確定即可。 ? 若在對(duì)話框的選項(xiàng)中選擇了“顯示公式”和“輸出 R平方值”,圖中就會(huì)顯示出根據(jù)最小二乘法擬合的趨勢方程和相應(yīng)的決定系數(shù) R2。 967 【 例 911】 1989~ 2022年中國海關(guān)出口商品總額的數(shù)據(jù)如表99所示,試測定其長期趨勢。 解: 從折線圖可見,出口總額呈現(xiàn)不斷上升的趨勢,其長期趨勢可用二次曲線來擬合。 決定系數(shù) : R2= 28 1 2 8 9? ttyt ???y= t2 t +R2=0100020223000400050001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15出口總額二次曲線趨勢968 指數(shù)趨勢: ? 也可用指數(shù)曲線來擬合長期趨勢: tty )( ?tt ey1 3 9 8 1? ?或 y = 4 8 1 . 6 2 e0 . 1 3 9 1 tR2= 0 . 9 8 3 30100020223000400050001 3 5 7 9 11 13 15出口總額指數(shù)曲線趨勢決定系數(shù) : R2= ? 從 R2看,指數(shù)曲線的擬合效果更好。 969 ( 3)其它非線性趨勢曲線 ? 用來擬合現(xiàn)象非線性趨勢的曲線還有修正指數(shù)
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