时间序列分析
时间序列分析ppt课件
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
时间序列分析
时间序列分析xx年xx月xx日CATALOGUE目录•时间序列分析简介•时间序列数据的预处理•时间序列模型的构建•时间序列模型的评估与优化•时间序列分析的应用场景与实例•时间序列分析的未来发展与挑战01时间序列分析简介时间序列分析是一种统计学方法，用于研究具有时间顺序的数据，以揭示其内在的规律性和预测未来的趋势。
时间序列数据通常表现为历史数据序列，可以用于预测未来，从而帮助决策者做出更好的决策。
定义与概念1时间序列分析的用途与重要性23通过分析时间序列数据，可以预测未来的趋势和变化，从而提前做好准备和规划。
预测未来趋势时间序列分析可以识别出异常情况或突发事件，从而及时采取措施应对。
识别异常情况通过预测未来需求，时间序列分析可以帮助决策者优化资源配置，提高效率和降低成本。
优化资源配置数据收集和处理收集和处理时间序列数据，包括数据清洗、缺失值填充等预处理工作。
通过图表等方式将数据呈现出来，以便更好地观察和分析数据。
根据数据的特点和需求选择合适的模型，并建立模型以拟合数据。
对模型进行评估和优化，以提高模型的预测能力和准确性。
利用训练好的模型对未来进行预测，并给出预测结果和建议。
时间序列分析的基本步骤数据可视化模型评估与优化预测未来趋势模型选择与建立02时间序列数据的预处理03数据格式转换根据分析需求，将数据转换为合适的格式，如将日期转换为时间戳或将多个变量合并为一个数据集。
数据清洗与整理01缺失值处理对于缺失的数据，需要选择合适的处理方法，如插值、删除或忽略。
02异常值处理异常值可能会对分析结果产生不良影响，应进行识别和处理，如平滑处理或直接删除。
季节性调整通过去除时间序列数据中的季节性因素，以揭示趋势和循环成分。
趋势分析对时间序列数据的长期变化进行分析，以识别增长或下降的趋势。
季节性调整与趋势分析数据转换为改善数据的质量和稳定性，可对数据进行转换，如对数转换或平方根转换。
平滑处理为减少数据中的随机波动和噪声，可采用平滑技术，如移动平均法或低通滤波器。
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%)
时间序列分析
时间序列分析随着大数据时代的到来，时间序列分析在许多领域中变得越来越重要和有用。
时间序列是同一个变量随时间变化的观察值的集合，通常是按照固定的时间间隔收集的。
时间序列分析的目的是通过了解过去的数据来预测未来的趋势和行为，并且可以用于决策制定、政策制定、生产计划和成本预测等。
时间序列分析的方法主要包括描述性分析、时间序列分解、移动平均、指数平滑法、自回归移动平均模型(ARMA)、季节性自回归移动平均模型(SARIMA)等。
1. 描述性分析描述性分析是时间序列分析中最简单的方法。
它主要是通过绘制时间序列图来展示时间序列的趋势和周期性。
通过这些图标，我们可以看到序列的长期趋势、季节性变化以及随机波动。
2. 时间序列分解时间序列分解是将时间序列分解成趋势、季节性和随机波动成分的方法。
趋势是指随时间变化而出现的长期变化趋势。
季节性是指在固定时间内，随时间变化而出现的周期性变化。
随机波动是由于随机因素引起的不规则波动。
时间序列分解不仅可以帮助我们理解时间序列的结构，还可以提供有关未来趋势和季节性变化的预测。
3. 移动平均移动平均是一种常见的平滑时间序列的方法。
它可以用于减少随机波动并减轻季节性变化的影响。
移动平均是指在一段时间内，将所有观察值的平均值作为一个预测值。
较短时间的移动平均可以更好地反映季节性变化，而较长时间的移动平均可以更好地反映趋势。
4. 指数平滑法指数平滑法通过对过去的观察值进行加权平均来预测未来的值。
这种方法适用于数据中存在随机波动和季节性变化的情况。
指数平滑法中的系数反映了过去观察值的重要性，离当前预测时间越近的观察值的重要性越大。
5. 自回归移动平均模型(ARMA)自回归移动平均模型是一种常见的时间序列模型。
它将时间序列的值分解为自回归和移动平均成分。
自回归成分取决于序列的过去值，移动平均成分取决于序列以前的误差和随机波动。
ARMA模型的参数可以通过拟合时间序列来得到，然后可以用于预测未来值。
什么是时间序列分析？有哪些应用场景？
时间序列分析是一种统计方法，专门用于研究有序时间点上观测到的数值数据。
这些数据点按照时间顺序排列，形成了一条时间序列。
时间序列分析旨在揭示这些数据随时间变化的模式、趋势和周期性，并预测未来的走势。
这一方法广泛应用于各个领域，包括但不限于金融、经济、气象、生物学、医学、社会科学和工程等。
**一、时间序列分析的基本概念**1. **时间序列的定义**：时间序列是一组按时间顺序排列的数据点，通常用于反映某个或多个变量随时间的变化情况。
这些数据点可以是连续的（如每秒的气温），也可以是离散的（如每天的股票价格）。
2. **时间序列的构成**：时间序列通常由四个部分组成：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机性（Randomness）。
* **趋势**：长期变化的方向，可以是上升、下降或平稳的。
* **季节性**：由外部因素（如季节变化）引起的周期性变化。
* **周期性**：由内部因素（如经济周期）引起的周期性变化。
* **随机性**：无法预测的随机波动。
3. **时间序列的类型**：根据数据的性质和分析目标，时间序列可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列。
平稳时间序列的统计特性（如均值和方差）不随时间变化，而非平稳时间序列则可能存在长期趋势或其他非恒定特性。
**二、时间序列分析方法**1. **描述性统计**：通过计算时间序列的均值、方差、标准差等指标，初步了解数据的分布情况。
2. **时间序列图**：通过绘制时间序列图，可以直观地观察数据的趋势、季节性和周期性。
3. **时间序列模型**：常用的时间序列模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）等。
这些模型通过拟合历史数据来预测未来的趋势。
**三、时间序列分析的应用场景**1. **金融市场分析**：时间序列分析在金融市场分析中具有重要意义。
股票价格、汇率、债券收益率等金融数据都是典型的时间序列数据。
时间序列 8种方法
时间序列分析是一种用于处理和分析时间序列数据的方法，它可以帮助我们理解数据的变化趋势、周期性、随机性等特征。
以下是在时间序列分析中常用的8种方法：
1. 描述性统计：这是最基本的数据分析方法，包括平均值、中位数、标准差、极值等。
2. 趋势图：将数据以图表的形式展示出来，可以直观地看到数据的变化趋势。
3. 季节性分析：如果数据具有季节性特征，可以使用季节性指数、移动平均法等方法来分析。
4. 回归分析：通过建立回归模型，对时间序列数据进行拟合，以预测未来的数据。
5. 滑动平均模型（SMA）：这是一种常用的时间序列分析方法，可以平滑短期波动，反映价格或指数的长期变化趋势。
6. 指数平滑：这是一种基于时间序列数据的平滑方法，可以处理时间序列数据的非平稳性问题。
它有多种形式，如一次指数平滑、二次指数平滑等。
7. ARIMA模型：这是一种常用于时间序列分析的模型，可以自动处理时间序列数据的平稳性和季节性变化。
8. 时间序列预测的神经网络方法：这种方法利用神经网络对时间序列数据进行训练，以预测未来的数据。
这些方法各有优缺点，具体使用哪种方法取决于数据的特征和需求。
在应用这些方法时，需要注意数据的清洗和预处理，以及对结果的解读和分析。
另外，随着数据科学技术的不断发展，可能还会出现新的方法和工具来应对时间序列分析中的问题。
此外，要注意这些方法只是帮助我们理解和预测时间序列数据的一种手段，它们不能替代我们对于数据背后问题的深入思考和探讨。
在应用这些方法时，我们需要结合实际问题和背景知识，进行合理的分析和解释。
同时，也需要不断地学习和探索，以应对不断变化的数据和分析需求。
时间序列分析
时间序列分析时间序列分析是一种重要的统计学方法，用于研究随时间变化的数据。
它可以帮助我们了解数据的趋势、周期性和季节性，预测未来的变化趋势，并做出相应的决策。
本文将介绍时间序列分析的基本概念、常见的方法和应用领域。
一、时间序列的基本概念时间序列是按时间先后顺序排列的一组观察数据。
它可以是连续的，例如每天的股票价格；也可以是离散的，例如每月的销售量。
时间序列的分析要求数据点之间存在一定的相关性和规律性。
二、时间序列的组成部分时间序列通常由三个主要组成部分构成：趋势、季节性和随机性。
趋势是时间序列在长期内呈现的整体变化趋势；季节性是时间序列在较短的时间内出现的重复周期性变化；随机性是时间序列中无法解释的随机波动。
三、时间序列分析的方法1. 描述性分析描述性分析是对时间序列数据进行可视化和概括的方法。
常用的方法包括绘制折线图、直方图和自相关图等，以帮助我们了解数据的分布和相关性。
2. 平稳性检验平稳性是时间序列分析的基本假设。
平稳序列的统计特性在时间上是不随时间变化的，包括均值、方差和自相关性等。
常见的平稳性检验方法有单位根检验和ADF检验。
3. 建立模型建立时间序列模型是对数据进行预测和分析的关键步骤。
常用的时间序列模型有ARIMA模型、AR模型和MA模型等。
通过对历史数据的拟合，我们可以得到模型的参数，从而进行未来值的预测。
4. 模型诊断与改进在建立模型之后，需要对其进行诊断和改进。
常见的诊断方法包括残差检验、模型稳定性检验和模型比较等。
根据诊断结果，我们可以对模型进行改进，提高预测的准确性。
四、时间序列分析的应用领域时间序列分析在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、金融学、气象学和市场营销等。
在经济学中，时间序列分析可以用于预测经济增长趋势和通货膨胀率。
在金融学中，它可以帮助我们预测股票价格和利率走势。
在气象学中，时间序列分析可以用于预测天气变化和自然灾害。
在市场营销中，它可以帮助我们预测销售量和用户行为。
什么是时间序列分析
什么是时间序列分析关键信息项：1、时间序列分析的定义2、时间序列分析的目的3、时间序列分析的常用方法4、时间序列数据的特点5、时间序列分析的应用领域6、时间序列分析的步骤7、时间序列分析的局限性11 时间序列分析的定义时间序列分析是一种用于研究数据随时间变化规律的统计方法。
它通过对一系列按时间顺序排列的数据点进行分析，以揭示数据中的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。
时间序列分析在经济学、金融学、气象学、工程学等多个领域都有广泛的应用。
111 时间序列数据的特点时间序列数据具有以下几个主要特点：1111 顺序性：数据是按照时间顺序依次记录的，时间顺序对于分析结果具有重要影响。
1112 相关性：相邻时间点的数据之间往往存在一定的相关性。
1113 趋势性：数据可能呈现出长期的上升、下降或稳定的趋势。
1114 季节性：某些数据在一年内的特定时间段内会表现出相似的模式，如销售数据在节假日期间的增加。
1115 随机性：数据中还包含了一些无法预测的随机波动。
12 时间序列分析的目的时间序列分析的主要目的包括：121 预测未来值：通过对历史数据的分析，预测未来一段时间内数据的可能取值，为决策提供依据。
122 理解数据的动态特征：揭示数据的趋势、季节性和周期性等模式，帮助人们更好地理解数据产生的机制。
123 监测和控制：用于监测系统的运行状态，及时发现异常情况并采取相应的控制措施。
124 评估政策和干预的效果：在政策实施或干预措施执行后，通过时间序列分析评估其对相关数据的影响。
13 时间序列分析的常用方法常用的时间序列分析方法包括：131 移动平均法：通过计算一定时期内数据的平均值来平滑数据，消除随机波动。
132 指数平滑法：对历史数据进行加权平均，给予近期数据更高的权重，以更好地反映数据的最新变化。
133 自回归模型（AR）：利用数据自身的滞后值来预测当前值。
134 移动平均自回归模型（ARMA）：结合自回归和移动平均的特点进行建模。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第七章 时间序列分析一、单项选择题1.根据时期序列计算序时平均数应采用 ( ) A.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法２.间隔相等的时点序列计算序时平均数应采用 （ ） Ａ.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法３.逐日登记资料的时点序列计算序时平均数应采用 （ ） Ａ.几何平均法 B.加权算术平均法 C.简单算术平均法 D.首末折半法４.具有可加性的时间序列是 （ ） Ａ.时点序列 Ｂ.时期序列 Ｃ.平均指标动态序列 Ｄ.相对指标动态序列５.间断性的间隔不相等时点序列计算序时平均数，应采用 （ ） Ａ.以每次变动持续的时间长度对各时点水平加权平均 Ｂ.以数列的总速度按几何平均法计算 Ｃ.用各间隔长度对各间隔的平均水平加权平均 Ｄ.对各时点水平简单算术平均6.时间序列中的派生序列是 （ ） A. 时期序列和时点序列 B.绝对数时间序列和相对数时间序列C.绝对数时间序列和平均数时间序列D.相对数时间序列和平均数时间序列7.某企业生产某种产品,其产量年年增加5万吨,则该产品产量的环比增长速度 ( ) A.年年下降 B.年年增长 C.年年保持不变 D.无法做结论8.某企业工业生产固定资产原值变动资料(单位:千元〉：1998年1月1日8000当年新增2400， 当年减少400试确定工业生产固定资产原值平均价值 （ ） A.10000 B.9000 C.5000 D.15009.某车间月初工作人员数资料如下 （ ） 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 280 284 280 300 302 304 320 计算该车间上半年月平均工人数计算式是：A.i iif f α∑∑B.i iif f α∑∑C.inα∑ D.12311122...1n a a a a n -++++-10.2003年上半年某商店各月初棉布商品库存〈千元〉为 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 42 34 36 32 36 33 38试确定上半年棉布平均商品库存。
（ ） A.35 B.30 C.35.7 D.40 11.某银行农业贷款余额(千元)如下： 2002年 1月1日 84 2002年 4月1日 81 2002年 7月1日 104 2002年 10月1日 106 2003年 1月1日 94试确定农业贷款平均余额 （ ） A.93.8 B.76 C.95 D.117.2512.2003年11月某企业在册工作人员发生了如下的变化(人)：2003年11月1日在册919，2003年11月6日离开29，2003年11月21日录用15试确定该企业11月份日平均在册工作人员数 （ ） A.900 B.905 C.912 D.91913.某采购点12月1日有牛300头，12月5日卖出230头，12月19日购进130头。
试确定该采购点月平均牛头数 （ ） A.154 B.186 C.200 D.25014.某企业第一、第二季度和下半年的原材料平均库存额分别为10万元、15万元和20万元，则全年的平均库存额为： （ ） A.15万元 B.16.25万元 C.11.25万元 D.13.85万元15.某地区粮食作物产量平均发展速度：1998-2000年为1.03，2001-2002年为1.05，试确定1998-2002五年的平均发展速度： （ ）16.时间数列水平，若无季节变动影响，则季节比率为 （ ） A.０ B.１ C.小于１ D ．大于１17.某现象发展趋势属于指数曲线型，它的数学模型为：xy ab =，参数a 表示 （ ） A.动态序列的平均水平 B.年平均发展速度 C.动态序列初始水平值 D.年平均增长量18.对某商业企业1998—2002年商品销售额资料，以序列中项为原点，商品销售额的直线趋势方成为61073c y t=+，试利用该数学模型预测2004年商品销售额规模（单位：万元） （ ）A.683万元B.756万元C.829万元D.902万元19.用5项移动平均测定长期趋势，修匀后的数列比原序列减少 （ ） A.5项 B.3项 C.4项 D.10项20.在用按月平均法测定季节比率时，各月季节比率（%）之和应为 （ ） A.100% B.400% C.120% D.1200%21.计算年距指标的目的是 （ ） A.为了反映时间序列中的季节变动 B.为了消除时间序列中的季节变动 C.为了反映时间序列中的循环变动 D. 为了消除时间序列中的长期趋势变动 22.某现象指标发展变化的速度平均来说是增长的，该指标的增长量是 （ ） A.年年增加 B.年年减少 C.年年保持同样增长量 D.无法做结论23.长期趋势测定的移动平均法，移动的项数越多 （ ） A.显现出波动越大，修匀得越不平滑 B.显现出波动越小，修匀得越平滑 C.显现出波动越大，修匀得越平滑 D.显现出波动越小，修匀得越不平滑24.某县1995—2000期间粮食产量（万吨）配合的直线趋势方程y=800+5.5t ，式中时间变量t=-5，-3，-1，1，3，5。
为确定1996年的趋势值，代入的t 值应当是 （ ） A.1 B.-3 C.2 D.-125.假定被研究现象基本上按不变的发展速度发展,为描述现象变动的趋势,借以进行预测,应拟合的合适方程: ( ) A.直线趋势方程 B.指数曲线方程 C.直线或指数曲线方程均可 D.无法判定二、多项选择题1.下面哪几项是时期序列 ( ) A.我国近几年来的耕地总面积 B.我国历年新增人口数 C.我国历年图书出版量 D.我国历年黄金储备 E.某地区国有企业历年资金利税率2.某企业某种产品原材料月末库存资料如下:则该动态数列 ( )A.各项指标数值是连续统计的结果B.各项指标数值反映的是现象在一段时期内发展的总量C.各项指标数值是不连续统计的结果D.各项指标数值反映的是现象在某一时点上的总量E.各项指标数值可以相加得到5个月原材料库存总量3.定基发展速度和环比发展速度的关系是 ( )A.两者都属于速度指标B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度C.定基发展速度的连乘积等于环比发展速度D.相邻两个定基发展速度之商等于相应的环比发展速度E.相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度4.累积增长量与逐期增长量 ( )A.前者基期水平不变,后者基期水平总在变动B.二者存在关系式:逐期增长量之和=累积增长量C.相邻的两个逐期增长量之差等于相应的累积增长量D.这两个增长量都属于速度分析指标E.根据这两个增长量都可以计算较长时期内的平均每期增长量5.下列哪些属于序时平均数 ( )A.一季度平均每月的职工人数B.某产品产量某年各月的平均增长量C.某企业职工第四季度人均产值D.某商场职工某年月平均人均销售额E.某地区近几年出口商品贸易额平均增长速度6.下列数列哪些属于由两个时期序列对比构成的相对数或平均数动态数列 ( )A.工业企业全员劳动生产率数列B.百元产值利润率动态数列C.产品产量计划完成程度动态数列D.某单位人员构成动态数列E.各种商品销售额所占比重动态数列7.增长1%的绝对值 ( )A.等于前期水平除以100B.等于逐期增长量除以环比增长速度C.等于逐期增长量除以环比发展速度D.表示增加一个百分点所增加的绝对量E. 表示增加一个百分点所增加的相对量8.用水平法计算的平均发展速度，就是（）A.各环比发展速度的几何平均数B.各定基发展速度的几何平均数C.n个环比发展速度连乘积的n次方根D.最末水平与基期水平之比的n次方根E．各定基发展速度之和的n次方根9.编制时间序列应遵循的原则有（）A.时间长短应该相等B.总体范围应该一致C.指标经济内容应该相同D.指标的计算方法、计算价格和计量单位应该一致E.指标数值的变化幅度应该一致10.时期序列的特点有（）A.数列中每一个指标数值的大小与其时间长短有直接关系B.数列中各个指标数值可以相加C.数列中每一个指标数值大小与其时间长短无直接关系D.数列中各个指标数值不能相加E.数列中每个指标数值，通常是通过连续不断登记而取得的三、判断题1.在各种动态数列中,指标值的大小都受到指标所反映的时期长短的制约 ( )2.发展水平就是动态数列中的每一项具体指标数值,它只能表现为绝对数 ( )3.若将1990-1995年末全民所有制企业固定资产净值按时间先后顺序排列,此种动态数列称为时点序列( )4.序时平均数与一般平均数完全相同,因为它们都是将各个变量值的差异抽象化了 ( )5.定基发展速度等于相应各个环比发展速度的连乘积。
所以定基增长速度也等于相应各个环比增长速度的连乘积 ( )6.定基发展速度和环比发展速度之间的关系是：两个相邻时期的定基发展速度之积等于相应的环比发展速度 ( )7.增长百分之一的绝对值表示的是：速度指标增长百分之一而增加的水平值 ( )8.若逐期增长量每年相等,则其各年的环比发展速度是年年下降的 ( )9.若环比增长速度每年相等,则其逐期增长量也是年年相等 ( )10.季节变动指的就是现象受自然因素的影响而发生的一种有规律的变动 ( )11.某产品产量在一段时期内发展变化的速度，平均来说是增长的，因此该产品产量的环比增长速度也是年年上升的（）12.各环比增长速度的连乘积加一等于定基增长速度加一（）13.已知某市工业总产值1991年至2005年年增长速度分别为4%，5%，9%，11%和6%，则这五年的平均增长速度为6.97% （）14.现象若无季节变动，则季节比率为零（）15.可以用累计增长量除以时间数列的项数来计算平均增长量（）16.用水平法计算的平均发展速度只取决于最初发展水平和最末发展水平，与中间各期发展水平无关（）17.平均增长速度不是根据各个增长速度直接来求得，而是根据平均发展速度计算的（）18.呈直线趋势的时间序列，其各期环比发展速度大致相同（）19.呈指数曲线趋势的时间序列，其逐期增长量大致相等（）20.各期的环比发展速度连乘积等于最末期的定基发展速度，因此定基发展速度必大于各期的环比发展速度（）四、简答题：1.何谓时间序列，它包括哪些构成要素？2.比较时期序列与时点数列的不同。
3.为什么计算平均发展速度不用算术平均而用几何平均？4.时间序列的构成因素有哪些？时间序列结构分析的两个基本模型是什么？它们的假设条件是什么？五、计算题1.某地区2000年底人口数为2000万人，假定以后每年以9‰的增长率增长；又假定该地区2000年粮食产量为120亿斤，要求到2005年平均每人粮食达到800斤，试计算2005年粮食产量应该达到多少？粮食产量每年平均增长速度如何？2.某企业2000-2005年间某产品产量资料如下：要求：（1）将表中空格数据填齐；（2）计算1995-2000年间该企业的年平均产量、年平均增长量(47)和年平均增长速度。