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時間數(shù)列因素分析預(yù)測法-資料下載頁

2025-03-09 23:46本頁面
  

【正文】 jiji?????????????1,,),2,1。1,2,1(,即的平均數(shù)年表示第期的實際觀察值年第表示第期的季節(jié)比例系數(shù)年第表示第其中jiX ,? ? ( 3)計算平均季節(jié)比例系數(shù) ? ( 4)計算前 L期的平均季節(jié)比例系數(shù)之和,即, ? ? 其中, L表示預(yù)測年度有觀測值的期數(shù)。 ? ( 5)計算預(yù)測年度(第度)的第期預(yù)測值 ? ( 6)應(yīng)用上面這個等式的原理求出全年總量的預(yù)測值。 ??LjjiS1, 111,?????mSSmjjij??????LjLjjkjmkmSSXX11,???????LjjLjjmmSXn11,? 第 3節(jié) 循環(huán)變動分析預(yù)測法 ? 一、循環(huán)變動 ? 循環(huán)變動,也稱周期性變動,一般是指環(huán)繞著某一長期趨勢曲線或直線上下周而復(fù)始的變動。 與季節(jié)變動不同,這種周而復(fù)始的變動不以一年為周期,一般都超過一年,周期年數(shù)又大體相當(dāng)。 ? 它是長期趨勢之外獨立存在并且重復(fù)出現(xiàn)的;這種循環(huán)變動的周期雖然不像季節(jié)變動在一年中周而復(fù)始那樣嚴(yán)格,但仍舊是相互銜接的重復(fù)變動,在形式上也是非常規(guī)則的,我們可以依據(jù)這種規(guī)則性來進行預(yù)測。 ? 二、循環(huán)變動的測定方法 ? 關(guān)于時間數(shù)列的統(tǒng)計分析工作,世界大多數(shù)國家是分析一個觀察值在時間序列變動過程中所包括的各類影響因素,進而測定各影響因素的變化規(guī)律。 ? 影響觀察值的要素可分為循環(huán)的和非循環(huán)的、周期性的或發(fā)展的、隨機的或非隨機的。 ? 這些影響數(shù)列變動的要素最普通的分類可分為:長期趨勢、季節(jié)變動、循環(huán)變動和不規(guī)則變動等四類。 ? 時間數(shù)列分析就按照四類要素綜合影響的這種假定,來分解和測定各類要素數(shù)量變動的方法。 ? 循環(huán)變動的測定方法,就是在這四類要素綜合影響時間數(shù)列的基本假定的前提下進行測定的。關(guān)于長期趨勢和季節(jié)變動的測定方法前有所述,為了測定循環(huán)變動,進而再假定四類要素的變動是按照某種數(shù)學(xué)關(guān)系綜合變動的,其變動的結(jié)果就是觀察值構(gòu)成的時間數(shù)列。 ? 設(shè): Y— 原有觀察值時間序列; T— 長期趨勢; C— 循環(huán)變動; S— 季節(jié)變動指數(shù); I— 不規(guī)則變動。 Y是觀察值時間序列,且 Y是 T、 C、 S、 I的函數(shù),對于這一函數(shù)關(guān)系一般采用兩種模式來進行分析,即加法模式和乘法模式。 ? 加法模式分析法 ? 加法模式是指時間數(shù)列的各觀察值是上述四類要素之和。一定時期的 Y值與同時期各要素的關(guān)系是: Y=T+S+C+I ? 按加法模式的假定,四類要素變動的原因是各不相關(guān)的,因而對 Y的影響是相互獨立的。 ? 按加法模式來測定循環(huán)變動的傳統(tǒng)方法是剩余法,其基本關(guān)鍵是假定 T和 C是相加關(guān)系。即: ? 假定在不包括不規(guī)則變動要素的情況下,觀察值的時間數(shù)列的三個要素關(guān)系是 Y(不包括 I的實際數(shù)列) =( T+C) S; ? 如無季節(jié)變動,則 Y=T+C ? 測定循環(huán)變動的剩余法剩余法就是根據(jù)上述數(shù)量關(guān)系的假定,由已知的 Y和已測定的 T和 S來測定 C。則 ? C=Y/ST ? 若無季節(jié)變動,則循環(huán)變動 C=YT ? 乘法模式分析法 ? 乘法模式是假定四類要素 T、 C、 S、 I彼此交插、相互影響的,它們是用相乘的關(guān)系來形成觀察值 Y的,即: Y=TCSI ? 下面以某地木耳批發(fā)價格資料(見表 1111)為例來說明按相乘關(guān)系測定循環(huán)變動的步驟。 ? ( 1)根據(jù)考慮長期趨勢的季節(jié)指數(shù)測定法,測定出季節(jié)變動指數(shù),然后將其消除,即消除季節(jié)性變動。 ? 無季節(jié)性變動的資料為: ? ( 2)配合長期趨勢直線方程, 求出趨勢值。第四欄趨勢值是用直線方程,計算的結(jié)果。 ? ( 3)消除長期趨勢影響。 ? 第五欄是用百分?jǐn)?shù)表示的循環(huán)變動及不規(guī)則變動的數(shù)值,是將無季節(jié)性資料( TCI)數(shù)值除以趨勢值( T)所得結(jié)果。即: ? ( 4)消除不規(guī)則變動的影響。 ? 第六欄是消除了不規(guī)則變動的循環(huán)相對值,是對第五欄進行三個月的加權(quán)平均結(jié)果。權(quán)數(shù)為 1/ 2/ 1/4的三個月加權(quán)移動平均值。 ICTS ISCTSY ??????? tYc ?? ICTICT ???? 靜夜四無鄰,荒居舊業(yè)貧。 , March 28, 2023 雨中黃葉樹,燈下白頭人。 23:45:5423:45:5423:453/28/2023 11:45:54 PM 1以我獨沈久,愧君相見頻。 :45:5423:45Mar2328Mar23 1故人江海別,幾度隔山川。 23:45:5423:45:5423:45Tuesday, March 28, 2023 1乍見翻疑夢,相悲各問年。 :45:5423:45:54March 28, 2023 1他鄉(xiāng)生白發(fā),舊國見青山。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 45分 54秒 23:45: 1比不了得就不比,得不到的就不要。 。 2023年 3月 下午 11時 45分 :45March 28, 2023 1行動出成果,工作出財富。 2023年 3月 28日星期二 11時 45分 54秒 23:45:5428 March 2023 1做前,能夠環(huán)視四周;做時,你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 下午 11時 45分 54秒 下午 11時 45分 23:45: 沒有失敗,只有暫時停止成功!。 , 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。 23:45:5423:45:5423:453/28/2023 11:45:54 PM 1成功就是日復(fù)一日那一點點小小努力的積累。 :45:5423:45Mar2328Mar23 1世間成事,不求其絕對圓滿,留一份不足,可得無限完美。 23:45:5423:45:5423:45Tuesday, March 28, 2023 1不知香積寺,數(shù)里入云峰。 :45:5423:45:54March 28, 2023 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 45分 54秒 23:45: 1楚塞三湘接,荊門九派通。 。 2023年 3月 下午 11時 45分 :45March 28, 2023 1少年十五二十時,步行奪得胡馬騎。 2023年 3月 28日星期二 11時 45分 54秒 23:45:5428 March 2023 1空山新雨后,天氣晚來秋。 下午 11時 45分 54秒 下午 11時 45分 23:45: 楊柳散和風(fēng),青山澹吾慮。 , March 28, 2023 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 23:45:5423:45:5423:453/28/2023 11:45:54 PM 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 :45:5423:45Mar2328Mar23 1越是無能的人,越喜歡挑剔別人的錯兒。 23:45:5423:45:5423:45Tuesday, March 28, 2023 1知人者智,自知者明。勝人者有力,自勝者強。 :45:5423:45:54March 28, 2023 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 45分 54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 下午 11時 45分 :45March 28, 2023 1業(yè)余生活要有意義,不要越軌。 2023年 3月 28日星期二 11時 45分 54秒 23:45:5428 March 2023 1一個人即使已登上頂峰,也仍要自強不息。 下午 11時 45分 54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
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