3.1时间序列概述3.2时间序列的特征指标

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统计学时间序列分析

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。

数学建模时间序列分析

数学建模时间序列分析
最小二乘估计
参数估计值
a ˆ84.699,8b ˆ8.1 92
拟合效果图
2.1.2 非线性拟合
使用场合 长期趋势呈现出非线形特征
参数估计指导思想 能转换成线性模型的都转换成线性模型, 用线性最小二乘法进行参数估计 实在不能转换成线性的,就用迭代法进行 参数估计
常用非线性模型
模型
变换
对趋势平滑的要求 移动平均的期数越多,拟合趋势越平滑
对趋势反映近期变化敏感程度的要求 移动平均的期数越少,拟合趋势越敏感
例2.3:病事假人数的移动平均
时 病事假人 5项移动 时间 病事假 5项移动 时间 病事假 5项移动


平均
人数
平均
人数
平均
1.1
4
1.2
7
1.3
8
1.4
11
1.5
18
2.1
质或预测序列将来的发展
1.4 时间序列分析软件
常用软件 S-plus,Matlab,Gauss,TSP,Eviews 和SAS
推荐软件——SAS 在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时间序列分析 的模块:SAS/ETS。SAS/ETS编程语言简洁,输出功 能强大,分析结果精确,是进行时间序列分析与预测的 理想的软件 由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能,因此在进 行海量数据的时间序列分析时它具有其它统计软件无可 比拟的优势
特别的当 l 1
yT li
yˆTli yTli
,l i ,l i
y ˆT1yTyT1 n yTn1
例2.3
某一观察值序列最后4期的观察值为: 5,5.5,5.8,6.2
(1)使用4期移动平均法预测 xˆT 2。

时间序列分析讲义

时间序列分析讲义
• 推荐软件——SAS
– 在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时间序列分析 的模块:SAS/ETS。SAS/ETS编程语言简洁,输出功能强 大,分析结果精确,是进行时间序列分析与预测的理 想的软件
– 由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能,因此在进 行海量数据的时间序列分析时它具有其它统计软件无 可比拟的优势
例2.3自相关图
时间序列分析讲义
例2.4时序图
时间序列分析讲义
例2.4 自相关图
时间序列分析讲义
例2.5时序图
时间序列分析讲义
例2.5自相关图
时间序列分析讲义
• 例2.3时序为非平稳的,有趋势; • 例2.4时序非平稳性,有趋势 • 例2.5时序是一个平稳的
时间序列分析讲义
非平稳性序列的平稳化
时间序列分析讲义
2020/11/16
时间序列分析讲义
第一章 时间序列分析基本概 念
时间序列分析讲义
第一章 时间序列分析基本概念
1.1 时间序列的定义
• 随机序列:按时间顺序排列的一组随机变量
• 观察值序列:随机序列的 个有序观察值,称之为 序列长度为 的观察值序列
• 随机序列和观察值序列的关系
– 观察值序列是随机序列的一个实现 – 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 – 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断
满足下列条件的随机序列称为白噪声序列,也称 为纯随机序列:
注1:白噪声序列也是平稳时间序列中的特例. 注2:由于白噪声序列不同时刻的值相互独立,那么 这样的序列数值不能对于将来进行推断与预测,所以 白噪声是不能建立模型的。 时序图1.3符合白噪声序列特征
时间序列分析讲义
若满足时间序列满足: 称该时间序列是周期为T的时间序列.

应用统计学时间序列

应用统计学时间序列
y5
45842 112.05
157.25
第二节 动态比较分析
环比发展速度与定基发展速度的关系:
(1)定基发展速度等于相应各环比发展速度的连乘积:
y1 y2
y0
y1
yn1 yn
yn2
yn 1
(2)两个相邻的定基发展速度之比等于相应的环比发 展速度
yi yi1 yi y0 yi (i 1, 2, n)
a1 a2
aN 1 aN
a
第三节 动态平均分析
N
a a1 a2 aN
ai
i 1
N
N
式中:
a ——序时平均数;
a0 , a1, a2 ,..., an1, an ——各期发展水平;
n ——时期项数。
第三节 动态平均分析
【例】 1999-2004年中国能源生产总量
年份Biblioteka 能源生产总量(万吨标准煤)
8月1日 405
8月6日 408
计算八月份平均每日工人数
8月17日 416
8月25日 410
a af 405 5 408 11 416 8 410 7 410(人)
f
31
第三节 动态平均分析
②由间断时点数列计算
每隔一段时间登 记一次,表现为
期初或期末值
a、间隔相等 时,采用简单序时平均法
第二节 动态比较分 析
一、增长量 定义:指现象在一定时期内增长的绝对数量。它等
于报告期水平与基期水平之差。 其本计算公式: 增长量 =报告期发展水平 – 基期发展水平
1、逐期增长量 逐期增长量=报告期发展水平 – 前期发展水平
2、累计增长量 累计增长量=报告期发展水平 – 固定基期发展水平

时间序列的概念

时间序列的概念

时间序列的概念时间序列的概念时间序列是指在一段时间内按照固定时间间隔所观测到的一系列数据或变量的集合。

这些数据或变量可以是任何类型的,例如经济指标、天气变化、股票价格等。

时间序列分析是对这些数据进行统计分析和预测的方法。

一、时间序列的基本概念1.1 时间序列的定义时间序列是指按照固定时间间隔所观测到的一系列数据或变量的集合。

这些数据可以是任何类型的,例如经济指标、天气变化、股票价格等。

1.2 时间序列的组成元素时间序列由三个基本组成元素构成:趋势、季节性和随机性。

趋势是长期上升或下降趋势,季节性是周期性波动,随机性则代表着随机波动。

1.3 时间序列的应用领域时间序列广泛应用于经济学、金融学、气象学、环境科学等领域。

在金融领域中,它被用于预测股票价格和汇率波动;在气象领域中,它被用于预测天气变化;在环境科学领域中,它被用于预测自然灾害的发生。

二、时间序列的分析方法2.1 描述性统计描述性统计是对时间序列数据进行总体和样本统计特征的分析。

平均值、标准差、最大值和最小值等。

2.2 时间序列图时间序列图是一种展示时间序列数据的图表。

它通常由时间轴和变量轴组成,可以直观地反映出数据的趋势和季节性波动。

2.3 分解法分解法是将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分。

通过对这三个部分进行独立分析,可以更好地理解和预测时间序列数据。

2.4 平稳性检验平稳性检验是判断一个时间序列是否具有平稳性的方法。

平稳性是指时间序列在长期内具有相同的统计特征,如均值、方差等。

如果一个时间序列不具有平稳性,则需要进行差分或其他处理方法以实现平稳化。

2.5 预测方法预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或波动的方法。

常用的预测方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

三、时间序列的应用案例3.1 经济领域时间序列在经济领域中广泛应用,例如预测GDP增长率、通货膨胀率、失业率等。

这些预测结果对政府制定经济政策和企业决策具有重要意义。

时间序列 教学大纲

时间序列 教学大纲

时间序列教学大纲时间序列教学大纲引言:时间序列分析是一门重要的统计学方法,广泛应用于经济、金融、气象、医学等领域。

掌握时间序列分析的基本概念和方法对于研究者和决策者来说至关重要。

本文将介绍一份时间序列教学大纲,旨在帮助学生全面理解时间序列的基本原理和应用。

一、概述时间序列分析1.1 时间序列的概念和特点- 时间序列的定义和基本特征- 时间序列的分类和应用领域1.2 时间序列分析的目标和意义- 时间序列分析的主要目标- 时间序列分析在实际问题中的应用意义二、时间序列数据的预处理2.1 数据收集和整理- 数据来源和获取方法- 数据质量的评估和处理2.2 数据的平稳性检验- 平稳时间序列的定义和判断方法- 平稳性检验的常用方法和步骤2.3 数据的转换和调整- 数据的差分和滞后处理- 数据的季节性调整和趋势分解三、时间序列模型的建立3.1 自回归模型(AR模型)- AR模型的基本原理和表达式- AR模型的参数估计和模型诊断3.2 移动平均模型(MA模型)- MA模型的基本原理和表达式- MA模型的参数估计和模型诊断3.3 自回归移动平均模型(ARMA模型)- ARMA模型的基本原理和表达式- ARMA模型的参数估计和模型诊断四、时间序列模型的应用和预测4.1 时间序列模型的预测方法- 单步预测和多步预测- 预测误差的评估和调整4.2 时间序列模型在经济和金融中的应用- 股票价格预测- 经济增长预测4.3 时间序列模型在气象和医学中的应用- 气温预测- 疾病传播预测五、时间序列分析的软件工具和实践案例5.1 时间序列分析软件的介绍- R语言和Python的时间序列分析库- 常用的时间序列分析软件和工具5.2 时间序列分析的实践案例- 实际数据的处理和分析- 时间序列模型的建立和预测结语:时间序列分析作为一门重要的统计学方法,对于研究者和决策者来说具有重要的意义。

通过学习本教学大纲,学生可以全面了解时间序列分析的基本原理和应用方法,并能够应用时间序列模型进行数据分析和预测。

时间序列分析实验报告

时间序列分析实验报告

引言概述:
时间序列分析是一种用于研究时间数据的统计方法,主要关注数据随时间的变化趋势、季节性和周期性等特征。

时间序列分析应用广泛,可以用于金融预测、经济分析、气象预测等领域。

本实验报告旨在介绍时间序列分析的基本概念和方法,并通过实例分析来展示其应用。

正文内容:
1.时间序列分析基本概念
1.1时间序列的定义
1.2时间序列的模式
1.3时间序列分析的目的
2.时间序列分析方法
2.1随机游走模型
2.2移动平均模型
2.3自回归移动平均模型
2.4季节性模型
2.5ARCH和GARCH模型
3.时间序列数据预处理
3.1数据平稳性检验
3.2数据平滑
3.3缺失值填补
3.4离群值检测
3.5数据变换
4.时间序列模型建立与评估
4.1模型的选择
4.2参数估计
4.3拟合优度检验
4.4模型诊断
4.5预测准确性评估
5.实例分析:某公司销售数据时间序列分析
5.1数据收集与预处理
5.2模型建立与评估
5.3预测分析与结果解释
5.4预测精度评估
5.5结果讨论与进一步改进方向
总结:
时间序列分析是一种重要的统计方法,可用于预测和分析时间相关的数据。

本报告介绍了时间序列分析的基本概念和方法,并通
过实例分析展示了其应用过程。

通过时间序列分析,可以更好地理解数据的趋势和周期性,并进行准确的预测。

时间序列分析也面临着多样的挑战,如数据质量问题和模型选择困难等。

因此,在实际应用中,需要综合考虑多种因素,灵活运用合适的方法和技巧,以提高预测准确性和分析可靠性。

时间序列概述与指标

时间序列概述与指标

时间序列概述与指标时间序列是指在一定时间段内,某一变量的取值按照时间先后顺序排列得到的数据集合。

通常情况下,时间序列的数据是按照固定时间间隔收集的,如每天、每小时、每分钟等。

时间序列分析是对时间序列数据进行统计分析和建模的一种方法,其目的是根据过去的数据来预测未来的趋势。

时间序列分析主要用于对数据中的趋势、周期性和季节性进行分析和建模。

其中,趋势是指数据长期的增长或下降趋势,可用于判断未来的发展方向;周期性是指数据呈现出重复出现的规律,常用于分析经济指标中的周期性波动;而季节性是指数据在一年中按照季节变化的规律呈现出的周期性变动。

在时间序列分析中,常用的指标包括均值、方差、自相关系数和滑动平均等。

均值是指数据的平均值,可用于衡量数据的集中趋势;方差是指数据的离散程度,可用于衡量数据的波动性;自相关系数是指数据之间的相关程度,可用于判断数据的依赖性;而滑动平均是一种平滑数据的方法,可用于减少数据的波动。

除了以上指标外,时间序列分析还常用到的方法包括平稳性检验、白噪声检验、自回归移动平均模型(ARMA模型)等。

平稳性检验用于检验数据的平稳性,即数据的均值和方差是否随时间变化而变化;白噪声检验用于检验数据是否存在随机性;而ARMA模型是一种用于拟合时间序列数据的模型,能够通过过去的观测值来预测未来的值。

时间序列分析在许多领域都有广泛的应用,如经济学、金融学、气象学、医学等。

它可以帮助人们预测未来的趋势、制定决策和制定计划,从而提高工作效率和经济效益。

时间序列分析是一种用于探索、分析和预测时间序列数据的统计方法。

时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值,它们可以是连续的,如股票价格的每日收盘价;也可以是间断的,如经济指标的每季度数据。

通过对时间序列数据的分析,我们可以揭示数据的特征、趋势和周期,进而预测未来的变化。

时间序列分析的主要目标是对时间序列中的潜在模式和规律进行建模,并利用模型来进行预测。

常见的时间序列分析方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。

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11
平均发展速度
2、累计法(方程式法)
这种方法是求各年发展水平总和与基期水平之比的平均每年
递增或递减的速度。即:
x x 2 x 3 x n
a
i 1
n
i
a0
应用代数平均法计算平均发展速度时直接计算发展速度较
难,应根据《平均增长速度查对表》查对计算。
几何平均法求平均发展速度
某省国有单位职工人数 年末 年末职 工人数 2003 521 2004 544 2005 571 2006 599 2007 604 单位:万人 2008 717 2009 604 2010 603 2011 485
解:表中职工人数时间序列属于间隔相等的间断时 点序列,其计算方法如下:
521 485 544 571 599 604 717 640 603 2 4781 597.63(万人) a 2 9 1 8
发展速度(环比、定基)
例:根据下表数据计算环比发展速度、定基发展速度。
2015年6月-2016年5月猪肉价格(元/公斤) 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 月份 6 28 28 28 27.91 30.44 31 30.8 30.5 价格 22 22.48 26.74 28 环比 102.2 119.0 104.7 100.0 100.0 100.0 109.1 101.8 99.7% 99.4% 99.0% 发展 % % % % % % % % 速度
b 为分母的序时平均数。 分清a、b为时期数列还是时点数列,
增长量
增长量是报告期水平与基期水平之差,也称为 增减量或增长水平。反映某种社会经济现象在一定 时期内报告期水平比基期水平增长的绝对数量。其 计算公式为:
增长量=报告期水平-基期水平
增长量
由于采用
的基期不同,
逐期增长量
增长量可分
为逐期增长 量和累计增 长量。
几何平均法求平均发展速度
例:根据下表数据计算平均发展速度。
2015年6月-2016年5月猪肉价格(元/公斤) 8 9 10 11 12 1 2 3 月份 6 7 价格 22 22.4826.74 28 28 28 28 27.9130.44 31 环比 102.2 119.0 104.7 100.0 100.0 100.0 99.7 109.1 101.8 发展 % % % % % % % % % 速度
增长量 报告期水平 基期水平 报告期水平 增长速度 1 发展速度 1 基期水平 基期水平 基期水平
a n a0 a n 1 用符号表示为: 增长速度 a0 a0
增长速度
定基增长速度 增长速度 环比增长速度
累计增长量与某一固定时期水平之比的 逐期增长量与前一期水平之比的相 相对数,它反映社会经济现象在较长时 对数,它是表示社会经济现象逐期 的增长程度。 期内总的增长速度。
平均发展水平
在间隔时间不等的条件下,计算平均发展水平
a 2 a3 a n 1 a n a1 a 2 f1 f2 f n 1 2 2 2 a f 式中f代表时间间隔
平均发展水平
例2:某城市2011年的外来人口资料如下表,试计 算月平均外来人口数:
某城市2011年的外来人口资料 单位:人 日 期 1月1日 13.53 5月1日 13.87 8月1日 14.01 12月31日 13.37
平均发展速度和平均增长速度
平均发展速度
平均发展速度是时间序列中各时期环比发展速度的序时平均
数,用以表明现象在一个较长时期内逐期发展变化的平均程度。 1、几何平均法求平均发展速度:
计算公式:
xG n
an an a1 a 2 a3 n n R a0 a1 a 2 a n 1 a0
a1 a 2 a3 a n a a n n
例:季度(或年)平均销售量的计算
2、由时点序列计算平均发展水平
在间隔时间相等的条件下,计算平均发展水平
an a1 a2 a3 2 a 2 n 1
首末折半法
平均发展水平
例1:根据下表资料,计算2003-2010年某省国有单 位年均职工人数。
增长量
(a1 a0 ) (a2 a1 ) (an an1 ) (an a0 )
逐期增长量之和等于相应时期的累计增长量。
(an a0 ) (an1 a0 ) (an an1 )
每两个相邻的累计增长量之差等于相应时期的逐期增长量。
平均增长量
人口数(万人)
解: 表中时间序列属于间隔不相等的间断时点序列。 计算方法如下:
13.53 13.87 13.87 14.01 14.01 13.37 *4 *3 *5 2 2 2 a 13.67(万人) 435
平均发展水平
3、由特征序列计算平均发展水平
a y b
这里, a 为分子的序时平均数,
当4种变动因素呈现出相互影响的关系时,动态
序列总变动(Y)体现为各种因素的乘积,即
Y=T·S·C·I。
§3.2时间序列的特 征指标
时间序列的特征指标
平均发展水平
水平 指标
时间序列的 特征指标 速度 指标
增长量
平均增长量
发展速度 增长速度 平均发展速度和增长速度
平均发展水平
1、由时期序列计算平均发展水平
增长量
基期
累计增长量
增长量
由于采用 的基期不同, 增长量可分 为逐期增长 量和累计增 长量。
逐期增长量:a1-a0, a2-a1 ,…., an-an-1 累计增长量:a1-a0, a2-a0 ,…., an-a0
某国2002 -2006年电冰箱产量
年份 产量(万台) 逐期增长量 累计增长量 2002 768 2003 918 150 150 2004 980 62 212 2005 1044 64 276 2006 1060 16 292
11 138.6% 102.97%
4 5 30.8 30.5 99.4 99.0 % %
xG 11 102.2% 119% 104.7% 100% 100% 100% 99.7% 109.1% 101.8% 99.4% 99.0%
30.5 11 xG 138.6% 102.97% 22
时间序列的分析目的:
分析过去、认识规律、预测 未来
时间序列的分类
时间序列 按指标性 质分类 按指标数 值变化特 征分类 特 征 序 列 平 稳 序 列 非 平 稳 序 列
时 点 序 列
时 期 序 列
时间序列的分类
时 期 序 列
绝对数时 间序列
2010—2014年某市经济指标 年 份 2010 519.7 531.53 47.18 5814 2011 645. 1 534. 7 47.6 3 5624 2012 733.1 537.4 47.86 7336 2013 829.0 540.4 48.06 7854 2014 926.3 543.2 48.31 8224 生产总值(亿元) 年末人口数(万人) 市区人口比重(%) 职工年平均工资(元/人)
2015年6月-2016年5月猪肉价格(元/公斤) 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 月份 6 28 28 28 27.91 30.44 31 30.8 30.5 价格 22 22.48 26.74 28 环比 2.2% 19.0% 4.7% 0.0% 0.0% 0.0% -0.3% 9.1% 1.8% -0.6% -1.0% 增长 速度 定基 增长 速度 2.2% 21.5% 27.3% 27.3% 27.3% 27.3% 26.9% 38.4% 40.9% 40.0% 38.6%
逐期增长量 累计增长量 环比增长速度 环比发展速度 1 定基增长速度 定基发展速度 1 前一期水平 最初水平 a na a n 1 an an a0 n 1 1 a a a0 a0n 1 n 1
增长速度(环比、定基)
例:根据下表数据计算环比增长速度、定基增长速度。
定基发展速度等于相应时期的各个环比发展速度的连乘积
an an 1 an : a0 a0 an 1
每两个相邻的定期发展速度之商等于相应时期的环比发展速度。
增长速度
增长速度是报告期增长量与基期水平之比求得的相对指标,也可用
报告期的发展速度减1,它反映现象在一定时期内数量特征增长变化的方
向和程度。通常用百分比或倍数表示。其计算公式为:
序列中每个指标的数值,通常是通过连续不断地登
记而取得的。
时间序列的影响因素
时间序列的影响因素
长期 趋势 (T)
季节 变动 (S)
循 环波 动 (C)
不规 则波 动 (I)
时间序列的变动模型
当4种变动因素呈现出相互独立的关系时,
动态序列总变动(Y)体现为各种因素的总和,即
Y=T+S+C+I。
§3.1时间序列概述
时间序列的概念
定义:把反映客观现象的同一指标在不同时间上的指标数值,按 时间先后顺序排列起来形成的数列称为时间序列。
猪肉价格(元/公斤) 2015年6月 22 2015年12月 2015年7月 22.48 2016年1月 2015年8月 26.74 2016年2月 2015年9月 28 2016年3月 2015年10月 28 2016年4月 2015年11月 28 2016年5月 28 27.9 30.4 31 30.8 30.5
例:根据下表数据计算平均发展速度。
2015年6月-11月猪肉价格(元/公斤) 7 8 9 10 11 月份 6 28 28 价格 22 22.48 26.74 28 查《平均增长速度查对表》得 定基 102.2% 121.5% 127.3% 127.3% 127.3% 发展 x 6.45% 速度
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