文档介绍：2017-5-27 1第十二章时间序列分析和预测 P441 时间序列及其分解 时间序列的描述性分析 时间序列预测的程序 平稳序列的预测 趋势型序列的预测 季节型序列的预测 复合型序列的分解预测 周期性分析本章重点:时间数列的统计描述方法本章重点:时间数列的统计描述方法本章难点:时间数列的统计描述方法的本章难点:时间数列的统计描述方法的思想思想。 2017-5-27 2 2017-5-27 时间序列及其分解时间序列及其分解 P443 P443 ?1) 同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列?2) 形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成?3) 排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式时间序列含义: 2017-5-27 4时间序列的一般表达式: ?????????yyyyy tttt n 3210 3 210观察值: : 时间t n ???????yyyyy 2002 2001 2000 1999 n 3210 产量: 时间: t n 2017-5-27 5 1. P443 P443 平稳序列(stationary series) –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–或虽有波动,但并不存在某种规律,而其波动可以看成是随机的非平稳序列(non-stationary series) ?有趋势的序列?线性的,非线性的?有趋势、季节性和周期性的复合型序列 2017-5-27 6时间序列的分类(图示时间序列的分类(图示) 平稳序列有趋势序列复合型序列非平稳序列时间序列 2017-5-27 7 1)时间序列的构成要素线性趋势非线性趋势趋势季节性周期性随机性时间序列的构成要素2. 2017-5-27 8 2)趋势、季节、周期、随机性趋势( trend ) –呈现出某种持续向上或持续下降的状态或规律季节性(seasonality) ?也称季节变动( Seasonal fluctuation ) ?时间序列在一年内重复出现的周期性波动周期性( cyclity ) –也称循环波动(Cyclical fluctuation) –围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动随机性(random) –也称不规则波动(Irregular variations) –除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动 2017-5-27 93)时间序列的构成模型 p446 ,即趋势(T)、季节性或季节变动(S)、周期性或循环波动(C)、随机性或不规则波动(I)非平稳序列 –乘法模型 Y i=T i×S i×C i×I i( 本章分析是以乘法模型为基础) Y i=T i+S i+C i+I i 2017-5-27 时间序列的描述性分析时间序列的描述性分析 p446 ? . 图形描述?. 增长率分析?1、增长率与平均增长率?2、年度化增长率?3、增长率分析中应注意的问题