企业商品价格总指数的时间序列分析
《时间序列分析法》课件
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法，通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析，以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ，以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值，需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合，利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势，可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测， 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列，通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列， 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ，通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析，预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动，预测经济走势。
时间序列分析法市场调查与预测
对长期趋势不敏感：对于长期趋势变化不明显的市场， 时间序列分析法的预测效果可能不佳。
模型选择需专业判断：选择合适的模型需要进行深入的 数据分析和专业判断，对非专业人士可能存在一定的难
度。
局限性
数据完整性要求高：对数据的质量和完整性要求较高， 若数据存在缺失或异常值，会影响预测结果。
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局限性
时间序列分析法的准确性取决于数据的质量和可靠性。如果数据存在缺失或异常值，将影响预 测结果的准确性。此外，该方法还受到市场环境和企业情况等多种因素的影响，因此需要结合 实际情况进行综合考虑。
时间序列分析法在市场预测
06
中的应用
市场预测的方法与步骤
确定预测目标
明确需要预测的时间范围、预测对象及所需数据。
时间序列分析法在市场预测中的优势与局限性
01 优势
02 数据要求较低：只需历史销售或市场需求数据， 对其他因素要求较少。
03 适用于短期预测：适用于短期内市场变化趋势较 为稳性
• 可用于多元数据：可处理多因素、多元时间序列数据，较为灵活。
时间序列分析法在市场预测中的优势与局限性
根据数据特点和预测需 求，选择合适的时间序 列分析模型（如ARIMA 、VAR、SARIMA等） ，并利用历史数据进行 模型拟合和参数估计。
对建立的模型进行检验 和评估，通过调整模型 参数和结构，优化模型 的预测性能和解释能力 。
根据优化后的模型，对 未来市场趋势进行预测 和分析，为决策提供支 持。
03 数据转换
将不同来源、格式的数据
进行转换，以便分析。
02 数据聚合
将大量数据整合、归纳， 形成有意义的数据集。
04 数据可视化
将数据以图表、图像等形
商品价格预测与市场趋势分析研究
商品价格预测与市场趋势分析研究随着互联网的快速发展和电子商务的普及，商品的价格预测和市场趋势分析对于企业和消费者来说变得越来越重要。
通过预测商品价格，企业可以制定合理的定价策略，提高营销效果和竞争力。
而对于消费者来说，了解市场趋势可以帮助他们做出明智的消费决策。
本文将介绍商品价格预测的方法和市场趋势分析的重要性，并探讨这些研究对商业活动和消费者行为的影响。
商品价格预测是指根据历史数据和相关因素，研究商品的价格走势，并做出相应的预测。
预测商品价格可以帮助企业优化定价策略，提高销售额和利润。
常见的商品价格预测方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
时间序列分析通过分析商品价格的历史数据，发现其中的规律和周期性，以此来预测未来的价格走势。
回归分析则通过寻找商品价格与其他因素（如成本、供需关系等）之间的关系，建立模型来预测价格变化。
而机器学习则通过对大数据进行训练，利用算法模型来预测未来的商品价格变化。
市场趋势分析是指根据市场的变化和发展，分析商品的需求和供给状况，以及市场竞争格局等，来预测市场趋势。
市场趋势分析对于企业的定价和营销决策至关重要。
通过分析市场趋势，企业可以根据不同的市场情况制定合适的定价策略，以满足消费者的需求并提高市场份额。
市场趋势分析也对消费者来说至关重要。
了解市场趋势可以帮助消费者做出明智的购买决策，选择性价比更高的商品。
商品价格预测和市场趋势分析的研究对于商业活动和消费者行为都有重要的影响。
对于企业来说，准确预测商品价格可以帮助他们优化营销策略，提高销售额和盈利能力。
企业可以根据价格预测结果，制定市场定位、促销策略以及供应链管理等，以在竞争激烈的市场中立于不败之地。
对于消费者来说，了解市场趋势可以帮助他们做出明智的消费决策。
他们可以根据市场趋势选择性价比更高的商品，避免盲目消费和浪费。
然而，商品价格预测和市场趋势分析也存在一些挑战和限制。
首先，预测模型的准确性是一个关键问题。
商品市场价格预测模型研究
商品市场价格预测模型研究随着市场竞争的日益激烈，商品价格的波动也越来越大。
对于生产企业、销售企业和消费者来说，预测商品价格对于制定策略和决策非常重要。
因此，研究商品市场价格预测模型具有重要的意义。
1.市场价格预测模型的基本原理市场价格预测模型是基于历史数据和市场需求来预测未来商品价格的一种方法。
通常使用的方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络和人工智能等。
其中，时间序列分析是最常用的方法之一。
在时间序列分析中，数据被分为两个部分，即趋势和季节性。
趋势描述了长期变化的方向和强度，而季节性描述了在同一时间段内数据的周期性变化。
通过预测趋势和季节性，可以对未来的价格进行预测。
2.市场价格预测模型的应用市场价格预测模型广泛应用于各种行业。
在生产企业方面，可以通过预测原材料价格来制定合理的生产计划，从而降低成本和提高利润。
在销售企业方面，可以通过预测市场价格来定价，从而实现最大利润和市场份额。
对于消费者，可以通过预测商品价格来规划购买计划，从而节省购物费用。
3.市场价格预测模型的改进虽然市场价格预测模型已经得到了广泛的应用，但仍然存在一些问题和难点。
例如，价格受到很多因素的影响，如市场供求关系、政策法规、自然灾害等。
这些因素往往难以被预测或建模。
此外，市场价格预测模型需要大量的历史数据，但一些新兴市场和产品可能没有足够的数据供 us 使用。
为了解决这些问题，可以考虑以下改进方向。
首先，可以采用更先进的算法和方法，如深度学习和量子计算，来提高预测精度。
其次，可以从其他方面来预测市场价格，例如通过社交媒体、舆情分析等来获取潜在的价格信号。
最后，可以采用非传统数据源，例如大数据、物联网和区块链等技术来获取新的数据源和建立新的模型。
4.结论在市场经济中，价格是一个非常重要的指标。
市场价格预测模型可以帮助企业制定更明智和合理的决策，从而提高竞争力和市场份额。
尽管市场价格预测模型存在一些问题和难点，但通过不断改进和创新，我们可以更好地应对市场的挑战。
商品价格预测模型的研究与应用
商品价格预测模型的研究与应用随着经济全球化和市场化程度的不断提高，商品的价格变得愈加复杂和不稳定，如何合理预测商品价格已成为企业在市场竞争中保持竞争力的重要研究问题之一。
近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，商品价格预测模型的研究和应用也日益成熟和深入。
一、商品价格预测模型的研究1. 时间序列模型时间序列模型基于历史价格数据，通过时间趋势和季节性分析，预测未来商品价格。
该模型常用的算法有ARMA、ARIMA、GARCH等。
但其缺点是对前期数据依赖性强，且难以考虑到其他外部因素对价格的影响。
2. 回归模型回归模型基于多个因素对商品价格的影响进行建模和分析，常用的模型有线性回归模型和非线性回归模型。
该模型考虑到了外部因素对商品价格的影响，但也存在模型缺陷，如过拟合、欠拟合等。
3. 机器学习模型机器学习模型基于大量数据进行自动学习，具有更强的模型适应性和预测能力。
该模型常用的算法有神经网络、决策树、支持向量机等。
由于其强大的自学能力，其预测准确率高且具有很好的稳健性。
但其也存在模型复杂度高、数据要求高等缺点。
以上三种模型均有其优缺点和适用范围，应根据实际需求和数据情况进行选择。
此外，近年来还涌现出基于深度学习的模型，在图像、语音、自然语言处理等领域取得了巨大成就，对商品价格预测模型也有一定的启示意义。
二、商品价格预测模型的应用商品价格预测模型的应用场景多样，可以帮助企业进行市场营销策略，制定销售计划，优化库存管理等。
以下是一些典型应用场景：1. 零售行业零售行业的特点是竞争激烈，商品生命周期短，需要时刻关注市场变化。
基于商品价格预测模型，可以帮助企业制定折扣策略和进货计划，提高销售额和盈利。
2. 物流行业物流行业的特点是物流成本高，交通拥堵等因素影响货物运输时间，价格波动大。
利用商品价格预测模型，可以有效规划配送路线和时机，降低物流成本。
3. 金融行业金融行业的特点是金融产品价格波动大，需通过预测市场价格来制定投资计划和风险控制策略。
第九章时间数列及指数分析练习题
补充：时间数列分析练习题1.若要观察现象在某一段时期内变动的基本趋势，需要分析测度现象的（ C ）A ．季节变动B 循环变动C 长期趋势D 不规则变动2.下列叙述正确的是：（A ）A ． 季节变动是指一年内重复出现的周期性波动B ． 季节变动是一种无规律的的周期变动C ． 季节变动仅指现象在一年中四个季度周而复始的波动D ． 季节变动是每年各不相同的变动3.已知各期循环增长速度分别为2%、5%、8%和7%。
则相应的定基增长速度的计算方法为（ A ）A ．102%×105%×108%×107%-1B ．102%×105%×108%×107%C ．2%×5%×8%×7%-1D ．2%×5%×8%×7%4.已知某企业一月份、二月份、三月份、四月份各月初的职工人数分别为190人、195人、198人和200人。
则该企业一季度的月平均职工人数的计算方法为（ C ）A ．1901951982004+++ B ．1901951983++C ．1902001951982241+++-D ．190200195198224+++ 5.具有可加性的时间序列是：（ B ）A ．时点序列 B.时期序列 C.平均数序列 D. 相对数序列6.下列哪种情况，不宜计算增长率（ B ）A ． 已知某地各年人口数，计算该地年均人口递增率；B ． 某企业连续5年的利润额分别为10、8、0、-5、2万元时，计算该企业利润年均递增率；C ． 已知某产品连续12个月的销售额，计算销售额的月均增长率；D ． 根据某地10年来的职工平均工资计算平均工资增长率7.已知某地2004年年末人口总数为9600万，而1984年末人口数为8000万，该地1984-2004年人口年均递增率为：（ C ）A ．9600100%8000⨯C. 1- B ．9600100%18000⨯- D. 8.下列属于时点序列的是（ B ）A ． 某企业连续3年的月度销售额；B ． 某企业各月末职工人数；C ． 某地2000-2004年各季度GDP 资料D ． 我国连续十年职工平均工资数据9.已知某企业2001-2004年产值连年增长，分别比上年增长10%、20%、28%及35%，这四个增长率是（ A ）A ． 环比增长率；B ． 定基增长率；C ． 平均增长率D ． 年均增长率10.当时间序列存在明显趋势时，可以采用的预测方法有：（ B\C ）A ． 移动平均法B ． 指数平滑法C ． 线性趋势法D ． 简单平均法11. 某公司2000、2001、2002年的发展速度分别为1.1、1.2、1.3，则这三年的平均发展速度为（ B ）。
金融学院《统计学》课程期末考试试卷 ( A )卷
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可以判断成绩在 70—90 分之间的学生大约占（ C ） A 95%组数据的离散系数为 0.4，平均数为 20，则标准差为（D A 80 B 0.02 C 4 D 8
7、某地区的写字楼月租金的标准差为 80 元，要估计总体均值的 95%的置信区间，希望的 边际误差为 15 元，应抽取的样本量为（ B ） A 100 B 110 C 120 D 130 ） H1： 0 H1： 0
要求：以 95.45%的置信水平（1）对该校学生平均上网时间作区间估计。 （2）对该校每天上网时间超过 6 小时及以上学生的比例作区间估计。 （15 分）
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3、某企业三种产品出口价格及出口量资料如下：
A
D
） 。
B 平均数大的，离散程度大 D 平均数小的，离散程度小
A 置信水平越大，估计的可靠性越大 B 置信水平越大，估计的可靠性越小 C 置信水平越小，估计的可靠性越大 D 置信水平越小，估计的可靠性越小 E 置信水平大小与估计的可靠性无关 4、如果两个变量之间完全正相关，则以下结论中正确的是（ A B D A 相关系数为 1 D 估计标准误差为 0 B 断定系数为 1 E 判定系数为 0 ABC ） C 指数平滑法 C 回归系数为 0 ）
该大学本科生平均每月的生活费支出 ；统计量是 200 名本科生平均每月的生 活费支出
2、 集中趋势的三个主要测度值是
众数
、
中位数
和
平均数
。
3、区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由 样本统计量 加减 估计误差 得到。 0.969922 。 。
4、已知回归平方和 SST=4854，残差平方和 SSE=146，则判定系数为 5、增长 1 个百分点而增加的绝对数量称为 增长 1%的绝对值
经济基础知识-统计(三)
经济基础知识-统计(三)一、单项选择题(总题数：15，分数：36.00)1.在指数分析中，由两个不同时期的总量对比形成的相对数为______。
（分数：2.40）A.综合指数B.总量指数√C.加权综合指数D.指数体系总量指数是由两个不同时期的总量对比形成的相对数。
2.按计入指数的项目多少不同，指数可以分为个体指数和______。
（分数：2.40）A.加权指数B.综合指数√C.总量指数D.质量指数按计入指数的项目多少不同，指数可以分为个体指数和综合指数。
3.某企业总生产费用今年比去年上升50%，产量增加25%，则单位成本提高了______。
（分数：2.40）A.25%B.20% √C.2%D.87.5%总生产费用指数是150%，产量指数是125%，所以，单位成本指数为150%/125%=120%，即单位成本提高了20%。
4.下面属于数量指数的是______。
（分数：2.40）A.零售价格指数B.股票价格指数C.产品成本指数D.产品产量指数√数量指数是反映物量变动水平的，如产品产量指数、商品销售指数等。
5.某地区按1990年不变价格编制的1991—2012年工业总产值指数，反映的是______。
（分数：2.40）A.产值的变动B.产量的变动√C.价格的变动D.产量指数×价格指数产值=价格×产量，价格不变编制的产值指数应该反映的是产量的变动。
6.某商场利用指数体系分析2011年与2010年相比价格和销售量变动对销售额的影响，已知销售额指数为156.98%，销售量指数为135.8%，那么由于价格的变动使销售额提高了______。
（分数：2.40）A.59.2%B.15.596% √C.115.6%D.159.2%销售额指数=价格指数×数量指数156.98%=价格指数×135.8%价格指数=156.98%/135.8%=115.596%价格变动使销售额增长了15.596%。
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企业商品价格总指数的时间序列分析
摘要：利用Eviews软件判断企业商品价格总指数序列为非平稳序列且为非白噪声序列，对非平稳序列进行一阶差分后得到平稳序列，分析运用一阶自回归AR(1)模型拟合时间序列，由于总指数序列值之间密切的相关关系，且历史数据对未来的发展有一定影响，利用Forecast 命令预测未来4个月的企业商品价格总指数。
关键字：Eviews；平稳序列；AR(p)模型；一阶差分
理论准备：拿到一个观察值序列之后,首先要判断它的平稳性.通过平稳性检验,序列可分为平稳序列和非平稳序列两大类.
对于平稳序列,由于它不具有二阶矩形平稳的性质,所以对它的统计分析要周折一些,通常要进行进一步的检验、变换或处理之后，才能确定适当的拟和模型。
如果序列平稳，建模比较容易，但并不是所有的平稳序列都值得建模。
只有那些序列值之间具有密切的相关关系，历史数据对未来的发展有一定影响的序列，才值得我们花时间去挖掘历史数据中的有效信息，用于预测序列未来的发展。
如果序列值彼此之间没有任何相关性，那就意味着该序列是一个没有任何记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫影响，这种序列我们称之为纯随机序列。
从统计分析的角度而言，纯随机序列是没有任何分析价值的序列。
如果序列xt是均值非平稳的，对其进行d次差分后，变成了平稳的序列Δdxt，这个差分后的平稳序列的适应性模型为ARMA(p,q) ，此时就称对原始序列xt建立了ARIMA(p,d,q)模型。
问题：判断企业商品价格总指数序列的平稳性与纯随机性，处理数据并利用拟合模型，预测未来4个月的企业商品价格总指数。
表1企业商品价格总指数数据（来源：中国统计年鉴）
图1企业商品价格总指数序列{x i}的时序图
由图1我们可以看出序列在上下波动比较大，大致判断不具有平稳性。
图2 序列{x i}的自相关图
由图2可知，自相关图呈正弦波指数衰减，为不平稳时间序列。
前几期的LB统计量P值比较小接近于判断该序列为非白噪声时间序列。
（2）对原始数据进行一阶差分，并对序列{d(x)}进行单位根检验：
由单位根检验结果知，T统计量的值比3种置信水平的临界值都要小，所以拒绝原假设，不存在单位根，一阶差分后序列为平稳序列。
图3差分后数据{d(x)}的时序图
图4差分后数据{d(x)}的自相关图
（3）对平稳且非白噪声序列{d(x)}，观察序列的相关系数图4选择适当模型拟合该序列的发展趋势。
由相关图可以看出，序列{d(x)}的偏自相关函数具有一阶滞后截尾，自相关函数具有拖尾性，所以首先选择AR(1)模型利用最小二乘法进行模拟。
图5拟合AR(1)模型结果
从模型的拟合结果可以看出，AR(1)的参数估计没有通过显著性检验，常数C的系数不显著，所以需去掉常数C后重新建立模型。
图5改进的拟合AR(1)模型结果
此时模型的特征值在单位圆内，所以模型是平稳的。
模型参数的估计值通过了t检验，且DW值接近于2，模型是显著的。
（4）模型的检验：
对模型的残差序列进行白噪声检验：
图6残差序列的自相关图
有图6知，P值都比较大，故模型的残差序列为白噪声。
综合，AR(1)模型是显著有效的。
拟合的模型方程为：
对序列{d(x)}进行预测（蓝线代表预测值，红线代表置信区间的值）：
图7差分序列{d(x)} 预测值与预测区间
（5）利用拟合模型，预测未来4个月的企业商品价格总指数（蓝线代表预测值，红线代表置信区间的值）。
图8总指数预测值与预测区间
未来4个月预测总指数误差
1 108.2904 0.865861
2 107.8258 1.753636
3 107.4718 2.679923
4 107.2021 3.602977
由企业商品价格总指数预测值及误差计算企业商品价格总指数的置信区间如表3所示：
未来4个月预测总指数置信区间
1 [106.5933 109.9875]
2 [104.3887 111.2629]
3 [102.2192 112.7245]
4 [100.1402 114.2639]
故预测2011、107.4718、107.2021，且随着时间的推移预测误差有增大的趋势。
[1] 张晓峒，计量经济学软件Eviews使用指南.南开大学出版社，2003年7月.
[2] 杜勇宏，王健.季节时间序列理论与应用.南开大学出版社，2008年6月.
[3] 易丹辉，时间序列分析方法与应用中国人民大学出本社，2011年3月.。