时间序列的分解模型 把时间序列及其影响因素的关系用一定的数学关 系式表示出来，就构成了时间序列的分解模型。若设 Y代表时间序列的各项数值，则上述因素对时间序列 的影响可用乘法模型、加法模型来表示： 1、乘法模型：Y=TSC 2、加法模型：Y=T+S+C+1 其中最常用的是乘法模型
时间序列的分解模型 把时间序列及其影响因素的关系用一定的数学关 系式表示出来，就构成了时间序列的分解模型。若设 Y代表时间序列的各项数值，则上述因素对时间序列 的影响可用乘法模型、加法模型来表示： 1 、乘法模型： Y ＝T·S·C·I 2 、加法模型： Y ＝ T ＋ S ＋ C ＋I 其中最常用的是乘法模型
5.1.41 时间序列常用分析方法 1、时间序列的指标分析法 时间序列的指标分析法是指通过计算一系列时间序列分析指 标，包括发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量；发展速 度、平均发展速度、增长速度、平均增长速度等来揭示现象的发展 状况和发展变化程度。 2、时间序列的构成因素分析法 时间序列的构成因素分析法是将时间序列看作是由长期趋势、 季节变动、循环变动和不规则变动几种因素所构成，将各影响因素 分别从时间序列中分离出去并加以测定、对未来发展做出预测的过 程。 时间序列的这两种基本分析方法，各有不同的特点和作用，各 揭示不同的问题和状况，分析问题时应视研究的目的和任务，分别 采用或综合应用
5.1.4 时间序列常用分析方法 1、时间序列的指标分析法 时间序列的指标分析法是指通过计算一系列时间序列分析指 标，包括发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量；发展速 度、平均发展速度、增长速度、平均增长速度等来揭示现象的发展 状况和发展变化程度。 2、时间序列的构成因素分析法 时间序列的构成因素分析法是将时间序列看作是由长期趋势、 季节变动、循环变动和不规则变动几种因素所构成，将各影响因素 分别从时间序列中分离出去并加以测定、对未来发展做出预测的过 程。 时间序列的这两种基本分析方法，各有不同的特点和作用，各 揭示不同的问题和状况，分析问题时应视研究的目的和任务，分别 采用或综合应用
5.2时间序列的水平指标分析 5.2.1 发展水平 5.2.2 平均发展水平 5.2.3 增长量和平均增长量
5.2.1 5.2.1 发展水平 5.2.2 5.2.2 平均发展水平 5.2.3 5.2.3 增长量和平均增长量 增长量和平均增长量 5.2时间序列的水平指标分析 时间序列的水平指标分析
5.2.1发展水平 用t表示所观察的时间，Y表示观察值，则Yi(=1,2,.,n) 为时间ti上的观察值。Y也称为现象在时间上的发展水平，简 称水平，它表示现象在某一时间上所达到的数量状态。若观察 值的时间范围为t1,t2,.,tn,相应的观察值表示为Y1, Y2,.,Yn,其中Y1称为最初发展水平，Yn称为最末发展水 平。若将整个观察时期内的各观察值Y1,Y2,.,Yn与某个 特定时期t0相应的观察值Y0作比较时，其中Y0称为基期水 平，Y1,Y2,.,Yn称为报告期水平
5.2.1 发展水平 用t表示所观察的时间，Y表示观察值，则Yi（I=1,2,.,n） 为时间ti上的观察值。Yi也称为现象在时间上的发展水平，简 称水平，它表示现象在某一时间上所达到的数量状态。若观察 值的时间范围为t1， t2,，.，tn，相应的观察值表示为Y1， Y2，.，Yn，其中Y1称为最初发展水平，Yn称为最末发展水 平。若将整个观察时期内的各观察值Y1，Y2，.，Yn与某个 特定时期t0相应的观察值Y0作比较时，其中Y0称为基期水 平，Y1，Y2，.，Yn称为报告期水平
5.2.2平均发展水平 平均发展水平是现象在时间ti(1,2,.,n)上各期 观察值的平均数，又称为序时平均数或动态平均数。 1、根据绝对数时间序列计算序时平均数。 (1)根据时期数列计算序时平均数。 (2)根据时点序列计算序时平均数。 2.根据相对数或平均数时间序列计算序时平均数
平均发展水平是现象在时间ti（i=1,2,.,n）上各期 观察值Yi的平均数，又称为序时平均数或动态平均数。 1、根据绝对数时间序列计算序时平均数。 (1)根据时期数列计算序时平均数。 (2)根据时点序列计算序时平均数。 2.根据相对数或平均数时间序列计算序时平均数。 5.2.2 平均发展水平