修正的时间序列回归法
修正的时间序列回归法
修正的时间序列回归法
当n为偶数的情况 年份 19*1 19*2 19*3 19*4 19*5 19*6 合计（n=6） 合计（n=6） 销售量y 销售量y 12 12.5 13.2 13.5 14 15 80.2 x -3 -2 -1 1 2 3 0 xy -36 -25 -13.2 13.5 28 45 12.3 xx 9 4 1 1 4 9 28
修正的时间序列回归法
公式： 公式： Y=a + bX 其中， 其中，x是预测期数 核心问题： 核心问题：如何计算 得出a 得出a 与b ，见右方 的公式。 的公式。
∑y−b∑x a=
n
2
∑xy− a∑x b= ∑x
2
∑ x ∑ y + ∑ x∑ y a= n ∑ x + (∑ x) ∑ x ∑ y + n ∑ xy b = n ∑ x + (∑ x )
修正的时间序列回归法
[概要]将自变量与因变量之间的相关关系用回归 概要] 方程的形式来表示， 方程的形式来表示，并根据自变量的数值变化预 测因变量数值变化的方法。 测因变量数值变化的方法。 回归方程： 回归方程：y=a+bx. 其中， 其中，y为预测值 x为自变量 a为纵轴截距 b为直线斜率 用途] [用途]趋势预测
13.5
回归分析
SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值 0.99366 方差分析 0792 0.98736 1769 0.98314 回归分析 9026 0.10327 残差 9556 5 总计 Coeffic ients Intercept X Variable 1 13.04 0.5 标准误差 0.046188 022 0.032659 863 df 1 3 4 t Stat 282.324 2816 15.3093 1089 SS 2.5 0.032 2.532 P-value 9.79956 E-08 0.00060 5303 Lower 95% 12.8930 091 0.39606 1739 Upper 95% 13.1869 909 0.60393 8261 下限 95.0% 12.89300 91 0.396061 739 上限 95.0% 13.186 9909 0.6039 38261 MS 2.5 0.01066 6667 F 234.375 Signific ance F 0.000605 303
stata时间序列回归步骤命令
stata时间序列回归步骤命令1.引言1.1 概述概述部分的内容：时间序列回归是一种经济学和统计学领域中常用的分析方法，用于研究随时间变化的因果关系。
它涉及使用时间上的观测数据来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的值。
Stata是一种功能强大的统计软件，广泛用于数据分析和经济研究。
在Stata中，有一系列的命令可供使用，用于进行时间序列回归分析。
本文将介绍使用Stata进行时间序列回归分析的步骤和相应的命令。
通过学习这些命令，读者将能够熟练地使用Stata进行时间序列回归分析，并获得准确和可靠的结果。
本文主要包括以下章节内容：1. 引言部分介绍了时间序列回归的概述、文章结构和目的，旨在帮助读者全面了解本文内容。
2. 正文部分将详细介绍时间序列回归的概念和原理，并介绍Stata中的时间序列回归命令。
这些命令包括数据准备、建立模型、模型估计和统计推断等步骤。
3. 结论部分对本文进行总结，并展望时间序列回归在未来的应用前景。
同时，还会指出时间序列回归分析中可能存在的局限性，以及可能的改进方向。
通过本文的学习，读者将了解时间序列回归分析的基本概念和步骤，掌握对时间序列数据进行回归分析的方法和技巧，并能够运用Stata软件进行实际的分析工作。
1.2文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。
第一部分为引言部分，目的是对时间序列回归步骤命令进行一个概述，并说明本文的目的。
接下来，第二部分将详细介绍时间序列回归的概念和一般步骤，并使用stata命令进行说明。
同时，本文还将重点介绍两个关键要点，这些要点对于正确进行时间序列回归分析非常重要。
最后，第三部分为结论，将总结本文的主要内容，并展望一下未来可能的研究方向。
在正文部分，我们将首先概述时间序列回归的基本概念，并提供了一个对该方法的整体认识。
然后，我们将详细介绍stata时间序列回归步骤命令的使用方法，包括数据导入、变量设定、模型拟合和结果解释等。
管理会计-判断题 已校对
判断题1.财务会计主要以整个企业为核算对象，而管理会计既涉及整体又涉及局部。
（）答案：正确2.单位变动成本随业务量的增加而减少。
（）答案：错误3.销售预测中的趋势分析法和相关因数分析法属于定量分析法。
（）答案：错误4.变动成本法与完全成本法的主要区别表现在产品成本的构成、存货计价、盈亏计算等三个方面的不同。
（）答案：错误5.企业处于保本状态时，安全边际率０，保本作业率等于１。
（）答案：正确6.在产品生产决策中，可以产品的单位贡献毛益的大小作为择优的标准。
（）答案：正确7.企业为了扭亏为盈，凡是亏损产品都应停产。
（）答案：错误8.只要固定成本不等于０，经营杠杆系数恒大于１。
（）答案：正确9.在滚动预算中预算期是连续不断的，始终保持一定期限。
（）答案：正确10.成本中心之间相互提供产品或劳务，可以按实际成本作为内部转移价格。
（）答案：错误1.成本性态分析中高低点法的优点是计算精度高，缺点是过于计算过程过于复杂。
（）答案：错误2.导致两种方法分期营业利润出现狭义差额的根本原因，就在于它们对固定性制造费用的处理采取了不同的方式。
（）答案：错误3.在其他条件不变情况下，固定成本越高，保本量越大。
（）答案：正确4.成本预测是其他各项预测的前提。
（）5.在管理会计的调价决策中，如果调高价格后预计销量超过利润无差别点的销售量，那么就应当进行调价。
（）答案：错误6.在建设期等于零时，则长期投资项目的投资职能采取一次性投入方式。
（）答案：错误7.预计资产负债表和预计利润表构成了整个的财务预算。
（）答案：错误8.在标准成本控制系统中，计算价格差异的用量基础是实际产量下的实际耗用量。
（）答案：错误9.确定最优生产批量时，考虑的相关成本有调整准备成本、储存成本和生产中的变动成本。
（）答案：错误10.著名的管理学家西蒙首次提出“战略管理会计”一词的年限是1981年。
（）答案：正确1.为保证管理会计信息质量对决策有用，通常要求将有关的未来信息估计误差控制在决策者可以接受的一定可信区间内，这体现了可信性原则的可理解性要求。
管理会计_第五章_预测分析
定量分析法：1、趋势外推法
又称时间序列法，将某指标过去的变化趋势作为预测的 依据，而把未来作为历史的自然延续的一种方法。
算术平均法 移动平均法
趋势平均法
平滑指数法 加权平均法
定量分析法：2、因果预测 法
根据预测对象与其他相关指标之间相互依存、 相互制约的、有规律性的联系，来建立相应的
因果数学模型所进行的预测分析方法。
（二）移动平均法
预测销售量＝最后m期算术平均销售量＋趋势值b
某企业2011年上半年实际销售额
月份 1
2
3
4
销售额 1030 1200 1100 1210
单位：万元
5
6
1240 1300
依前例，假设移动期为3，预测7月份的销售额。 最后两期的预测算术平均值为：
6月份的预测销售额=（1100+1210+1240）÷3=1183（万元） 7月份的预测销售额=（1210+1240+1300）÷3=1250（万元） 所以：趋势值 b ＝1250-1183＝67 则：8月份预测销售额＝1250 + 67＝1317（万元）
二、趋势外推法（趋势预测分析法）
趋势预测分析法又称时间序列分析法，是 根据销售的历史资料，采用一定的数理统计 方法，来推测未来销售的一种定量分析方法。
算术平均法
加权平均法
趋势平均法
移动平均法
平滑指数法
（一）算术平均法
预测销售量（额）=各期销售量（额）之和 ÷ 期数
某企业2011年上半年实际销售额
月份 1
2
3
4
销售额 1030 1200 1100 1210
单位：万元
5
6
时间序列的协整检验与误差修正模型讲义
时间序列的协整检验与误差修正模型讲义时间序列的协整检验与误差修正模型是在经济学和金融学中广泛使用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期稳定关系。
本讲义将介绍协整检验的基本概念和步骤，并讨论误差修正模型的理论背景和实际应用。
一、协整检验1. 概念与原理协整是指两个或多个变量之间存在长期稳定的关系，即它们的线性组合是平稳的。
协整关系可以用来解释一个变量对另一个变量的影响，并提供长期均衡关系的信息。
协整检验的基本原理是利用单位根检验方法，测试变量是否存在单位根（非平稳性）。
如果变量存在单位根，则它们是非平稳的；如果变量不存在单位根，则它们是平稳的。
如果变量之间存在协整关系，它们的线性组合将是平稳的。
2. 协整检验的步骤协整检验的一般步骤如下：- 收集数据并绘制时间序列图，观察变量之间的趋势和关系；- 进行单位根检验，常用的方法包括ADF检验、Phillips-Perron检验等；- 如果变量存在单位根，则进行差分，直到变量变为平稳的；- 应用最小二乘法等方法，估计协整关系方程；- 进行残差平稳性检验，确保协整关系的合理性；- 如果协整关系存在，可以进行模型的进一步分析与应用。
二、误差修正模型（Error Correction Model, ECM）1. 概念与原理误差修正模型是一种动态模型，用于解释协整关系的调整速度和误差纠正机制。
在误差修正模型中，除了协整关系的线性组合外，还引入了误差修正项，用于捕捉变量之间的短期非平衡关系。
误差修正项反映了系统离开长期均衡后的调整速度，通过估计误差修正项的系数，可以判断系统是否有趋向于均衡的能力。
当误差修正项的系数为负数且显著时，表示系统具有自我修复的能力；当系数为零时，表示系统处于长期均衡状态；当系数为正数时，表示系统趋向于进一步偏离均衡。
2. ECM模型的应用误差修正模型可以用于解释和预测时间序列数据的长期和短期动态变化。
它在经济学和金融学中有广泛的应用，如货币供给与通货膨胀、利率与消费支出、汇率与经济增长等领域。
实验八时间序列之误差修正模型
实验八 时间序列之误差修正模型一、实验目的和要求：1. 理解平稳性、长期均衡和协整。
2. 熟练掌握时间序列的ADF 检验。
3. 掌握双变量的Engle-Granger 检验。
4. 掌握掌握双变量误差修正模型的估计。
5. 熟练使用Eviews 建立误差修正模型。
6. 培养运用误差修正模型解决实际经济问题的能力。
二、预备知识：1.长期均衡性和协整 经典回归模型（classical regression model ）是建立在稳定数据变量基础上的，对于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。
由于许多经济变量是非稳定的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。
如果变量之间有着长期的稳定关系，即它们之间是协整的（cointegration) ，则是可以使用经典回归模型方法建立回归模型的。
（1）X 与Y 间的长期“均衡关系”由式描述:01t t t Y X u αα=++，随机扰动项ut 是平稳序列。
（2）假设时间序列X 与Y 是I(1)序列，01t t t Y X u αα=++，如果非均衡误差01=--t t t u Y X αα是平稳的，我们称变量X 与Y 是协整的（cointegrated ）。
2.协整检验：双变量的Engle-Granger 检验。
为了检验两个一阶单整变量Yt,Xt 是否为协整，Engle 和Granger 于1987年提出两步检验法，也称为EG 检验。
第一步，用OLS 方法估计方程：01ˆˆˆtt Y X αα=+ （A ） 并计算非均衡误差，得到：ˆt t te Y Y =- 称为协整回归(cointegrating)或静态回归(static regression)。
第二步，检验 ˆt e的单整性。
如果 t e 为平稳序列，则认为X 与Y 是协整的；否则，认为X 与Y 不存在协整关系。
t e 的单整性的检验方法仍然是DF 检验或者ADF 检验，但DF 和ADF 的临界值不是很合适，Engle 和Granger 已经计算了这些值（下表）。
第章预测分析练习题
第章预测分析练习题第四章预测分析⼀、单项选择题1．对于制造⾏业的企业来说，经营预测的对象包括对产品销售市场、产品⽣产成本、利润以及（）等⽅⾯的预测。
A资⾦需要量 B流动资⾦需要量 C固定资⾦需要量 D材料需要量2．经营预测（）特点要求经营预测结果的表述必须清晰，不能模凌两可、似是⽽⾮、含糊不清。
A预见性 B可检验性 C明确性 D客观性3．在进⾏销售预测时应考虑外部因素和内部因素，外部因素不包括（）。
A信⽤政策 B市场需求变化 C经济发展趋势 D企业的市场占有率4．（）是根据市场预测的⽬的和要求，由预测组织者向有关专家提供与市场预测有关的资料，并收集汇总专家对未来市场所做的判断预测值的⽅法。
A 德尔菲法B 专家个⼈意见集合法 C专家会议法 D判断分析法5．（）是邀请或召集有关专家，通过在会议上专家发表的意见，并将专家的意见加以综合，对某种市场现象的未来情况做出预测的⽅法。
A 判断分析法 B专家意见调查法 C德尔菲法 D专家会议法6．采⽤函询调查的⽅法向有关专家征询意见，然后将专家意见进⾏综合、整理后，通过匿名⽅式反馈给各位专家，再次征询意见，如此反复综合、反馈，直⾄得出基本⼀致的意见为⽌的预测⽅法是（）。
A 德尔菲法B 专家个⼈意见集合法 C专家会议法 D调查分析法7．下列各项中，不属于定量分析法的是（）。
A调查分析法 B算术平均法 C回归分析法 D购买⼒指数法8．（）是根据市场现象的历史资料，运⽤科学的数学⽅法建⽴预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。
A因果预测法 B 趋势预测法（时间序列分析法）C定性预测法D定量预测法9．下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。
A趋势平均法 B移动平均法 C指数曲线法 D 指数平滑法10．下列各种销售预测⽅法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产⽣不同影响的⽅法是（）。
A移动平均法 B算术平均法 C加权平均法 D季节预测分析法11．（）是指在对时间序列进⾏分析研究的基础上，计算时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的经营预测⽅法。
5习题与答案
第五章练习题一、单项选择题1.企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料以及客观事物的内在联系，对生产经营活动的未来发展趋势和状况进行的预计和测算的过程，就是管理会计的（）。
A.经营决策B.经营预测C.生产决策D.生产预测2.下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。
A.趋势平均法B.移动平均法C.指标建立法D.平滑指数法3.下列各项中，不属于定量分析法的是（）。
A.判断分析法B.算术平均法C.回归分析法D.平滑指数法4.通过函询方式，在互不通气的前提下向若干经济专家分别征求意见的方法是（）。
A.专家函询法B.专家小组法C.专家个人意见集合法D.特尔菲法5.下列各种销售预测方法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产生不同影响的方法是（）。
A.移动平均法B.算术平均法C.加权平均法D.平滑指数法6.下列各项中，不能按照统一的方法直接确定各期权数值的方法是（）。
A.移动平均法B.趋势平均法C.加权平均法D.平滑指数法7.在采用平滑指数法进行近期销售预测时，应选择的指数是（）。
A.固定的平滑指数B.较小的平滑指数C.较大的平滑指数D.任意数值的平滑指数8.因果预测分析法下用于建立预测模型的“回归分析法”与趋势外推法所采用的“修正的时间序列回归法”的回归系数计算公式（）。
A.完全相同B.完全不同C.大致相同D.大致不同9.在下列产品寿命周期的不同阶段中，产品销售量急剧下降的现象通常发生在（）。
A.萌芽期B.成长期C.成熟期D.衰退期10.在管理会计中，按目标利润预测的目标成本应当等于（）。
A．预计总产值与目标利润之差 B．预计销售收入与目标利润之差C．预计销售收入与预计总成本之差 D．变动成本总额与固定成本总额之和11.下列各项中，可用于预测追加资金需用量的方法是（）。
A．平均法 B．回归分析法 C．指数平滑法 D．销售百分比法12.利润敏感性分析是研究当制约利润的有关因素发生某种变化的时候对利润所产生影响的一种（）。
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残差
观测值
5 总计
Coeffic ients
标准误差
Intercept
-983.46
65.09112 382
X Variable 1
0.5
0.032659 863
df
SS
1
2.5
3 0.032
4 2.532
t Stat P-va9
0.00062 9447
标准误差
0.10327 9556
残差
观测值
5 总计
Coeffic ients
标准误差
Intercept
13.04
0.046188 022
X Variable 1
0.5
0.032659 863
df
SS
1
2.5
3 0.032
4 2.532
t Stat P-value
282.324 2816
15.3093 1089
1
2
28
4
3
45
9
0
12.3
28
核心问题：如何计算 得出a 与b ，见右方 的公式。
a y b x n
b
xy a x2
x
a
x2 y n x2 (
x
x)2
y
b
x y n xy n x2 ( x)2
a y n
b
xy
x2
修正的时间序列回归法
年份
销售量y 时间x
销售量时间散点图
14.5
14
13.5
13
12.5
12
11.5
-3 -2 -1
0
1
2
3
时间
销售量 销售量
回归分析
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
0.99366 0792
方差分析
R Square
0.98736 1769
Adjusted R Square
0.98314 9026
回归分析
0.396061 739
上限 95.0%
13.186 9909
0.6039 38261
回归分析
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
0.99366 0792
方差分析
R Square
0.98736 1769
Adjusted R Square
0.98314 9026
回归分析
标准误差
0.10327 9556
9.79956 E-08
0.00060 5303
MS
2.5 0.01066
6667
F 234.375
Signific ance F
0.000605 303
Lower 95%
12.8930 091
0.39606 1739
Upper 95%
13.1869 909
0.60393 8261
下限 95.0%
12.89300 91
xy
xx
19*1 19*2 19*3 19*4 19*5 合计（n=5）
12 12.5 13.2 13.5
14 65.2
-2
-24
4
-1
-12.5
1
0
0
0
1
13.5
1
2
28
4
0
5
10
修正的时间序列回归法
销售量时间回归之散点图
销售量时间散点图
14.5 14
13.5 13
12.5 12
11.5 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 时间
0.00060 5303
MS
2.5 0.01066
6667
F 234.375
Signific ance F
0.000605 303
Lower 95%
1190.60
9006
0.39606 1739
Upper 95%
776.310
9935
0.60393 8261
下限 95.0%
1190.609
006
0.396061 739
上限 95.0%
776.310
9935
0.60393 8261
修正的时间序列回归法
当n为偶数的情况
年份
销售量y
x
xy
xx
19*1 19*2 19*3 19*4 19*5 19*6 合计（n=6）
12 12.5 13.2 13.5
14 15 80.2
-3
-36
9
-2
-25
4
-1
-13.2
1
1
13.5
修正的时间序列回归法
[概要]将自变量与因变量之间的相关关系用回归 方程的形式来表示，并根据自变量的数值变化预 测因变量数值变化的方法。
回归方程：y=a+bx.
其中，y为预测值
x为自变量
a为纵轴截距
b为直线斜率
[用途]趋势预测
修正的时间序列回归法
公式：
Y=a + bX
其中，x是预测期数