第八章 时间序列分析和预测
第十一章时间序列分析和预测一、填空题1、若时间序列有20年的数据，采用5年移动平均，修匀后的时间序列中剩下的数据有个。
2、某地区2005年1季度完成的GDP=50亿元，2005年3季度完成的GDP =55亿元，则GDP年度化增长率为。
3、若时间序列有18年的数据，采用3年移动平均，修匀后的时间序列中剩下的数据有个。
4、某地区2005年1季度完成的GDP=30亿元，2005年3季度完成的GDP=36亿元，则GDP年度化增长率为。
5、某企业2005年的利润额比2000年增长45%，2004年2000年增长30%，则2005年比2004年增长_______；2004年至2000年平均增长率__________。
6、已知某时间数列各期的环比增长率分别为3%、6%、8%，该数列的定基增长速度为____________。
7、当我们研究啤酒消费量发现它的消费量在夏季比其他季节消费量多许多，则该时间序列存在趋势，若我们还发现对啤酒的消费的逐年增长率都为正数，则该序列有趋势。
8、已知某地区1990年的财政收入为150亿元，2005年为1200亿元，则该地区的财政收入在这段时间的年平均增长率为。
9、在确定平滑系数的大小时，当时间序列有较大随机波动时，平滑系数宜选，这时_____________的权重较大，对预测值的影响较强。
10、已知小姜买的两种股票的综合价格指数上涨了24点，本日股票的平均收盘价格为14元，前日股票的平均收盘价格为。
11、如果某月份的商品销售额为84万元，该月的季节指数为1.2，在消除季节因素后的该月的销售额为____________万元。
12、某种商品的价格连续四年环比增长分别为8%、10%、9%、12%，该商品价格的年平均增长率为。
13、增长率由于采用的基期不同可分为和。
14、影响时间数列的因素有长期趋势、季节变动、和不规则变动。
15、周末超市的营业额常常会大大高于平日数额，这种波动属于。
16、根据各年的月份资料计算的季节指数之和应等于。
17、1996——2000年我国房地产业经营情况：经营总收入增长了5.1倍，据此计算的年平均增长速度（增长率）为。
18、如果现象在初期增长迅速，随后增长率逐渐降低，最终以K为增长极限。
对这类现象进行预测，适合的曲线是。
19、不存在趋势的序列称为。
20、时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或者振荡式变动称为。
21、时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动称为。
22、时间序列中各逐期比值的几何平均数减1后的结果称为。
23、1996——2000年我国房地产业经营情况：经营总收入增长了5.1倍，据此计算的年平均增长速度（增长率）为。
24、增长1个百分点而增加的绝对数量称为。
25、某地地区农民家庭年均收入2004年为1500元，2005年增长了8%，那么2005年与2004年相比，每增加1个百分点增加的收入为。
26、季节指数反映了某一月份或季度的数值占全年平均数值的大小，如果现象的发展没有季节变动则各期的季节指数应等于。
27、1999年1月份的社会商品零售总额为25亿元，2000年1月份在零售总额为30亿元，年度化增长率为。
28、1998年3月份财政收入总额为240亿元，2000年6月份的财政收入总额为为300亿元，年度化增长率为。
29、2000年1季度完成的国内生产总值为500亿元，2季度完成的国内生产总值为510亿元，年度化增长率为 。
30、1997年4季度完成的工业增加值为280亿元，2000年4季度完成的工业增加值为350亿元，年度化增长率为 。
二、单选题1、季节指数刻画了时间序列在一个年度内各月或季的典型季节特征。
在乘法模型中，季节指数是以其平均数等于什么为条件而构成的（ ）。
A 、100%B 、200%C 、400%D 、1200% 2、周末超市的营业额常常会大大高于平日数额，这种波动属于 ( )。
A 、长期趋势B 、季节变动C 、循环变动D 、不规则变动3、某地区粮食作物产量年平均发展速度：1998～2000年三年平均为1.03，2001～2002年两年平均为1.05，试确定1998～2002五年的年平均发展速度 （ ）。
AB、以上都不对4、进行移动平均预测时，当数据的随机波动较大时，选用移动平均的时间间隔K 应该（ ）。
A 、较大B 、较小C 、随机D 、 等于数据个数n5、2000年1季度完成GDP 50亿元，2000年2季度完成GDP 51亿元,则GDP 年度化增长率是（ ）。
A 、102%B 、8%C 、8.24%D 、92%6、第一批产品废品率为1.5%，第二批产品废品率为1%，第三批产品废品率为2%,又知第一批、第二批 送检产品分别占三批产品总量的40%和30%,则三批产品的平均废品率为（ ）。
A 、1.5% B 、1.6% C 、4.5% D 、6%7、求解（ ）趋势参数方法是先做对数变换，将其化为直线模型，然后用最小二乘法求出模型参数A 、 三次曲线B 、 指数曲线C 、 一次直线D 、 二次曲线 8、如果时间序列适合于拟合趋势方程ˆtY a bx =+，这表明该序列( ) 。
A 、各期观测值按常数增长 B 、各期观测值按指数增长 C 、各期增长率按常数增长 D 、各期增长率按指数增长9、某种股票的价格周二上涨了10%，周三上涨了5%，两天累计涨幅达( )。
A 、15%B 、15.5%C 、4.8%D 、5%10（ ）A 、1G =B 、11i i i Y G Y -=-C 、01i i Y G Y =-D 、/1()1m ni i i Y G Y -=-11K 为增长极限。
对这类现象进行预测，适合的曲线是 ( ) 。
A 、指数曲线B 、修正指数曲线C 、龚铂茨曲线D 、Logistic 曲线 12、下面的哪种方法适合于对含有趋势成分的时间序列的预测（ ）。
A 、移动平均法B 、简单平均法C 、指数平滑法D 、线性模型法 13、根据各年的月份资料计算的季节指数之和应等于( )。
A 、100% B 、120% C 、400% D 、1200%14、据某市楼市2003年度的统计，各房型第一季度和第二季度的销售量和平均价格数据如下表所示：第二季度与第一季度相比，各房型销售量上涨幅度为 ( )A 、6.78%B 、0.14%C 、100.14%D 、106.78%15、已知各期环比增长率为2％、5％、8％和7％，则相应的定基增长率的计算方法为( ) A 、(102％×105％×108％×107％)—100％ B 、102％×105％×108％×107％ C 、 2％×5％×8％×7％ D 、(2％×5％×8％×7％)—100％ 16、时间数列水平，若无季节变动影响，则季节比率为（ ）。
A 、０B 、１C 、小于１D 、大于１ 17、对某地区前5年粮食产量进行直线趋势估计为：这5年的时间代码分别是：-2，-1，0，1，2，据此预测今年的粮食产量是（ ）。
A 、107B 、102.5C 、108D 、113.518、如果某商店销售额的环比增长量每年都相等，则其各年的环比增长速度是( )。
A 、年年增长 B 、年年下降 C 、年年不变 D 、无法确定19、1996——2000年我国房地产业经营情况：经营总收入增长了5.1倍，据此计算的年平均增长速度（增长率）为（ ）%。
A 、38．52%B 、50.28%C 、57.16%D 、43.57%20、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：（ ）。
AB C D 21、时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或者振荡式变动称为（ ）。
A 、趋势 B 、季节性 C 、周期性 D 、随机性 22、时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动称为( )。
A 、趋势B 、季节性C 、周期性D 、随机性 23、增长率是时间序列中（ ）。
A 、报告期观察值与基期观察值之比B 、报告期观察值与基期观察值之比减1后的结果C 、报告期观察值与基期观察值之比加1后的结果D 、基期观察值与报告期观察值之比减1后的结果 24、环比增长率是 （ ）。
A 、报告期观察值与前一时期观察值之比减1 B 、报告期观察值与前一时期观察值之比加1C 、报告期观察值与某一固定使其观察值之比减1D 、报告期观察值与某一固定时期观察值之比加1 25、定基增长率是（ ）。
A 、报告期观察值与前一时期观察值之比减1B 、报告观察值与前一时期观察值之比加1C 、报告期观察值与前一固定时期观察值之比减1D 、报告期观察值与某一固定时期观察值之比加1 26、时间序列中各逐期比值的几何平均数减1后的结果称为（ ）。
A 、环比增长率 B 、定基增长率 C 、平均增长率 D 、年度化增长率 27、增长1个百分点而增加的绝对数量称为（ ）。
A 、环比增长率B 、平均增长率C 、年度化增长率D 、增长1%绝对值 28、指数平滑法适合于预测（ ）。
A 、平稳序列 B 、非平稳序列 C 、有趋势成分的序列 D 、有季节成分的序列 29、移动平均法适合于预测（ ）。
A 、平稳序列B 、非平稳序列C 、有趋势成分的序列D 、有季节成分的序列 30、下面的哪种方法不适合于对平稳序列的预测（ ）。
A 、移动平均法B 、简单平均法C 、指数平滑法D 、线性模型法 31、下面的公式哪一个是均方误差（ ）。
A 、nY F Y i ii ∑⨯-)100(B 、nF Y i i ∑- C 、nF Yn i i i∑=-12)( D 、nF Yni i i∑=-1)(32、在使用指数平滑法进行预测时，如果时间序列有较大的随机波动，则平滑系数α取值（ ）。
A 、应该小些 B 、应该大些 C 、应该等于0 D 、应该等于1 33、如果现象随着时间的推移其增长量呈现出稳定增长或下降的变化规律，则适合的预测方法是（ ）。
A 、移动平均法 B 、指数平滑法 C 、线性模型法 D 、指数模型法 34、如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减，则适合的预测方法是（ ）。
A 、移动平均模型 B 、指数平滑模型 C 、线性模型 D 、指数模型35、一种新产品在刚问世时，初期增长量很快，当社会拥有量接近饱和时，最后接近一条水平线，对这类现象进行预测合适的趋势线是（ ）。
A 、指数曲线B 、修正指数曲线C 、龚铂茨曲线D 、直线 36、某时间序列建立的趋势方程为t tY 2.11500ˆ⨯=，这表明该现象（ ）。
8章 时间序列分析练习题参考答案
35.采用几何平均法计算平均发展速度的理由是（ ）。
A.各年环比发展速度之和等于总速度B.各年环比发展速度之积等于总速度
C.各年环比增长速度之积等于总速度D.各年环比增长速度之和等于总速度
B
36.计算平均发展速度应用几何平均法的目的在于考察（ ）。
A.最初时期发展水平B.全期发展水平
C.最末时期发展水平D.期中发展水平
B
3.发展速度属于( )
A比例相对数B比较相对数C动态相对数D强度相对数
C
4.计算发展速度的分母是( )
A报告期水平B基期水平C实际水平D计划水平
B
5.某车间月初工人人数资料如下：
月份
1
2
3
4
5
6
7
月初人数(人)
280
284
280
300
302
304
320
则该车间上半年的平均人数约为( )
A 296人B 292人C 295人D 300人
A.0.33倍B.0.50倍C.0.75倍D.2倍
D
16.已知一个数列的环比增长速度分别为3%、5%、8%，则该数列的定基增长速度为（）
A.3%×5%×8%B.103%×105%×108%
C.（3%×5%×8%）＋1D.（103%×105%×108%）－1
D
17.企业生产的某种产品2002年比2001年增长了8%，2003年比2001年增长了12%，则2003年比2002年增长了（）。
时间第一年第二年第三年第四年第五年销售额万元10001100130013501400根据上述资料计算的下列数据正确的有a第二年的环比增长速度二定基增长速度10b第三年的累计增长量二逐期增长量200万元c第四年的定基发展速度为135d第五年增长1绝对值为14万元e第五年增长1绝对值为135万元ace7
第八章市场预测的类型和步骤(精)
第八章市场预测的类型和步骤本章教学目的与要求本章主要介绍市场预测的类型和一般步骤以及市场预测主要内容.通过本章的学习,要求掌握市场预测的类型、步骤等内容.本章重点问题辅导一、市场预测的类型1．按市场预测的时间长短不同，市场预测可以分为短期市场预测、近期市场预测、中期市场预测和长期市场预测。
2．按市场预测的范围进行分类，可以分为宏观市场预测、中观市场预测和微观市场预测。
3．按市场预测的商品内容分类，可分为单项商品市场预测、分类商品市场预测、商品总量预测。
4．按市场预测的方法不同，可分为定性市场预测和定量市场预测。
二、市场预测的一般步骤1．确定市场预测的目的2．调查、收集、整理市场预测的资料（包括历史资料和现实资料）3．对资料进行周密分析，选择适当的预测方法4．根据市场预测模型确定预测值，并测定预测误差5．检验预测成果，修正预测值。
三、市场预测的主要内容1．生产发展及其变化趋势预测2．市场需求量预测3．市场商品价格预测4．消费需求变化预测5．市场占有率预测四、市场预测方法的种类1．定性市场预测法：是根据有关专家对市场情况的了解和对市场未来发展变化的估计，依靠专家的经验和他们的主观判断能力，对市场未来的情况从数量上作出预测。
2．相关回归分析市场预测法：是根据市场现象各种影响因素之间的相关关系，确定影响市场现象的因素，将影响因素作为自变量，将所要预测的市场现象作为因变量，对市场的未来状况作出预测。
3．时间序列市场预测法：是以市场现象的时间序列历史资料为依据，根据时间序列的变动规律建立适当的数学模型，用数学模型对市场现象的未来作出预测。
五、市场预测方法的选择选择市场预测的方法要考虑以下因素：1．市场预测的目的和要求2．市场预测对象的特点及其发展变化规律3．预测结果的准确性4．预测方法的适用性。
六、测定市场预测精确度的指标1．平均误差2．平均绝对误差3．均方误差4．标准误差5．平均绝对百分误差七、如何认识市场预测的精度？市场预测既然是估计或预测，就一定会有误差，这是任何一种预测方法都不能完全避免的，市场预测者和应用市场预测结果的人都不能错误的认为，存在预测误差就是预测结果不准确，应该具体分析预测误差是否合理，对预测误差过大的预测结果当然不能使用，而对于纯粹是由于无法确定的随机因素所引起的预测误差，只能想方设法控制在最小范围内。
《市场调查与预测》全国自学考试第八章练习题
第八章时间序列预测法一、单项选择题（在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。
错选、多选或未选均无分。
）1.从数学分析角度，时间序列长期趋势发展的规律性增长线的判断依据是( )A.最小二乘法B.散点图C.时间序列的差分变化D.函数表达式（2005.4）2．时间序列法将所有对研究对象的影响因素归结为（）A．历史资料的变动B．长期趋势C．市场变量 D．时间变量（2009.7）3．时间序列研究的是预测对象( )A．与所有影响因素之间的关系B．与每个具体影响因素之间的关系C．与时间因素之间的关系D．与其变化趋势之间的关系（2010.4）4.时间序列分析法预测未来的前提是（）A.假定事物过去的规律会同样延续到未来B.假定事物过去的规律不会延续到未来C.假定事物的未来是不会有变化的D.假定事物的未来是有规律变化的（2006.4）5．从数学分析角度来看，对于时间序列直线趋势的规律性增长线，可利用下列哪一选项作出判断（）A．最小二乘法 B．散点图C．时间序列的一阶差分 D．函数表达式（2007.4）6.时间序列数据会呈出现一种长期趋势，它的表现( )A.只能是上升趋势B.只能是下降趋势C.只能是水平趋势7．时间序列数据因受一种固定周期性变化因素影响而出现的变动称为（）A．长期变动趋势 B．季节变动C．循环变动 D．随机变动（2009.4）8. 时间序列数据因受一种固定周期性变化因素影响而出现的变动称之为( )A. 长期变动趋势B. 季节性变动C. 循环变动D. 随机变动（2002.7）9.呈现季节性变动的时间序列数据，其重复变动的周期一般是（）A.以年为周期B.以季为周期C.以月为周期D.以周为周期（2008.4）10．循环变动是指时间序列数据变动呈现不固定的周期变动，且变动周期长于（）A．3个月 B．6个月 C．9个月（2005.7）11．利用加权平均法进行预测，所求得的加权平均数已经包含了数据的（）A．长期趋势变动 B．季节性变动C．循环变动 D．不规则变动（2007.7）12．与算术平均法相比，加权平均法的优越性表现在（）A．计算方法更简便B．计算方法更容易C．对不同时期的数据等同对待，一视同仁D．对不同时期的数据区别对待，给予不同程度的重视（2011.7）13.加权平均法所求得的平均数，已包含了( )A.对各个数据的分析B.长期趋势变动C.各期资料对应的权数D.所有原始数据（2003.4）14.加权平均预测法的关键是（）A.确定发展速度B.确定平均的项数C.确定权数D.剔除一些特殊的影响因素（2006.7）15.加权平均法预测的关键是( )A.确定计算公式B.确定平均的项数C.确定权数D.剔除一些特殊的影响因素（2005.4）16.在统计分析中常用来修匀历史数据，揭示变动趋势的方法是( )A.算术平均法B.加权平均法C.移动平均法D.趋势分析法（2011.4）17．移动平均法在统计分析中常用来（）A．修匀时间序列，揭示变动趋势B．计算移动平均数C．计算时间序列的代表性值D．构成新的时间序列（2009.4）18．对于发展趋势呈斜坡样式的时间序列资料，不可．．采用的预测模型是（）A．直线趋势延伸法B．一次移动平均法简便形式C．一次移动平均变动趋势移动形式D．二次移动平均法（2009.7）19．在下列预测方法中最适合水平型数据样式的方法是（）A．定性预测法 B．一次移动平均法C．趋势延伸法 D．季节变动预测法（2007.7）20.一次移动平均法适用于预测目标时间序列数据的变动基本呈( )趋势的变化。
如何使用粗糙集理论进行时间序列分析与预测
如何使用粗糙集理论进行时间序列分析与预测粗糙集理论（rough set theory）是一种用于处理不确定性和模糊性的数学工具，它可以应用于各种领域，包括时间序列分析与预测。
本文将探讨如何使用粗糙集理论进行时间序列分析与预测。
首先，我们需要了解粗糙集理论的基本概念。
粗糙集理论是由波兰学者Pawlak 于1982年提出的，它基于信息系统的概念，将不确定性的数据集划分为精确和粗略两部分。
在时间序列分析中，我们可以将时间序列看作是一个信息系统，其中每个时间点的数据可以被视为一个属性。
在进行时间序列分析之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、平滑和规范化等步骤。
数据清洗可以去除异常值和缺失值，以确保数据的完整性和准确性。
平滑可以使数据变得更加平稳，有利于后续的分析和预测。
规范化可以将不同尺度的数据转化为相同的范围，以便比较和分析。
接下来，我们可以利用粗糙集理论进行特征选择。
特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征，以减少数据的维度和复杂度。
在时间序列分析中，特征选择可以帮助我们找到最重要的时间点或时间段，并排除那些对分析和预测没有帮助的特征。
在进行特征选择之后，我们可以利用粗糙集理论进行特征约简。
特征约简是指通过删除冗余和无关的特征，使得数据集的规模和复杂度减小，同时保持数据集的信息内容。
通过特征约简，我们可以获得更简洁和高效的数据集，从而提高时间序列分析和预测的准确性和效率。
在特征约简之后，我们可以利用粗糙集理论进行规则提取。
规则提取是指从数据集中提取出一些具有潜在规律和趋势的规则，以帮助我们理解和预测时间序列的变化。
通过规则提取，我们可以发现时间序列中的一些重要特征和规律，从而为未来的预测提供参考和依据。
最后，我们可以利用粗糙集理论进行时间序列的预测。
时间序列的预测是指根据过去的数据和趋势，对未来的数据进行推测和预测。
通过粗糙集理论，我们可以建立时间序列的模型和规则，从而进行准确和可靠的预测。
8章-时间序列分析练习题参考答案
第八章时间数列分析一、单项选择题1. 时间序列与变量数列（）A都是根据时间顺序排列的B都是根据变量值大小排列的C前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的D前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的C2.时间序列中，数值大小与时间长短有直接关系的是()A平均数时间序列B3.发展速度属于（A比例相对数B时期序列C时点序列D相对数时间序列）B比较相对数C动态相对数D强度相对数C4. 计算发展速度的分母是（）A报告期水平B基期水平C实际水平D计划水平B5. 某车间月初工人人数资料如下：则该车间上半年的平均人数约为（）A 296 人B 292 人C 295 人D 300 人C6. 某地区某年9月末的人口数为150万人，10月末的人口数为150. 2万人，该地区10月的人口平均数为（）A 150万人B 150 . 2万人C 150 . 1万人D 无法确定C7. 由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度（）A有8个B有9个C有10个D有7个A8. 采用几何平均法计算平均发展速度的依据是（）A各年环比发展速度之积等于总速度B各年环比发展速度之和等于总速度C各年环比增长速度之积等于总速度D各年环比增长速度之和等于总速度A9. 某企业的科技投入，2010年比2005年增长了58. 6%,则该企业2006—2010年间科技投入的平均发展速度为（）A 558.6%B 5158.6%C 658.6%D 6158.6%B10. 根据牧区每个月初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数，采用的公式是（）A简单平均法B几何平均法C加权序时平均法D首末折半法D11. 在测定长期趋势的方法中，可以形成数学模型的是（）A时距扩大法B移动平均法C最小平方法D季节指数法12. 动态数列中，每个指标数值相加有意义的是( )。
A. 时期数列B. 时点数列C. 相对数数列D. 平均数数列 A13. 按几何平均法计算的平均发展速度侧重于考察现象的( ) A. 期末发展水平 B. 期初发展水平 C •中间各项发展水平D.整个时期各发展水平的总和14. 累计增长量与其相应的各逐期增长量的关系表现为( )A. 累计增长量等于相应各逐期增长量之和 B •累计增长量等于相应各逐期增长量之差 C. 累计增长量等于相应各逐期增长量之积 D. 累计增长量等于相应各逐期增长量之商 A15. 已知某地区 2010 年的粮食产量比 2000 年增长了 1 倍，比 2005 年增长了 0.5 倍，那么 2005 年粮食产量比 2000 年增长了( )。
时间序列分析课后习题解答
第八章 时间序列分析一、选择题1.设（甲）代表时期数列；（乙）代表时点数列；（丙）代表几何序时平均数；（丁）代表“首末折半法”序时平均数。
现已知1996～2000年某银行的年末存款余额，要求计算各年平均存款余额，需计算的是（ D ）。
A.甲、丙B.乙、丙C.甲、乙D.乙、丁2.某商业集团2000～2001年各季度销售资料如表8—1所示。
表8—1资料中，是总量时期数列的有（ D ）。
A.1、2、3B.1、3、4C.2、4D.1、33.某地区粮食增长量1990～1995年为12万吨，1996～2000年也为12万吨。
那么，1990～2000年期间，该地区粮食环比增长速度（ D ）。
A.逐年上升B.逐年下降C.保持不变D.不能做结论4.利用第2题数据计算零售额移动平均数（简单，4项移动平均），2001年第二季度移动平均数为（ A ）。
A.47.5B.46.5C.49.5D.48.45.利用第3题数据计算2000年商品季平均流转次数（=零售额/库存额）（ C ）。
A.1.885B.1.838C.1.832D.1.829二、判断题1.连续12个月逐期增长量之和等于年距增长量。
（×）2.计算固定资产投资额的年平均发展速度应采用几何平均法。
（×）3.用移动平均法分析企业季度销售额时间序列的长期趋势时，一般应取4项进行移动平均。
（√）4.计算平均发展速度的水平法只适合时点指标时问序列。
（×）5.某公司连续四个季度销售收入增长率分别为9％、12％、20％和18％，其环比增长速度为0.14％。
（×）三、计算题1.某地区“九五”时期国内生产总值资料如表8—2所示。
试计算该地区“九五”时期国内生产总值和各产业产值的平均发展水平。
表8—2 单位：百万元解：国内生产总值和各产业产值均为时期指标，应采用时期指标序时平均数计算公式计算。
计算公式：国内生产总值平均发展水平：第一产业平均发展水平：第二产业平均发展水平：第三产业平均发展水平：2.某企业2000年8月几次员工数变动登记如表8—3所示。
第八章 时间序列分析 思考题及练习题
第八章思考题及练习题(一) 填空题1、时间数列又称数列,一般由和两个基本要素构成。
2、动态数列按统计指标的表现形式可分为、和三大类，其中最基本的时间数列是。
3、编制动态数列最基本的原则是。
4、时间数列中的四种变动（构成因素）分别是：、、、和5、时间数列中的各项指标数值，就叫，通常用a表示。
6、平均发展水平是对时间数列的各指标求平均，反映经济现象在不同时间的平均水平或代表性水平，又称：平均数，或平均数。
7、增长量由于采用的基期不同，分为增长量和增长量，各增长量之和等于相应的增长量。
8、把报告期的发展水平除以基期的发展水平得到的相对数叫，亦称动态系数。
根据采用的基期不同，它又可分为发展速度和发展速度两种。
9、平均发展速度的计算方法有法和法两种。
10、某企业2000年的粮食产量比90年增长了2倍，比95年增长了0.8倍，则95年粮食产量比90年增长了倍。
11、把增长速度和增长量结合起来而计算出来的相对指标是：。
12、由一个时期数列各逐期增长量构成的动态数列，仍属时期数列；由一个时点数列各逐期增长量构成的动态数列，属数列。
13、在时间数列的变动影响因素中，最基本、最常见的因素是，举出三种常用的测定方法、、。
14、若原动态数列为月份资料，而且现象有季节变动，使用移动平均法对之修匀时，时距宜确定为项，但所得各项移动平均数，尚需，以扶正其位置。
15、使用最小平方法配合趋势直线时，求解 a、b参数值的那两个标准方程式为。
16、通常情况下，当时间数列的一级增长量大致相等时，可拟合趋势方程，而当时间数列中各二级增长量大致相等时，宜配合趋势方程。
17、用半数平均法求解直线趋势方程的参数时，先将时间数列分成的两部分，再分别计算出各部分指标平均数和的平均数，代入相应的联立方程求解即得。
18、分析和测定季节变动最常用、最简便的方法是。
这种方法是通过对若干年资料的数据，求出与全数列总平均水平，然后对比得出各月份的。
19、如果时间数列中既有长期趋势又有季节变动，则应用法来计算季节比率。
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案第一章：概率的基本概念1.1 随机现象与样本空间1.2 事件及其运算1.3 概率的定义与性质1.4 条件概率与独立性第二章：随机变量及其分布2.1 随机变量的概念2.2 离散型随机变量及其分布2.3 连续型随机变量及其分布2.4 随机变量的数字特征（期望、方差）第三章：多维随机变量及其分布3.1 多元随机变量的概念3.2 联合分布及其性质3.3 独立性及其检验3.4 随机向量的数字特征（协方差、相关系数）第四章：大数定律与中心极限定理4.1 大数定律4.2 中心极限定理4.3 样本均值的分布4.4 样本方差的分布第五章：假设检验与置信区间5.2 常用的检验方法5.3 置信区间的估计5.4 功效分析与错误类型第六章：抽样调查与样本分布6.1 抽样调查的基本概念6.2 随机抽样方法6.3 样本分布的性质6.4 抽样误差的估计第七章：回归分析与相关分析7.1 线性回归模型7.2 回归参数的估计7.3 回归模型的检验与诊断7.4 相关分析与判定系数第八章：时间序列分析8.1 时间序列的基本概念8.2 平稳时间序列的模型8.3 时间序列的预测8.4 季节性分析与指数平滑第九章：非参数统计与生存分析9.1 非参数统计的基本概念9.2 非参数检验方法9.4 生存函数与生存分析的估计第十章：贝叶斯统计与统计软件应用10.1 贝叶斯统计的基本原理10.2 贝叶斯参数估计与预测10.3 贝叶斯统计的应用10.4 统计软件的使用与实践重点和难点解析一、随机现象与样本空间补充说明：事件的关系与包含关系，概率的基本性质（互补性、传递性等），概率的计算方法。
二、随机变量及其分布补充说明：概率质量函数与概率密度函数的区别与联系，分布函数的性质，随机变量的期望与方差的计算。
三、多维随机变量及其分布补充说明：二维随机变量的联合分布函数，条件概率的计算，独立性的数学表述与检验方法。
四、大数定律与中心极限定理补充说明：大数定律的数学表述及其含义，中心极限定理的条件与结论，样本均值与标准差的性质。
基于时间序列分析的ARIMA模型分析及预测
基于时间序列分析的ARIMA模型分析及预测ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用于时间序列分析和预测的经典模型。
它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）这三种方法，可以较好地处理非平稳时间序列数据。
ARIMA模型的基本思想是根据时间序列数据的自相关（AR）和趋势性（MA）来预测未来的值。
它的建模过程包括确定模型的阶数、参数估计和模型诊断。
首先，ARIMA模型的阶数由p、d和q这三个参数决定。
其中，p代表自回归阶数，d代表差分阶数，q代表移动平均阶数。
p和q决定了时间序列的自相关和移动平均相关的程度，而d决定了时间序列是否平稳。
确定这些参数可以通过观察ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图来进行。
接下来，参数估计是ARIMA模型中关键的一步。
常用的估计方法有最小二乘法（OLS）和最大似然估计法（MLE）。
最小二乘法适用于平稳时间序列，最大似然估计法适用于非平稳时间序列。
完成参数估计后，还需要进行模型诊断。
模型诊断主要是通过残差序列来判断模型是否拟合良好。
通常，残差序列应满足如下条件：残差序列应是白噪声序列，即残差之间应该没有相关性；残差序列的均值应接近于零，方差应保持不变。
最后，通过使用ARIMA模型预测未来的值。
根据模型对未来的预测，我们可以得到未来一段时间内的时间序列预测结果。
ARIMA模型的优点是可以对非平稳时间序列进行建模和预测。
它几乎可以应用于任何时间序列数据，如股票价格、气温、销售量等。
然而，ARIMA模型也有一些限制。
首先，ARIMA模型假设时间序列的结构是稳定的，但实际上很多时间序列数据都是非稳定的。
其次，ARIMA 模型对数据的准确性和完整性有较高的要求，如果数据中存在缺失值或异常值，建模的准确性会受到影响。
总结来说，ARIMA模型是一种经典的时间序列分析和预测方法。
它能够处理非平稳时间序列数据，并且可以通过确定阶数、参数估计和模型诊断来进行预测。
时间序列计量经济学建模简介
第八章 时间序列计量经济学建模简介第一节 时间序列计量经济学模型的基本概念 一、时间序列计量经济学的发展趋势1、上个世纪70年代中期世界复杂的经济格局对计量经济学方法的挑战。
计量经济学模型的主要应用之一就是经济预测，而且早年计量经济学就是通过利用模型的短期预测发展起来的。
在上个世纪50——60年代西方国家经济预测中不乏成功的实例。
但是，进入20世纪70年代以后，人们对计量经济学模型提出了质疑，表现在1973年和1979年，各种计量经济学模型都无法预测到“石油危机”对经济会造成什么影响（尽管当时能够对石油危机提出预报）。
2、传统计量经济学方法存在的主要问题。
传统计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律的主要技术手段。
而对于非稳定发展的经济过程和缺乏规范行为理论的经济活动，传统计量经济学模型就显得无能为力。
同时，现实经济活动愈来愈复杂多变，对于社会经济的发展、体制的变迁、技术的创新，要用具有一定的计量经济学或动态多元非线性方程组对其加以描述并非易事。
因此，人们认为传统计量经济学的弱点是过分依赖先验理论，这种弱点一方面表现为缺乏动态的信息反馈；另一方面是所获得的理论与样本数据间满意的吻合结果往往要凭借建模者的艺术。
3、80年代初提出了与传统计量经济学完全不同的建模方法。
最初由萨甘（Sargan ，1964）提出，后经亨德里-安德森（Hendry-Anderson ，1977）和戴维森（Davidson ，1977）进一步完善的误差修正模型，以及由格兰杰（C.W.J.Granger ，1981）提出的协整理论，最终产生了Hendry 的“由一般到特殊”的建模方法。
时间序列的类型： （1）按时间是否连续分为一是离散型的随机过程或时间序列；二是连续型的随机过程或时间序列。
本章主要研究离散时间序列，并用t Y 或t X 表示。
对于连续时间序列，可通过等间隔采样使之转化为离散时间序列后加以研究。