时间序列分析.ppt

1、时间序列分析，讲师：研究生实践课程，a，2，1，时间序列概念2，水平指数和速度指数3，长期趋势测量和预测模型4，季节变化和周期波动测量5，几个问题，a，3，1，时间序列概念，1，如何正确理解时间序列。横截面数据、时间序列数据和面板数据变量的随机性：道琼斯工业平均指数收盘价格的随机过程：带有时间戳的随机变量序列称为随机过程或时间序列过程。伍尔德里奇计量经济学时间序列导论是将同一现象在不同时间的观测数据按时间顺序排列而成的序列。a，4，1，时间序列的概念，2，时间序列在统计学中存在什么态度？在统计(描述性统计、推断性统计)下，大数据，样本=总体？外推仍然需要统计数据。a，5，1。时间序列的概念；3

2、.神经网络和遗传算法，如OLS、移动平均法和趋势方程拟合法；a，6，1。时间序列的概念；4.时间序列分类绝对值时间序列(周期指数、时间点指数)相对时间序列、平均时间序列(集中趋势)；a，7。增长和平均增长，绝对时间序列，相对时间序列，增长，水平指数和速度指数，一个问题：当计算相对时间序列的平均发展水平时，由于相对时间序列是已知的，这些数据可以直接用于计算吗？不难证明公式(9.4)本质上等价于每个时期相对数字(或平均数字)的加权算术平均数，其权重是每个时期的比较基数。统计导论由曾武义和肖红叶，一，九，二，横向和速度指标，速度指标(1)发展速度和增长速度1。发展速度高于环比、固定基数和同比增长速度

3、2。增长速度高于环比、固定基数和同比。平均发展速度和平均增长速度=平均发展速度-1计算平均发展速度的两种方法：几何平均法(水平法)方程法(累积法)，a，11，2，水平和速度指标，水平和速度指标的综合应用。一般来说，基期低，容易产生。如果基期水平高，速度就会相对低。(贡帕斯曲线)高速可能掩盖低水平，而低速可能掩盖高水平。a，12，1。时间序列的概念，时间序列动态序列，是由同一现象在不同时间的观测数据按时间顺序排列而成的序列。两个基本要素：时间t；时间t yt的数据(级别)。基准期水平和报告期水平；期初水平(y0或y1)、期末水平(yn)和中级水平。时间序列是动态分析的基础。a、13、两个时间序列

4、分量和模型、长期趋势、季节波动、周期运动和构成因素的不规则变化用一定的数学表达式表达了这些影响因素与时间序列之间的关系，将每个因素从时间序列中分离出来并进行测量的过程称为时间序列成分分析。4.模型乘法模型：Yi=钛硅合金Ii加法模型：Yi=钛硅合金Ii，a，14，3。长期趋势测量和预测模型。长期趋势的测量和分析是时间序列分析中最重要的任务。测量长期趋势不仅可以认识现象发展变化的基本趋势和规律，作为预测的重要依据，也是准确测量其他构成因素的基础。(1)时距扩展法将原始序列中的几项数据结合起来，使数据中包含的不规则变化在一定程度上相互抵消，由长期数据形成的新序列更清晰地显示出现象发展的长期趋势。对

5、于具有季节变化的序列，如果数据周期被延长到一个季节周期(例如，月度或季度数据被合并到年度数据中)，则季节变化也可以相互抵消。移动平均(Mobile Average)对原始时间序列中的几个数据项进行逐项平均，并通过平均消除或削弱时间序列中的不规则变化和其他变化，从而显示出现象发展和变化的长期趋势。如果数据项的平均个数是K，则称之为K周期(项)移动平均。它可以分为简单移动平均法和加权移动平均法。简单移动平均法对所有数据一视同仁，在计算每个移动平均时采用简单算术平均。加权移动平均法对每个时期的观测值赋予不同的权重，并使用加权算术平均法计算每个移动平均。趋势方程拟合方法，通过拟合以时间t为解释变量、以

6、调查指标为解释变量的回归方程，确定现象的长期趋势。1.线性趋势方程当时间序列的增量大致相同并且长期趋势可以用直线近似描述时，时间序列被称为具有线性趋势。线性趋势方程的形式是：a，17，a是趋势线的截距，表示t=0时的趋势值(即给定时间序列长期趋势的初始值)。b是趋势线的斜率，表示时间t变化一个单位时趋势值的平均变化。估计参数a和b的方法通常采用最小二乘法。它与线性回归方程中的参数计算公式相同。a，18，2。当现象的K阶增长接近常数时，非线性趋势方程的K阶曲线可以拟合为K阶曲线趋势方程。二阶增量(二次差分)时间序列的K阶增量可以通过计算二阶增量序列和三阶增量(三次差分)来计算。k曲线趋势方程：a

7、，19，4，季节变化和周期性波动的测定，1，季节变化及其测定目的，季节变化测定的分析方法和原理，a，20，季节变化及其测定目的，季节变化现象在一年中随季节变化而有规律地变化，且变化的强度在每一年中大致相同，而年度重现指的是任何一种周期性变化。测量的目的是确定现象过去的季节变化规律，消除时间序列中的季节因素。a、21、季节变化的测量方法、季节变化的测量和分离都是通过季节指数来实现的。季节性指数1。反映季节变化的相对数量。根据全年月度或季度数据的平均值计算3。平均值等于100%。索引的总和等于1200%(或400%) 4。指数离平均值(100%)越远，季节性变化就越大。计算方法有月(季)平均法和趋势排除法，a，a。主要有两种方法：a，23，周期变化及其测量，周期变化及其测量目的。1.通过对前一个周期的研究和测量，有助于理解和掌握事物周期的变化规律，为制定政策和安排经济活动提供科学依据。2.通过对事物循环规律的理解，有助于预见下一个周期的可能影响。循环变化及其测量限制1。与季节变化不同，它的变化没有固定的规律，变化周期超过一年，周期长短也不同。2.有必要使用更长的时间序列数据，a，24，循环变化的测量方法，1。直接法的具体计算步骤是将时间序列中的数据与去年同期的数据进行比较。2.残差法的具体计算步骤是先消除季节变化。获取季节数据，剔除趋势值，得