时间序列分析子模块精.ppt

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1、时间序列分析子模块时间序列分析子模块第1页，本讲稿共177页学习学习测试测试学习学习 还是测试？还是测试？请按键！请按键！第2页，本讲稿共177页4-3 时间序列分析时间序列分析4-3-1 时间序列及分析方法慨述时间序列及分析方法慨述4-3-2 时间序列的指标分析方法时间序列的指标分析方法4-3-3 时间序列的构成分析方法时间序列的构成分析方法 第3页，本讲稿共177页4-3-1 时间序列及分析方法慨述n n一、时间序列的概念一、时间序列的概念 n n二、时间序列分类二、时间序列分类n n三、时间序列的编制原则三、时间序列的编制原则n n四、时间序列的用途四、时间序列的用途n n五、时间序列的

2、分析方法五、时间序列的分析方法 第4页，本讲稿共177页一、时间序列的概念一、时间序列的概念n n1、定义:将不同时间的某一统计指标数据按照时间的先后顺序排列起来而形成的统计序列，也称时间数列或者动态数列。n n2、基本构成要素：一是时间顺序，一是不同时间的统计数据，也称发展水平。n n3、时间序列的例子第5页，本讲稿共177页我国我国19782003年年GDP资料资料 单位：万元单位：万元 GDP（78-03）.xls第6页，本讲稿共177页我国我国19782003年的人口资料年的人口资料 单位：万人单位：万人 n n人口数（78-03）.xls第7页，本讲稿共177页二、时间序列的分类二、

3、时间序列的分类n n1、按照时间序列中研究对象的多少分类2、按照时间的连续性分类第8页，本讲稿共177页n n3、按照数列的统计特征分类4、按照分布规律分类 第9页，本讲稿共177页5、按照时间序列数据的表现形式不、按照时间序列数据的表现形式不同分类同分类第10页，本讲稿共177页（一）绝对数时间序列（一）绝对数时间序列n n1、定义：又称总量指标时间序列，指将一系列同类的统计绝对数按照时间先后顺序排列起来而形成的统计序列。n n2、内容：反映现象各时期内的总量水平，或者各时点上的发展水平。n n3、分类：时期序列和时点序列第11页，本讲稿共177页（1）时期序列）时期序列n n定义：是指由反

4、映某种社会经济现象在一段时期内发展定义：是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程累计量的总量指标所构成的总量指标时间序列。过程累计量的总量指标所构成的总量指标时间序列。n n特点：特点：时期序列中各项指标值反映现象在一段时期内发展过程的时期序列中各项指标值反映现象在一段时期内发展过程的总量；总量；各项指标值随着现象的发展进程进行连续登记，因而各项指标值随着现象的发展进程进行连续登记，因而各项指标值可以相加，相加后的指标值反映现象在更各项指标值可以相加，相加后的指标值反映现象在更长时期内发展过程的总量；长时期内发展过程的总量；每项指标值的大小与其所包括的时间长短有直接关系，时期长，指标值大

5、，时期短，指标值小，因此其时期间隔一般应该相等。第12页，本讲稿共177页（2）时点序列）时点序列n n定义：是指由反映某种现象在一定时点（瞬间）上的定义：是指由反映某种现象在一定时点（瞬间）上的发展状况的总量指标所构成的总量指标时间序列。发展状况的总量指标所构成的总量指标时间序列。n n特点：特点：n n时点序列中各项指标值反映现象在一定时点上的发展状况；n n各项指标值只能按时点所表示的瞬间进行不连续登记，各项指标值只能按时点所表示的瞬间进行不连续登记，相加无实际经济意义，因而不能直接相加；相加无实际经济意义，因而不能直接相加；n n各项指标值的大小，与其时点间隔的长短没有直接关各项指标值

6、的大小，与其时点间隔的长短没有直接关系。系。第13页，本讲稿共177页（3）时期序列与时点序列的比较）时期序列与时点序列的比较n n时期序列与时点序列的比较.xlsn n举例说明n nGDP（78-03）.xlsn n人口数（78-03）.xls第14页，本讲稿共177页（二）相对数时间序列（二）相对数时间序列n n1、定义：将一系列同类的统计相对数按照时间先后顺序排列起来而形成的时间序列。n n2、内容：反映社会经济现象数量对比关系的变化情况。第15页，本讲稿共177页n n3、它包括：由两个时期数列对比所形成的相对数时间数列；由两个时点数列对比所形成的相对数时间数列；由一个时期数列和一个时

7、点数列对比所形成的相对数时间数列。相对数时间数列反映事物数量关系的发展变化动态，由于各期相对数的对比基数不同，故其各项水平数值不能直接相加。第16页，本讲稿共177页4、举例：复习相对数的种类（计划、举例：复习相对数的种类（计划完成、结构、比较、比例、动态、强完成、结构、比较、比例、动态、强度）度）n n相对数时间序列.xls第17页，本讲稿共177页（三）平均数时间序列（三）平均数时间序列n n1、定义：将一系列同类的统计平均数按照时间先后顺序排列起来而形成的时间序列。n n2、内容：反映社会经济现象一般水平的变化过程的发展趋势。n n3、注意：由于这类动态数列可以揭示研究对象一般水平的发展

8、趋势和发展规律。平均数时间数列中各项水平数值也不能直接加总。第18页，本讲稿共177页三、时间序列的编制原则三、时间序列的编制原则 n n1、时间的长短应该一致n n2、总体范围应该一致（新老四川的数据）n n3、经济内容应该一致n n4、计算方法应该一致n n5、计量单位应该一致第19页，本讲稿共177页四、时间序列的用途四、时间序列的用途n n1、可以描述现象在具体时间条件下的发展状况和结果；n n2、可以进行各种动态对比分析，研究现象发展变化的方向和程度；n n3、可以分析现象的发展变化趋势及其规律，如长期趋势、季节趋势等；n n4、根据对现象发展变化趋势与规律的分析，可以进行动态预测。

9、第20页，本讲稿共177页五、时间序列的分析方法五、时间序列的分析方法 n n1、时间序列的指标分析方法n n2、时间序列的构成分析方法第21页，本讲稿共177页4-3-2 时间序列的指标分析方法时间序列的指标分析方法n n一、时间序列的水平分析指标一、时间序列的水平分析指标 主要包括发展水平、增长水平、平均发主要包括发展水平、增长水平、平均发展水平和平均增长水平展水平和平均增长水平n n二、时间序列的速度分析指标二、时间序列的速度分析指标 主要包括发展速度、增长速度、平均发主要包括发展速度、增长速度、平均发展速度和平均增长速度展速度和平均增长速度 第22页，本讲稿共177页一、时间序列的水平

10、分析指标一、时间序列的水平分析指标（一）发展水平（一）发展水平（二）增长水平（二）增长水平（三）平均发展水平（三）平均发展水平（四）平均增长水平（四）平均增长水平 第23页，本讲稿共177页（一）发展水平n n1、概念：时间序列中各具体时间条件下的数值，表示为n n2、反映内容：一定时期或者某时点上所达到的水平n n3、表现形式：（1）绝对水平：表现为绝对数；（2）相对水平：表现为相对数；（3）平均水平：表现为平均数。第24页，本讲稿共177页n n4、按照所处位置不同有两种分类：（1）期初水平，最早出现的发展水平；（2）期末水平，最晚出现的发展水平；（3）期间水平，中间所有的发展水平。（1）

11、基期水平，作为比较基础时期的发展水平；（2）报告期水平，分析研究时期的发展水平。第25页，本讲稿共177页（二）增长水平（增长量）（二）增长水平（增长量）n n1、概念：时间序列中报告期与相比较的基期发展水平之差，即：增长量=报告期发展水平一基期发展水平，表示为：n n2、反映内容：反映社会经济现象报告期比基期增加或减少的数量。若为正，表示呈现（正增长）增长趋势；若为负，表示呈现（负增长）下降趋势。第26页，本讲稿共177页3、累计增长量和逐期增长量、累计增长量和逐期增长量 n n（1）逐期增长量：各期与前一期水平之差，反映逐期增长数量的大小，表示为：n n（2）累计增长量：各期与某一固定基期

12、之差，反映经过一段时间发展总的增长量，表示为：第27页，本讲稿共177页二者关系二者关系各逐期增长量之和等于相应的累计增长量各逐期增长量之和等于相应的累计增长量第28页，本讲稿共177页（三）平均发展水平（三）平均发展水平n n1、概念：社会经济现象各个发展水平的平均，又称序时平均数或者动态平均数n n2、反映内容：现象一定时间内发展变化所达到的一般水平第29页，本讲稿共177页3、与（一般平均数）静态平均数的区别、与（一般平均数）静态平均数的区别 一般平均数是根据同一时期总体标志总量与总体单位总量对比求得的，是根据变量数列计算的，从静态上说明总体某个数量标志的一般水平；序时平均数则是根据时间

13、数列中不同时间的指标值的总和与时间的项数对比求得的，是根据时间数列计算的，从而说明某一现象在不同时间数值的一般水平。第30页，本讲稿共177页4、平均发展水平的计算、平均发展水平的计算n n（1）绝对数时间序列计算发展水平n n时期数列计算平均发展水平，n n若为等时间间隔，直接采用简单算术平均数，n n计算公式：；n n若为不等时间间隔，则采用加权算术平均数，n n计算公式：第31页，本讲稿共177页例如：计算例如：计算78-03年的平均年的平均GDPn nGDP（78-03）.xls第32页，本讲稿共177页时点序列时点序列n n若是连续时点序列，计算方法与时期序列一样；n n若是间断时点

14、序列，则计算如下：n n首先有两个假设条件：假设上期期末水平等于本期期初水平；假设现象在间隔期内数量变化是均匀的n n其次，计算步骤：计算各间隔期的平均数；以间隔期的长度为权数，对各个间隔期的平均水平进行加权算术平均；第33页，本讲稿共177页间隔期相等的时点序列间隔期相等的时点序列n n采用一般首尾折半法计算。n n例如：数列 有 个数据，计算期内的平均水平n n计算步骤：计算内的平均水平 第34页，本讲稿共177页计算计算 期的平均数，即为：期的平均数，即为：第35页，本讲稿共177页举例：计算举例：计算85-03年的平均人口年的平均人口n n人口数（78-03）.xls第36页，本讲稿共

15、177页间隔期不相等的时点序列间隔期不相等的时点序列 n n采用加权首尾折半法计算。n n例如：数列 有 个数据，计算期内的平均水平n n计算步骤：计算内的平均水平 第37页，本讲稿共177页计算计算 期的加权序时平均数，即为：期的加权序时平均数，即为：第38页，本讲稿共177页（2）相对数时间序列计算平均发展水）相对数时间序列计算平均发展水平平n n一般相对数（不包括动态相对数）计算平均发展水平 步骤如下：计算分子的时间序列平均发展水平 计算分母的时间序列平均发展水平第39页，本讲稿共177页将分子和分母的平均水平相比，即可计算得到相将分子和分母的平均水平相比，即可计算得到相对数的平均发展水

16、平对数的平均发展水平n n均为时期或时点数列，一个时期数列一个时点数列，注意平均的时间长度，比如计算季度的月平均数，时点数据需要四个月的数据，而时期数据则只需要三个月的数据。第40页，本讲稿共177页举例：据算举例：据算78-03年的平均最终使用率年的平均最终使用率GDP（78-03）.xls第41页，本讲稿共177页动态相对数的平均发展水平动态相对数的平均发展水平n n一般采用几何平均法。（后面详细讲）第42页，本讲稿共177页（3）平均数序列平均发展水平的计算）平均数序列平均发展水平的计算n n静态平均数序列计算平均发展水平，采用方法与非动态相对数方法一致n n动态平均数序列计算平均发展水

17、平，采用方法简单算术平均数或者加权算术平均数计算第43页，本讲稿共177页（四）平均增长量（四）平均增长量n n1、概念：一段时期内平均每期增加或者减少的绝对数量n n2、计算：平均增长量=即平均增长量=第44页，本讲稿共177页二、时间序列的速度分析指标二、时间序列的速度分析指标n n（一）发展速度n n（二）增长速度n n（三）平均发展水平n n（四）平均增长速度第45页，本讲稿共177页（一）发展速度（一）发展速度n n1、定义：现象两个不同发展水平的比值n n2、反映内容：反映社会经济现象发展变化快慢相对程度n n3、公式：发展速度 =第46页，本讲稿共177页4、环比发展速度和定基发

18、展速度、环比发展速度和定基发展速度n n按照基期不同进行的分类按照基期不同进行的分类n n（1 1）定基发展速度：是时间数列中报告期期发展水平）定基发展速度：是时间数列中报告期期发展水平与固定基期发展水平对比所得到的相对数，说明某种社与固定基期发展水平对比所得到的相对数，说明某种社会经济现象在较长时期内总的发展方向和速度，故亦称会经济现象在较长时期内总的发展方向和速度，故亦称为为总速度总速度。即报告期的水平是该固定基期的多少倍或百。即报告期的水平是该固定基期的多少倍或百分之多少。分之多少。n n（2 2）环比发展速度：是时间数列中报告期发展水平与前）环比发展速度：是时间数列中报告期发展水平与前

19、期发展水平之比，说明某种社会经济现象的逐期发展方向期发展水平之比，说明某种社会经济现象的逐期发展方向和速度。即报告期是上一期的多少倍或百分之多少。和速度。即报告期是上一期的多少倍或百分之多少。第47页，本讲稿共177页（3）联系）联系n n环比发展速度的乘积等于相应的定基发展速度，n n相邻两期的定基发展速度之商等于后期的环比发展速度第48页，本讲稿共177页（4）区别）区别定基发展速度与环比发展速度的区别表格第49页，本讲稿共177页5、年距发展速度、年距发展速度n n年距发展速度=第50页，本讲稿共177页（二）增减速度（二）增减速度n n1、定义：增长量与基期水平之比n n2、反映内容：

20、现象的增长程度n n3、公式：增长速度第51页，本讲稿共177页（1）对比）对比基增长速度和环比增长速度的区别：表格第52页，本讲稿共177页（2）注意）注意 n n环比增长速度与定基增长速度没有直接换算联系，n n当报告期水平与基期水平方向不一致时不宜用增长速度 第53页，本讲稿共177页（三）平均发展速度（三）平均发展速度n n1、定义：各个时间单位的环比发展速度的序时平均数n n2、反映内容：较长时期内逐期平均发展变化的程度n n3、平均发展速度的计算 （1）几何平均法 （2）方程式法第54页，本讲稿共177页(1）几何平均法）几何平均法 n n又称水平法，基本出发点是从时间数列的最初发

21、展水平开始,以数列的平均速度去代替各期的环比发展速度，由此推算出期末理论发展水平与期末实际发展水平相一致，即在基期发展水平 的基础上，平均每年以 这么快的发展速度发展，经过若干（季、月）后，才能达到报告期的发展水平 。公式为：n n其中，表示平均发展速度。n n公式：第55页，本讲稿共177页若时间间隔不等时，则采用加权几何平均法若时间间隔不等时，则采用加权几何平均法 第56页，本讲稿共177页(2）方程法）方程法 n n又称累计法，它的基本出发点是：从时间数列的最初发展水平 开始，以数列的平均速度去代替各期的环比发展速度，由此推算出各期理论发展水平之和与各期实际发展水平之和相一致，即：第57

22、页，本讲稿共177页n n解这个高次方程，其正根即为平均发展速度。但是,要求解这个高次方程是非常麻烦的，因此，在实际工作中，往往利用己经编好的平均增长速度查对表来计算。n n由此可见，用方程法计算平均发展速度，侧重于考察中长期计划各期水平的总和，亦即计划期间的累计总量。这种方法适用于计算基本建设投资额、新增固定资产额、住宅建筑面积、造林面积等;指标的平均发展速度。第58页，本讲稿共177页4、计算和应用平均速度指标应注意的问题、计算和应用平均速度指标应注意的问题n n(1)(1)几何平均法和方程法是计算平均发展速度的基本方法，但两几何平均法和方程法是计算平均发展速度的基本方法，但两种方法的侧重

23、点不同：前者是从最末水平出发来研究问题，而后种方法的侧重点不同：前者是从最末水平出发来研究问题，而后者则是从各期水平的累计总和出发进行考察。因此，它们的应用者则是从各期水平的累计总和出发进行考察。因此，它们的应用条件是不同的，同一资料，两种方法计算的结果也不相同。所以条件是不同的，同一资料，两种方法计算的结果也不相同。所以,在计算平均发展速度时要根据研究现象的性质、研究目的来选择在计算平均发展速度时要根据研究现象的性质、研究目的来选择合适的方法。例如合适的方法。例如,如果我们研究的是类似于年末人口数这样的如果我们研究的是类似于年末人口数这样的存量现象，则利用方程法来计算其平均发展速度就没有多少

24、意义。存量现象，则利用方程法来计算其平均发展速度就没有多少意义。第59页，本讲稿共177页n n(2)要根据事物的发展状态,应用分段平均发展速度来补充说明整个时期的总平均发展速度。因为总平均速度仅能笼统的反映现象在较长时期内逐期平均发展的程度,而掩盖了这种现象在不同时期的波动状况。尤其是当研究的时期较长时,更要注意这方面的问题。第60页，本讲稿共177页n n(3)在应用几何平均法计算平均发展速度时,还要注意与环比发展速度结合进行分析。因为几何平均法计算的平均发展速度只考虑了最末水平与最初水平,中间各期水平无论怎样变化,对平均速度的高低都无影响。如果中间各期水平出现了特殊高低变化,或者最初、最

25、末水平受到特殊因素的影响,就会降低或失去平均速度的意义。n n(4）注意平均速度指标与原时间数列的发展水平、增长量、平均水平等指标的结合应用,以便对研究现象做出比较确切和全面的认识。第61页，本讲稿共177页（四）平均增长速度（四）平均增长速度n n1、定义：各个时间单位的环比增长速度的序时平均数n n2、反映内容：较长时期内逐期递增的平均程度。但是,从计算的方法看，平均增长速度并不能根据各期环比增长速度直接计算，而是先计算平均发展速度，然后,根据平均发展速度与平均增长速度的关系来计算平均增长速度n n3、公式：平均增长速度=平均发展速度-1第62页，本讲稿共177页4-3-3 时间序列的构成

26、分析方法时间序列的构成分析方法 n n一、时间序列的分解与组合一、时间序列的分解与组合 n n二、长期趋势的测定和分析二、长期趋势的测定和分析 n n三、季节变动的分析原理与方法三、季节变动的分析原理与方法n n四、循环变动分析四、循环变动分析n n五、不规则变动分析五、不规则变动分析第63页，本讲稿共177页一、时间序列的分解与组合n n(一)时间序列的组成成份 n n(二)时间序列的组合模式 第64页，本讲稿共177页(一一)时间序列的组成成份时间序列的组成成份 n n1、长期趋势（T）：主要的、决定性的因素，例如：经济增长n n2、季节变动（S）：每年重复出现的有规律的周期变动，例如：羽

27、绒服和农产品的销售量n n3、循环变动（C）：一年以上的周期变动，例如：经济周期n n4、不规则变动（I）：偶然因素引起的无规律不规则变动。第65页，本讲稿共177页(二二)时间序列的组合模式时间序列的组合模式 n n1、加法模型：Y=T+S+C+In n2、乘法模型：Y=T*S*C*In n3、本教材一般采用的是乘法模型 第66页，本讲稿共177页二、长期趋势的测定和分析二、长期趋势的测定和分析n n(一)研究长期趋势的目的和意义n n(二)测定长期趋势的基本方法第67页，本讲稿共177页(一一)研究长期趋势的目的和意义研究长期趋势的目的和意义n n反映现象发展变化的长期趋向，掌握现象变化的

28、规律；将长期趋势从时间序列中分离出来，以便更好地预测；以及便于分析其他因素的变动。第68页，本讲稿共177页(二二)测定长期趋势的基本方法测定长期趋势的基本方法n n1、时距扩大法 n n2、移动平均法 n n3、指数平滑法n n4、最小平方法（最小二乘法，数学模型法）第69页，本讲稿共177页1、时距扩大法、时距扩大法n n将时距比较短的时间序列，加工处理成时距较长的时间序列，消除受偶然因素影响引起的不规则变动，从而使序列呈现出总的变动趋势。第70页，本讲稿共177页2、移动平均法、移动平均法 n n（1）原理：是时距扩大法的改良，按照事先规定的移动时间长度N，采取逐项向后递移，计算出序时平

29、均数序列，主要修匀不规则变动和季节变动的影响，使序列呈现出比较明显的趋势。第71页，本讲稿共177页（2）具体计算）具体计算首先，确定移动平均数的移动周期长度。首先，确定移动平均数的移动周期长度。移动周期一般以季节周期、循环变动周期长度为准；如若不存在明显的季节周期和循环周期，一般而言，我们在确定移动周期的时间长度时，最好取奇数项目。第72页，本讲稿共177页如果必须取偶数项，则有需要根据数据资料的特点确定。例如当时间数列存在明显的季节变动时，季度资料则需要用四期移动平均来消除季节变动；月度资料则需要用12期移动平均。此外，统计中的一般做法就是再对移动平均数时间数列进行第二次偶数项移动平均，目

30、的是为了“正位”，第二次移动的周期一般取两期。第73页，本讲稿共177页其次，就是计算移动平均数。其次，就是计算移动平均数。设有一时间序列 ，其中 ，选择连续的N个观察期（Nn，称跨越期）数据计算算术移动平均数为：表示位与跨越期N的最末一观察期；第74页，本讲稿共177页例如例如利用GDP（78-03）数据进行三项移动平均 数据第75页，本讲稿共177页（3）注意）注意 事项事项n n移动平均具有平滑修匀的作用（修匀不规则变动和季节变动），N越大平滑修匀作用越明显；n n移动平均数应该放在时间的中间位置，若N为奇数，只需要进行一次移动平均即可，若N为偶数，则需要再进行一次二项移动平均；n n若

31、数列中包含周期趋势，则N可以选择周期的长度4或12；第76页，本讲稿共177页n n移动平均法会损失掉原始数据，N越大损失数据越多。若N为偶然则首尾各损失个数据，若N为奇然则首尾各损失个数据；n n一般不能够根据派生数列进行动态预测。（那么什么特殊情况时可以用于预测。下面简单介绍一下市场调研与预测中是如何预测的）第77页，本讲稿共177页（4）一次移动平均法）一次移动平均法预测前提：要求预测对象既没有长期增长或下降趋势亦无周期性变动预测原理：方法缺点：只能用于不存在长期增长或下降趋势亦无周期性变动的数列，且当N较大时预测值对序列的变化反映迟钝，存在滞后偏差，预测效果不佳。第78页，本讲稿共17

32、7页（5）二次移动平均法）二次移动平均法n n预测的提：预测对象可以存在长期线性增长（下降）趋势动n n预测原理：利用一次移动平均数列以及二次移动平均数列，求出线性预测模型的平滑系数和修正的滞后偏差，从而建立预测模型。第79页，本讲稿共177页参数求解参数求解第80页，本讲稿共177页上机操作练习上机操作练习利用GDP（78-03）数据进行演示操作 数据第81页，本讲稿共177页3、指数平滑法、指数平滑法设有一时间序列 ，其中 ，的观察值的指数平滑值；则一次指数平滑值为：第82页，本讲稿共177页（3）注意事项）注意事项 指数平滑法对时间序列不同时间的数据施予不等的权数，权数按照首项为 的等比

33、级数由近至远减少；可以通过取不同的改变权数的变化率，取小值，则权数变化比较缓慢，反之则变化比较迅速；选择平滑系数，一般从 =0.1开始计算，逐次增大，分别计算不同下的预测误差，最后根据最小的预测误差选择最佳的取值；第83页，本讲稿共177页时间序列的观察期数至少应该是时间序列的观察期数至少应该是 则至少要至少使用19个历史观察数据来建立模型；为了计算方便，确定初始值时应该注意：若时间序列观察期数大于15，以第一期观察值作为初始值 ，若时间序列观察期小于15，则以最初几期观察值的平均值作初始值。第84页，本讲稿共177页（4）一次指数平滑法）一次指数平滑法n n预测前提：要求预测对象存在指数变动

34、趋势，无线性趋势。n n预测原理：n n方法缺点：只能用于不存在线性趋势亦无周期性变动的数列预测效果不佳。第85页，本讲稿共177页（5）二次指数平滑法）二次指数平滑法n n预测前提：预测对象同时存在线性趋势n n预测原理：利用一次指数平滑数列以及二次指数平滑数列，求出线性预测模型的平滑系数和修正的滞后偏差，从而建立预测模型。第86页，本讲稿共177页参数求解参数求解第87页，本讲稿共177页上机操作练习上机操作练习利用GDP（78-03）数据进行演示操作 数据第88页，本讲稿共177页4、最小平方法（最小二乘法，数学模型、最小平方法（最小二乘法，数学模型法）法）（1）意义：可以建立数学模型，

35、进行动态预测。长期趋势模型包括直线模型和曲线模型（2）要求：离差和为零，同时参差平方和最小，即：，其中 时刻的真实值，时刻的估计值。第89页，本讲稿共177页（3）预测时关键在于两个方面）预测时关键在于两个方面n n首先，是要科学的选择模型。数学模型有直线型和曲线型两种类型，而每一种类型又有很多种具体形式。因此，在建立模型之前首先要判断趋势的形态。方法有两种：n n一种是散点图法，即用直角坐标系做两个变量的散点图，然后根据散点图的形状来确定数学模型；n n另一种是指标法，即通过计算时间数列的动态分析指标来确定时间数列的类型。第90页，本讲稿共177页基本结论基本结论n n若时间数列的环比增长量

36、大体相等，则其趋势线近似于一条直线，即：n n若时间数列的二次增长量大体相等（即逐期增长量大体上呈等量递增或递减态势），则其趋势线近似于一条抛物线 n n若时间数列的各期环比发展速度大体相等，则其趋势线近似于一条指数曲线。第91页，本讲稿共177页n n抛物线、指数曲线等都属于曲线型模型。在社会经济现象的客观现实中，有很多是按照曲线的轨迹演进，因此曲线模型在经济社会中是大量存在的。但是，有些曲线可以转化为直线研究，因此研究直线模型是研究各种曲线模型的基础。所以，本章主要介绍直线模型。第92页，本讲稿共177页其次，是确定模型中的参数。其次，是确定模型中的参数。求解模型，实际上就是确定模型中的待

37、定系数，即参数。求解模型，实际上就是确定模型中的待定系数，即参数。从数学方法的角度看，最理想的方法就是从数学方法的角度看，最理想的方法就是 最小二乘法最小二乘法。选择直线模型来分析其长期趋势，并假设其方程为：选择直线模型来分析其长期趋势，并假设其方程为：其中其中 表示时间数列的实际水平值表示时间数列的实际水平值,的估计值或叫的估计值或叫长期趋势值；长期趋势值；t t表示时间变量，表示时间变量，a a、b b是两个待定系数，是两个待定系数，分别表示趋势线在分别表示趋势线在y y轴上的截距和斜率。轴上的截距和斜率。依据这一时间数列的实际资料和“最小二乘法最小二乘法”的标准方程组求出这一直线方程中的

38、两个参数。第93页，本讲稿共177页标准方程组如下标准方程组如下 第94页，本讲稿共177页n n得出a、b两个参数的具体数值，则可得到方程。n n最后，把各个时期的时间变量在代入这个趋势方程中，便得到各期的长期趋势值。同时也可以进行预测。第95页，本讲稿共177页直线模型的简化计算法直线模型的简化计算法 n n当时间数列的项数为奇数项时，可以取最中间一项的当时间数列的项数为奇数项时，可以取最中间一项的时间顺序号为时间顺序号为0 0，中间以前的时间序号从中间往前依，中间以前的时间序号从中间往前依次为一次为一1 1，-2-2，-3-3，中间以后的时间序号从中间，中间以后的时间序号从中间往后依次为

39、往后依次为1 1，2 2，3 3，；n n当时间数列为偶数项时，将最中间的两项，前面的一项当时间数列为偶数项时，将最中间的两项，前面的一项取为取为-1-1，后面的一项取为，后面的一项取为1 1，然后，从中间到两边，以，然后，从中间到两边，以前各期依次取前各期依次取-3-3，-5-5，-7-7，；以后各期依次取；以后各期依次取3 3，5 5，7 7，。第96页，本讲稿共177页n n若按上述规则取值，从而使9.20式中的t=0，做到了这一点，就可以使标准方程简化为：第97页，本讲稿共177页n n注意进行预测的时候，下一期的t取值为多少。n n用简化公式计算的直线趋势方程和标准方程组所求出的方程

40、实际上是同一条趋势线，所不同的只是原点的改变。原点改变后的趋势值和改变前的趋势值肯定是相等的。第98页，本讲稿共177页三、季节变动的分析原理与方法三、季节变动的分析原理与方法n n(一一)季节变动的分析原理季节变动的分析原理n n（二）季节变动的分析方法（二）季节变动的分析方法n n（三）季节变动的调整（三）季节变动的调整第99页，本讲稿共177页(一)季节变动的分析原理 季节变动是一种各年变化强度大体相同且每年重现的有规律的变动。根据这一基本特征，我们可以将其归纳为一种典型的季节模型。所谓季节模型，就是指一时间序列在各年中所呈现出的典型状态，这种状态年复一年以基本相同的形态出现。季节模型是

41、由一套指数组成的，各指数刻画了现象在一个年度内各月或各季的典型特征。第100页，本讲稿共177页n n如果所分析的是月份数据，季节模型就由12个指数组成；若为季度数据，季节模型就由4个指数组成。其中各个指数是以全年月或季度资料的平均数为基础计算的，因而12个月（或4个季度）指数的平均数应等于100%，而各月（或季）的指数之和应等于1200%（或400%）。季节模型正是以各个指数的平均数等于100%为条件而构成的，它反映了某一月份或季度的数值占全年平均数的大小。第101页，本讲稿共177页n n如果现象的发展没有季节变动，则各期的季节指数应等于100%；如果某一月份或季度有明显的季节变化，则各期

42、的季节指数应大于或小于100%。因此，分析季节变动，也就是对一个时间序列计算出该月（或季）指数，即所谓季节指数，然后根据各季节指数与其平均数（100%）的偏差程度来测定季节变动的程度。这就是季节变动分析的基本原理。第102页，本讲稿共177页（二）季节变动的分析方法（二）季节变动的分析方法n n1、季节变动的分析方法和长期趋势的分析方法的联系和区别n n区别：长期趋势通过平均的方法将其他三个因素消除（抵消）；而季节变动则采用新的方法消除季节变动以外的三个因素。第103页，本讲稿共177页 在长期趋势的分析中，构成时间数列的四个因素中，除了长期趋势外，其他三个因素，即季节变动、循环变动和不规则变

43、动，要么是周期性的，要么是随机性的，而不管是周期性的，还是随机性的，我们都可以通过平均的方法使它们相互抵消，抵消的结果就是长期趋势。但在测定季节变动的时候，我们要消除的是构成时间数列的四因素中除了季节变动的其他三个因素，即长期趋势、循环变动和不规则变动。如果说，平均的方法在消除循环变动和不规则变动是比较理想的话，则对长期趋势的消除就不那么理想了，这时候就需要采用新的方法，这是二者的区别 第104页，本讲稿共177页n n联系：当现象变动的长期趋势不明显，甚至没有，那么从时间数列中测定季节变动，实际上就只需要消除循环变动和不规则变动，这时测定季节变动的方法和测定长期趋势的方法从本质上看就完全一样

44、了，都是平均法的思想，这就是二者的联系。第105页，本讲稿共177页2、测定季节变动的方法、测定季节变动的方法n n同期平均法，可以分两种情况来选择。n n在现象不存在长期趋势或长期趋势不明显的情况下，一般是直接用平均的方法通过消除循环变动和不规则变动来测定季节变动，在统计学中将这种方法称为“同期平均法”；n n现象具有明显的长期趋势时，一般是先消除长期趋势，然后再用平均的方法再消除循环变动和不规则变动，统计学中，把这种方法称为“移动平均趋势剔除法”。第106页，本讲稿共177页(1）同期平均法）同期平均法n n预测前提：现象不存在长期趋势或长期趋势不明显，是测定季节变动的一种最基本方法。n

45、n预测原理：与长期趋势测定中的移动平均法的思想是相同的。实际上就是一种特殊的“移动平均法”，n n即：一方面它是平均；另一方面，这种平均的范围是仅仅局限在不同年份的相同季节中，季节不同，平均数的范围也就随之而“移动”。因此所谓“同期平均同期平均”就是在同季(月)内“平均平均”，而在不同季(月)之间“移动”的一种“移动平均移动平均”法。“平均”是为了消除非季节因素的影响，而“移动”则是为了测定季节因素的影响程度。第107页，本讲稿共177页具体步骤如下具体步骤如下 n n第一，计算各年同季(月)的平均数，目的是要消除非季节因素的影响。道理很简单，因为同样是旺季或者淡季，有些年份的旺季更旺或更淡，

46、这就是非季节因素的影响。因为我们假设没有长期趋势，因此，这些因素通过平均的方法就可以相互抵消。第108页，本讲稿共177页n n第二，计算各年同季(或同月)平均数的平均数，也即时间数列的序时平均数，目的是计算季节比率。因为就从测定季节变动的目的讲，只计算“异年同季的平均数”已经可以反映现象的季节变动趋势了：平均数大，表明是旺季，越大越旺；平均数小，表明是淡季，越小越淡。但是，这种大与小、淡与旺的程度只能和其它季节相比才能有个准确的认识，因此，就需要将“各年同季的平均数”进行相对化变换，即计算季节比率，对比的标准就应该是时间数列的序时平均数。第109页，本讲稿共177页n n第三，计算季节比率。

47、方法是将各年同季的平均数分别和时间数列的序时平均数进行对比。一般用百分数表示，用公式表示为：第110页，本讲稿共177页精简步骤如下精简步骤如下n n1、计算同季平均数n n2、计算总平均数n n3、计算季节比率=同季平均数/总平均数n n4、分析：季节比率大于100%，则说明是旺季，受季节正影响；小于100%，则说明是淡季，受季节负影响；等于100%，则说明不受季节因素影响。第111页，本讲稿共177页举例举例n n已知：某服装公司19982000年各月销售量资料，试用按月（或季）平均法计算各月的季节指数。n n季节比率数据.xls第112页，本讲稿共177页n n解：根据上述步骤销售量季节

48、指数计算过程见表。表中的季节指数一栏，是以指数形式表现的典型销售量。每个指数代表19982000年间每个月份的平均销售量。比如，一月份的季节指数为13.8%，表示该月份销售量为全年平均销售量的13.8%，而全年平均销售量则作为100%。这样从各月的季节指数序列，可以清楚地表明该服装公司销售量的季节变动趋势。即1、2、3、4月份是销售淡季，5、6、7为销售旺季，7月份比全年平均销售量高323.1%（432.1-100%），8月份开始下降，到12月份降到最低点，比全年平均销售量低93.9%（6.1%-100%）。第113页，本讲稿共177页同期平均法的特点（同期平均法的特点（3条）条）n n计算简

49、单，易于理解；计算简单，易于理解；n n只有当序列的长期趋势和循环波动不明显或影响不重要，只有当序列的长期趋势和循环波动不明显或影响不重要，可忽略不计时，应用该方法比较合适。可忽略不计时，应用该方法比较合适。n n应用的基本假定是：原时间序列没有明显的长期趋势和循环波动。（因而，通过若干年同期数值的平均，不仅可以消除不规则波动，而且当平均的周期与循环周期一致时，循环波动也可以在平均过程中得以消除。）第114页，本讲稿共177页（但实际上，许多时间序列所包含的长期趋势和循环波动，很少能够通过平均予以消除。）当时间序列存在明显的长期趋势时，该方法的季节指数不够准确。（当存在剧烈的上升趋势时，年末季

50、节指数明显高于年初的季节指数；当存在下降趋势时，年末的季节指数明显低于年初的季节指数。）第115页，本讲稿共177页(2)移动平均长期趋势剔除法移动平均长期趋势剔除法n n移动平均长期趋势剔除法，就是在现象具有明显长期趋势的情况下，测定季节变动的一种基本方法。n n基本思路：先从时间数列中将长期趋势剔除掉，然后再应用“同期平均法”剔除循环变动和不规则变动，最后通过计算季节比率来测定季节变动的程度。n n剔除长期趋势的方法一般用移动平均法。因此，它是长期趋势的测定方法“移动平均法”和季节变动的测定方法“同期平均法”的结合运用，在方法上没有新的思想。第116页，本讲稿共177页 基本步骤如下基本步