长期趋势模型
时间序列长期趋势分析
时间序列长期趋势分析时间序列长期趋势分析是一种经济学和统计学分析方法，用于研究数据随时间的演变规律。
通过对时间序列的长期趋势进行分析，可以帮助我们了解历史数据的发展趋势，预测未来的发展趋势，并做出相应的决策。
在进行时间序列长期趋势分析时，一般会采用数学和统计学方法，主要包括趋势线、回归分析和指数平滑等方法。
下面将详细介绍这几种方法。
1. 趋势线方法趋势线方法是最常见也是最简单的一种时间序列长期趋势分析方法。
它可以通过绘制趋势线来观察数据的发展趋势，并进一步分析这个趋势的特点。
常用的趋势线有直线和多项式趋势线。
直线趋势线适用于数据呈线性增长或减少的情况，而多项式趋势线适用于数据呈非线性增长或减少的情况。
2. 回归分析回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的统计学方法。
在时间序列长期趋势分析中，我们可以使用回归分析来研究时间和变量之间的关系。
通过建立回归模型，可以预测未来的数据趋势，并评估这个预测的准确度。
常用的回归模型有线性回归模型和非线性回归模型。
3. 指数平滑指数平滑是一种常用的时间序列分析方法，主要用于预测未来的数据趋势。
它将历史数据进行加权平均，并根据历史数据的权重对未来数据进行预测。
指数平滑方法有多种形式，其中较为常见的是简单指数平滑和加权指数平滑。
简单指数平滑适用于数据变化较为平稳的情况，而加权指数平滑适用于数据变化较为剧烈的情况。
在进行时间序列长期趋势分析时，需要注意以下几点：1. 数据的选择：选择合适的数据进行分析是至关重要的。
我们应该选择具有明显趋势特征的数据，避免选择具有很强的随机性的数据。
2. 数据的预处理：在进行时间序列长期趋势分析之前，需要对数据进行预处理，例如去除异常值、平滑数据等。
这样可以减少数据的噪声，提高长期趋势的可靠性。
3. 模型的选择：选择合适的模型对于时间序列长期趋势分析至关重要。
我们应该根据数据的特点选择适当的模型，并进行模型的校验和比较，以选择最合适的模型。
非平稳时间序列模型
非平稳时间序列模型非平稳时间序列模型是用来描述时间序列数据中存在趋势、季节性或其他波动的模型。
这些模型通常用于预测未来的数值或分析数据中的特征。
其中一个常见的非平稳时间序列模型是趋势模型。
趋势模型用来描述数据中存在的长期趋势。
例如，如果一个公司的销售额在过去几年里呈现稳定的增长趋势，那么趋势模型可以帮助预测未来几年的销售额。
另一个常见的非平稳时间序列模型是季节性模型。
季节性模型用来描述数据中存在的周期性变动。
例如，如果一个餐厅的每周客流量在周末较高，在工作日较低，那么季节性模型可以用来预测未来每周的客流量。
此外，还有其他非平稳时间序列模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归综合滑动平均模型（ARIMA）等。
这些模型结合了自身过去时刻的观测值和过去时刻的误差，用来预测未来的数值。
非平稳时间序列模型的建立和拟合通常包括多个步骤。
首先，需要对原始数据进行处理，例如去除趋势和季节性。
然后，选择适当的模型来拟合剩余数据。
最后，根据模型来预测未来的数值，并进行评估模型的准确性和可靠性。
总之，非平稳时间序列模型是一种描述和分析时间序列数据中存在趋势、季节性或其他波动的模型。
这些模型可以帮助我们理解数据的特征，并预测未来的趋势和变化。
非平稳时间序列模型是用来描述和分析时间序列数据中存在趋势、季节性或其他波动的模型。
这些模型通常用于预测未来的数值或分析数据中的特征。
非平稳时间序列模型在许多领域中都有广泛的应用，包括经济学、金融学、气象学等。
在经济学中，非平稳时间序列模型被广泛应用于经济预测和决策制定。
例如，GDP增长率是一个典型的非平稳时间序列数据，它受到许多因素的影响，如技术进步、政府政策等。
通过建立一个趋势模型，可以预测未来的经济增长趋势，从而提供政府和企业的决策参考。
在金融学中，非平稳时间序列模型被广泛应用于股票价格预测和风险管理。
股票价格是一个非平稳时间序列，它受到市场供需关系、公司盈利情况等多个因素的影响。
趋势曲线模型预测法
1981 4 370 5 0.3277 121.249 484.996 1.3108 5.2432 369.60
1982 5 405 4 0.4096 165.888 829.44 2.048 10.24 404.20
1983 6 443 3 0.512 226.816 1360.89 3.072 18.432 438.80
bˆ 194.333368.653951.45655.4112
93
3
aˆ 68.6575.4112491.456548.0941
区别为：
（１）预测模型的参数计算方法不同。
（２）线性预测模型中的时间变量取值不同。
（３）模型适应市场的灵活性不同。
（４）随时间推进，建模型参数的简便性不同。
直线趋势延伸模型较适合趋势发展平衡的预测对 象的近期、中期预测；平滑技术建立的线性模型 更适合趋势发展中有波动的预测目标的短期、近 期预测。
wy t
54.5 128.2 229.2 92.3 221.4 396.6 156.8 367.2 642
—
yˆ t
54.962 64.743 77.436 93.043 111.563 132.995 157.341 184.600 214.771
—
(yt yˆt )2
0.21344 0.41345 1.07330 0.55205 0.74477 0.63203 0.29268 1.0000 0.59444 5.51616
t1
t1
n
t1 n
n xt2 ( xt )2
(xt x)2
t1
t1
t1
a
1 n
n t 1
yt
b 1 n
时间序列分解法和趋势外推法
其中调整的R2 0.9524 F， 290 F0.05 (2, 29) ， 则方
程 通过显著性检验，拟合效果很好。标准误差为151.7。
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(4) 进行指数曲线模型拟合。对模型 ：
两边取对数：
yˆt aebt
ln yˆt ln a bt
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k
k
(1) lga<0 0<b<1
(2) lga<0 b>1
k (3) lga>0 0<b<1
k
(4) lga>0 b>1
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k
(1) lga<0 0<b<1
渐进线（k）意味着市场对某类产品的需求 已逐渐接近饱和状态 。
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k
(2) lga<0 b>1
t4
解这个三元一次方程就可求得参数。
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例题
•例1
下表是我国1952年到1983年社会商品 零售总额（按当年价格计算），分析预测 我国社会商品零售总额 。
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年份
1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962
产生序列ln yt ，之后进行普通最小二乘估计该模型。 最终得到估计模型为：
ln yˆt ln 303.69 0.0627t
yˆt 303.69 e0.0627t
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其中调整的 R2 0.9547 F， 632.6 F0.05(1,30) ，则 方程通过显著性检验，拟合效果很好。标准误差 为：175.37。
第八章 时间数列分析(下)
不规则变动(I) 不规则变动(I)
不规则变动是指由意外的偶然性因素引 不规则变动是指由意外的偶然性因素引 是指由意外的偶然性因素 起的，突然发生的、无周期的随机波动。 起的，突然发生的、无周期的随机波动。 例如，地震、 例如，地震、水、旱、风、虫灾害和原 因不明所引起的各种变动。 因不明所引起的各种变动。
Y-T=S+C+I
其次，将时间数列中的实际数据减去季节变动值， 其次，将时间数列中的实际数据减去季节变动值，测定循环变 动和不规则变动的绝对额。 动和不规则变动的绝对额。
Y-T-S=C+I
再次，将循环变动和不规则变动绝对额进行移动平均， 再次，将循环变动和不规则变动绝对额进行移动平均，剔除不 规则变动影响，测定循环变动绝对额。 规则变动影响，测定循环变动绝对额。将时间数列中的实际数 据减去长期趋势、季节变动、循环变动， 据减去长期趋势、季节变动、循环变动，其差额就是不规则变 也可用循环、不规则变动减去循环变动计算不规则变动。 动。也可用循环、不规则变动减去循环变动计算不规则变动。
作用： 消除较小时距单位内偶然因素的影响， 作用：—消除较小时距单位内偶然因素的影响，显 示现象变动的基本趋势
y1 y2 y1 + y2 + y3 y = y1 + y2 + y3 2 3 y3 y4 y4 + y5 + y6 y4 + y5 + y6 y = y5 5 3 y6 y7 yn − 2 + yn − 1 + yn y = 3 M yn − 2 + y n − 1 + yn n − 1 yn
应用时距扩大法时需要注意以下几个问题： 应用时距扩大法时需要注意以下几个问题： 1、扩大的时距多大为宜取决于现象自身 的特点。对于呈现周期波动的动态数列， 的特点。对于呈现周期波动的动态数列，扩大 的时距应与波动的周期相吻合； 的时距应与波动的周期相吻合；对于一般的动 态数列，则要逐步扩大时距， 态数列，则要逐步扩大时距，以能够显示趋势 变动的方向为宜。时距扩大太大， 变动的方向为宜。时距扩大太大，将造成信息 的损失。 的损失。 扩大的时距要一致， 2、扩大的时距要一致，相应的发展水平 才具有可比性。 才具有可比性。
新古典增长模型名词解释
新古典增长模型名词解释新古典增长模型是一种宏观经济学的理论模型，它描述了经济增长的长期趋势和因素。
该模型是以新古典经济学为基础的，强调市场失效可能引起短期波动，但假设市场最终是能够自行实现均衡的。
下面对新古典增长模型中的一些关键概念进行解释。
经济增长：经济增长是指一个国家或地区的总产出在一段时间内的增长。
通常用实际国内生产总值（Real Gross Domestic Product, RGDP）来表示。
经济增长是经济发展的重要指标，它与生活水平和国家实力的提高有着密切的关系。
生产函数：生产函数是描述工厂、企业或国家等在一定时期内生产产品的能力的函数。
它是生产过程中生产要素（如劳动力、资本等）与产出之间的关系，通常表示为Y = F(K,L) 其中 Y 表示产出（output）、K表示资本（capital）、L表示劳动力（labor）。
技术进步：技术进步是生产要素生产能力的提高。
它可以通过提高产出率、降低成本或提高生产效率来实现。
技术进步是经济增长的重要因素，因为它能够提高一个国家或地区的生产水平，从而增加经济活动的数量。
收益递减：收益递减是指增加生产一要素时，其他要素保持不变的情况下，产出量增长率逐渐减缓的现象。
例如，如果我们增加劳动力，但保持资本不变，那么随着更多人加入生产过程，每个人的产出量可能减少，而不是增加。
资本积累：资本积累是指通过投资或储蓄增加资本的过程。
当一个国家或地区有更多的可用资本时，生产力就可能得到提高，效率也会提高，产出也增加。
内生经济增长：内生经济增长是指经济结构自身发展带来的经济增长。
例如，技术进步的发展可能会降低生产成本，提高生产效率，增加产品选择等等，从而使经济增长成为自发的和可持续的。
外生经济增长：外生经济增长是指经济结构外部因素带来的经济增长。
例如，国际贸易、科技转移和发达国家向发展中国家提供援助等因素都可以促进经济增长。
劳动生产率：劳动生产率指每个工人或每小时工作量所创造的产值，或者单位劳动力能够创造的财富值。
长期趋势预测法
长期趋势预测法第10章长期趋势预测法引言趋势预测技术是把预测对象( )看作时间趋势预测技术是把预测对象(y )看作时间的函数的函数即以自然数顺序排列的时间为即以自然数顺序排列的时间为 y f t 自变量，预测目标(对象)为因变量，建立预测自变量，预测目标(对象)为因变量，建立预测模型的一种技术。
其模型的建立依赖于预测对象模型的一种技术。
其模型的建立依赖于预测对象随时间顺序变化的历史值。
依据预测对象变化趋随时间顺序变化的历史值。
依据预测对象变化趋势的不同特点，有多种模型曲线模拟其变化特势的不同特点，有多种模型曲线模拟其变化特征。
征。
市场调研与预测 2 本章的主要内容第一节直线拟合法直线拟合法第二节二次曲线拟合法二次曲线拟合法第三节指数曲线拟合法指数曲线拟合法第四节修正指数曲线拟合法修正指数曲线拟合法第五节戈珀资曲线拟合法戈珀资曲线拟合法第六节逻辑曲线拟合法逻辑曲线拟合法第七节趋势预测模型的选择方法趋势预测模型的选择方法市场调研与预测 3第一节直线拟合法(一) 1、预测模型及其特征预测模型: y a bt y 其中: y——为预测值 t——为时间 a，b——模型参数 t 特征:预测目标的一级增长量为一常数b。
y a bt 1 a bt t t 1 1 b 也可近似为: y b 预测的关键是确定参数a、b，有两种参数确定的方法。
预测的关键是确定参数a、b，有两种参数确定的方法。
市场调研与预测 4(1)分组平均法(一) 原理:找到一条能使实际值和理论值的偏差代数和等于零的直线作为预测模型。
原理:找到一条能使实际值和理论值的偏差代数和等于零的直线作为预测模型。
y y y a bt y a bt 0 上式可以转化为: y na bt 将此拆分为一个方程组 : yi n1a b ti n n1 n2 y 1 a bt 1 1 1 yi n2 a b ti 分别除以 n1 n2 y 2 a bt 2 2 2 此方法关键:把各历史数据按时间顺序分为前半部分和后半部分( n为奇数时，此方法关键:把各历史数据按时间顺序分为前半部分和后半部分( n为奇数时，去掉最前面一个数据)，分别计算出这两部分的平均点(简单算术平均值)，去掉最前面一个数据)，分别计算出这两部分的平均点(简单算术平均值)，由这两个平均点确定的直线即为预测模型。
长期趋势预测法
四、实例应用
解程序如下：
将参数值代入公式
第六节 指数曲线模型预测法
一、概念：是根据预测对象具有指数曲线变动 趋势的历史数据，拟合成一条指数曲线，通过 建立指数曲线模型进行预测的方法。
二、模型、特征、适用性 1．模型：
图形为：
2．特征：令t = 1，2，3，……，n，便可得 到相应的预测值和环比系数（即逐期增长 率）见下表：
1、乘法模型:
Y=T×S×C×I 式中：T为绝对数，与历史数据Y的计量单位相同， S、C、I为相对数，分别表示季节变动、循环变动、 不规则变动系数，一般以百分比表示。
2、加法模型:
Y=T+S+C＋I 均为绝对数，与Y的计量单位相同。 实际中应用较多的是乘法模型。 （三）时间序列的分解分析 时间序列的分解就是按照时间序列的分析模型， 测定出各种变动形态的具体数值。下面以时间序 列的两种常态现象为例予以说明。
三、参数的求解方法 最小平方法: 用高等数学求偏导数方 法，得到以下联立方程组： y Na b t
ty a t b t
为使计算方便，可设t:
2
, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 奇数项： , 5, 3, 1, 1, 3, 5, 偶数项： y Na 这样使 t 0 ，即上述方程组可简化为：
ty b t
2
由联立方程也可直接推 导出： b a n ty t y ty 2 2 2 n t ( t ) t y bt
y
n
b
t
n
y
n
( t 0)
例：某企业Y2～Y6年出口某商品到德慕尼黑销售情况如下 表所示，试用最小平方法求参数并预测Y7、Y8年销售额。