【教学课件】第十章时间序列分析.ppt
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1、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,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,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
2、进行分解。,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.,1.乘法模式 Yt=TtStCtIt,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:,(3)It 是独立随机变量序列,服从正态分布。,要求满足条件:(
3、1)Yt,Tt,St,Ct,It 均有相同的量纲;,2.加法模式 Yt=Tt+St+Ct+It,(3)It 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。,(3)It 是独立随机变量序列,服从正态分布。,3.混合模式 Yt=TtSt+Ct+It,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,一、数学曲线拟合法,一个时间序列为了算出时间趋势值,可以考虑对原始数据拟合一条数学曲线。选择曲线方程有两个途径:1、在以时间t为横轴,变量Y为纵轴的直
4、角坐标图上做时间序列数值的散点图,根据散点的分布状态来确定应该拟合的曲线方程。2、对时间序列的数值作一些分析,根据分析的结果来确定应选择的曲线方程。,1.直线趋势的拟合,根据线性函数的特性:,如果一个数据序列,其相邻的两年数据的一阶差近似为一常数,就可以配合一直线,然后用最小二乘法来求解参数a、b。,求,使 Q 最小。,2.指数趋势线的拟合,当时间序列的各期数值大致按某一相同比例增长时,可以考虑配合指数方程,3.修正指数曲线,在指数方程右边增加一个常数k,即可得到修正指数方程:,若k0,该曲线可描述一种常见的成长现象。,修正指数曲线参数估计(三和法),将时间序列分成3个相等的部分,每部分包括n
5、个数据。求出每部分的和,可得到:,修正指数曲线参数估计(三和法),4.龚柏兹曲线,龚柏兹曲线可以描述一种新产品从试制期到饱和期产量的增长趋势。,龚柏兹曲线参数估计,用修正指数求解参数的方法来求以上参数,从而最终求出龚柏兹曲线参数,5.皮尔曲线,其一般形式为:,技术和经济的发展过程经历发生、发展、成熟三个阶段。在发生阶段变化速度较缓慢;在发展阶段变化速度加快;在成熟阶段变化速度由趋向于缓慢;,如电视机、手机普及率等。,k,k,缓慢,快速增长,平稳发展,饱和状态,如电视机、手机普及率等。,皮尔曲线的参数估计,采用逐期递移的办法分别计算一系列移动的序时平均数,形成一个新的派生序时平均数时间数列。,二
6、、移动平均法(MA法),适用于:,近期预测预测目标的发展趋势变化不大,时间序列,选定N,,取若干观察期的数据的算术平均值作为下一期的预测值。,N 的选取:在实用上,一般用对过去数据预测的均方误差S 来作为选取N 的准则。,例:我国近十年来糖的产量,年序 糖产量,三期移动平均,四期移动平均,四期移动平均后的二次移动平均,五期移动平均,1985 4451986 5241987 4851988 4551989 4961990 5711991 6311992 8161993 7451994 5821995 566,484.7488.0478.7507.3566.0672.7730.7714.3631.
7、0,477.25490.00501.75538.25628.50690.75693.50677.25,483.6495.9520.0583.4659.6692.1685.4,481.6506.2527.6593.8651.8669.0668.0,第一,一次移动平均法一般只适应于平稳模式,当被预测的变量的基本模式发生变化时,一次移动平均法的适应性比较差。第二,一次移动平均法一般只适用于近期预测,特别是下一时期的预测。,一次移动平均法应用时应注意:,加权移动平均法,基本思想:考虑各期数据的重要性,对近期数据给予较大的权重。以二项展开式的系数加权的方法来确定权数,一次指数平滑法,10.3 季节变动分
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