导图社区 统计学第八章时间数列--一图搞定关键点
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第八章 时间序列
定性知识
时间数列种类
按数据形式不同
绝对数数列
时期数列
时点数列
相对数数列
平均数数列
观察数据性质与形态分
纯随机性数列
平稳型
趋势型
季节型
确定性数列
编制时间数列的方法原则
1. 注意时间单位(年、季、月等)的选择
2. 注意数列前后指标的可比性(总体范围、 指标涵义、计算方法、计量单位、经济内容等)
传统分析指标
水平动态指标
序时平均数
平均发展水平指标
适用于时期总量指标和按日连续登记的时点指标数列
适用于不连续登记、间隔相等的时点指标数列

适用于不连续登记间隔不相等的时点指标数列
分子 和分母 按各自数列的指标形式参照上述求序时平均数。
增长量
逐期增长量
累计增长量
平均增长量
水平法
适用于多期增长量平稳变化的数列
总和法
适用于各期增长变化较大的数列
速度动态指标
发展速度
平均发展速度
(平均)增长速度=(平均)发展速度-100%
长期趋势的测定
时间序列的分解
长期趋势
修匀法
随手法
依据经验直接画出趋势线
时序扩大法和序时平均法
时序扩大法
适用于时期数列,不适用于时点数列
算n年的总计值
序时平均法
适用于时期和时点数列
算n年的平均值
移动平均法
若移动平均跨度为奇数
算N年的平均值,位于中间数的位置
依次向下移动一个位置,形成新的序列
新序列项数=原数列项数-移动平均时期项数+1
若为移动平均跨度为偶数
算n年平均值,新数位于两个数之间
依次向下移动一个位置,形成中间序列
中间序列相邻两个数进行平均,得到最终的新数列
新序列项数=原数列项数-移动平均时期项数
长期趋势的数字模型
以时间t为自变量构造回归模型
选择趋势模型
差分法判断
一阶差分差不多
二阶差分差不多
相继两期水平(环比发展速度)的比值相同
求解趋势参数
最小平方法
季节变动
季节变动的测定
按月(按季)平均法
1. 先将各年同月(或季)数据按年排列
2. 计算各年同月(或季)的平均数及总平均数
3. 将各月(或季)的平均数分别除以总平均数
长期趋势剔除法
有点像经管机中的季节指数法
不必掌握太多
循环变动
循环变动和剩余变动的测定
残余法
不规则变动
也叫剩余变动或随机变动
时间数列的经典模式
加法模型
Y=T+S+C+I
乘法模型
Y=T*S*C*I
变动因素的分解
加法模型用减法:T=Y-(S+C+I)
乘法模型用除法:T=Y/(S*C*I)
时间序列预测
移动平均
预测准确性较差
可以修匀数据也可以预测相对平稳的时间数列
算数平均
加权平均
指数平滑
可以修匀数据,也就而已对于受某种长期趋势影响的时间数列进行预测
特点
只需要本期实际值和本期预测值便可预测下期数值
指数平滑实质上是以α为权数的本期实际值和本期预测值的加权平均
指数平滑也乐意理解为对于本期预测误差的修正