時(shí)間序列分析法(ppt42頁(yè))(編輯修改稿)
2025-01-25 08:21 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 關(guān)關(guān)系，對(duì)這種相關(guān)關(guān)系程度的測(cè)定便是自相關(guān)系數(shù)。 ② 測(cè)度 :設(shè) y1， y2， … ， yt， … ， yn，共有n個(gè)觀察值。把前后相鄰兩期的觀察值一一成對(duì)，便有（ n－ 1）對(duì)數(shù)據(jù)，即 (y1， y2)， (y2，y3)， … ， (yt， yt+1)， … ， (yn1， yn)。252。 其一階自相關(guān)系數(shù) r1為252。二階自相關(guān)系數(shù) r2為252。 k階自相關(guān)系數(shù)為 n 常見的線性自回歸模型： ① 一階線性自回歸預(yù)測(cè)模型為 ② 二階線性自回歸預(yù)測(cè)模型為 ③ 一般地， p階線性自回歸模型為 在 以上各式中， 為待估計(jì)的參數(shù)值，它們可以通過 最小二乘法估計(jì)獲得 。一個(gè)例子：n 某地區(qū) 19881999年 12年自然災(zāi)害造成的成災(zāi)面積見表 .一二階自相關(guān)系數(shù)。，并預(yù)測(cè) 2023年成災(zāi)面積。n 經(jīng)計(jì)算得：n 該時(shí)間序列的一、二階自相關(guān)系數(shù)分別為 、 。查表知，兩相關(guān)系數(shù)在 a=。由于，故可以建立一階線性自回歸預(yù)測(cè)模型，并利用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，得：n 基本步驟 （ 1）對(duì)原時(shí)間序列求移動(dòng)平均，以消除季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)，保留長(zhǎng)期趨勢(shì)； (2）將原序列 y除以其對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)方程值（或平滑值），分離出季節(jié)變動(dòng)（含不規(guī)則變動(dòng)），即 三、 季節(jié)性預(yù)測(cè) 法季節(jié)系數(shù) = TSCI/趨勢(shì)方程值（ TC或平滑值） =SI （ 3） 將月度（或季度）的季節(jié)指標(biāo)加總，以由計(jì)算誤差導(dǎo)致的值去除理論加總值，得到一個(gè)校正系數(shù)，并以該校正系數(shù)乘以季節(jié)性指標(biāo)從而獲得調(diào)整后季節(jié)性指標(biāo)。 （ 4）求 預(yù)測(cè) 模型 ，若求下一年度的預(yù)測(cè)值，延長(zhǎng)趨勢(shì)線即可；若求各月（季）的預(yù)測(cè)值，需以趨勢(shì)值乘以各月份（季度）的季節(jié)性指標(biāo)。 求季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型（以直線為例）為 式中： 是 t+k時(shí)的 預(yù)測(cè)值 。 at、 bt為方程系數(shù) 。 為季節(jié)性指標(biāo)。 例題：如表 ，下面我們用上述步驟，預(yù)測(cè)該旅游景點(diǎn) 2023年各季度的客流量。 表 某旅游景點(diǎn) 2023—2023 年各季度客流量 解題步驟： （ 1）求 時(shí)間 序列的三次滑動(dòng)平均值，見表 5列 。 （ 2）求季節(jié)性指標(biāo)：將表 4列數(shù)據(jù)分別除以第 5列各對(duì)應(yīng)元素，得相應(yīng)的季節(jié)系數(shù)。然后再把各季度的季節(jié)系數(shù)平均得到季節(jié)性指標(biāo)，見表 。
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