時(shí)間序列分析培訓(xùn)教材-文庫(kù)吧資料
2025-07-01 07:49本頁(yè)面
【正文】 SAF與序列SSA的時(shí)序圖 圖7：擴(kuò)展時(shí)間區(qū)間后預(yù)測(cè)長(zhǎng)期趨勢(shì)值SSAF圖8：經(jīng)季節(jié)調(diào)整預(yù)測(cè)2001年12個(gè)月的零售總額值圖9：預(yù)測(cè)2001年12個(gè)月的零售總額值 圖10：預(yù)測(cè)序列與原序列的時(shí)序圖第五章 非平穩(wěn)序列的隨機(jī)分析非平穩(wěn)序列的確定性分析原理簡(jiǎn)單操作方便易于解釋?zhuān)侵惶崛〈_定性信息，對(duì)隨機(jī)信息浪費(fèi)嚴(yán)重；且各因素之間確切的作用關(guān)系沒(méi)有明確有效的判斷方法。 圖1：建立月度數(shù)據(jù)新工作表 圖2：新工作表中添加數(shù)據(jù)圖3：五年的月度氣溫?cái)?shù)據(jù) 圖4：進(jìn)行季節(jié)調(diào)整（移動(dòng)平均法）圖5：移動(dòng)平均季節(jié)加法圖6：12個(gè)月的加法調(diào)整因子 圖7：打開(kāi)三個(gè)序列（季節(jié)調(diào)整序列、原序列、調(diào)整后序列） 圖8：三個(gè)序列（季節(jié)調(diào)整序列、原序列、調(diào)整后序列）取值圖9：三個(gè)序列（季節(jié)調(diào)整序列、原序列、調(diào)整后序列）曲線(xiàn)圖另外季節(jié)調(diào)整還可以用X11，X12等方法進(jìn)行調(diào)整。 圖5：二次平滑效果圖例4：對(duì)于有明顯線(xiàn)性趨勢(shì)的序列，我們可以采用Holt兩參數(shù)法進(jìn)行指數(shù)平滑對(duì)北京市19782000年報(bào)紙發(fā)行量序列進(jìn)行Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑 圖1：報(bào)紙發(fā)行量的曲線(xiàn)圖 圖2：Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑（指定平滑系數(shù)） 圖3：預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn) 圖4：系統(tǒng)自動(dòng)給定平滑系數(shù)時(shí)平滑效果 圖5：原序列與預(yù)測(cè)序列曲線(xiàn)圖（其中FXSM為自己給定系數(shù)時(shí)的平滑值，F(xiàn)XSM2為系統(tǒng)給定系數(shù)時(shí)的平滑值）二、季節(jié)效應(yīng)分析 許多序列有季節(jié)效應(yīng)，比如：氣溫、商品零售額、某景點(diǎn)旅游人數(shù)等都會(huì)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變動(dòng)規(guī)律。例3：對(duì)北京市19501998年城鄉(xiāng)居民定期儲(chǔ)蓄所占比例序列進(jìn)行平滑。（二） 平滑法 除了趨勢(shì)擬合外，平滑法也是消除短期隨機(jī)波動(dòng)反應(yīng)長(zhǎng)期趨勢(shì)的方法，而其平滑法可以追蹤數(shù)據(jù)的新變化。 圖4：新模型參數(shù)估計(jì)和回歸效果評(píng)價(jià) 圖5：新模型的預(yù)測(cè)效果分析 圖6：原序列和預(yù)測(cè)序列值 圖7：原序列和預(yù)測(cè)序列值曲線(xiàn)圖 圖8：計(jì)算預(yù)測(cè)誤差圖9：對(duì)預(yù)測(cè)誤差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列沒(méi)有單位根，為平穩(wěn)序列，說(shuō)明模型對(duì)長(zhǎng)期趨勢(shì)擬合的效果還不錯(cuò)。 圖1：導(dǎo)入數(shù)據(jù) 圖2：繪制曲線(xiàn)圖可以看出序列不是線(xiàn)性上升，而是曲線(xiàn)上升，嘗試用二次模型擬合序列的發(fā)展。 圖5：運(yùn)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)圖6：預(yù)測(cè)效果（偏差率、方差率等）圖7：繪制原序列和預(yù)測(cè)序列的線(xiàn)圖圖8：原序列和預(yù)測(cè)序列的線(xiàn)圖 圖9：殘差序列的曲線(xiàn)圖可以看出殘差序列具有平穩(wěn)時(shí)間序列的特征，我們可以進(jìn)一步檢驗(yàn)剔除了長(zhǎng)期趨勢(shì)后的殘差序列的平穩(wěn)性，第三章知識(shí)這里不在敘述。 圖1：導(dǎo)入數(shù)據(jù)圖2：繪制線(xiàn)圖，序列有明顯的上升趨勢(shì)長(zhǎng)期趨勢(shì)具備線(xiàn)性上升的趨勢(shì)，所以進(jìn)行序列對(duì)時(shí)間的線(xiàn)性回歸分析。一、趨勢(shì)分析繪制序列的線(xiàn)圖，觀測(cè)序列的特征，如果有明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì)，我們就要測(cè)度其長(zhǎng)期趨勢(shì)，測(cè)度方法有：趨勢(shì)擬合法、平滑法。常用的確定性分析方法為因素分解。本章先分析確定性序列不平穩(wěn)的非平穩(wěn)時(shí)間時(shí)間序列的分析方法。而某序列在某時(shí)刻的取值是隨機(jī)的，不能給以精確預(yù)測(cè)，只知道取某一數(shù)值的概率，如白噪聲序列等。這些方法分為確定性時(shí)序分析和隨機(jī)時(shí)序分析兩大類(lèi)，本章主要介紹確定性時(shí)序分析方法。優(yōu)化準(zhǔn)則：最小信息量準(zhǔn)則（An Information Criterion）
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