第6章 时间数列的因素分析

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统计分析与方法时间数列分析

统计分析与方法时间数列分析

统计分析与方法时间数列分析统计分析是指采用统计方法对数据进行整理、汇总、分析和解释的过程,通过对数据的处理和分析,可以揭示数据背后的规律和特征,从而为决策提供依据。

而时间数列分析则是对一组以时间为顺序排列的数据进行分析,以研究其变动规律和趋势。

统计分析的步骤通常包括数据收集、数据整理、数据描述性统计、数据分析和数据解释等环节。

首先,需要收集到足够的数据,可以通过问卷调查、实地观察、实验设计等方式获取。

然后,对收集到的数据进行整理,将其按照一定的分类标准进行归类和编码,以便于后续的分析。

接下来,通过描述性统计方法,可以对数据进行总体特征的汇总统计,例如计算平均值、中位数、方差等。

然后,可以使用多种统计方法对数据进行分析,如假设检验、回归分析、方差分析等,以揭示数据之间的关系和差异。

最后,需要对数据的分析结果进行解释和推断,形成最终的结论。

与统计分析相比,时间数列分析更加注重对时间序列数据的特性和变化规律的研究。

时间数列是指按照时间先后顺序排列的一组数据,其变化不仅受到时间的影响,还可能受到季节性、趋势性、循环性等因素的影响。

时间数列分析的目标是通过对时间序列数据的建模和分析,来预测未来的发展趋势和变化规律。

时间数列分析的方法包括简单移动平均法、指数平滑法、趋势分析、周期分析等。

简单移动平均法是一种基本的平滑方法,通过计算过去一段时间内的观测值的平均值,来预测未来的趋势。

指数平滑法则是利用指数函数对过去的观测值进行平滑处理,以适应不同时间点对预测值的权重要求不同的情况。

趋势分析则是通过拟合趋势线来预测未来的变化趋势,常用的方法有线性趋势分析、非线性趋势分析等。

周期分析则是通过寻找时间序列中的周期性波动,来预测未来的周期变化。

总之,统计分析和时间数列分析是两种不同的方法,但它们都可以对数据的规律和特征进行分析和解释,为决策提供依据。

综合运用这两种方法,可以更全面地了解和把握数据的动态变化,为预测和决策提供科学依据。

统计学复习资料

统计学复习资料

准差为 2.5 厘米,小学生组的身高标准差为 1.7 厘米。根据该资料判断(
A )。
A. 篮球运动员组身高较均匀
B. 小学生组的身高较均匀
C. 两组的身高不能比较
D. 无法比较
6.若两数列平均水平不同,在比较两数列离散程度时,应采用(
D)
A、全距
B、平均差
C、标准差
D、标准差系数
7.甲乙两生产小组人均月工资分别为 420 元和 537 元,其方差均为 80 元,则两小组人均工资的代表性 ( C)
A. 该数列是等距数列
B. 该数列是异距数列
C. 第一组组中值是 2500 元
D. 人均收入在 5000 元以下的家庭占 75%
E. 人均收入在 8000 元以上的家庭占 25%
三、判断题
1.组中值是用来代表各组标志值的一般水平(
T)
2.一般采用典型调查方式来了解我国钢铁行业产量情况(
F)
3. 统计调查误差可以分为抽样误差和非抽样误差(
统计调查的组织形式有哪些? 答:统计调查的组织形式分为两类:全面调查和非全面调查
全面调查:普查和全面统计报表制度;非全面调查:概率抽样和非概率抽样 概率抽样:简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、二阶抽样、多阶抽样等;
非概率抽样:判断抽样、典型调查、重点调查等
第三章 数据特征的描述
一、单选题 1.某年某地区甲、乙两企业月均营业利润为
D.两个总体的离差之和应相等
A.总是小于算术平均数 C.是分布数列中最大的频数
B.是分布数列中标志值最大的数 D.不受分布数列变量值大小变动影响
4.中位数是( C ) A.是分布数列中标志值中等大的数
B.总是等于算术平均数

应用统计学时间数列分析

应用统计学时间数列分析

应用统计学时间数列分析时间数列分析是统计学中的一项重要内容,通过对时间序列数据进行分析,可以揭示数据之间的内在关联和规律。

本文将探讨时间数列分析在实际应用中的重要性和方法。

什么是时间数列分析时间数列(Time Series)指的是按时间顺序排列的一系列数据观测值。

时间数列分析是指根据时间数列数据进行的统计分析方法,旨在发现数据中存在的趋势、季节性、周期性等规律,以便进行预测和决策。

时间数列分析的重要性时间数列分析在许多领域都有广泛的应用,包括经济学、金融、医学、气象等。

通过时间数列分析,我们可以:•发现数据中的趋势和规律•预测未来数据走势•制定决策和策略•检验模型的有效性•揭示不同变量之间的关联时间数列分析方法1. 平稳性检验平稳性是时间数列分析的前提条件之一,可以通过单位根检验、ADF检验等方法来判断时间数列是否平稳。

如果时间数列不平稳,需要进行差分处理或其他转换方法使其平稳化。

2. 自相关性分析自相关性分析是检验数据是否存在自相关性(即相邻数据之间的相关性)的方法,可以通过自相关图和偏自相关图来判断数据中的自相关性程度。

3. 移动平均法移动平均法是一种基本的时间数列预测方法,通过计算一定窗口内的数据均值来平滑数据曲线,以便更好地观察数据走势和预测未来走向。

4. 季节性调整在时间数列分析中,常常需要对数据进行季节性调整,以消除季节性影响,使预测结果更为准确。

应用实例1. 股票价格预测时间数列分析在金融领域有着广泛的应用。

通过分析股票价格的时间数列数据,可以预测股价的未来走势,指导投资决策。

2. 气象预测气象数据也是时间数列数据的一种,通过对气象数据进行时间数列分析,可以预测未来的气候变化和天气情况,为灾害预警和农业生产提供依据。

3. 经济指标分析经济数据的时间数列分析可以揭示经济增长趋势、波动周期等信息,帮助政府和企业做出相应决策。

结语时间数列分析是统计学中一个重要的分析方法,通过对时间序列数据进行分析,可以揭示数据之间的规律、趋势和关联。

6时间序列分析练习题

6时间序列分析练习题

第六章时间序列分析练习题一、单项选择题1、下列数列中属于时间序列的是()。

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2、已知各期环比增长速度为2%、5%和8%,则相应的定基增长速度的计算方法为()。

A、102%x 105%x 108%B、102%x 105%x 108%-100%C、2%X5%X8%D、2%X5%X8%-100%3、某小区新增住户2%,每家住户用量比上年提高了5%,贝卩该小区用电量总额增长()。

A、7%B、7.1%C、10%D、11.1%4、计算发展速度的分子是()。

A、报告期水平B、基期水平C实际水平D、计划水平5、平均增长量是某种现象在一定时期内平均每期增长(或减少)的()数量。

A、相对B、绝对C、累计D、平均6、说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是()A、环比发展速度B、平均发展速度C、定基发展速度D、环比增长速度7、平均发展速度是()的()平均数。

A、环比发展速度几何B、环比发展速度算术C、定基发展速度几何D、定基发展速度算术8定基增长速度与环比增长速度的关系是()。

A、定基增长速度是环比增长速度之和B、定基增长速度是环比增长速度的连乘积C、各环比增长速度加1后连乘积减1D、各环比增长速度减1后连乘积减19、平均增长速度的计算式是()。

A、环比增长速度的算术平均数B、定基增长速度的算术平均数C、平均发展速度减去百分之百D、总增长速度的算术平均数10、某企业采煤量每年固定增长10吨,则该企业采煤量的环比增长速度()。

A、年年下降B、年年增长C、年年不变D、无法判断11、某企业的产品产量2000年比1995年增长35.1%,则该企业1996-2000年间产品产量的平均发展速度为()。

A、5 35.1%B、5 135.1%C、6 35.1%D、6135.1%12、若要观察现象在某一段时期内变动的基本趋势,需测定现象的()。

统计学第六章构成因素分析法

统计学第六章构成因素分析法

(Y1
Y2

Yt )
t
Yi
i 1
3. 有了t+1的实际值,便可计算出的预测误差为
et1 Yt1 Ft1
4. t+2期的预测值为
Ft2

t
1
1
(Y1Biblioteka Y2 Yt Yt1)

t
1 1
t 1
Yi
i1
简单平均法
(特点)
1. 适合对较为平稳的时间序列进行预测,即当 时间序列没有趋势时,用该方法比较好
– 加法模型 Yi=Ti+Si+Ci+Ii
四 平稳序列的分析和预测
一.简单平均法 二.移动平均法
简单平均法
(simple average)
1. 根据过去已有的t期观察值来预测下一期的数值
2. 设时间序列已有的其观察值为 Y1、Y2、… 、Yt,
则t+1期的预测值Ft+1为
1
1t
Ft 1

t
1. 趋势方程中的两个未知常数 a 和 b 按最小 二乘法(Least-square Method)求得
– 根据回归分析中的最小二乘法原理 – 使各实际观察值与趋势值的离差平方和为最小 – 最小二乘法既可以配合趋势直线,也可用于配
合趋势曲线
2. 根据趋势线计算出各个时期的趋势值
线性模型法
(a 和 b 的求解方程)
1. 根据最小二乘法得到求解 a 和 b 的标准方程为
Y na bt tY at bt 2
解得:b

ntY tY
nt 2 t2

a Y bt
2. 预测误差可用估计标准误差来衡量

统计学练习题(计算题)

统计学练习题(计算题)

统计学练习题(计算题)第四章----第一部分总量指标与相对指标:(1)某企业产值计划完成程度为105%,比上年增长7%,试计算计划规定比上年增长多少(2)单位产品成本上年为420元,计划规定今年成本降低5%,实际降低6%,试确定今年单位成本的计划数字和实际数字,并计算出降低成本计划完成程度指标。

(3)按计划规定,劳动生产率比上年提高10%,实际执行结果提高了12%,劳动生产率计划完成程度是多少:某市三个企业某年的下半年产值及计划执行情况如下:要求:[1]试计算并填写上表空栏,并分别说明(3)、(5)、(6)、(7)是何种相对数;[2]丙企业若能完成计划,从相对数和绝对数两方面说明该市三个企业将超额完成计划多少:我国2008年-2013年国内生产总值资料如下:单位:亿元根据上述资料,自行设计表格:(1)计算各年的第一产业、第二产业、第三产业的结构相对指标和比例相对指标;(2)计算我国国内生产总值、第一产业、第二产业、第三产业与上年对比的增长率;(3)简要说明我国经济变动情况。

:某公司下属四个企业的有关销售资料如下:根据上述资料:(1)完成上述表格中空栏数据的计算;(2)若A能完成计划,则公司的实际销售额将达到多少比计划超额完成多少(3)若每个企业的计划完成程度都达到B企业的水平,则公司的实际销售额将达到多少比计划超额完成多少第四章-----第二部分平均指标与变异指标:已知某地区各工业企业产值计划完成情况以及计划产值资料如下:要求:(1)根据上述资料计算该地区各企业产值计划的平均完成程度。

(2)如果在上表中所给资料不是计划产值而是实际产值,试计算产值计划平均完成程度。

、:已知某厂三个车间生产不同的产品,其废品率、产量和工时资料如下:计算:(1)三种产品的平均废品率;(2)假定三个车间生产的是同一产品,但独立完成,产品的平均废品率是多少;(3)假定三个车间是连续加工某一产品,产品的平均废品率是多少。

:对某车间甲、乙两工人当日产品中各抽取10件产品进行质量检查,得资料如下:试比较甲乙两工人谁生产的零件质量较稳定。

第六章时间序列分析

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yt(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y0,期末水平yt,期间水平(y1,y2,….yn-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。

时间序列的构成分析

时间序列的构成分析
【例8.17】
@
时间序列的构成分析
1.3 季节变动的测定与分析
1.季节变动分析方法 (1) 同期平均法 ❖ 根据原始资料数据,直接求出各年同月(季)的
平均数与全年各月(季)的总平均数,然后将二 者对比求出各月(季)的季节指数,以表明季节 变动的程度。
@
时间序列的构成分析
同期平均法的具体步骤如下: ❖ 第一步,将各年同月(季)的完整数据资料排列
统计学
时间序列的构成分析
1.1 时间序列的构成因素及组合模型
1.时间序列的构成要素
❖ 时间序列的构成要素通常可以归纳为长期趋势、 季节变动、循环变动和不规则变动四类。
(1)长期趋势也称趋势变动,是指时间序列在较长时 期中所表现出来的持续上升、下降或不变的总态 势。
(2) 季节变动指时间序列在一年内重复出现的周期性 波动。
,而所得新的时间序列的项数则越少。 ❖ 当时距项数为奇数时,一般只需一次移动平均,其
移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代 表值;当时距项数为偶数时,移动平均值代表的是 偶数项的中间位置,无法对正某一时期,所以需进 行一次相邻两项平均值的再次移动平均,以移正其 位置。 ❖ 时距项数的选择要根据时间序列和现象的实际情况 。
【例8.14】
@
时间序列的构成分析
2.序时平均法
❖ 对于时点序列而言,各期水平相加没有实际意义 ,因此不能直接用时距扩大法处理,而是需要利 用序时平均法消除偶然因素的影响,以反映现象 的变化趋势。
【例8.15】
@
时间序列的构成分析
3.移动平均法
❖ 移动平均法是采用逐期递推移动的办法将原时间 数列按一定时距扩大,得出一系列扩大时距的序 时平均数。
整齐,并列表于同一栏内; ❖ 第二步,计算各年同月(季)的平均数; ❖ 第三步,计算各年所有月份(或季度)的总平均数; ❖ 第四步,计算季节指数,其公式为:
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【例6-1】
某企业历年产量资料,如表6-1所示, 采用时距扩大法进行长期趋势变动分析。
表6-1
某企业历年产量资料表
从表中的数值,能够发现该企业产量
大致上升的趋势,但这种趋势并不明显, 而且各年间有升有降,发展不均匀。如果 将该数列中的时距由1年扩大为3年,求出 其总产量或者平均产量,从而编制一个新 的时间数列,如表6-2所示,则产量增长的 趋势就可以清晰地显示出来。
均法的基础上,给近期的数据以较大的 权数,给远期的数据以较小的权数,计 算加权移动平均数作为下一期的移动平 均趋势值的一种方法。其计算公式如下:
Yi

Yi
fi
Yi1 fi1 ... Yik-1 fik-1 fi fi1 ... fik-1
(四)应用移动平均法应注意的问题
表6-2
时距扩大法一般只用于时间数列的修
匀,而不用于预测。修匀时,要求所扩大 的各个时期的时距是相等的,否则就不能 相互比较,难以确切反映现象的发展趋势。 对时距扩大的长短,应视研究对象的性质、 特点而定。时距太小,无法消除偶然因素 的影响;而时距太大,则又掩盖现象发展 的具体变动。
三、移动平均法
(1) 根据时间数列中各年按月(季)的 数值计算其12个月的(若为季资料,则是 4个季的)移动平均数。
当时间数列每期按大致相同的数量
增加或者减少时,即逐期增减量大致相 同时,时间数列发展的长期趋势接近直 线型,可以对它拟合一直线趋势方程来 描述现象的发展变化的长期趋势。直线 趋势方程为:
yc=a+bt
式中,yc表示理论值(趋势值、平均值、 预测值);
t表示时间序号(1,2,3,…); y表示实际值(观察值); a、b代表方程参数。
第六章 时间数列的因素分析
第一节 时间数列的因素分解和长期趋势测定
第二节
季节变动的测定
第三节 循环变动的测定和不规则变动的测定
第一节 时间数列的因素分解和长期趋 势测定
一、时间数列的因素分解 二、时距扩大法 三、移动平均法 四、数学模型法
一、时间数列的因素分解
(一)长期趋势 (二)季节变动 (三)循环变动 (四)不规则变动
(1) 移动间隔的长度应当适中。 (2) 在利用移动平均法分析趋势变动 时,要注意应把移动平均后的趋势值放 在各移动项的中间位置。
四、数学模型法
所谓数学模型法,是指建立一定的 数学模型,对原时间数列拟合恰当的趋 势线,来描述现象变化发展的基本趋势。
其具体的步骤是:根据现象发展变
化的趋势和特点选择合适的趋势方程; 估计趋势方程的参数;根据趋势方程求 出各个趋势值,可以得到一个新的数列, 该数列能更明显地呈现出现象发展变化 的长期趋势。
(3) 根据若干年内每个月的数值总计, 计算若干年总的月(季)平均数。
(4) 将若干年内同月(季)的平均数与 总的月(季)平均数相比,即求得用百分 数表示的各月(季)的季节比率,又称季 节指数。
三、移动平均趋势剔除法
移动平均趋势剔除法是利用移动平 均法来消除原时间数列中的长期趋势的 影响,然后再测定它的季节变动,其计 算的步骤如下:
由上述四个影响因素,依据不同的 假设,可以建立两个不同的时间数列的 模型。所谓的时间数列模型,是指反映 现象观察值和各影响因素之间关系的数 学模型:
Y=T+S+C+I
Y=T·S·C·I
二、时距扩大法
时距扩大法又称间隔扩大法或时期 扩大法,就是把原来时间数列中的间隔 较短的各个时期或者时点的数值加以合 并归总,得到间隔较长的各个数值,形 成一个新的时间数列,使得原来数列因 为时距较短而受各种偶然因素影响所引 起的波动相互抵消而被消除,从而呈现 出现象发展的长期趋势。
(一)半数平均法
半数平均法又称分段平均法,是指将 时间数列各项指标值均分为两段,分别求
其 (平t2均, y数2 ,)可,以将得其到分两别点代,入(直线t1方, y程1 ,)求和
解可得参数a、b的方法。其计算公式如下:
b y2 - y1 t2 - t1
a y1 - bt1
(二)最小平均法
最小平均法又称最小二乘法,是指 估计直线(或曲线)趋势方程参数的理想 的一种拟合方法。这一方法的数学依据 是:
(二)简单移动平均法
简单移动平均法是指直接用简单算
术平均数作为移动平均值的一种方法。 假设移动间隔长度为K,则移动平均数 序列可以写为:
Yi

Yi
Yi1
... Yik1 K
式中,Yi 表示移动平均趋势值;
K表示大于1小于n的正整数。
(三)加权移动平均法
加权移动平均法是指在简单移动平
(一)移动平均法的概念
移动平均法的基本思想是通过扩大原来 时间数列的时间间隔,采用逐期推移简单算 术平均数的方法,计算出扩大时间间隔(时距) 后的各个数值的序时平均数,这一系列推移 的序时平均数就形成了一个新的时间数列, 对原来的时间数列的波动起到了一定的修匀 作用,削弱了原数列中偶然的短期的因素的 影响,从而呈现出现象发展的变动趋势。
b

nty - t y
nt2 - t2
a

1 n

y
-
b
t

y
-
bt
第二 季节变动的测定
一、测定季节变动分析的基本思 想 二、简单平均法 三、移动平均趋势剔除法
一、测定季节变动分析的基本思想
季节变动是指一些现象由于自然条 件或经济条件的影响在一个年度内随着 季节的更替而发生比较有规律的变化。
测定季节变动分析的基本思想就是
从时间数列中消除非季节变动的组成部 分,即T、C和I。倘若其他因素引起的 变动可以被消除,剩下的只是季节变动, 用指数形式表示时,就可以得到季节指 数。
二、简单平均法
(1) 分别对每年各月(季)的数值加总, 计算各年的月(季)平均数。
(2) 将各年同月(季)的数值加总,计 算若干年内同月(季)的平均数。
∑(y-yc)2=最小值 即要求各个实际值与其相对应的各 个趋势值的离差平方和达到最小。
将直线方程yc=a+bt代入上式,令 Q=∑(y-a-bt)2=最小值
为使其最小,则对a和b的偏倒数等 于0(数学中求极值的方法),整理后有方 程组:
∑y=na+b∑t
∑ty=a∑t+b∑t2
解该方程组,得到
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