第十章时间序列分析 时间序列分析是根据系统有限长度的观察 数据,建立能够反映时间序列中所包含的动态 依存关系的数学模型,并借以对系统的未来行 为进行预测
第十章 时间序列分析 时间序列分析是根据系统有限长度的观察 数据，建立能够反映时间序列中所包含的动态 依存关系的数学模型，并借以对系统的未来行 为进行预测
第十章时间序列分析 101时间序列分解 10.2长期趋势分析 103季节变动分析 104循环波动分析 105时间序列的自相关分析 10.6时间序列的动态分析指标 107景气循环分析
第十章 时间序列分析 ▪ 10.1 时间序列分解 ▪ 10.2 长期趋势分析 ▪ 10.3 季节变动分析 ▪ 10.4 循环波动分析 ▪ 10.5 时间序列的自相关分析 ▪ 10.6 时间序列的动态分析指标 ▪ 10.7 景气循环分析
101时间序列分解 按一定时间顺序对现象进行观测并记录下来的数值,称为 时间序列。 通常表示为:y1,y2…,y2,yn 例:工农业总产值按年度顺序排列起来的数列 某种商品销售量按季度或月度排列起来的数列;等等 个时间序列的形成受到许多因素的共同影响,为了分析 其成因及变动的规律,就需要对其进行分解
10.1 时间序列分解 ▪ 按一定时间顺序对现象进行观测并记录下来的数值，称为 时间序列。 ▪ 例：工农业总产值按年度顺序排列起来的数列； ▪ 某种商品销售量按季度或月度排列起来的数列；等等 ▪ 一个时间序列的形成受到许多因素的共同影响，为了分析 其成因及变动的规律，就需要对其进行分解。 1 2 , ,..., ,..., t n 通常表示为：y y y y
时间序列中每一期的数据都是由不同的因素 同时发生作用的综合结果。 各种影响因素按性质不同,可分成四大类 长期趋势因素 季节变动因素S、 循环变动因素c 不规则变动因素/t
时间序列中每一期的数据都是由不同的因素 同时发生作用的综合结果。 各种影响因素按性质不同，可分成四大类： •长期趋势因素 Tt、 •季节变动因素 St、 •循环变动因素 Ct •不规则变动因素 It
1.长期趋势因素T:指由于某种关键因素的影响, 时间序列在较长时间内连续不断地向一定的方向持 续发展(上升或下降),或相对停留在某一水平上 的倾向,反映了事物的主要变化趋势 2季节变动S:季节变动是时间序列由季节性 原因而引起的周期性变动,当反映时间序列 的数据是按周、月或季度的间隔记录时, 季节变动很明显
季节变动很明显。 的数据是按周、月或季度的间隔记录时， 原因而引起的周期性变动，当反映时间序列 2.季节变动S：季节变动是时间序列由季节性 1.长期趋势因素T：指由于某种关键因素的影响， 时间序列在较长时间内连续不断地向一定的方向持 续发展（上升或下降），或相对停留在某一水平上 的倾向，反映了事物的主要变化趋势
3循环变动C:循环变动是以年度记录 的时间序列所表现出的某种周期性变 动。循环的幅度和周期都可以不很规则。 4不规则变动T:不规则变动时时间序列 除去长期趋势、季节变动和循环变动之 后余留下来的变动。分为严格的随机变 动和偶然性变动两种
动。循环的幅度和周期都可以不很规则。 的时间序列所表现出的某种周期性变 3.循环变动C :循环变动是以年度记录 动和偶然性变动两种。 后余留下来的变动。分为严格的随机变 除去长期趋势、季节变动和循环变动之 4.不规则变动T：不规则变动时时间序列
四种因素的组合形式一般有以下三类: 1.乘法模式=7×S2×C×/t 要求满足条件: (1)y与7有相同的量纲,S为季节指数,C为 循环指数,两者皆为比例数; (2∑S=kk为季节周期长 t=1 (3)/是独立随机变量序列,服从正态分布
1.乘法模式 Yt = Tt×St×Ct×It 要求满足条件： (1) Yt与Tt有相同的量纲，St为季节指数，Ct为 循环指数，两者皆为比例数； 四种因素的组合形式一般有以下三类： 1 (2) , k t t S k k = = 为季节周期长 (3)It 是独立随机变量序列，服从正态分布
2.加法模式 =T+S+C t tt 要求满足条件: (1),T,S,C,/t均有相同的量纲; ∑S=0,k为季节周期长 (3)/′是独立随机变量序列,服从正态分布
要求满足条件： (1) Yt，Tt，St，Ct，It 均有相同的量纲； 2.加法模式 Yt =Tt +St +Ct +It 1 (2) 0, k t t S k = = 为季节周期长 (3)It 是独立随机变量序列，服从正态分布
3.混合模式yV=7×S+C+l 要求满足条件: (1)与TC,I有相同的量纲,S为季节 指数。 (2∑S=kk为季节周期长 t=1 (3)是独立随机变量序列,服从正态分布
要求满足条件： (1) Yt与Tt，Ct，It 有相同的量纲，St为季节 指数 。 1 (2) , k t t S k k = = 为季节周期长 (3)It 是独立随机变量序列，服从正态分布。 3.混合模式 Y t =T t×St +Ct +It
102长期趋势分析 分解出趋势成分的目的: 1、趋势预测 2、分析序列中余下的部分 长期趋势测定的方法: 1、数学曲线拟合法 2、移动平均法
10.2 长期趋势分析 ▪ 分解出趋势成分的目的： 1、趋势预测 2、分析序列中余下的部分 ▪ 长期趋势测定的方法： 1、数学曲线拟合法 2、移动平均法