第12章的同序列分析和预测 时间序列的含义 又称(动态数列),是指标数值按时间顺序 排列而形成的数列。 分析方法 因素分解法 趋势外推法 自回归分析法
第 12章 时间序列分析和预测 • 时间序列的含义 又称（动态数列），是指标数值按时间顺序 排列而形成的数列。 • 分析方法 因素分解法 趋势外推法 自回归分析法
时间序列因素分解法 时间序列的构成与分解 1社会经济指标的时间数列包含以下四种变动因素: (1)长期趋势(T) (2)季节变动(S) 可解释的变动 (3)循环变动(C) (4)随机变动(I)—不规则的不可解释的变动
• 时间序列因素分解法 一 时间序列的构成与分解 1 社会经济指标的时间数列包含以下四种变动因素： （4）随机变动（I） （1）长期趋势（T） （2）季节变动（S） （3）循环变动（C） 可解释的变动 ——不规则的不可解释的变动
2时间序列的经典模式: (1)加法模型:Y=T+S+C+I t tit 计量单位相同 是对长期趋势所产生的 的总量指 偏差,(+)或(-) (2)乘法模型:Y=TSC 计量单位相同 是对原数列指标增 的总量指标 加或减少的百分比 3变动因素的分解 (1)加法模型用减法例:T=Y(S+C+I (2)乘法模型用除法例:T=Y/(SCI
（2）乘法模型： Y=T·S·C·I 计量单位相同 的总量指标 是对原数列指标增 加或减少的百分比 3 变动因素的分解： （1）加法模型用减法 例：T=Y-（S+C+I） （2）乘法模型用除法 例：T=Y/（S·C·I） （1）加法模型： Y=T+S+C+I 计量单位相同 的总量指标 是对长期趋势所产生的 偏差，（+）或（-） 2 时间序列的经典模式：
、长期趋势(T)的测定 1修匀法 移动项数厂奇数 移动平均法 偶数 新数列项数 2长期趋势的数学模型 (以时间为自变量构造回归模型) y=a+bt y= ab y=a+bt+ct y=k+ab
二、长期趋势（T）的测定 1 修匀法 奇数 移动平均法 偶数 移动项数 新数列项数 2 长期趋势的数学模型 （以时间t为自变量构造回归模型） y = a +bt ˆ ˆ 2 y = a +bt + ct t y = ab ˆ t y = k + ab ˆ
模型法的步骤 1选择趋势模型—自相关系数数列判断款经验判断 2求解模型参数 最小平方法求参数 3对模型进行检验—→自相关系数检验误差项的随机性 4计算估计标准误 ∑(y2-y)2 m为模型中的参数 n-7 5求置信区间 小样本y=+tm20m35 大样本1=y,+=/2·S
模型法的步骤 1 选择趋势模型 2 求解模型参数 3 对模型进行检验 自相关系数检验 误差项的随机性 图形判断、差分法判断、经验判断、 自相关系数数列判断等。 最小平方法求参数 4 计算估计标准误 n m y y S t t y − − = 2 ) ˆ ( 5 求置信区间 m为模型中的参数 t t n m y y = y + t s / 2( − ) ˆ t t y y = y + z s / 2 ˆ 小样本 大样本