时间数列分析
第五章时间数列分析
、填空题:
1、时间数列有两个特点：一是_____________ ,二是 ______________ O
2、时间数列按指标表现形式的不同可以分为: ___________ 、___________ 和
___________ O按指标值来源可以分为____________ 和___________ O
3、各环比发展速度的____________ 等于相对应的定基发展速度，各环比（逐期）增长
量 ___________ 等于定基（累计）增长量。
4、年距增长量为____________ o
5、在计算平均发展速度时，若侧重点是从最后水平（报告期水平）出发研究问题时,
一般采用 ____________ 计算，若侧重点是从各年发展水平累计总和出发来研究问
题时，一般采用 _____________ 计算。
6、使用最小平方法的两个基本前提（两点要求）是____________ 和____________ o
7、在趋势直线Yc=a+bx中，b的含义是____________ o
& 年据发展速度的作用是消除______________ 的影响。
9、如果时间数列_____________ 大体相同，可拟合直线，如果时间数列 ______________
大体相同，可拟合二次曲线，如果时间数列 _____________ 大体相同，可拟合指数
曲线。
、单项选择题:
1、我国历年粮食产量属于（）
A时期数列B时点数列C相对数时间数列D平均数时间数列
2、下列资料中属于时点数列的是（）。
A我国历年石油产量B我国历年全民所有制企业数
C某商店历年商品流通费用率D我国历年煤炭产量
3、下列属于相对数时间数列的有（）。
A某企业第一季度产值B某企业第一季度各月产值
C某企业第一季度人均产值D某企业一季度各月人均产值
4
5、某企业产值80年…83年增长5% 83年…85年增长10% 85年…86年降低2% 87
年…88年增长15% 1983年到1988年该企业产值总发展速度为（）。
A 5%+10%+2%+15%
B 105%+110%+102%+115%
C 105%X 110%< 98%< 115%
D 110%X 98%X 115%
&某地区居民收入环比增长速度1986年为5% 1987年为6% 1985-1987年间居民收入
增长了（）o
A1%B11%C11.3%D20%
7、对一个时间数列通过三年移动进行修匀形成的新数列比原数列少（
A 2项
B 3项
C 4项
D 5项
8、趋势方程Yc=a+bx中，变量x的内容是（）。
A指标数值B时间C趋势值D平均增长量
9、在长期趋势分析中，如果被研究对象的各期环比发展速度或环比增长速度大致相等时，该现
象应拟合（）。
A直线B二次抛物线C指数曲线D双曲线
10、某企业1980年产值为200万元，计划1980年至1985年间该企业产值以5%的速度增
长，这个时间该企业产值的趋势方程为（）。
A Y c=200+0.05x
B Y c=200+1.05x
C Y c=200X 0.05X
D Y c=200X 0.05 “
11、如果每年增长量稳定，则各年环比发展速度（）。
A增长B下降C不变D无法判断
12、时间数列中的发展水平（）。
A只能是绝对指标B只能是相对指标
C只能是平均指标D上述三种指标均可
13、已知环比增长速度为8.12%, 3.42%, 2.91%,则对应的定基增长速度为（
A 8.12% X 3.42%X 2.91%
B 8.12% X 3.42%X 2.91%-1
C1.0812X 1.0342 X 1.0291-1
D 108.12%X 103.42%X 102.91%
14、若无季节变动季节比率应该（）。
A等于0 B等于1 C大于1 D小于1
15、在用按月平均法测定季节比率时，各月季节比率（季节指数）之和应等于（）
A 100%
B 120%
C 400%
D 1200%
三、多项选择题
1、时间数列按其排列的指标不同可分为（）。
A绝对数时间数列B相对数时间数列
C平均数时间数列D变量数列
2、绝对数时间数列按其反映社会现象性质来看可以分为（）。
A相对数时间数列B平均数时间数列
C时期数列D时点数列E变量数列
3、时期数列的特点有（）。
A数列中各个指标数值可以相加
B数列中各个指标数值不可以相加
C数列中指标数值大小与时期长短有关
D数列中指标数值是通过连续登记取得的
E数列中指标数值通过一次性登记取得的
4、时点数列的特点有（）。
A数列中各指标数值可以相加
B数列中各指标数值不可以相加
C数列中各指标数值不受时间长短的影响
D数列中各指标数值受时期长短的影响
E数列中各指标数值是通过一次性登记取得的5、下列现象属于时期数列的有（）。
A历年旅客周转量B某地区各年工业总产值
C某工厂各年未在册职工数D某农场粮食总产量E历年商品库存额
6、增长速度和发展速度的关系是（）。
A只相差一个基数B增长速度二发展速度
C增长速度+1二发展速度
D定基增长速度=环比增长速度的连乘积
E定基增长速度二定基增长度-100%
7、已知各期环比发展速度和时期项数能计算（）
A平均发展速度B平均发展水平
C各期定期发展速度D逐期增长量
E累计增长量
四、判断题
1、年距增长量不受季节变动的影响（）
2、平均增长量等于定基（累计）增长量除以数列的项数（）
3、每增长1 %绝对值是个相对数（）
4、如果时间数列呈直线趋势，则各期环比发展速度相同（）
5、算术平均法可用来计算时期数列的平均发展水平（）
6、发展速度也称为动态相对数（）
7、时间数列中的数量波动有长期趋势，季节变动和不规则变动
时间数列分析
第五章时间数列分析 、填空题: 1、时间数列有两个特点：一是_____________ ,二是 ______________ O 2、时间数列按指标表现形式的不同可以分为: ___________ 、___________ 和 ___________ O按指标值来源可以分为____________ 和___________ O 3、各环比发展速度的____________ 等于相对应的定基发展速度，各环比（逐期）增长 量 ___________ 等于定基（累计）增长量。 4、年距增长量为____________ o 5、在计算平均发展速度时，若侧重点是从最后水平（报告期水平）出发研究问题时, 一般采用 ____________ 计算，若侧重点是从各年发展水平累计总和出发来研究问 题时，一般采用 _____________ 计算。 6、使用最小平方法的两个基本前提（两点要求）是____________ 和____________ o 7、在趋势直线Yc=a+bx中，b的含义是____________ o & 年据发展速度的作用是消除______________ 的影响。 9、如果时间数列_____________ 大体相同，可拟合直线，如果时间数列 ______________ 大体相同，可拟合二次曲线，如果时间数列 _____________ 大体相同，可拟合指数 曲线。
、单项选择题: 1、我国历年粮食产量属于（） A时期数列B时点数列C相对数时间数列D平均数时间数列 2、下列资料中属于时点数列的是（）。 A我国历年石油产量B我国历年全民所有制企业数 C某商店历年商品流通费用率D我国历年煤炭产量 3、下列属于相对数时间数列的有（）。 A某企业第一季度产值B某企业第一季度各月产值 C某企业第一季度人均产值D某企业一季度各月人均产值 4 5、某企业产值80年…83年增长5% 83年…85年增长10% 85年…86年降低2% 87 年…88年增长15% 1983年到1988年该企业产值总发展速度为（）。 A 5%+10%+2%+15% B 105%+110%+102%+115% C 105%X 110%< 98%< 115% D 110%X 98%X 115%
第10章 时间数列分析及答案
第十章时间数列分析 一、本章重点 1．时间数列的意义和种类。时间数列是同一社会经济现象的统计指标按一定的时间顺序排列而成的数列，时间数列有绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列。绝对数时间数列是基础数列，相对数时间数列和平均数时间数列是派生数列。绝对数时间数列又分时期数列和时点数列。 2．序时平均数的计算。序时平均数是本章的重点和难点，要区分绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列，在绝对数时间数列计算序时平均数时有间隔相等的连续时点数列、间隔不等的连续时点数列、间隔相等的间断时点数列和间隔不等的间断时点数列。由平均数时间数列计算序时平均数时有一般平均数时间数列和序时平均数时间数列两种形势。 3．平均发展速度的计算。平均发展速度是速度指标的基础，平均增长速度就是根据平均发展速度计算出来的。平均发展速度的计算方法有两种：几何平均法（水平法）和方程法（累计法）。这两种方法的应用条件要弄清楚。 4．长期趋势的测定，主要是移动平均法。长期趋势的测定是时间数列分解的基础，有时距扩大法和移动平均法两种，同时应掌握季节变动测定的两种方法：按月（季）平均法和移动平均趋势剔除法。 二、难点释疑 1.对于序时平均数的计算，关键是要掌握什么是时期指标，什么是时点指标，如果是时点指标，要分清是连续时点还是间断时点。凡是逐日登记的，就是连续时点指标，若是每隔一段时间登记一次，则是间断时点指标。在进行计算的时候，要一步一步来，理清头绪，问题便容易解决了。 2.对平均发展速度的计算，只要把握住各自的使用条件就可以了。 三、练习题 （一）填空题 1．时间数列的两个构成要素是（时间）和（指标数值）。 2．如果某种经济现象的发展变化比较稳定，则宜利用（几何平均法）来计算平均发展速度。 3．编制时间数列的基本原则是（可比性）、（时期长短要一致）、（总体范围一致）、（指标的经济内容要相同）和（指标的计算价格、计量单位和计算方法要一致）。 4．时间数列按其数列中所排列的指标性质的不同，可以分为（绝对数）时间数列、（相对数）时间数列和（平均数）时间数列三种。其中（绝对数）时间数列是基本数列，其余两种是（派生）数列。 5．增长量按选用对比基期的不同，可分为（累计增长量）和（逐期增长量），二者的关系是（累计增长量等于相应个时期逐期增长量之和）。 6．发展速度由于选用对比基期的不同，可分为（定基）发展速度和（环比）发展速度，二者之间的关系表现为（定基发展速度等于相应各时期环比发展速度的连乘积）。（年距）发展速度消除了季节变动的影响。平均发展速度是（环比发展速度）的序时平均数。 7．平均发展速度的计算方法有两种，即（水平法）和（累计法）。已知期初水平、期末水平和时期数，可以用（水平法）计算平均发展速度；已知期初水平、时期数和全期累计总量，可以用（累计法）计算平均发展速度。
第六章时间序列分析
第六章时间序列分析 重点： 1、增长量分析、发展水平及增长量 2、增长率分析、发展速度及增长速度 3、时间数列影响因素、长期趋势分析方法 难点： 1、增长量与增长速度 2、长期趋势与季节变动分析 第一节时间序列的分析指标 知识点一：时间序列的含义 时间序列是指经济现象按时间顺序排列形成的序列。这种数据称为时间序列数据。 时间序列分析就是根据这样的数列分析经济现象的发展规律，进而预测其未来水平。 时间数列是一种统计数列，它是将反映某一现象的统计指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。表现了现象在时间上的动态变化，故又称为动态数列。 一个完整的时间数列包含两个基本要素： 一是被研究现象或指标所属的时间； 另一个是该现象或指标在此时间坐标下的指标值。 同一时间数列中，通常要求各指标值的时间单位和时间间隔相等，如无法保证相等，在计算某些指标时就涉及到“权”的概念。 研究时间数列的意义：了解与预测。 [例题·单选题]下列数列中哪一个属于时间数列（）. a.学生按学习成绩分组形成的数列 b.一个月内每天某一固定时点记录的气温按度数高低排列形成的序列 c.工业企业按产值高低形成的数列 d.降水量按时间先后顺序排列形成的数列 答案：d 解析：时间序列是一种统计数列，它是将反映某一现象的统计指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列，表现了现象在时间上的动态变化。 知识点二：增长量分析（水平分析）
一.发展水平 发展水平是指客观现象在一定时期内（或时点上）发展所达到的规模、水平,一般用y t （t=1,2,3，…,n) 。 在绝对数时间数列中，发展水平就是绝对数； 在相对数时间数列中，发展水平就是相对数或平均数。 几个概念：期初水平y 0，期末水平y t ，期间水平(y 1 ,y 2 ,….y n-1 )； 报告期水平(研究时期水平)，基期水平（作为对比基础的水平）。 二.增长量 增长量是报告期发展水平与基期发展水平之差，增长量的指标数值可正可负，它反映的是报告期相对基期增加或减少的绝对数量，用公式表示为： 增长量＝报告期水平－基期水平 根据基期的不同确定方法，增长量可分为逐期增长量和累计增长量。 1.逐期增长量：是报告期水平与前一期水平之差，用公式表示为： △ = y n - y n-1 （i=1,2,…,n） 2.累计增长量：是报告期水平与某一固定时期水平（通常是时间序列最初水平）之差，用公式表示为： △ = y n - y （i=1,2,…,n）（i=1,2,…,n） 二者关系：逐期增长量之和=累计增长量 3.平均增长量 平均增长量是时间序列中的逐期增长量的序时平均数，它表明现象在一定时段内平均每期增加（减少）的数量。 一般用累计增长量除以增长的时期数目计算。 （y n - y ）/n [例题·单选题]某社会经济现象在一定时期内平均每期增长的绝对数量是（）。 a．逐期增长量 b．累计增长量 c．平均增长量 d．增长速度 答案：c 解析：平均每期增长的绝对数量是平均增长量。 知识点三：增长率分析（速度分析） 一.发展速度
时间数列分析
时间数列分析 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】
第八章时间数列分析 一、选择： 1、作为动态数列水平的指标可以是：(甲〉总量指标；(乙〉相对指标；(丙〉平均指标。（） ①甲②乙丙③甲乙丙④甲丙 2、我国"九五"时期每年钢产量是：(甲)时期数列；(乙〉时点数列。计算这个数列的平均水平要运用的算术平均数是：〈丙〉简单算术平均数；(丁)加权算术平均数。（） ①甲丁②乙丙 ③甲丙④乙丁 3、最近几年每年年末国家外汇储备是：(甲)时期数列；(乙)时点数列。计算这个数列的平均水平要运用的平均数是：(丙)简单算术平均数；(丁)“首末折半”序时平均数。（） ①甲丙②甲丁 ③乙丙④乙丁 4、某企业工业生产固定资产原值变动资料(单位:千元〉：1998年1月1日8000当年新增
2400，当年减少400试确定工业生产固定资产 原值平均价值（ ） ① 10000 ②9000 ③5000 ④1500 5、某车间月初工作人员数资料如下： （ ） 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 280 284 280 300 302 304 320 计算该车间上半年月平均工人数计算式是： ① i i i f f α∑ ∑ ② i i i f f α∑∑ ③ i n α∑ ④12311 22 ...1n a a a a n ++++- 6、2003年上半年某商店各月初棉布商品库存 〈千元〉为：（ ） 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 42 34 36 32 36 33 38 试确定上半年棉布平均商品库存。 ①35 ②30 ③ ④40 7、某银行农业贷款余额(千元)如下： 2002年 1月1日 84 2002年 4月1日 81
第6章 时间数列分析
第六章时间数列分析 事物随时间变化规律性可以归纳为长期趋势、季节性变动、周期波动第一节时间数列的描述方法 一、时间数列的意义 两个要素，一是时间标度、二是具体数量的表现 作用第一它从动态上描述现象发展的状态、趋势和速度 第二通过对时间数列的分析可以探索某些事物发展的规律性 第三可以通过时间数列对某些现象进行预测 第四可以结合几个时间数列进行现象之间相互关系的对比分析 编制时间数列遵循以下原则 第一保证时期长短可比性 第二保证总体范围可比性 第三保证指标内容可比性 第四保证指标计算方法的可比性 二时间数列的水平分析 1、发展水平 由总量指标构成的时间数列中的各项数值就是发展水平，反映某些事物在不同时间上的具体数量表现 2、平均发展水平 （1）根据时期指标数列计算平均发展水平 （2）根据时点指标数列计算平均发展水平 三时间数列的速度分析
1 发展速度=比较期水平/基期水平 可分为定基发展速度和环比发展速度 2、增长速度=（比较期水平-基期水平）/基期水平=发展速度-1 3 平均发展速度和平均增长速度 平均增长速度=平均发展速度-1 平均发展速度=n√∏x 第二节时间数列的因素分解 一、时间数列的构成成分 长期趋势、季节变动、周期波动和不规则变动 1、长期趋势(T)是事物在一段较长时间内持续发展变化的方向和 状态 2、季节变动（S） 3、周期波动（C）危机、萧条、复苏、高涨 4、不规则变动（I） 二时间数列分析模型 Y=T.C.S.I 第三节长期趋势分析 一线性趋势的测定 1、移动平均法 2、线性模型法 二非线性趋势测定 第四节季节变动分析
一按月（季）平均法 季节指数=同月（季）平均数/各月（季）平均数二移动平均剔除法 第五节周期波动分析 由Y=T.S.C.I C.I=Y/T.S MA(C.I)=C Y/S=T.C.I
第六章 时间数列分析
河南师范大学经济与管理学院第六章时间数列分析任鸣鸣经济与管理学院第一节时间数列的概念第二节传统动态数列的因素分析第三节动态数列的因素分析第一节时间数列的概念一、时间数列及分类时间数列：把同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列称为时间数列（Time Series ）。时间数列可分为：绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列等。二、绝对数时间数列由一系列绝对数按时间顺序排列而成的数列称为绝对数时间数列，用于反映现象在不同时间上所达到的绝对发展水平。绝对数时间数列分为：时期数列和时点数列。1、时期数列：其中的各项数据都是按一定时期测算的数值。反映事物在一段时期(过程)内的发展总量。时期数列具有如下特点：第一，数列中各相临数值可以累加；第二，数列中各项数值的大小与其时期长短有直接关系；第三，数列中各项数值是通过连续登记、汇总得到的。2、时点数列：指数列中各项数据都是在一定时点上测算的数值。反映事物在某一时刻(瞬间)所达到的状态。存量数列具有如下特点：第一，数列中各相临数值不能累加；第二，数列中各相临数值的大小与其时点间隔长短无直接关系；第三，数列中各项数值是通过一次性登记取得的。三、相对数列相对数列是由相对数排列所构成的动态数列。它反映事物数量对比关系的发展变化过程。其各项指标数值不能直接相加。四、平均数列动态数列的各项数值都是平均数，它反映事物一般水平的发展变化情况，其各项数值一般也不能直接加总。时间序列分析包括：水平分析速度分析第二节时间数列水平分析一、发展水平：是时间数列中原有的统计指标数值，常表
示为a0,a1,a2 ，．．．，an 二、序时平均数：在时间序列的动态分析中，可以用来修匀序列，消除现象在短时间内的波动，使序列能更明显地反映出现象的发展变化趋势和平均数。（一）序时平均数的计算方法１绝对数时间数列的序时平均数Ａ、时期数列的序时平均数Ｂ、时点数列的序时平均数①对于以“天“为统计间隔的时点数列序时平均数可按（1）式计算。②对于统计时点间隔在一天以上的时点数列，先求出两个相领观察值的平均数，然后以间隔时间为权数进行加权平均。上式中，当各观察时点的间隔相等时，即 f =f ．．．=f ②中的公式可演化为：2、相对指标动态数列和平均指标动态数列计算序时平均数。相对指标动态数列计算序时平均数，是以总量指标动态数列计算序时平均数为基础。其分子和分母分别是总量指标动态数列的序时平均数，然后将这两个序时平均数对比即可。三、发展速度和平均发展速度（一）发展速度：动态数列中报告期水平与基期水平之比，表明现象发展变化的相对程度。1 、环比发展速度2、定基发展速度定基发展速度是各期水平与固定基期水平之比。若以a0 为基期则有：3、定基发展速度与环比发展速度的关系是：定基发展速度等于相应的各个环比发展速度的连乘积；相邻两定基发展速度,后者与以前者之比等于相应的环比发展速度。即：（二）平均发展速度平均速度：表明现象在一个较长时期中逐年平均发展变化的程度。平均速度的计算方法：几何平均法（水平法）方程法（累计法）1 、几何平均法（水平法）：如果总速度等于各年环比发展速度之连乘积，则要用几何平均法来计算总速度。或者：计算平均发展速度的实质是要求在最初水
时间数列分析指标(1)
时间数列分析指标(1) 1. 均值和标准差： 均值是时间序列数据的平均值，标准差是数据集中度的一种度量。均值和标准差可以帮助我们了解数据的集中程度以及数据点的离散程度。在时间序列分析中，我们可以使用滚动平均和滚动标准差来计算均值和标准差的动态变化，以便更好地理解数据的趋势。 2. 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）： 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是时间序列分析中常用的两个指标，用于在时间序列数据中检测和描述任何自相关性和偏相关性。ACF是时间序列在不同滞后期之间的相关性，而PACF是在移除其他滞后期数据影响后，单个滞后期与当前观测值之间的相关性。 3. ARIMA模型： ARIMA模型（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列模型，用于预测和分析时间序列数据。ARIMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的特性，以及差分运算，以对不平稳时间序列数据进行建模。ARIMA模型的参数包括自回归阶数（p），差分阶数（d）和移动平均阶数（q）。通过拟合ARIMA模型，可以得到时间序列数据的预测值和置信区间。 4. 季节性调整： 许多时间序列数据都具有明显的季节性模式，例如销售数据在节假日季节中通常会有较大的波动。季节性调整是一种将季节性因素从时间序列数据中去除的方法，以便更好地了解长期趋势和其他影响因素。常见的季节性调整方法包括移动平均法、加法季节性调整和乘法季节性调整。 5. 平稳性检验： 平稳性是进行时间序列分析的基本假设之一，即时间序列数据的统计特性在不同时间段内是稳定的。平稳性检验可以帮助我们判断数据是否满足平稳性假设，以确定合适的时间序列模型。常见的平稳性检验方法包括单位根检验（例如ADF检验和KPSS检验）和滚动统计方法（例如滚动平均和滚动标准差）。 综上所述，时间序列分析指标包括均值和标准差、自相关函数和偏自相关函数、ARIMA 模型、季节性调整和平稳性检验等。这些指标可以帮助我们更好地理解和分析时间序列数据的模式、趋势和周期性变化，进而进行预测和决策。在实际应用中，根据具体的时间序列数据类型和分析目标，选择适当的指标进行时间序列分析是十分重要的。6. 时间序列分解：
时间数列分析
时间数列分析 时间数列是指按时间顺序排列的一列数据。通过对时间数列的分析，可以了解事件发展的趋势和规律，为预测未来的发展提供参考。下面将从数列的统计特征、趋势分析和周期性分析三个方面对时间数列进行详细分析。 一、数列的统计特征 统计特征是指对时间数列的基本特征进行概括和描述。常见的数列统计特征包括最大值、最小值、平均值、中位数和标准差等。 最大值是数列中最大的一个数，它反映了事件最高点的出现时间。最小值是数列中最小的一个数，它反映了事件最低点的出现时间。平均值是数列中所有数的和除以总数，它反映了事件整体水平的时间变化趋势。中位数是将数列按大小排列，位于中间位置的数，它反映了事件的中点出现时间。标准差是用来衡量数列离散程度的指标，它反映了事件的波动程度和不确定性。 通过计算和比较这些统计特征，我们可以对事件发展的整体情况有一个大致的了解。最大值和最小值可以帮助我们确定事件最高点和最低点的时间范围，平均值可以告诉我们事件发展的平均速度和趋势，中位数可以帮助我们确定事件的中期发展阶段，标准差可以帮助我们评估事件的波动程度和风险。 二、趋势分析 趋势分析是指通过时间数列的走势和变化规律，预测事件未来
的发展趋势。常用的趋势分析方法有线性回归分析和移动平均法等。 线性回归分析是一种通过拟合直线来描述事件发展趋势的方法。它适用于数列具有线性关系的情况，可以通过计算回归方程来预测未来的数值。线性回归分析的关键是选取合适的变量和确定最佳的拟合直线。 移动平均法是一种通过计算某一时间段内的平均值来描述事件发展趋势的方法。它适用于数列存在周期性变化的情况，可以抹平季节性波动，更好地反映长期趋势。移动平均法的关键是选择合适的时间段和计算平均值的方法。 通过趋势分析，我们可以判断事件的增长趋势、下降趋势或者稳定趋势，进而预测事件未来的发展趋势。趋势分析对于决策制定和未来规划具有重要的参考价值。 三、周期性分析 周期性分析是指通过时间数列的周期性变化规律，寻找事件发展的周期性和循环特征。常见的周期性分析方法有傅里叶分析和周期图分析等。 傅里叶分析是一种将任何信号（包括时间数列）分解成多个周期波动分量的方法。通过傅里叶变换，我们可以得到时间数列中不同周期分量的大小和相位，从而了解事件发展的周期性特征。
时间数列的变动趋势分析
时间数列的变动趋势分析 时间数列的变动趋势分析 时间数列是指按时间顺序排列的数值序列，它记录了一定时间范围内某一变量的变动情况。通过对时间数列的分析可以揭示变量的变动趋势，为后续预测和决策提供依据。本文将从两个方面进行时间数列的变动趋势分析，即长期趋势和短期趋势。 一、长期趋势分析 长期趋势分析是指通过对时间数列的长期变化情况进行研究和分析来揭示变量的长期趋势。常用的长期趋势分析方法有线性趋势分析、指数平滑法和移动平均法。 1.线性趋势分析 线性趋势分析是指将时间数列中的变量按时间顺序做成一组数据，利用最小二乘法建立变量与时间的线性回归方程，通过分析回归方程的趋势变化来揭示长期趋势。线性趋势分析可以用来确定变量的平均变动速率和变动趋势。如果回归方程呈线性增长或线性下降趋势，说明变量存在明显的长期趋势；如果回归方程不存在明显的长期趋势，说明变量的变动是随机的。 2.指数平滑法 指数平滑法是一种根据历史数据进行预测的方法。它假设变量的变动趋势是按指数递减或增加的，通过对历史数据进行加权运算，得到当前时期的预测值。指数平滑法适用于需考虑较近时期数据的情况，可以较好地反映变量变动的近期趋势。
3.移动平均法 移动平均法是一种通过对连续若干时期的数据做平均运算来预测的方法。该方法利用滑动窗口对时间数列进行数据平滑处理，消除异常值对趋势分析的干扰。移动平均法适用于数据波动较大的情况，可以过滤掉偶然因素的影响，揭示变量的长期变动趋势。 二、短期趋势分析 短期趋势分析是指通过对时间数列的短期变化情况进行研究和分析，揭示变量的短期趋势。常用的短期趋势分析方法有季节性分析和周期性分析。 1.季节性分析 季节性分析是指通过对时间数列按月、季度或年进行周期性分析，揭示变量的季节性变化规律。季节性分析可以通过计算同期变化指数、加法模型或乘法模型来揭示变量的季节性趋势。 2.周期性分析 周期性分析是指通过对时间数列进行周期性的研究和分析，找出其波动周期和长短周期，揭示变量的周期性变动规律。周期性分析可以通过傅里叶分析、自相关分析和适应度检验等方法来进行。 综上所述，时间数列的变动趋势分析是一种重要的数据分析方法，它可以揭示变量的长期趋势和短期趋势。通过对时间数列的长期趋势分析可以了解变量的平均变动速率和变动趋势，为判断变量未来的发展趋势提供依据；通过对时间数列的短期趋
时间数列分析指标(1)
时间数列分析指标(1) 时间数列分析指标是一种用于分析时间序列数据的统计方法，可以帮助我们了解数据的趋势、周期性、季节性等特征。在经济学、金融学、市场调研等领域，时间数列分析指标被广泛应用于预测未来的走势和制定相应的决策。 时间数列分析指标包括各种统计量和指标，下面将介绍几个常见的时间数列分析指标。 首先，趋势分析是时间数列分析中最基础的一种方法。趋势分析通过拟合回归模型，来确定数据的长期趋势。常见的趋势分析方法有线性趋势分析和非线性趋势分析。线性趋势分析适用于数据变化较为平稳的情况，而非线性趋势分析适用于数据变化较为复杂的情况。趋势分析的结果通常用于预测未来的趋势，以便制定相应的决策。 其次，季节性分析是用于揭示数据季节性特征的方法。季节性往往是一种周期性变化，周期通常为一年。季节性分析可以通过计算同一季节的均值、最大值、最小值等指标，以及绘制季节性变化图来揭示数据的季节性特征。对于具有季节性的数据，我们可以通过季节性分析来预测未来的季节性变化趋势，从而指导相关业务的决策。 另外，周期性分析是用于发现数据周期变化的方法。周期性是一种长期的波动，周期通常大于一年。周期性分析可以通过拟合周期模型，如周期曲线拟合、傅里叶分析等方法，来揭示数据的周期性特征。周期性分析可以帮助我们判断数据的周期性
波动，从而预测未来的波动趋势，以便制定相应的决策。 此外，波动率分析是用于衡量数据波动性的方法。波动率是指数据中的波动程度，可以帮助我们了解数据的风险程度以及未来的变动幅度。常见的波动率分析方法有标准差法、方差法、收益率法等。波动率分析可以用于衡量股票、期货等金融产品的风险，以及市场的整体风险。 最后，相关性分析是用于衡量变量之间相关性强弱的方法。相关系数可以用于衡量两个变量之间的相关程度，包括正相关和负相关两种情况。相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关系，从而进行有效的预测和决策。 综上所述，时间数列分析指标是一种用于分析时间序列数据的统计方法，可以揭示数据的趋势、周期性、季节性以及波动性等特征。通过时间数列分析指标，我们可以预测未来的走势，制定相应的决策，应用于经济学、金融学、市场调研等领域。除了上述提到的趋势分析、季节性分析、周期性分析、波动率分析和相关性分析，时间数列分析还包括很多其他有用的指标和方法。下面将继续介绍一些常见的时间数列分析指标。 首先是平滑法。平滑法是一种常用的时间数列分析方法，它通过计算数据的移动平均值或加权平均值，来减少噪音和波动性，从而揭示数据的潜在趋势。常见的平滑法有简单平滑法、指数平滑法和加权平滑法等。平滑法可以帮助我们去除数据中的短期波动，更好地捕捉到数据的长期趋势。
时间数列的指标与因素分析
时间数列的指标与因素分析 时间数列是指在某个时间范围内，按照一定的规律所形成的数列。时间数列的指标与因素分析是研究时间数列中各个指标的变化趋势与其影响因素之间的关系。本文将从时间数列的基本概念出发，介绍时间数列的指标与因素分析的方法和应用。 一、时间数列的基本概念 时间数列是指按时间顺序排列，以时间为自变量，以某种数量或属性为因变量所得到的一组数据的数学模型。时间数列广泛应用于经济、金融、物流、环境、医疗等领域，以观察和分析一系列事件或现象的变化趋势和影响因素。 二、时间数列的指标分析 时间数列的指标分析是对时间数列中各个指标的变化趋势进行统计和分析，以揭示数据的规律和特点。常见的指标分析方法包括平均值、标准差、变异系数、趋势指标等。 1. 平均值: 平均值是指时间数列中各个指标的算术平均数。通过计算平均值可以衡量数据的总体水平，对时间数列的趋势进行大致估计。 2. 标准差: 标准差是反映数据的离散程度的指标。通过计算标准差可以度量时间数列中各个指标的波动情况，从而评估数据的稳定性和风险程度。 3. 变异系数: 变异系数是标准差与均值之比，用于比较不同指标间的相对差异大小。通过计算变异系数可以判断时间数列中
各个指标的相对稳定性，并进行比较和筛选。 4. 趋势指标: 趋势指标是揭示时间数列中各个指标变化趋势的重要工具。常见的趋势指标包括移动平均、指数平滑、趋势线拟合等。通过计算趋势指标可以找出数据中的长期趋势和周期性变化。 三、时间数列的因素分析 时间数列的因素分析是研究时间数列中各个指标变化的原因和影响因素的分析方法。通过因素分析可以挖掘出影响时间数列变化的主要因素和规律，为后续预测和决策提供依据。常见的因素分析方法包括回归分析、协方差分析、因子分析等。 1. 回归分析: 回归分析是一种通过对时间数列中的因变量与自变量的关系进行建模和推断的分析方法。通过回归分析可以定量地评估各个自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的未来走势。 2. 协方差分析: 协方差分析是一种用于确定时间数列中各个指标之间关系的统计方法。通过计算协方差可以量化两个指标之间的相关程度，并分析其正负相关性以及变动的规律。 3. 因子分析: 因子分析是一种通过将时间数列中的多个指标综合为较少的几个因子，以揭示数据背后的共性和主要变化规律的统计方法。通过因子分析可以简化数据分析的复杂度，提取出影响时间数列变化的主要因素。
时间数列分析指标
时间数列分析指标 时间数列分析指标是一种常用的统计方法，用来研究时间序列中的趋势和周期。时间数列分析在经济学、金融学、工程学等领域得到了广泛的应用。本文将介绍几种常用的时间数列分析指标，包括均值、方差、相关系数、自相关函数和谱分析。 首先，均值是时间数列分析的基本指标之一。均值是一组数据的平均值，用来表示数据的集中趋势。在时间数列分析中，均值可以用来判断数据的整体水平。如果时间数列的均值呈现上升趋势，说明数据整体上呈现增长的趋势；如果时间数列的均值呈现下降趋势，说明数据整体上呈现下降的趋势。 其次，方差是时间数列分析的另一个重要指标。方差是一组数据离散程度的衡量，用来表示数据的波动性。在时间数列分析中，方差可以用来判断数据的稳定性。如果时间数列的方差较大，说明数据波动较大，相对不稳定；如果时间数列的方差较小，说明数据波动较小，相对稳定。 第三，相关系数是时间数列分析中用来衡量两个变量之间关系紧密程度的指标。相关系数的取值范围为-1到1，相关系数越接近1表示两个变量正相关的程度越大，相关系数越接近-1表示两个变量负相关的程度越大，相关系数接近0表示两个变量之间基本没有相关关系。相关系数可以用来判断时间数列之间的相关性，对于彼此相关的时间数列，可以进行进一步分析和预测。 第四，自相关函数（ACF）是时间数列分析中用来衡量时间数
列自身相关性的指标。自相关函数可以用来分析时间数列中的周期性和趋势性。在ACF中，如果自相关系数的值大于零， 则说明时间数列在该滞后期具有正相关关系；如果自相关系数的值小于零，则说明时间数列在该滞后期具有负相关关系；如果自相关系数的值接近零，则说明时间数列在该滞后期基本上没有相关关系。自相关函数可以帮助我们发现时间数列的周期性变化和趋势性变化，从而进行预测和决策。 最后，谱分析是一种通过频谱分析来研究时间数列性质的方法。谱分析可以通过将时域的时间数列转换到频域中，从而得到时间数列的频谱特征。谱分析可以帮助我们寻找时间数列中重要的频率成分，从而帮助我们分析和预测时间数列的趋势和周期。 综上所述，时间数列分析指标是一种重要的数据分析方法，用来研究时间序列中的趋势和周期。常用的时间数列分析指标包括均值、方差、相关系数、自相关函数和谱分析。通过这些指标，我们可以深入了解时间数列的性质，并进行预测和决策。时间数列分析指标在经济学、金融学、工程学等领域都有广泛的应用，对于理解和预测数据的变化趋势具有重要的意义。时间序列分析是一种研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们揭示数据的趋势、周期和季节性，并进行预测和决策。在时间序列分析中，有许多重要的指标和方法可以用来揭示数据的特征。下面将继续介绍时间序列分析中的其他几个重要指标和方法。 第一个指标是移动平均。移动平均是一种计算时间序列数据平滑值的方法。它通过计算连续时间点的数据均值来得到一个新
时间数列分析知识培训
时间数列分析知识培训 时间数列（Time Series）是在统计学中，用来描述一系列按时 间顺序排列的数据的统计模型。时间数列分析是一种常用的统计分析方法，可以用来对数据进行趋势判断、周期性分析、季节性预测等。 一、时间数列的基本特征 时间数列具有以下几个基本特征： 1. 趋势（Trend）：时间数列中的长期变化趋势。 2. 周期（Cycle）：时间数列中具有周期性变化的模式。 3. 季节（Seasonality）：时间数列中具有一年内固定的、重复 出现的季节性变化。 4. 不规则变动（Irregularity）：时间数列中的随机扰动和异常值。 二、时间数列分析的步骤 时间数列分析的一般步骤如下： 1. 数据准备：收集时间数列数据，并进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值剔除等。 2. 趋势分析：通过绘制时间数列的线图，观察其长期变化趋势，并进行趋势拟合。 3. 季节性分析：通过绘制时间数列的季节性图，观察其季节性变化，并进行季节性拟合。 4. 周期性分析：通过周期图和自相关图，观察时间数列的周期性变化，并进行周期性拟合。 5. 残差分析：对拟合后的残差进行分析，观察其是否符合随机游动和独立同分布的特性，以判断模型的合理性。
6. 模型诊断和选择：根据残差的分析结果，对模型进行诊断和选择，选择最优的时间数列模型。 7. 预测：使用选择好的时间数列模型，进行未来一段时间的预测。 三、时间数列分析的应用 时间数列分析广泛应用于经济学、金融学、市场营销、气象学等领域。具体应用包括： 1. 经济预测：时间数列模型可以用来对经济指标进行预测，如国内生产总值、消费者物价指数等。 2. 股票价格预测：时间数列模型可以用来对股票价格进行预测，帮助投资者进行交易决策。 3. 气候预测：时间数列模型可以用来对气候变化进行预测，如温度、降水量等。 4. 传染病预测：时间数列模型可以用来对传染病的传播进行预测，如流感疫情预测，帮助公共卫生部门采取相应的预防措施。 四、常用的时间数列模型 常用的时间数列模型包括： 1. 移动平均模型（Moving Average, MA）：用过去一段时间的平均值来预测未来的数值。 2. 自回归模型（Autoregressive, AR）：用过去一段时间的数值和未来的预测误差来预测未来的数值。 3. 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average, ARMA）：结合了移动平均模型和自回归模型的特点，用过 去一段时间的数值和未来的预测误差来预测未来的数值。 4. 季节性自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive
时间数列分析指标
时间数列分析指标 时间序列分析是一种研究时间序列数据的统计分析方法，通过分析数据中的趋势、周期性和随机性等特征，为预测未来的变化提供参考依据。在时间序列分析中，有许多常用的指标可以帮助我们理解和解释数据的特征。本文将对时间序列分析中的几个重要指标进行介绍。 1. 平均值（Mean）: 平均值是时间序列数据中最基本的指标之一。它表示给定时间段内所有观测值的总和与观测值个数之比。通过计算平均值，我们可以了解数据的总体水平。平均值可以用来描述数据离散程度小的情况。 2. 方差（Variance）: 方差是时间序列数据中衡量数据离散程度的指标。它表示观测值与平均值之间的差的平方的平均值。方差越大，数据的离散程度越高，说明数据的波动性很大。 3. 自相关系数（Autocorrelation）: 自相关系数用来衡量时间序列数据中的观测值与之前观测值之间的相关性。自相关系数可以帮助我们了解时间序列数据中的趋势和周期性。自相关系数的取值范围在-1到1之间，值越接近1，说明相关性越强。 4. 百分位数（Percentiles）: 百分位数是一种衡量时间序列数据分布的统计量。它表示在给定时间段内，有多少比例的观测值小于等于某个特定值。例如，
50%的百分位数就是中位数，即有一半观测值小于等于该值。 5. 移动平均线（Moving Average）: 移动平均线是一种用来平滑时间序列数据的方法。它通过计算一定时间段内观测值的平均值，来减少数据中的随机波动性，以便更好地观察数据的趋势。移动平均线可以有不同的时间段，如5天、10天、30天等。 6. 季节性指数（Seasonal Index）: 季节性指数是一种衡量时间序列数据中季节性变化的指标。它可以反映出不同季节的影响对数据的贡献程度。季节性指数通常以100为基准，大于100表示某个季节的影响高于平均水平，小于100表示某个季节的影响低于平均水平。 7. 滞后效应（Lag Effect）: 滞后效应是时间序列数据中观测值之间存在一定时间间隔的关联性。滞后效应可以帮助我们理解过去观测值对当前观测值的影响程度。通过分析滞后效应，可以发现时间序列数据中的趋势、周期性以及其他相关性。 以上是时间序列分析中的几个重要指标，它们可以帮助我们理解和解释时间序列数据中的特征和规律。在实际应用中，可以根据具体的数据和问题选择合适的指标进行分析，并结合其他方法进行预测和决策。时间序列分析在经济、金融、气象、医学等领域都有广泛的应用，对于预测和规划具有重要的意义。当今世界正面临着许多重大挑战，包括气候变化、贫困、战争、疾病等等。面对这些挑战，国际社会需要团结合作，共同寻找
时间数列分析
时间数列分析 时间数列分析 时间是我们生活中不可或缺的一部分，它们组成了我们的回忆和经历。时间数列分析是研究时间序列的变化和规律的一种方法。通过对时间数列进行分析，我们可以了解时间的特性和变化趋势，从而为我们的生活和决策提供有益的信息。在本文中，我们将详细分析时间数列分析的方法和应用。 时间数列分析是一种数学和统计学的工具，它通过对时间序列进行数学建模和统计分析，揭示时间变量之间的关系和规律。常见的时间数列分析方法包括趋势分析、周期分析和季节性分析。 首先，趋势分析是指对时间序列数据的长期变化趋势进行分析和预测。通过观察和分析时间序列的变化趋势，我们可以了解一项事物的增长或下降的速度和方向。常见的趋势分析方法包括简单移动平均法、指数平滑法和趋势线拟合法。 简单移动平均法是将一段时间内的数据求平均值，作为该时段的预测值。通过不断滚动窗口，我们可以得到整个时间序列的预测值。指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均，得到未来的预测值。这种方法更重视近期的数据，更能反映变化的趋势。趋势线拟合法则是根据时间序列的变化趋势，拟合出一条线性或非线性曲线，来描述趋势的变化。 周期分析是指对时间序列中的周期性变化进行分析和预测。周
期变化是指在一定时间内重复出现的变化。对于有明显周期性的数据，周期分析可以帮助我们预测未来的变化趋势。常见的周期分析方法包括傅里叶分析和自回归移动平均模型（ARMA）。 傅里叶分析是将时间序列数据分解成一系列的频率分量，从而揭示数据的周期性变化。这种方法可以将复杂的时间序列分解为多个简单的周期波动，进而进行预测和分析。ARMA模型 则是一种统计方法，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）模型，用于预测时间序列的未来值。通过分析时间序 列的自相关性和移动平均性，我们可以建立ARMA模型，进 而进行预测。 季节性分析是指对时间序列中的季节性变化进行分析和预测。季节性变化是指在一年内周期性出现的变化。对于受季节因素影响较大的数据，季节性分析可以帮助我们了解季节的变化规律，并进行未来的预测。常见的季节性分析方法包括季节指数法和季节回归法。 季节指数法是通过计算每个季节相对于全年的平均值的比例，来了解季节的相对波动大小。这种方法可以帮助我们比较不同季节的数据变化趋势。季节回归法则是通过将季节因素纳入回归模型中，对时间序列进行回归分析和预测。通过分析季节因素对时间序列的影响，我们可以更准确地预测未来的变化趋势。 时间数列分析在现实生活中有广泛的应用。它可以用于股票市场的趋势预测，交通流量的季节性分析，气象数据的周期分析
第八章 时间数列分析
第八章时间数列分析 一、选择： 1、作为动态数列水平的指标可以是：(甲〉总量指标；(乙〉相对指标；(丙〉平均指标。（） ①甲②乙丙③甲乙丙④甲丙 2、我国"九五"时期每年钢产量是：(甲)时期数列；(乙〉时点数列。计算这个数列的平均水平要运用的算术平均数是：〈丙〉简单算术平均数；(丁)加权算术平均数。（）①甲丁②乙丙 ③甲丙④乙丁 3、最近几年每年年末国家外汇储备是：(甲)时期数列；(乙)时点数列。计算这个数列的平均水平要运用的平均数是：(丙)简单算术平均数；(丁)“首末折半”序时平均数。（）①甲丙②甲丁 ③乙丙④乙丁 4、某企业工业生产固定资产原值变动资料(单位:千元〉：1998年1月1日8000当年新增2400，当年减少400试确定工业生产固定资产原值平均价值（）
① 10000 ②9000 ③5000 ④1500 5、某车间月初工作人员数资料如下：（ ） 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 280 284 280 300 302 304 320 计算该车间上半年月平均工人数计算式是： ① i i i f f α∑∑ ② i i i f f α∑∑ ③ i n α∑ ④1231 122...1n a a a a n ++++- 6、2003年上半年某商店各月初棉布商品库 存〈千元〉为：（ ） 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 42 34 36 32 36 33 38 试确定上半年棉布平均商品库存。 ①35 ②30 ③35.7 ④40 7、某银行农业贷款余额(千元)如下： 2002年 1月1日 84
2002年 4月1日 81 2002年 7月1日 104 2002年10月1日 106 2003年 1月1日 94 试确定农业贷款平均余额（） ①93.8 ②76 ③95 ④117.25 8、2003年11月某企业在册工作人员发生了如下的变化(人)： 2003年11月1日在册 919 2003年11月6日离开 29 2003年11月21日录用 15 试确定该企业11月份日平均在册工作人员数（） ①900 ②905 ③912 ④919 9、某采购点12月1日有牛300头，12月5日卖出230头，12月19日购进130头。试确定该采购点月平均牛头数（） ①154 ②186 ③200 ④250 11、某地区粮食作物产量平均发展速度：1998~2000年为1.03，2001~2002年为1.05，
07 时间数列分析与预测
第七章时间数列分析与预测 第一节时间数列的编制与分类 一、时间数列 时间数列是把不同时间上的同一指标数据按时间先后顺序排列所形成的数列（识记）。如表7—1中包含有四个时间数列：企业职工工资总额、年末职工人数、年轻职工所占比重和人均日产量。 表7—1 某企业职工工资总额等时间数列 编制时间数列对于描述经济现象的发展变化过程、反映社会经济现象发展趋势和发展速度、探索社会经济现象发展变化的规律性、预测未来发展方向具有重要的意义。 二、编制时间数列的基本原则（领会） 第一，同一时间数列的数据所属时间长短及数据之间的间隔长度具有可比性。一方面，由于有些指标值的大小与其包含的时间长短有直接关系，因此各指标数值所属的时间长短应当一致。另一方面，为更准确地研究现象发展变化的动态或趋势，要求各指标数值之间的时点间隔期尽量相同。 第二，不同时期的数据核算范围应当一致。数据的大小与被研究现象所属总体空间范围有直接关系，当所研究范围发生了变化时，应当对前后期各数据进行调整。 第三，不同时期的数据的内容应具有一致性。随着时间的变化，有些统计指标尤其是社会经济指标的内容、核算方法、计算方法发生了变化，这时即使指标的名称相同，而前后时期经济内容不一致时，也需要进行调整。 第四，计算价格和计量单位应具有一致性。时间数列中同类价值指标的计算价格应统一，如用不变价格均用不变价格，如用现价则均用现价，切忌有些时期用不变价，而另外一些时期用现价。 三、时间数列的种类 绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间数列（识记各概念）。 如表7—1中的企业职工工资总额数列、年末职工人数数列属于绝对数数列；年轻职工所占比重数列属于相对指标时间数列，人均日产量数列属于平均数时间数列。 （一）绝对数时间数列 又称总量指标时间数列。总量指标是反映总体数量绝对规模和水平的指标，其数值大小受总体范围的影响，将其按时间先后顺序排列而成的时间数列称为绝对数时间数列。 领会：总量指标按其指标所属时间的特点不同，可分为时期指标和时点指标，因而绝对数时间数列又可分为时期指标时间数列和时点指标时间数列。 （识记）其中时期指标表明总体在一段时间内数量发展过程的累积结果，如某种产品的产量、职工工资总额、商品销售额等，它是通过对一定时期内事物的数量进行连续登记并累计加总得到的，表7—1中企业工资总额时间数列就是时期数列。 （识记）而时点指标是反映某一时刻或某一时点上的总量水平，其数值是通过对事物在
教案时间序列分析
第四章时间序列分析 （一）教学目的 通过本章的学习，掌握时间序列的概念、类型，学会各种动态分析指标的计算方法。 （二）基本要求 要求学会各种水平和速度指标的计算方法，并能对时间序列的长期趋势进行分析和预测。 （三）教学要点 1、时间序列的概念与种类； 2、动态分析指标的计算； 3、长期趋势、季节变动的测定。 （四）教学时数 7——10课时 （五）教学内容 本章共分四节： 第四章时间数列分析 本章前一部分利用时间数列，计算一系列分析指标，用以描述现象的数量表现。后一部分根据影响事物发展变化因素，采用科学的方法，将时间数列受各类因素（长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动）的影响状况分别测定出来，研究现象发展变化的原因及其规律性，为预测未来和决策提供依据。 第一节时间数列分析概述 一、时间数列的概念 时间数列：亦称为动态数列或时间序列(Time Series)，就是把反映某一现象的同一指标在不同时间上的取值，按时间的先后顺序排列所形成的一个动态数列。 时间数列的构成要素： 1.现象所属的时间。时间可长可短，可以以日为时间单位，也可以以年为时间单位，甚至更长。 2.统计指标在一定时间条件下的数值。 二、时间数列的分类 时间数列的分类在时间数列分析中具有重要的意义。因为，在很多情况下，时间数列的种类不同，则时间数列的分析方法就不同。因此，为了能够保证对时间数列进行准确分析，则首先必须正确判断时间数列的类型。而要正确判断时间数列的类型，其关键又在于对有关统计指标的分类进行准确理解。 由于时间数列是由统计指标和时间两个要素所构成，因此时间数列的分类实际上和统计指标的分类是一致的。 时间数列分为:总量指标时间数列、相对指标时间数列和平均指标时间数列。 （一）总量指标时间数列 总量指标时间数列：又称为绝对数时间数列，是指由一系列同类的总量指标数值所构成的时间数列。它反映事物在不同时间上的规模、水平等总量特征。总量指标时间数列又分为时期数列和时点数列。 1.时期数列：是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程累计量的总量指标所构成的总量指标时间数列。