时间数列分析
时间数列分析

14
a 1 ,a 2 , ,a N 1 ,a N ( N 项数据)
最初水平 中间水平 最末水平
或:a 0 ,a 1 , ,a n 1 ,a n ( n+1 项数据)
09.05.2020
15
例:我国1995-1999年我国进出口总额
年份
1995
进出口总额 (人民币亿元) 23500
1996 24134
a =(766 + 664 + 843 + 578 + 639)/ 5 =
698(万元)
例2: 某股票连续 5 个交易日价格资料如下:
09.05.2020
22
解 aa N
16.216.717.518.217.817.28(元) 5
09.05.2020
23
间隔登记时,采用加权算术平均法
m
aa1f1 a2 f2 amfm f1 f2 fm
❖ 时点数列的序时平均数
时 点 数 列
09.05.2020
连续时点 数列
按日登记
间断时点 数列
按年或月登记
逐日登记 间隔登记 间隔相等 间隔不等
20
2、时点数列计算平均发展水平
(1)连续的时点数列
逐日登记时,采用简单算术平均 法
aa1a2Lan a
n
n
09.05.2020
21
例 1 : 某 商 业 银 行 某 年 1 月 13 日 —17 日 的 存 款 余 额 (万元)分别为:766、664、843、578、639, 则这5天的平均余额为:
1997 26967
1998 26858
1999 29896
在本例中,如果以1995年作为基期水平,记为a0,则 1996年、1997年、1998年、1999年进出口总额分别
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。
统计学时间数列分析指标

43
▪ 按照几何平均法所确定的平均发展速度,所推算最末一年的发展水平,与实际资料 最末一年的发展水平相同。
▪ 按方程按照方程式法所确定的平均发展速度,所推算全期各年发展水平的总和与全 期各年的实际发展水平的总和相同。
44
三、计算和运用速度指标注意的问题
个发展水平。
▪ 最初水平,最末水平,中间各项水平(中间水平)。
5
(二)平均发展水平
▪
平均发展水平是时间数列中各不同时期发展水平计算的平均数,又称序时平
均数或时间平均数。
1、绝对数时间数列的序时平均数
2、相对数时间数列&平均数时间的序时平均数
6
1、绝对数时间数列的序时平均数
(1)由时期数列计算序时平均数
▪ 用符号表示为:
a1 , a2 , a3 ,, an
a0 a0 a0
a0
26
2.环比发展速度
环比发展速度
报告期水平 前一期水平
▪ 用符号表示为:
a1 , a2 , a3 ,, an
a0 a1 a2
an1
27
3. 定基发展速度与环比发展速度的关系。
a1 a2 a3 an an
a0 a1 a2
增长速度 平均增长速度
动 态 平 均 指 标
46
某企业产值与月初职工人数资料
a.产值(万元) b.月初职工人数(人)
7月 750 870
8月 830 910
9月 800 900
10月 … 920
18
▪ 二、增长量与平均增长量
(一)增长量 ▪ 也称增减量,其计算公式为:
▪ 增长量=报告期水平–基期水平
《统计学原理与应用》课件第08章 时间数列分析

时间
1月底
3月底
8月底
12月底
固定资产原值(万元) 230
238
229
240
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列 (二)相对指标时间数列 (三)平均指标时间数列
相对指标和平均指标时间数列的形成—都需要分子和分母
时期数列 时期数列
时点数列 时点数列
例如
月份
生产工人劳动生产率
一、发 展 水 平 二、平均发展水平 三、增长量 四、平均增长量
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列
一、发 展 水 平
发展水平就是动态数列中的每一项具体指标数值。 其数值可以表现为绝对数、相对数或平均数。 用符号表示为:
a0,a1,a2,a3,a4,…an-1,an
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列
第一节 时间数列的意义和种类
一、时间数列的意义 二、时间数列的种类 三、编制时间数列的原则
Fundamentals of Statistics
统计学基础
第八章 时间数列
第一节 时间数列的意义和种类
一、时间数列的意义
2.分子和分母都为时点数列时,(有16个公式) 常用的有:
c
a
a1 2
a2
a3
an1
an 2
b
b1 2
b2
b3
bn1
bn 2
Fundamentals of Statistics
统计学基础
(二第八)章由时相间数对列指标或平均指标动态数列计算序时 平均数
第10章-时间序列分析

67885
•1991~1996年平均国内生产总值:
•时期数列
•2023/5/3
•【例】
年份
•19941998年中 国能源生产 总量
1994 1995 1996 1997 1998
能源生产总量(万吨标 准煤) 118729 129034 132616 132410 124000
•2023/5/3
❖2.绝对指标时点数列的序时平均数
如:1991—1996年间,我国逐年的GDP,构
成一个时间序列。
记:a1 , a2 , … , an ( n项 ) 或:a0 , a1 , a2 , … , an ( n+1项 )
•2023/5/3
•
时间数列的构成要素:
1. 现象所属的时间;
2. 不同时间的具体指标数值。
•2023/5/3
例如
年底人数
(万 人)
8350 9949 11828 14071 16851 18375
间隔年数 3 2 3 2 2
•间断时点数列(间隔不等)
•2023/5/3
•我国第三产业平均从业人数:
•2023/5/3
•【例】 •某地区1999年社会劳动者人数资料如下
:
•单位:万人
时间 1月1日 5月31日 8月31日 12月31日
•2023/5/3
•定基和环比发展速度相互关系
•2023/5/3
【例】
❖ 某产品外贸进出口量各年环比发展速度资料如下: ❖ 1996年为103.9%,1997年为100.9%, ❖ 1998年为95.5%,1999年为101.6%,2000年为
108%,试计算2000年以1995年为基期的定基发 展速度。 ❖ (109.57%)
第六章 时间数列分析

例如,某企业资料如表6-9,求平均职工人数及平均固定资产 额。
表6-9 某企业上半年统计资料
月 份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 月初职工数 (人) 124 126 124 122 126 128 124 月初固定资产额(万元) 60 60 61 64 64 70 70 其计算公式为:平均数=(期初数+期末数)/2 在这里,可将本月期初数当作上月期末数,因为本月初与上 月末这两个时点一般是同一数值。同理,可将本月期末数当作上 月期初数。因此,各月平均数如下: 1月平均人数 = (124+126)/2 = 125(人) 2月平均人数 = (126+124)/2 = 125(人) 3月平均人数 = (124+122)/2 = 123(人) 4月平均人数 = (122+126)/2 = 124(人) 5月平均人数 = (126+128)/2 = 127(人) 6月平均人数 = (128+124)/2 = 126(人)
表6-8 某企业六月份职工平均人数计算表
日期
日数f
人数a
af
1~8 9~15 16~25 26~30 合 计
8 7 10 5 30
500 510 520 516 —
4000 3570 5200 2580 15350
af 15350 511.7 512人 a 30 f (2)间断时点数列序时平均数的计算 ①间隔相等间断时点数列序时平均数的计算 首先将期初值加期末值除以2得出本期平均值,然后将各时 段平均值相加除以间隔期数则得该时点数列的序时平均数。
表6-5 某商场销售资料(单位:万元)
时 间 平均销售额
一季度 800
二季度 850
时间数列分析指标

居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397
3609
• 3 时间数列与变量数列旳区别:
• (1)两者所涉及旳范围不同。时间数列 是变量数列旳一种。
• (2)两者旳构成要素不同。时间数列由 时间和发展水平构成,变量数列由变量 和次数构成。
• (3)变量数列是建立在统计分组基础上 旳,时间数列不是分组数列。
46759.4
31.9
119850
58478.1
30.7
121121
67884.6
30.1
122389
74462.6
30.9
123626
78345.2
32.1
124761
82067.5
32.9
125786
89468.1
33.4
126743
97314.8
人均国内生产 总值(元/人)
—— 1879 2287 2939 3923 4854 5576 6054 6308 6551
注:1995年末社会劳动者人数为:67947万人
67884.6 74462.6 79395.7
3 73914.3(亿元)
年份
1996 1997 1998
73914.3(亿元) 国内生产总值(亿元) 67884.6 74462.6 79395.7
年末社会劳动者人数(万人) 68850 69600 69957
– 阐明现象在观察期内增长旳绝对数量;
– 基期不同,有逐期增长量与合计增长量之分:
*
逐期增长量=报告期水平-上期水平 – 逐期增长量阐明现象逐期增长旳数量。
yi yi1
* 合计增长量=报告期水平-固定基期水平 yt y0
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。
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Bureau of Census in the 1950’s. It was brought to A-
B in the early 1960’s and has become the standard for
reporting sales.
2020/7/16
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2020/7/16
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Why Time Series ?
• Beer sales are highly seasonal • It is very difficult to evaluate monthly sales over time.
2020/7/16
Seasonally Adjusted Sales =
Raw Sales X Selling Day Factor ÷ Seasonal Factor
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Raw Sales
How do time series work?
Selling Day Adjusted
2020/7/16
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Selling Days
All other things being equal, sales in Aug-03 would decrease 4.8% because of one less selling day. In order to compare the two months Aug-03 sales will have to be adjusted up +4.8%.
0%
+21%
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More Misleading Growth Rates
-21%
+15%
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What are time series used for?
• At A-B we use time series to… – Assess current sales performance – Develop current year sales projections…PYE (projected year-end) – Forecast next year sales… develop budgets and monthly spreads – Other quantitative sales analysis
• Time series significantly improve decision making… – Allows us to take corrective action sooner – Allows us to take the right corrective action – Helps to establish appropriate sales objectives
பைடு நூலகம்
• Time Series technique statistically removes the effects of these two factors
• Time Series technique uses the X-11 procedure for seasonal
adjustments
– The X-11 procedure was developed by the U.S.
– Establish appropriate budgets for next year and estimate
monthly budget spreads
Time series analysis is the primary sales analysis technique at A-B
2020/7/16
Seasonally Adjusted
2020/7/16
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Dissecting a Time Series Plot
STR’s; Ontario STC’s
Data Description … tells us the type of data plotted
• Uses of time series
– Assess current sales performance and evaluate the
effectiveness of sales programs
– Determine underlying sales trend and project year end sales
2020/7/16
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Seasonality
• Seasonality is expressed as an index for a month compared to an average month.
• A month where sales were 20% higher than average would have a seasonal factor of 120.
时间数列分析
2020年7月16日星期四
Benefits and Uses of Time Series
• Benefits of time series – Monitor sales performance over time… remove variation in monthly sales caused by calendar differences and seasonality that can conceal potential problems with sales – Accurately determine the direction and rate of growth/decline in sales – Quickly identify changes in sales trends and correlate them to factors affecting sales… industry, company, competition – Improve decision making regarding sales and marketing actions
Irregular variations … shows us the impact of market place actions Trend Line … tells us the direction of sales based on past & present performance Annualized Sales … tells us how big the market is.
• A seasonal factor is computed and applied to the selling day adjusted sales
– This factor, when applied, gives you monthly data directly comparable to any other month … e.g. accurately compare June this year with May this year
• A month which was 10% lower than average would have a seasonal factor of 90.
No Seasonality
Strong Seasonality
2020/7/16
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Adjusting Sales
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Time Series Analysis
• What is Time Series Analysis? • How are Time Series plots developed? • What are the advantages of Time Series Analysis? • What are Time Series used for?
2020/7/16
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Assessing Sales Performance
2020/7/16
How is our YTD performance?
How do time series adjust sales ?
• A selling day adjustment factor for each month is computed and applied to the raw sales
– This factor allows you to compare months as if they had the same number of selling days … e.g. accurately compare the June this year vs. June last year
• But, if there was a significant market event or change, the year over year trends will be misleading
+50%
2020/7/16
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Misleading Growth Rates