第5章第4节1时间序列变动的因素分析（课件）-《统计基础知识》同步教学（高教版.第四版）

一、时间序列变动的因

素分析

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•时间序列概述

•时间序列变动的因素

•时间序列分析方法

•时间序列预测

目录•时间序列的应用

时间序列概述

01

时间序列的定义

01

时间序列是指按照时间顺序排列

的一系列数据，通常用来描述某

一现象随时间变化的情况。

02

时间序列数据可以是绝对数、相

对数或平均数，取决于所研究现

象的特性。

时间序列的特点

01

时间序列具有动态性，即数据随时间变化而发生变

化。

02

时间序列数据通常具有趋势性和季节性，即数据随

时间变化呈现出一定的规律性。

03

时间序列数据可能存在相关性，即不同时间的数据

之间存在一定的关联性。

时间序列的分类

01根据数据的性质，时间序列可以分为定量数据和

定性数据。

02根据数据的来源，时间序列可以分为历史数据和

实验数据。

根据数据的时序特点，时间序列可以分为平稳时

03间序列和非平稳时间序列。

时间序列变动的因

02

素

长期趋势

长期趋势的定义

长期趋势是指时间序列在相当长一段时间内所呈现出的持续向上

或向下的变动。

长期趋势的识别

可以通过观察时间序列数据的长期走势，使用图表或数据分析工具

来识别长期趋势。

长期趋势的影响因素

长期趋势通常受到经济、社会、技术、人口等因素的影响，这些因

素的变化往往需要较长时间才能反映在时间序列数据上。

季节性变动

季节性变动的定义

01季节性变动是指时间序列在一年内因季节影响而呈现的有规律

的变动。

季节性变动的识别

02可以通过观察时间序列数据的季节性周期，例如每年的某个月

份或季度，数据会出现类似的变动模式。

季节性变动的影响因素

03季节性变动通常受到气候、节假日、市场需求等因素的影响，

例如夏季是旅游旺季，冬季是销售旺季。

循环变动

循环变动的定义

循环变动是指时间序列在较长时间内呈现出的周期性变动。

循环变动的识别

可以通过观察时间序列数据的周期性特征，使用图表或数据分析工

具来识别循环变动。

循环变动的影响因素

循环变动通常受到经济周期、市场供需周期、政策周期等因素的影响，

这些因素的周期性变化会导致时间序列数据的循环变动。

不规则变动

不规则变动的定义

不规则变动是指时间序列数据中无法归因于长期

1趋势、季节性变动和循环变动的随机波动。

不规则变动的识别

不规则变动通常是突发性的、非线性的，可以通

2过数据分析工具来识别和剔除不规则变动对时间

序列数据的影响。

不规则变动的影响因素

不规则变动通常受到突发事件、数据错误、异常

值等因素的影响，这些因素会导致时间序列数据

3的随机波动。

时间序列分析方法

03

图表分析法

总结词

通过绘制时间序列数据的图表，如折

线图、柱状图等，可以直观地观察数

据的变化趋势和规律。

详细描述

图表分析法是一种基础的时间序列分

析方法，通过将时间序列数据以图形

的方式展示，可以快速地识别数据的

趋势、周期性和异常值等特征。

统计指标分析法

总结词

通过计算一系列统计指标，如平均值、方差、协方差等，来分析时间序列数据

的特征和规律。

详细描述

统计指标分析法是时间序列分析中常用的方法之一，通过计算各种统计指标，

可以深入了解数据的分布、波动性和相关性等特征，从而对数据的变化趋势进

行定量评估。

因素分解法

总结词

将时间序列数据的变化分解为若干个影响因素，从而深入了解数据变化的内在机

制。

详细描述

因素分解法是一种较为复杂的时间序列分析方法，通过将数据的变化分解为不同

的影响因素，如季节性、周期性、趋势性等，可以深入了解数据变化的内在机制，

为预测和决策提供更有针对性的依据。

时间序列预测

04

预测方法的选择

线性回归模型指数平滑模型神经网络模型支持向量机模型

适用于具有线性关系的适用于具有趋势或季节适用于具有非线性关系适用于小样本、高维数

预测问题，通过找到最性变化的预测问题，通的预测问题，通过训练据的预测问题，通过找

佳拟合直线来预测未来过不同权重分配来调整神经网络来逼近真实数到最佳超平面来预测未

值。预测值。据。来值。

预测模型的建立

数据清洗特征选择

去除异常值、缺失值和重复值，选择与预测目标相关的特征，

确保数据质量。去除无关或冗余特征。

数据预处理模型训练

对数据进行归一化、标准化等使用历史数据训练预测模型，

处理，使其满足模型输入要求。

调整参数以获得最佳预测效果。

预测误差分析

误差来源分析误差度量方法

分析预测误差的来源，如模型误差、数据误使用均方误差、平均绝对误差等指标来度量

差等。预测误差。

误差修正方法误差检验

根据误差分析结果，对模型进行修正或选择使用交叉验证等方法对预测误差进行检验，

更合适的模型进行预测。确保预测结果的可靠性。

时间序列的应用

05

经济预测

经济增长

时间序列分析可以用于预测经济增长，通过分析历史数据，

可以发现经济活动的周期性变化规律，从而预测未来的经济

增长趋势。

通货膨胀

时间序列分析也可以用于预测通货膨胀，通过对价格指数等

数据的分析，可以判断未来通货膨胀的可能性和程度。

市场研究

消费者行为

时间序列分析可以用于研究消费者行