统计学基础 第5章 时间数列分析
统计学第5章 时间序列(第二版)1

• •
时期序列:现象在一段时期内总量的排序 时点序列:现象在某一时点上总量的排序
2. 相对数时间序列
一系列相对数指标按时间顺序排列而成
3.平均数时间序列 一系列平均数指标按时间顺序排列而成
统计学(第6章) 主讲:王光玲,济南大学经济学院
表5- 1
年 份 国内生产总值 (亿元)
国内生产总值等时间序列
i 1
i
1.绝对数序列的序时平均数
(时点序列计算方法)
②间断时点序列:间隔在一天以上的时点序列 a.间隔不等的间断时点序列
Y1 Y2 Y3 Y4 Yn-1 Yn
T1
T2
T3
Tn-1
※间隔不相等 时,采用加权序时平均法
一季 度初 二季 度初
90天
三季 度初
90天
次年一 季度初
180天
Y 1
Y2
Y 3
T1 T2 ... Tn 1
1.绝对数序列的序时平均数
(时点序列计算方法)
b.间隔相等的间断时点序列
Y1 Y2 Y3 Yn-1 Yn
T1
T2
Tn-1
间隔相等(T1 = T2= …= Tn-1)
b.间隔相等的间断时点序列
※间隔相等 时,采用简单序时平均法
一季 度初 二季 度初 三季 度初 四季 度初 次年一 季度初
4
表5- 1
年 份 国内生产总值 (亿元)
国内生产总值等时间序列
年末总人口 (万人)
城镇居民家庭人均 可支配收入(元) 城镇居民家庭恩 格尔系数(%)
1996 71176.6 122389 1997 78973.0 123626 1998 84402.3 124761 1999 89677.1 125786 2000 99214.6 126743 2001 109655.2 127627 2002 120332.7 128453 2003 135822.8 129227 129988 2004 159878.3 130756 2005 183867.9 统计学(第6章) 131448 2006 2/26/2019 210871.0
统计学第5章 时间序列(第二版)1

a.间隔不等的间断时点序列
Y1 Y2
Y3 Y4
T1
T2
T3
Yn-1
Yn
Tn-1
※间隔不相等 时,采用加权序时平均法
一季 度初
二季 度初
三季 度初
次年一 季度初
Y1 90天
Y2 90天
Y3
180天
Y4
Y1 Y2
Y2 Y3
Y3 Y4
37.7
2005
183867.9
130756
10493.0
36.7
2006 2019/5/1421087统1计.0学(第6章13)1448 主讲:王1光17玲5,9.济5 南大学经济学3院5.8 5
引导案例——实践中的统计学
国内生产总值、年末总人口、城镇居民家庭人均 可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数等统计数 字,和以往我们介绍的统计综合指标有所不同, 都是按时间顺序定期进行观测(每日、每月、每 季度或每年)和记录的。
人数 1200
1240
1220
1230
Y 12008 12405 1220111230 6 1220(人)
8 5 11 6
n
Y
Y1T1 Y2T2 YnTn T1 T2 Tn
YiTi
i 1 n Ti
i 1
1.绝对数序列的序时平均数
【例4】设某种股票2010年各统计时点的收盘价如表 5-2所示,计算该股票2010年的月平均价格
表5-2 某种股票2010年各统计时点的收盘价
统计时点 1月1日 3月1日 7月1日 10月1日 12月31日
统计学时间序列分析

统计学时间序列分析时间序列是经济学、金融学和其他社会科学领域中的一个重要分析对象。
通过对时间序列数据的分析,我们可以揭示数据之间的关系、趋势和周期性,从而为决策提供有力的支持和预测。
统计学时间序列分析是一种应用数学方法的工具,用于对时间序列数据进行建模和预测。
一、时间序列的基本概念时间序列是按时间顺序排列的一系列观测值的集合。
在时间序列分析中,我们关注数据之间的内在关系,而忽略其他因素的影响。
时间序列数据通常具有以下特征:1. 趋势性:时间序列数据的长期变化趋势。
2. 季节性:时间序列数据在一年内固定时间段内的重复模式。
3. 循环性:时间序列数据中存在的多重周期性波动。
4. 随机性:时间序列数据中的不规则、无法预测的波动。
二、时间序列分析的方法在进行时间序列分析时,我们可以采用以下方法来揭示数据的内在规律:1. 描述性统计分析:通过计算数据的均值、方差、相关系数等指标,对数据的整体特征进行描述。
2. 图表分析:通过绘制折线图、柱状图等图表,展示时间序列数据的变化趋势和周期性。
3. 分解模型:将时间序列数据分解为趋势项、季节性项和残差项,以揭示数据的内在结构。
4. 平滑法:通过移动平均法、指数平滑法等方法,消除时间序列数据的随机波动,从而揭示趋势和季节性成分。
5. 自回归移动平均模型(ARIMA):ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法,可以对数据进行预测和建模。
它综合考虑了自回归、移动平均和差分的影响因素。
三、时间序列分析的应用领域时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、市场调研等领域,具体应用包括:1. 经济预测:通过对经济数据进行时间序列分析,可以预测未来的经济发展趋势,为政府决策提供参考。
2. 股票市场分析:时间序列分析可以帮助分析师预测股票市场的走势,制定投资策略。
3. 需求预测:通过对销售数据进行时间序列分析,可以预测产品的需求量,为企业的生产和供应链管理提供指导。
4. 天气预测:通过对气象数据进行时间序列分析,可以预测未来的天气状况,为农业、旅游等行业提供参考。
统计学基础-时间数列分析

的平均数。又叫序时平均数或动态平均数。
总量指标时间数列序时平均数的计算 • 计算 相对指标时间数列序时平均数计算
平均指标时间数列序时平均数计算
二、时间数列的水平分析指标
• (二)平均发展水平 • 1.总量指标时间数列序时平均数的计算 • (1)由时期数列计算序时平均数
• 基期 • 不同 • 分类
逐期增长量:是本期水平比上一期水平增长的绝对数量。
累计增长量:是本期水平比某一固定时期水平增长的绝对 数量,说明某一段时期内总的增长量。
二、时间数列的水平分析指标
• (三)增长量 • 年距增长量=报告期水平-上年同期发展水平
各期逐期增长量之和等于相应时期的累计增长量 • 关系
• 影响现象变动的因素: • 1.长期趋势:现象在相当长的时期内持续发展变化的趋势,它
是由各个时期普遍、持续、决定性的基本因素所左右,是各期 发展水平沿着一个方向上升或者下降的趋势变动。 • 2.季节变动:现象因受自然条件和社会因素的影响,在一年或 更短的时间内所产生的具有周期性、规律性的重复变动。
四、时间数列的变动趋势分析
(一)时间数列变动趋势分析的意义
社会经济现象的发展变化,是许多因素共同作用的结果。这
些因素起推动和制约作用,彼此之间的关系也错综复杂。为了分
析时间数列的发展变化规律,必须把影响时间数列的各种因素分
开,找出它们的变动规律。 长期趋势
基本因素 季节变动
分类
循环变动
偶然因素:不规则变动
• (一)发展速度和增长速度 • 2.增长速度
概念:表明现象增长程度的相对指标,说明报告期水平比基 期水平增加的程度。
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。
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5章ppt课件

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统计学
二、时间数列旳种类
(一)绝对数时间数列
➢ 绝对数时间数列又称总量指标时间数列。它 是把一系列总量指标,按时间先后顺序排列 形成旳时间数列。
➢ 绝对数时间数列按反应社会经济现象时间状 态旳不同,又可分为时期指标时间数列和时 点指标时间数列,简称时期数列和时点数列。
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时点数列有连续时点数列和间断时点数列 两种。
(1)连续时点数列(已知每天数据)
统计学中旳时点指旳是某一天,假如已知每天旳数据, 则构成了连续时点数列,可直接采用算术平均法计算。
a a
n
或
a
af f
示例
式中:a 代表各期旳发展水平;n 代表时期项数;权数 f 表达变量不 发生变动旳天数。
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统计学
(三)平均数时间数列
将一系列平均数,按时间先后顺序排列而形成旳 时间数列叫做平均数时间数列。
它反应社会经济现象总体各单位某一标志值一般 水平旳发展变动趋势。
相对数和平均数时间数列具有某些共同旳性质:
➢ 各指标值在时间上都没有相加性; ➢ 不存在时期数列和时点数列之分; ➢ 都能够经过两个时期数对比、两个时点数对比、或
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统计学
(4)年距(同比)增长水平
在实际统计分析中,为了消除季节变 动旳影响,经常需要计算年距(同比) 增长水平。
年距增长量 = 本期发展水平 — 去 年同期发展水平
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统计学
2.平均增长水平
平均增长水平也称平均增长量,用以表白社
会经济现象在一定时期内平均每期旳n 增长水
统计学原理第5章:时间序列分析

a a
n 118729 129034 132616 132410 124000 5
127357.8
②时点序列
若是连续时点序列: 计算方法与时期序列一样; 若是间断时点序列: 则必须先假设两个条件,分别是 假设上期期末水平等于本期期初水平; 假设现象在间隔期内数量变化是均匀的。 间隔期相等的时点序列 采用一般首尾折半法计算。 例如:数列 a i , i 0,1,2, n 有 n 1 个数据,计算 期内的平均水平 a n a n 1 a 0 a1 a1 a 2
(3)联系
环比发展速度的乘积等于相应的定基发展速度,
n n i 0 i 1 i 1
相邻两期的定基发展速度之商等于后期的环比发展速度
i i 1 i 0 0 i 1
(二)增减速度
1、定义:增长量与基期水平之比 2、反映内容:现象的增长程度 3、公式:增长速度
0.55
二、时间序列的速度分析指标
(一)发展速度 (二)增长速度 (三)平均发展水平
(四)平均增长速度
(一)发展速度
1、定义:现象两个不同发展水平的比值 2、反映内容:反映社会经济现象发展变化快慢相对程度 3、公式:v 报告期水平 100%
基期水平
(1)定基发展速度
是时间数列中报告期期发展水平与固定基期发展水平对比所 得到的相对数,说明某种社会经济现象在较长时期内总的发 展方向和速度,故亦称为总速度。 (2)环比发展速度 是时间数列中报告期发展水平与前期发展水平之比,说明某 种社会经济现象的逐期发展方向和速度。
c
a
b
均为时期或时点数列,一个时期数列一个时点数列,注意平均的时间长度 ,比如计算季度的月平均数,时点数据需要四个月的数据,而时期数据则 只需要三个月的数据。
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5580 2140 4760 a月 1040 (万元) 624
⑵ 时点数列
①连续时点数列
间隔相等
间隔时间长度很短,在数列 中的分布均匀密集,如逐日 登记的时间数列
n
对于逐日记录的 ai a1 a2 L an 时点数列,每变动 i 1 a 一次才登记一次 n n 间隔不相等,采用加权算术平均法
该单位4月份平均每天职工人数为:
a f a f
i i
i
2000 10 2200 7 2300 13 10 7 13
65300 2176 .67 人 2177 人 30
② 不连续时点数列 间隔相等
数值之间间隔时间较长,间隔长度相等。 假设现象在相邻两个时间的变动在时间 上是均匀的、对称的。
月 份 总产值(万元)a 月初职工人数(人)b 月平均劳动生产率(万元)c
1 460 400 1.15
2 480 420 1.14
3 500 430 1.16
已知4月初职工人数是450人。
该厂第一季度月平均劳动生产率为:
a c b
a (460 480 500) 3 c b ( 400 420 430 450) 3
符号
1 1100 1000
2 1400 1200
3 1500 1300
a b c
110.0 116.7 115.4
求该商店的季平均计划完成百分数。 解:
a c b
a c b
5200 4 109.5% 4750 4
3、平均指标时间数列序时平均数
① 一般平均指标:方法同上 例5.7,某厂2004年第一季度平均劳动生产率如下:
例5.1,某企业某年第四季度的商品销售额10月为115 万元、11月为140万元、12月为180万元。则该企业第 四季度平均每月商品销售额为:
a 115 140 180 435 a 145 (万元) n 3 3
时期长度不等 设对应于
a i 的时期期数为 t i(i=1,2,…),则有:
三、增长量和平均增长量 1. 增长量 指报告期水平与基期水平之差
a0 , a1 , L, an-1 , an
逐期增长量
累计增长量
a1 - a0 , a2 - a1 ,L, an - an-1 a1 - a0 , a2 - a0 ,L, an - a0
工业增加值 (万元)
a
11.0
月末全员人数 (人) b
2000 2000
2200
2200 2300
要求计算: ①该企业第二季度各月的劳动生产率; ②该企业第二季度的月平均劳动生产率; ③该企业第二季度的劳动生产率。
解:①第二季度各月的劳动生产率:
12.6 10000 元 人 c1 6300 四月份: 2000 2000 2 14.6 10000 c2 6952 .4元 人 五月份: 2000 2200 2 16.3 10000 c3 7409 .1元 人 六月份: 2200 2200 2
要素一:时间t
年份 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988
要素二:统计指标a
年份 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
国内生产总值 (亿元)
4038.2 4517.8 4862.4 5294.7 5934.5 7171.0 8964.4 10202.2 11962.5 14928.3
首末 折半法
例5.4,某企业2006年一季度各月的职工人数如下: 3月初 3月底 220 260
200 240 220 1月平均: a1 2 240 220 2月平均: a2 230 2
3月平均:
220 260 a3 240 2
一季度月平均:
220 230 240 a 230(人) 3
第5章 时间数列分析
教学内容与要求:
① 了解时间数列的概念与编制原则,时间数列的种类及其 特点; ② 掌握发展水平,增减水平,平均发展水平指标的含义与 计算公式; ③ 掌握发展速度,增长速度,平均速度指标的计算方法及 其应用。
教学重点与难点:
※ 重点:时间数列平均发展水平指标的计算方法,
时间数列各类速度指标的计算与运用, 难点:根据不同类型的时间数列选择正确的公 式计算平均发展水平
i
i i
12521 1255 2 1260 3 1 2 3
7542 1257人 6
③一般平均数与序时平均数
将各个变量值差异抽象化。 相同点: 区别:序时平均数所平均的是现象总体在不同时 期上的数量表现,从动态上说明其在某一 时期内发展的一般水平;而静态平均数是 将总体各单位同一时间的变量值差异抽象 化,用以反映总体在具体历史条件下的一 般水平,不体现时间的变动。
基本数列
派生数列
1、总量指标时间数列(绝对数时间数列) 反映社会经济现象在各期达到的绝对水平及其变化 发展的状况。
时期数列 时点数列
区别:
其数列指标值所反映的是社会经济现象 在一段时期内发展过程的总量。
其数列指标值所反映的是社会经济现象 在某一时点(瞬间)所处的数量水平。
时期数列中各项指标值可以相加; 指标数值大小与时期长短有直接联系; 各项指标数值是连续登记取得的。
国内生产总值 (亿元)
16909.2 18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74462.6 79395.7
时间数列作用
见教材
二、时间数列的种类
按数列中所排列指标的表现形式不同分为:
总量指标时间数列 (绝对数时间数列) 相对指标时间数列 平均指标时间数列
教学方式与学时安排
内 容 教学方式 讲 授 讲授、讨论 案例讨论 ---学时
时间数列的意义与种类、编 制原则
时间数列的水平分析 时间数列的速度分析 总学时
2H
2H 2H 6H
思考练习题
① 时期数列和时点数列区别 ② 静态平均和动态平均的区别
珍珠泉啤酒销售预测
珍珠泉啤酒五年分品种销量
年份 1 2 3 4 5 瓶装啤酒 86 182 293 409 517 散装啤酒 102 164 205 236 284 散装扎啤 合计 188 346 518 685 856
⒉相对指标时间数列的序时平均数
ai 若时间数列ci bi
a 则: c b
a、b的平均数计算方法参照前面。
此方法不适用动态相对数所构成的时间数列
例5.6某商店某年销售计划完成情况如下
季 度 实 际 计 划
计划完成%
单位:万元
4 1200 1250 96.0 合计 5200 4750 109.5
例5.5,某地区2007年社会劳动者人数资料如下:
时间 社会劳动者人 数(万人) 1月1日 362 5月31日 390 8月31日 416 12月31日 420
解:则该地区该年的月平均人数为:
362 390 390 416 416 420 5 3 4 2 2 2 a 53 4 396.75万人
② 序时平均指标时间数列的序时平均数 计算时期或间隔相等时,用简单算术平均法; 如果不等,则要用时期长度作为权数进行加权平均。 例5.8,某企业七月平均职工人数为1252人,八月、 九月平均职工人数均为1255人,四季度平均每月职 工人数1260人,则下半年平均每月职工人数是:
at a t
计算口径应该统一
§5.2 时间数列的水平指标
动态数列的分析指标包含:
水平指标 发展水平,平均发展水平, 增长量,平均增长量
速度指标
发展速度,平均发展速度, 增长速度,平均增长速度
水平分析是速度分析的基础, 速度分析是水平分析的深化。
一、发展水平 指时间数列中每一项具体指标数值 最初水平 中间水平 最末水平
20 40 55
一、分析啤酒销量的发展趋势
年度 项目 啤酒销量 啤酒库存量 啤酒销量逐期增长量 188 88 — 346 46 158 518 18 172 1 2 3
单位:吨
4 685 85 167 5 856 56 171
山城啤酒销售量 700 600 500 400 300 200 100 0 1 2 3 年份 4 5 瓶装啤酒 散装啤酒 散装扎啤 线性 (瓶装啤 酒)
②该企业第二季度的月平均劳动生产率:
a 10000 12.6 14.6 16.3 3 c 2200 b 2000 2000 2200 4 - 1 2 2 6904 .76元 人
③该企业第二季度的劳动生产率:
a 10000 (12.6 14.6 16.3) c b ( 2000 2000 2200 2200) (4 - 1) 2 2 20714 .28 (元 / 人)
销量
第5 章
时间数列分析
§5.1 时间数列分析概述
§5.2 时间数列的水平指标
§5.3
时间数列的速度指标
§5.1 时间数列分析概述 一、动态数列的概念和作用
动态数列(时间数列,时间序列) 将某一统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后 顺序排列而形成的数列。 两要素: 动态数列分析 以动态数列为依据,计算分析指标,进行因素分解,研 究社会经济现象发展变化的规律性及其前景的方法。 现象所属的时间 反映社会Байду номын сангаас济现象的统计指标
而时点数列相反。
2、相对指标时间数列 反映社会经济现象数量对比关系的发展变化 过程。 各个指标数值不能相加。 3、平均指标时间数列
反映社会经济现象的一般水平的发展变化过程。 各个指标数值不能相加。