文档介绍：第六章数据的变动趋势分析
授课教师:马银戌
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本章主要教学内容
第一节观察数据的变动趋势特征
第二节时间序列的趋势外推分析
第三节时间序列的移动平均分析
第四节时间序列的指数平滑分析
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第一节观察数据的变动趋势特征
一、从数据看未来
二、时间序列分析的一般步骤
三、时间序列的预处理
四、时间序列的描述分析
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一、从数据看未来
如果认为事物过去的变化规律将会持续到未来,未来将是事物过去变化规律的延伸,那么,我们就可以利用目前已经掌握的那些反映事物过去发展特征的数据,预见事物未来的发展趋势。从数据看未来的意义正在于此。
采用科学的数量分析方法,从数据出发预见事物的未来发展趋势,是我们实现分析目标的有效途径。时间序列分析方法正是一种基于事物过去的数据资料,寻找其随着时间推移的变化规律,从而建立时间序列模型以预测事物未来发展的数值特征的有效预测方法。
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从数据看未来的基础是数据,而这些数据是具有时间特征的。我们将那些依时间先后顺序排列起来的一系列有相同内涵的数据称之为时间序列。
时间序列的构成要素有两个
现象所属的时间
现象在不同时间上的数值
时间序列的变量值是由众多复杂因素共同作用的结果,影响时间序列的因素按其性质和作用,可归纳为以下四类:长期趋势( T ) 、季节变动( S ) 、循环变动( C )、不规则变动( I )
时间序列是这四部分的综合影响结果。时间序列的分析任务就是要正确确定时间序列的性质,对构成时间序列的各种因素加以分解,再分别测定其对时间序列变动的影响。
本课程主要讲述长期趋势的测定及Excel实现。
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二、时间序列分析的一般步骤
1、收集历史资料,编制时间序列,并将数据以恰当的格式组织在Excel中;
2、绘制统计图,初步观察数据的基本特征;
3、对时间序列进行分析,寻找事物随时间变化而呈现的特征和规律;
4、根据时间序列的特征和分析的要求,选择恰当的模型进行数据建模,并对模型进行检验和评价,以求获得最合适的模型;
5、利用模型进行分析和预测。
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时间序列的预处理通常包括数据准备、数据的图形化观察、数据加工等主要工作。它是时间序列分析建模的基础。
1、数据准备
数据准备是时间序列分析的首要工作,其主要目标是要根据分析目的收集数据,并将数据以恰当的格式组织在Excel中,一般将数据按时间先后顺序按列录入即可。
三、时间序列的预处理
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2、图形化观察数据
图形化观察数据的目的是对时间序列发展变化特征有一个初步的总体把握,它是今后选择恰当模型、对数据进行深入分析的前提。
通过图形化观察,可以对现象进行基本特征的描述分析;还可以把握时间序列的诸多特征,包括:时间序列的总体趋势是上升或下降,是否存在有规律的上下波动;时间序列的变化是否具有周期性特点;时间序列的波动幅度是否存在规律性;时间序列是否存在异常值,不同时间点上的数据是否可能存在一定关系等。
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时间序列的图形化观察和分析,可以通过柱形图和折线图反映现象的基本特征和变动趋势,并利用图形对事物进行基本描述分析。
柱形图的制作及时间序列的基本描述分析:
(1)点击“插入”→点击“图表”,出现下面的复选框:
(或直接在Excel表上方的工具栏中点击图表向导: )
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(2)选择“柱形图”,单击“下一步”,选择系列产生在行或列;
(3)在“数据区域”后面的空白框中输入要分析的数据区域单元格地址;
(4)单击“系列”项,在“分类(X)轴标志”空白框中指定时间所在的单元格地址;
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