() 第8章时间序列分析和预测 8.1时间序列及其分解 82平稳序列的平滑和预测 83有趋势序列的分析和预测 8.4复合型序列的分解
8- 2 统计学 (核心课程)
() 学习目标 1.时间序列及其分解原理 2.平稳序列的平滑和预测方法 3.有趋势序列的的分析和预测方法 4.复合型序列的综合分析
8- 3 统计学 (核心课程)
(/ 8.1时间序列及其分解 1时间序列的构成要素 2时间序列的分解方法
8- 4 统计学 (核心课程)
时间序列 () (times series) 1.同一现象在不同时间上的相继观察值排列 而成的数列 形式上由现象所属的时间和现象在不同时 间上的观察值两部分组成 3.排列的时间可以是年份、季度、月份或其 他任何时间形式
8- 5 统计学 (核心课程)
() 时间序列的分类 时间序列 平稳序列 非平稳序列 有趋势序列复合型序列
8- 6 统计学 (核心课程) 平稳序列 有趋势序列 复合型序列 非平稳序列 时间序列
() 时间序列的分类 1.平稳序列( stationary series 基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上 在某个固定的水平上波动 或虽有波动,但并不存在某种规律,而其波 动可以看成是随机的 2.非平稳序列(non- stationary series) 有趋势的序列 线性的,线性的 有趋势、季节性和周期性的复合型序列
8- 7 统计学 (核心课程)
() 时间序列的构成要素 时间序列的构成要素 趋斐 手周随机性 繼性势非线性
8- 8 统计学 (核心课程) 线性趋势 非线性趋势 趋势 季节性 周期性 随机性 时间序列的构成要素
() 趋势、季节、周期、随杌性 1.趋势(rend) ■呈现出某种持续向上或持续下降的趋势或规律 季节性( seasonality) 也称季节变动( seasona| fluctuation 现象在一年内随着季节的更换而引起的有规律变动 3.周期性( cyclity) 也称循环波动( Cyclical fluctuation) 从低至高再从高至低的周而复始的变动 4.随机性( (random 也称不规则波动( rregular variations 偶然性因素对时间序列产生影响
8- 9 统计学 (核心课程)
() 时间序列的构成模型 1.时间序列的构成要素分为四种,即趋势() 季节性或季节变动(S)、周期性或循环波 动(C)、随机性或不规则波动(非平稳序列 2.时间序列的分解模型 ■乘法模型 Y:=T×S:×C:×L 加法模型 Y=T:+S+C:+/
8- 10 统计学 (核心课程)
(/ 8.2时间序列的描述性分析 1图形描述 2增长率分析
8- 11 统计学 (核心课程)
