第13章时间序列分析和预测 §13.1时间序列及其分解 一.时间序列的构成要素 二.时间序列的分解方法 (一)时间序列( times series)定义 1.同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列 2.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 (二)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 (三)时间序列的构成要素 1.趋势( trend) 呈现出某种持续向上或持续下降的状态或规律 2.季节性( seasonality) 也称季节变动( Seasonal fluctuation) 时间序列在一年内重复出现的周期性波动 3.周期性( cyclity) 也称循环波动( Cyclical fluctuation) 围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动 4.随机性( random 也称不规则波动( Irregular variations) 除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动 (四)时间序列的构成模型 时间序列的构成要素分为四种,即趋势①T)、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(Ⅰ非平稳序列 时间序列的分解模型 乘法模型 Yi=Ti×Si×Ci×Ii 加法模型Yi=Ti+Si+Ci+Ii第13章 时间序列分析和预测 §13.1 时间序列及其分解 一.时间序列的构成要素 二.时间序列的分解方法 (一)时间序列(times series)定义 1.同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列 2.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 (二)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 (三)时间序列的构成要素 1.趋势(trend) 呈现出某种持续向上或持续下降的状态或规律 2.季节性(seasonality) 也称季节变动(Seasonal fluctuation) 时间序列在一年内重复出现的周期性波动 3.周期性(cyclity) 也称循环波动(Cyclical fluctuation) 围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动 4.随机性(random) 也称不规则波动(Irregular variations) 除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动 (四)时间序列的构成模型 时间序列的构成要素分为四种，即趋势(T)、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(I)非平稳序列 时间序列的分解模型 乘法模型 Yi=Ti×Si×Ci×Ii 加法模型 Yi=Ti+Si+Ci+Ii