《时间序列》PPT课件

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1、为什么要进行时间序列分析？个人、企业和政府都需要根据历史数据（时间序列）对现象的未来发展作出预测并采取相应的决策，时间序列分析为我们提供了相应的分析工具。我国每年年初都要对当年的主要经济指标作出预测，每个五年计划中要对未来五年的经济和社会发展进行预测。股票经纪人要对股票市场的未来走势作出及时的预测并相应作出买入或卖出的决策。企业经理人员的决策中经常需要对未来的市场供求进行预测。第11章时间序列分析和预测11.1时间序列及其分解11.2时间序列的描述性分析11.3时间序列的预测程序11.4平稳序列的预测11.5趋势型序列的预测11.6季节变动分析11.7复合型序列的分解预测一、概念时间

2、序列是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列。要素：1、现象所属时间；2、现象在不同时间上的观察值。时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。例如：国内生产总值（GDP）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都是时间序列。时间序列一般用y1,y2,…，yt,…表示，t为时间。11.1时间序列及其分解一、概念时间序列是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列。大柳塔矿1993—2006年生产原煤与掘进进尺数据表对时间序列分析的目的：一是描述事物在过去时间的状态二是揭示事物发展变化的规律性三是预测事物在未来时间的数量时间序列的分类平稳序列(

3、stationaryseries)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，虽然在不同时间段波动的程度不同，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的是指各指标值的变动除了受一些随机因素的影响外，不存在某种规律性的变动，基本上固定在某个水平上。非平稳序列(non-stationaryseries)包含趋势、季节性或周期性的序列二、时间序列的构成要素客观事物随着时间的推移而发展变化，是受各种因素共同影响的结果。这些主要影响因素归纳起来可以划分为：长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动1、长期趋势：长期趋势是指由于某种根本性因素的影响，时间序列在较长时间内朝着一定的

4、方向持续上升或下降，以及停留在某一水平上的倾向。它反映了事物的主要变化趋势。就经济系统而言，它反映基本经济力量的作用，如人口变动、人们消费习惯变化、重大技术进步，资本积累等对经济变量的影响。2、季节变动：现象在一年内随季节更替形成的有规律变动。季节变动是指由于受自然条件和社会条件的影响，时间序列在一年内随着季节的转变而引起的周期性变动。经济现象的季节变动是季节性的固有规律作用于经济活动的结果。特点：（1）各年变化强度大体相同、且每年重现；（2）时间序列的又一个主要构成要素。季节变动产生的原因主要有两个：自然因素；人为因素：法律、习俗、制度等“季节变动”也用来指周期小于一年的规则变动，例

5、如24小时内的交通流量。3、循环波动：近乎规律性的从低至高再从高至低的周而复始的变动。特点：（1）不同于长期趋势变动，它不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动；（2）不同于季节变动，其变化无固定规律，变动周期多在一年以上，且周期长短不一。4、不规则波动：不规则变动是指由各种偶然性因素引起的无周期变动。不规则变动又可分为突然变动和随机变动。突然变动，是指诸如战争、自然灾害、地震、意外事故、方针、政策的改变所引起的变动；随机变动是指由于大量的随机因素所产生的影响。不规则变动的变动规律不易掌握，很难预测。含有不同成分的时间序列平稳趋势季节季节与趋势时间序列模型分析首先就是对这四种

6、影响因素进行分析，度量不同因素对时间序列影响的大小和规律，进而了解一个时间序列式如何综合这些因素的变动而体现它本身的运动的。为了研究分析经济管理中出现的时间序列，经济学者按照时间序列中四个主要因素间关系建立了两类序列模型。三、时间序列的构成模型时间序列的分解模型乘法模型Yt=Tt×St×Ct×It加法模型Yt=Tt+St+Ct+It加法模型（Yt=Tt+St+Ct+It）假定，四种因素变动的原因各不相关，因而对Y的影响是相互独立的，且具有与Y同样的度量单位。乘法模型（Yt=Tt×St×Ct×It）是把时间序列的观测值看作是四种因素之乘积，其中趋势分量使用与原时间序列观测值Y相同的度量单

7、位，其余分量都用相对数或百分数表示。乘法模型又称为经典时间序列模型，它是一种描述性的模型，并满足个分量对时间序列的影响是相互独立的假设，可以很方便地将影响时间序列的四种因素分离出来，再进一步研究时间序列各影响因素对时间序列的单独作用。11.2时间序列的描述性分析11.2.1图形描述11.2.2时间序列的速度分析11.2.1图形描述(例题分析)图形描述(例题分析)1、发展速度报告期水平与基期水平之比。说明现象在观察期内相对的发展变化程度。根据所选