第十一章 时间序列和指数.ppt

文档介绍：对时间序列的分析方法有哪几种?它们
分别有什么优点和缺点?
如何进行时间序列的预测?
什么是指数?它有何作用?
现实中指数是怎样的?
时间序列的成分
一个时间序列中往往由几种成分组成,通常假定是四种独立的成分——趋势、循环、季节和不规则。下面我们仔细研究其中的每一种成分。
时间序列的
四种独立成分
趋势
循环
季节
不规则
趋势成分
在一段较长的时间内,时间序列往往呈现逐渐增加或减少的总体趋势。时间序列逐渐转变的性态称为时间序列的趋势。
趋势通常是长期因素影响的结果,如人口总量的变化、方法的变化等等
趋势成分
时间序列的
长期动向
长期
影响因素
循环成分
时间序列常常呈现环绕趋势线上、下的波动。
任何时间间隔超过一年的,环绕趋势线的上、下波动,都可归结为时间序列的循环成分。
循环成分
围绕长期趋势线
的上下波动
季节成分
许多时间序列往往显示出在一年内有规则的运动,这通常由季节因素引起,因此称为季节成分。
季节成分
季节因素引起的一年内
有规则的运动
季节成分
例如,一个游泳池制造商在秋季和冬季各月有较低的销售活动,而在春季和夏季各月有较高的销售量
。
铲雪设备和防寒衣物的制造商的销售却正好相反。
季节成分
季节成分也可用来描述任何持续时间小于一年的、有规则的、重复的运动。
例如,每天的交通流量资料显示在一天内的“季节”情况,在上、下班拥挤时刻出现高峰,在一天的休息时刻和傍晚出现中等流量,在午夜到清晨出现小流量。
季节成分的扩展
不规则成分
时间序列的不规则成分是剩余的因素,它用来说明在分离了趋势、循环和季节成分后,时间序列值的偏差。
不规则成分是由那些影响时间序列的短期的、不可预期的和不重复出现的因素引起的。它是随机的、无法预测的。
不规则成分
短期的,不可预期和
不重复出现的因素引
起的随机变动
不规则成分
时
间
序
列
不
规
则
成
分
分离出趋势成分
分离出循环成分
分离出季节成分
利用平滑法进行预测
本节我们讨论三种预测方法:移动平均法、加权移动平均法和指数平滑法。因为每一种方法的都是要“消除”由时间序列的不规则成分所引起的随机波动,所以它们被称为平滑方法。
三
种
平
滑
方
法
移动平均法
加权移动平均法
指数平滑法