2020第章时间序列分析ppt课件

1、 学习目标1. 时间序列数据及其类型时间序列数据及其类型2. 时间序列的平均水平、序时平均数时间序列的平均水平、序时平均数3. 发展速度与增长速度发展速度与增长速度 平均发展速度与平均增长速度平均发展速度与平均增长速度4. 时间序列的构成要素时间序列的构成要素5. 长期趋势的测定方法长期趋势的测定方法6. 季节变动及测定方法季节变动及测定方法7. 循环变动及测定方法循环变动及测定方法 9.1 时间序列的对比分析时间序列的对比分析一、时间序列及其分类一、时间序列及其分类二、时间序列的平均水平二、时间序列的平均水平三、时间序列的速度分析三、时间序列的速度分析 什么是时间数列? 1、概念：把反映现象

2、发展水平的统计指标数值，按照时间先后顺序排列起来所形成的统计数列2、构成要素：现象所属的时间；反映现象发展水平的指标数值时间数列的基本要素： 所属的时间范围 反映数量特征的 数值 一、时间序列及其分类一、时间序列及其分类 时间序列的分析目的分析目的分析过去分析过去描述动态变化描述动态变化认识规律认识规律揭示变化规律揭示变化规律 预测未来预测未来未来的数量趋势未来的数量趋势 时间序列的类型 时间序列的类型时间序列的类型相对数相对数时间序列时间序列绝对数绝对数时间序列时间序列均值均值时间序列时间序列时期序列时期序列时点序列时点序列时期数列与时点数列的区别 （1时期数列中每个指标都是表示现象在一段时

3、期内发展过程的总量；时点数列每个指标数值志表明现象在某个时点所达到的水平； （2时期数列各指标数值可以相加，时点数列各指标数值不可以相加； （3时期数列中个指标数值的大小与时期的长短有直接关系，时期长责数值大；而时点数列各指标数值的大小与间隔时间的长短没有直接联系，间隔时间长，不一定数值大； （4时期数列各指标数值是通过连续统计取得，而时点数列总各指标数值只需某个时点进行登记即可，不需要连续统计。相对指标时间数列和平均指标时间数列 a 两个时期对比数列指标单位1991年1992年1993年1994年2019年总产量播种面积平均产量吨亩吨110018330.6120017140.71300162

4、50.8140015550.9150015001.0 b 两个时点对比数列指标单位1991年 1992年1993年 1994年 2019年年末职工总数其中：业务人员业务人员比重人人%2201788124019782260216832802358430025585 C 一个时期一个时点对比数列指标单位 19001991年 1992年 1993年 1994年 2019年商品销售额年末商品库存商品流转速度万元万元次100020011002105.412002205.613002305.814002406.015002506.1NaNaaaaNiiN 121122121 NaaaaaNN 间隔不相等时

5、，采用加权序时平均法12111232121222 NNNNffffaafaafaabacbaciii :则则若若时时间间数数列列 011201aaaaaaaannn 11201, nnaaaaaa00201,aaaaaan 011201aaaaaaaannn niaaaaaaiiii, 2 , 11010 naanaanniii011)( 平均增长量平均增长量发展速度发展速度 关系关系 ：年距发展速度年距发展速度0iaa报告期水平发展速度基期水平10iniaaaa1001iiiiaaaaaa本期发展水平年距发展速度上年同期发展水平发展速度发展速度环比发展速度环比发展速度1/iiaa定基发展速度

6、定基发展速度0/aai 增长速度增长速度环比增长速度=环比发展速度1定基增长速度=定基发展速度1 平均发展速度和平均增长速度平均增长速度 = 平均发展速度 11增长量报告水平基期水平增长速度发展速度基期水平基期水平 平均发展速度的计算几何平均法水平法）特点：着眼于期末水平121nnnniixxxxx120110nnnnnaaaaxaaaa0aaXnG 9.2 9.2 时间序列及其的构成要素时间序列及其的构成要素一、时间序列的构成要素一、时间序列的构成要素 二、时间序列构成因素的组合模型二、时间序列构成因素的组合模型 长期趋势T (A图) 季节变动S (B图) 循环变动C (C图) 不规则变动I

7、 一、时间序列的构成要素一、时间序列的构成要素CBA乘法模型: Y = TSCI 加法模型: Y = T + S + C + I二、时间序列构成因素的组合模型二、时间序列构成因素的组合模型 9.3 时间序列趋势变动分析时间序列趋势变动分析一、测定长期趋势的移动平均法一、测定长期趋势的移动平均法二、测定长期趋势的线性趋势模型法二、测定长期趋势的线性趋势模型法三、测定长期趋势的非线性趋势模型法三、测定长期趋势的非线性趋势模型法 一、测定长期趋势的移动平均法一、测定长期趋势的移动平均法基本原理 消除时间序列中的不规则变动和其他变动，揭示出时间序列的长期趋势 移动平均方式 选择一定的用于平均的时距项数N，采用 对序列逐项递移的方式，对原序列递移的 N项计算一系列序时平均数。 移动平均法的特点移动平均法的特点1. 对原序列有修匀或平滑的作用。时距项数 N越大，对 数列的修匀作用越强 2. 移动平均项数N为偶数时， 需移正平均 3. 平均时距项数N与季节变动长度一致才能 消除季节变动；时距项数N和周期一致才 能消除周期波动。4. 移动平均会使原序列失去部分信息，平均 项数越大，失去的信息越多。 第九章重要公式1