与时间序列相关的STATE命令及其统计量的解析与时间序列相关的STATA 命令及其统计量的解析残差U 序列相关：
①DW 统计量——针对一阶自相关的（高阶无效)
STATA 命令：
1.先回归
2.直接输入dwstat 统计量如何看：查表②Q 统计量——针对高阶自相关correlogram-Q-statistics STATA 命令：
1．先回归reg 2．取出残差predict u,residual(不要忘记逗号)
3． wntestq u Q 统计量如何看：p 值越小（越接近0）Q 值越大——表示存在自相关具体自相关的阶数可以看自相关系数图和偏相关系数图：STATA 命令：
自相关系数图：
ac u( 残差)
或者窗口操作在Graphics ——Time-series graphs ——correlogram(ac)
偏相关系数图：
pac u 或者窗口操作在Graphics——Time-series graphs—— (pac)
自相关与偏相关系数以及Q 统计量同时表示出来的方法：
corrgram u 或者是窗口操作在 Statistics——Time-series——Graphs—— Autocorrelations&Partial autocorrelations ③LM 统计量——针对高阶自相关 STATA 命令：
1．先回归reg 2．直接输入命令 estate bgodfrey,lags(n)
或者窗口操作在 Statistics——Postestimation(倒数第二个)——Reports and Statistics(倒数第二个)
——在里面选择 Breush-Godfrey LM（当然你在里面还可以找到方差膨胀因子还有DW 统计量等常规统计量)
LM 统计量如何看：P 值越小（越接近 0）表示越显著（显著拒绝原假设），存在序列相关具体是几阶序列相关，你可以把滞后期写为几，当然默认是 1，（通常的方法是先看图，上面说的自相关和偏相关图以及Q 值，然后再利用LM 肯定）。
平稳时间序列存在自相关的问题的解决方案残差出现序列相关的补救措施：
一阶自相关最近简单的方法是用AR(1)模型补救，就是在加一个残差的滞后项即可。
高阶的自相关用AR(n)模型补救。
AR 模型的识别与最高阶数的确定：
可以通过自相关系数来获得一些有关 AR(p)
模型的信息，如低阶 AR(p)
模型系数符号的信息。但是，对于自回归过程AR(p)，自相关系数并不能帮助我们确定 AR(p)
模型的阶数 p。所以，可以考虑使用偏自相关系数 k,k，以便更加全面的描述自相关过程AR(p)的统计特征。
且对于一个AR(p)
模型， k,k 的最高阶数为p，也即AR(p)
模型的偏自相关系数是 p 阶截尾的。因此，可以通过识别AR(p)模型的偏
自相关系数的个数，来确定 AR(p)
模型的阶数 p，进而设定正确的模型形式，并通过具体的估计方法估计出AR(p)
模型的参数如果AR(p)还解决不了则进一步使用：MA(q)模型，以及ARMA(p,q)模型 MA(q)
MA(q)
的偏自相关系数的具体形式随着 q 的增加变得越来越复杂，很难给出一个关于 q 的一般表达式，但是，一个MA(q)
模型对应于一个AR(∞)
模型。
因此，MA(q)
模型的偏自相关系数一定呈现出某种衰减的形式是拖尾的。故可以通过识别一个序列的偏自相关系数的拖尾形式，大致确定它应该服从一个MA(q) 过程。
ARMA(p,q)就是既含有AR 项又含有MA 项。
我们引入了自相关系数和偏自相关系数这两个统计量来识别 ARMA(p,q)
模型的系数特点和模型的阶数。但是，在实际操作中，自相关系数和偏自相关系数是通过要识别序列的样本数据估计出来的，并且随着抽样的不同而不同，其估计值只能同理论上的大致趋势保持一致，并不能精确的相同。因此，在实际的模型识别中，自相关系数和偏自相关系数只能作为模型识别过程中的一个参考，并不能通过它们准确的识别模型的具体形式。具体的模型形式，还要通过自相关和偏自相关系数给出的信息，经过反复的试验及检验，最终挑选出各项统计指标均符合要求的模型形式。
注：无论采取什么样的方式，只要能够把残差中的序列相关消除掉，又不会引入新的问题，这样的模型就是最优模型。
与平稳性检验相关的STATA命令及其统计量解析（P212 张晓峒)
白噪声检验：
1. Q 检验 wntestq var ，lag(n)
2.Bartlett 检验 wntestb var ，table（表示结果以列显示，而不做图。不加 table 就以图形的方式现实)
或者在Statistics——Time-series——TEST——Bartlett 检验（第四个) 画密度图：
1．概率密度图命令：pergram var ,generate(新变量名字)
将概率密度的图上所生成的值生成并储存在新变量里，这个不是必须的，只是为了日后方便。
窗口：Statistics——Time-series——Graphs——Periodogram(第五个) 2．累积分布函数图命令：cumsp var ,generate(新变量名字)
解释同上，并且这个生成新变量的功能似乎只能通过命令完成。
窗口：Statistics——Time-series——Graphs——Cumulative Spectral distribution 单位根检验（219)
1．Dickey-Fuller 检验命令：dfuller var (,lags(#)/trend/noconstant/regress/)对变量做ADF 检验可以加滞后期或趋势项或不含常数项等等这些取决于你的模型。
窗口：Statistics——Time-series——TEST——ADF 单位根检验（第一个）
在里面你也可以选择滞后期数，常数项等等。
如何看结果：原假设为：至少存在一个单位根；备选假设为：序列不存在单位根。
如果统计量小于后面的显著性水平给出的值且P 值很大——有单位；如果统计量大于后面的显著性水平给出的值且 P 值很小——无单位根 ADF 检验需要注意的地方：
（1）必须为回归定义合理的滞后阶数，通常采用AIC 准则来确定给定时间序列模型的滞后阶数。在实际应用中，还需要兼顾其他的因素，如系统的稳定性、模型的拟合优度等。
（2）可以选择常数和线性时间趋势，选择哪种形式很重要，因为检验显著性水平的 t 统计量在原假设下的渐进分布依赖于关于这些项的定义。
①如果在检验回归中含有常数，意味着所检验的序列的均值不为 0，一个简单易行的办法是画出检验序列的曲线图，通过图形观察原序列是否在一个偏离 0 的位臵随机变动，进而决定是否在检验时添加常数项；②如果在检验回归中含线性趋势项，意味着原序列具有时间趋势。同样，决定是否在检验中添加时间趋势项，也可以通过画出原序列的曲线图来观察。如果图形中大致显示了被检验序列的波动趋势随时间变化而变化，那么便可以添加时间趋势项。
Phillips-Perron 检验命令：pperron var , (,lags(#)/trend/noconstant/regress/)对变量做 PP 检验可以加滞后期或趋势项或不含常数项等等这些取决于你的模型。
窗口操作：Statistics——Time-series——TEST——PP 单位根检验(第三个)
如何看结果：同ADF 一样原假设为：至少存在一个单位根；备选假设为：序列不存在单位根。
P 值越小（统计量大于各显著性水平值）——不存在单位根 P 值越大（统计量小于各显著性水平值）——存在单位根向量自相关回归VAR 模型向量自回归（VAR）模型是AR 模型的多元扩展，用以反映在一个系统中的多个变量之间的动态影像，格兰杰因果检验、脉冲响应、方差分解都是 VAR 模型中重要的分析工具。
与VAR 模型相关的STATA 命令与解析 1． VAR 模型的估计 STATA 命令：var 解释变量（，无常数项noconstant/滞后期lags(n)/ 外生变量exog(varlist)/constraints(numlist)线性约束的个数{注意：使用线性约束要提前定义，详情见建模中的各种小问题}/LIKEPOHL 滞后阶数选择的统计量lutstats)
窗口操作：Statistics——Multivariate time series——VAR(第二项) 如何看结果：
保存估计结果的命令：est store 名称 2． VAR 模型平稳性 STATA 命令：varstable(，graph 表示画出图形)
如何看结果：特征值都在圆内，即都小于1，表示VAR 模型稳定窗口操作：Statistics ——Multivariate time series ——VAR diagnostics and tests ——check stability condition of VAR estimates 3． VAR 阶数的选择——滞后阶数的确定在VAR 模型中，正确的选择模型的滞后阶数，对于模型的估计和协整检验都产生一定的影响，小样本情况更是如此。
（1）STATA 命令：用于VAR 模型估计之前 varsoc 解释变量（，没有常数
项noconstant/最高滞后期 maxlag(#)/ 外生变量 exog(varlist)/ 线性约束条件 constraints(numlist))
（2）命令：用于模型估计之后 varsoc 解释变量（，estimates(estname)) 其中，estname 表示已经估计的VAR 模型的名字。
（1）（2）如何看结果：找最显著的阶数作为其滞后项（一般会标有※)
(3)命令：用于模型估计之后（Wald 滞后排除约束检验)
Varwle 窗口操作：Statistics——Multivariate time series——VAR diagnostics and tests——第一第二项如何看结果：看不同阶数上的联合显著性，看P 值，越小越显著，表示存在该阶滞后项。
4．残差的正态性与自相关检验 STATA 命令：
1. 先进行var 回归
2. varnorm 如何看结果：原假设是服从正态分布 P 值越小越显著拒绝原假设——不服从正态分布 P 值越大越不显著拒绝，原假设成立——服从正态分布自相关：窗口操作：Statistics——Multivariate time series—— VAR diagnostics and tests——LM Test 正态分布：窗口操作：Statistics——Multivariate time series ——VAR diagnostics and tests ——Test for normally(倒数第三项)
5． Granger 因果关系检验格兰杰因果关系不同于我们平常意义上的因果关系，它是指一个变量对于另外一个变量具有延期影响。格兰杰因果关系检验有助于表明变量间的动态影响，有助于提高模型的预测效果。
命令格式：
1. 先进行var
2. 再进行格兰杰因果检验vargranger 如何看结果：看P 值的显著性，越小说明存在越强的因果关系，相反 P 值越大说明两者的因果关系不明显。
窗口操作：Statistics——Multivariate time series——Granger causality test 6．脉冲响应与方差分解（223)
脉冲响应与方差分解是一个问题的两个方面。脉冲响应是衡量模型中的内生变量对一个变量的脉冲（冲击）做出的响应{一对多，一个变量向下所引起的其他变量的变动}，而方差分解则是如何将一个变量的响应分解到模型中的内生变量{多对一，一个变量的变动向上追溯引起该变动的若干原因}。STATA 的irf 命令用于计算VAR、SVAR、VEC 模型的脉冲响应、动态乘子和方差分解。
注意：该方法的操作使用于var、svar、vec 估计之后。
（1)
创建irf 文件 STATA 命令：irf create irfname ，set(名字)
（先进行var, 然后使用这条命令就可以直接把刚刚 var 的结果保存到该irf 文件里，并且只有这条命令是最好用的，其他命令即使可以建立irf 文件但是不能把var 的结果保存进去，那也是没用的。)
激活irf 文件①显示当前处于活动状态的irf 文件：
STATA 命令：
irf set ②激活（或创建）irf 文件：
STATA 命令：irf set 文件名称③创建新的irf 文件并替换正在活动的irf 文件：
STATA 命令：
irf set 文件名称，replace ④清除所有活动的irf 文件：
STATA 命令：
irf set ，clear 窗口操作：Statistics——Multivariate time series ——Manage IRF results and files （2)
用irf 文件作图（223)
对于VAR、SVAR、VEC 模型，脉冲响应函数（IRF）的类型包括简单脉冲响应、正交脉冲响应、动态乘子三种，方差分解包括 Cholesky 分解和结构分解两种。没种模型可以采用不同的分析工具。
窗口操作：Statistics——Multivariate time series——IRF and FEVD analysis 简单的IRF：（VAR/SVAR/VEC 之后)
命令：irf graph irf（，使用哪个文件 set(文件名)/ 脉冲变量 impulse(变量名)/响应变量response（内生变量名））如果不加约束就是默认当前打开的文件动态乘子：(VAR 之后)
命令：irf graph dm（，使用哪个文件 set(文件名)/ 脉冲变量 impulse(变量名)/响应变量response（内生变量名）)
方差分解：（VAR/SVAR/VEC 之后)
命令：irf graph fevd（，使用哪个文件set(文件名)/ 脉冲变量 impulse(变量名)/响应变量response（内生变量名）)
联合图表：将多个脉冲响应图或方差分解图结合起来)
命令：irf cgraph (irfname 脉冲变量响应变量方差分解的方法 fevd/IRF 的方法 irf)
(irfname 脉冲变量响应变量 IRF 方法 irf/方差分解的方法fevd)
叠加图表：（将多个脉冲响应图或方差分解图叠加起来)
命令：irf ograph(irfname 脉冲变量响应变量方差分解的方法 fevd/IRF 的方法 irf)
(irfname 脉冲变量响应变量 IRF 方法 irf/方差分解的方法fevd)
（3)
Irf 列表 STATA 命令：irf table IRF 方法irf/方差分解方法fevd 联合列表：（将多个脉冲响应图或方差分解列表结合起来)
命令：irf ctable (irfname 脉冲变量响应变量方差分解的方法 fevd/IRF 的方法 irf)
(irfname 脉冲变量响应变量 IRF 方法 irf/方差分解的方法fevd)
（4)
Irf 其他命令命令：irf describe irf describe ，detail 7． VAR 模型的预测227 窗口操作：Statistics——Multivariate time series——Dynamic forecast 命令格式1（对于VAR、SVAR 模型）：
fcast compute prefix 命令格式2（对于VECM 模型）：
fcast compute prefix 对预测进行作图命令：fcast graph prefixvar(prefix 变量名)
小结大概流程：
①估计VAR 模型?6?1var y x z ?6?1est store VAR1 ②根据信息准则确定VAR 模型的最优滞后结束，根据结果重新估计?6?1varsoc x z ，maxlag(#)
?6?1var *(全部变量，或者 ln*所有的对数变量)，lags(1/3)
(比如最优的滞后期为3，滞后期123)
?6?1est store VAR2 ③考察VAR 模型的平稳性?6?1varstable，
estimates(VAR2)
graph dlabel ( 画图并标出具体数值)
④检验VAR 模型残差的正态分布特征和自相关特征?6?1varnorm，jbera estimates(VAR2)
⑤对各变量进行Granger 因果关系检验?6?1vargranger （，estimates （VAR2）)
⑥绘制脉冲响应图以及预测误差方差分解?6?1var y x z，lags(1/3)
?6?1irf create irfname，set (名称)
?6?1irf graph irf (，estimates（名称）)
?6?1irf table fevd(，estimates（名称）/预测区间{n<8}step(n))
⑦根据VAR 模型的估计结果进行预测?6?1预测n 期(n<8)
fcast compute prefix(，step(n))
fcast compute f_(，step(n))
将VAR 模型与IRF 相结合的窗口操作：
Statistics——Multivariate time series——Basic VAR 约翰逊协整检验协整检验是对非平稳变量进行回归的必要前提。只有存在协整关系，协整回归才有意义。在各种协整检验方法中，Johansen(1998)
在VAR 框架下的特征值检验和迹检验应用最为普通。命令格式为：
vecrank var1 var2 （,lag(n),trend(constant))
输出结果：
max 输出极大特征统计量 ic 输出信息准则 levela 输出1%和5%的临界值例如：
vecrank depvar var，lags(n)
ic max 窗口操作：
Statistics ——Multivariate time series ——Cointergrating rank of a VECM 向量误差修正模型由一阶单整变量构成的VAR 模型中，如果变量存在协整关系，那么VAR 模型存在对应的向量误差修正（VEC）表达式。
命令格式：vec 变量（，模型设定)
模型设定：
rank(n)
协整方程的个数，默认选项为rank(1)
lags(n)
VAR 模型的最高滞后阶数 trend(constant)
包含无约束的常数项(state 默认值)
trend(rconstant)
包含有约束的常数项 trend(trend)
包含趋势项 trend(rtrend)
包含有约束的趋势项 trend(none)
既不包含趋势项也不包含常数项输出结果：
alpha 将调整系数单独列表 pi 输出pi 矩阵，即pi=(alpha)(beta)
mai 输出MA 影响矩阵的参数 dforce 输出短期参数、协整参数和调整参数注意：必须先设定时间格式 tsset Varlist 可以包含时间序列符号。
支持循环递推不允许时间序列存在间断点在VEC 模型中，同样可以进行模型的平稳性条件检验、残差的正态分布检验和自相关检验。
命令格式为：
vecstable vecnorm veclmar 与VAR 命令相类似。
VECM 建模窗口操作：Statistics——Multivariate time series——VECM VECM 各种检验窗口操作：Statistics ——Multivariate time series ——VEC diagnostics and tests
时间序列预测技术 下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测 我们通过案例来说明： 假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。 现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！ 大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！ 这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。 接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点： ?此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？ ?此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
这时候我们就可以看到时间序列图了！ 我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。 此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。 了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA
时间序列分析实验指导
4 2 -2 -4 50100150200250 统计与应用数学学院
前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感！ 限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。 统计与数学模型分析实验中心 2007年2月
目录
实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。 ⒉命令方式 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期 则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998 ㈡输入Y、X的数据 ⒈DATA命令方式 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为： DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>
(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。 20、商业周期往往经历了从萧条、复苏、繁荣再萧条、复苏、繁荣……的过程，这种变动称为变动。 (二) 单项选择题 1、组成动态数列的两个基本要素是( )。 A、时间和指标数值 B、变量和次数（频数） C、主词和宾词 D、水平指标和速度指标 2、下列数列中哪一个属于动态数列（） A.学生按学习成绩分组形成的数列 B.职工按工资水平分组形成的数列 C.企业总产值按时间顺序形成的数列 D.企业按职工人数多少形成的分组数列 3、下列属于时点数列的是( )。 A、某工厂各年工业总产值； B、某厂各年劳动生产率； C、某厂历年年初固定资产额 D、某厂历年新增职工人数。 4、时间数列中，各项指标数值可以相加的是( )。 A、时期数列 B、相对数时间数列 C、平均数时间数列 D、时点数列 5、工人劳动生产率时间数列，属于( )。 A、时期数列 B、时点数列 C、相对数时间数列 D、平均数数列
【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！
Long long ago，有多long？估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义？当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢？ 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 ?描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。
第五章时间数列 （一）填空题 1、增长量可分为逐期增长量、累积增长量。两者的关系是累积增长量是相应的逐期增长量之和。 2、时间数列按其排列的指标不同可分为总量指标时间数列（绝对数时序）、相对指标时间数列（相对数时序）、平均指标时间数列（平均数时序）三种，其中总量指标时间数列是基本数列。 3、根据时间数列中不同时间的发展水平所求的平均数叫平均发展水平，又称序时平均数。 4、计算平均发展速度的方法有水平法和累计法。且两种方法计算的结果一般是不相同的。必须按照动态数列的性质和研究目的来决定采用哪种方法。如果动态分析中侧重于考察最末一年达到的水平，采用水平法为好；如果动态分析中侧重于考察各年发展水平的总和，宜采用累计法。 5、进行长期性趋势测定的方法有时距扩大法、移动平均法、趋势线配合法、曲线趋势的测定与分析等。 （二）单项选择题（在每小题备选答案中，选出一个正确答案） 1、某企业2000年利润为2000万元，2003年利润增加到2480万元，则2480万元是( A ) A. 发展水平 B. 逐期增长量 C. 累积增长量 D. 平均增长量 2、对时间数列进行动态分析的基础是（A） A、发展水平 B、发展速度 C、平均发展水平 D、增长速
度 3、已知某企业连续三年的环比增长速度分别为6%，7%，8%，则该企业这三年的平 均增长速度为 ( D ) A. B. 4、序时平均数又称作（ B ） A 、平均发展速度 B 、平均发展水平 C 、平均增长速度 D 、静 态平均数 5、假定某产品产量2002年比1998年增加50%，那么 1998-2002年的平均发展速 度为( D ) 6、现有5年各个季度的资料，用四项移动平均对其进行修匀，则修匀后的时间数 列项数为（ B ） A 、12项 B 、16项 C 、17项 D 、18项 7、累积增长量与其相应的各个逐期增长量的关系是( A ) A. 累积增长量等于其相应的各个逐期增长量之和 B. 累积增长量等于其相应的各个逐期增长量之积 C. 累积增长率与其相应增长量之差 D. 两者不存在任何关系 8、最基本的时间数列是（ A ） A 、绝对数时间数列 B 、相对数时间数列 C 、平均数时间数列 D 、时点数列 %8%7%6??%8%7%6++
统计学之时间序列分析(doc 43页)
时间序列分析实验指导
4 2 -2 -4 50100150200250 NRND 统计与应用数学学院
前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！ 限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。 统计与数学模型分析实验中心 2007年2月
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实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。 ⒉命令方式 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期 则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998 ㈡输入Y、X的数据 ⒈DATA命令方式
第六章时间数列分析 一、名词 1、时间数列：按照时间次序排列起来而形成的统计数列，又可称为动态数列。 2、时期数列：就是由时期指标构成的时间数列。 3、时点数列：就是由时点数构成的时间数列。 4、发展速度：它是时间数列中各个报告期水平与基期水平之比。 5、序时平均数：以时间为序对数列水平进行平均而获得的平均数。 6、平均发展速度：平均发展速度就是时间数列中各个环比发展速度的一般水平，即对各个环比发展速度的平均。 二、填空 1、时间数列的两个要素构成是（按顺序排列起来的时间）和（各时间所对应的数值）。 2、一般把时间数列的第一项指标数值称为（最初水平），把最后一项指标数值称为（最末水平）。 3、时间数列按数列中指标的性质不同分为：（绝对数时间数列）、（相对数时间数列）和（平均数时间数列）。 4、绝对数动态数列按照指标性质不同分为（时期数列）和（时点数列）两种。 5、动态比较指标一般包括：（增长量）、（发展速度）、（增长速度）和（增长1%的绝对值）。 6、发展速度是时间数列中各个（报告期水平）与（基期水平）之比，由于计算时所采用的基期不同，发展速度又分为（环比发展速度）和（定基发展速度）。 7、定基发展速度等于相应时期的环比发展速度的（连乘积）。 8、增长1%的绝对值是指增长速度每增长百分之一的绝对数量。它是（逐期增长量）与（环比增长速度）之比。 9、平均发展速度是时间数列中各个环比发展速度的一般水平根据所研究现象的不同特点，平均发展速度的计算方法有（水平法）和（累计法）两种。 10、一般来说，时间数列的变动中包含四种影响因素：（长期趋势）、（季节趋势）、（循环变动）和（不规则变动）。 11、长期趋势测定的方法很多，常用的有：（时距扩大法）、（移动平均法）、分割平均法、（最小平方法）等。 三、选择 （一）单项选择 1、在动态数列中，最基本的数列是（A） A、绝对数时间数列 B、相对数时间数列 C、平均数时间数列 D、时点数列 2、由各年年末人口数组成的时间数列是（D） A、时期数列 B、相对数时间数列 C、平均数时间数列 D、时点数列 3、两个相邻时期的定基发展水平之比，是这两个时期的（B） A、定基发展速度 B、环比发展速度 C、定基增长速度 D、环比增长速度 4、根据未经整理的连续时点数列计算序时平均数是采用（C） A、几何平均法 B、加权算术平均法 C、简单算术平均法 D、首尾折半法 5、已知某企业总产值2001年比2000年增长6%，2002年比2001年增长8%，2003年比2002年增长10%。则三年来该企业总产值平均每年增长（B）。 A、8% B、7.99% C、107.99% D、7.83% （二）多项选择 1、时间数列的编制原则包括（ ABCD ） A、总体范围的一致性 B、指标内容的一致性 C、计算口径的一致性
计算题： 3 4323*2256 2584*22582603*22602502*2250254++++++++++= a = (人 计算（1）第一季度该店平均每月商品销售额 （2）第一季度平均销售员人数 （3）第一季度平均每个销售员的销售额 （4）第一季度平均每月每个销售员的销售额 解：（1）商品销售额为时期总量指标时间序列，4月不属一季度，该数据无用 3 280 350300++= a = （万元） （2) 销售员人数是时点总量指标时间序列，间断间隔相等，用首尾折半法，4月初人数相当于3月末人数，这个数据有用 3 24240452 40+ ++=b = （人） （3）3 2 424045240280 350300+++++==平均人数 一季度销售额c = （万元/人） （4）33 2 42404524030 28350300c d =+++++==平均人数 一季度月平均销售额 = （万元/人）
要求：（1）根据表中资料 ，计算并填制表中空白栏指标 （2）计算该地财政收入的这几年的年平均发展水平、年平均增长水平（水平法）和平均增长速度（几何平均法） （3）超过平均增长速度的年份有哪些年？ 解：注意平均时项数的确定，写计量单位，我以下省略了单位 1 430 % 02.193*430116 430%02.193*4307 % 02.193*4304554301)26n 0010-=-=-='-=-=?+++= +++= a a V V n a a n a a a a n n n ΛΛ（ （3）填全表中各年的环比增长速度，和年平均增长速度进行比较即可 4. 某地1980~1990年间（以1979年为基期:a0），地区生产总值以平均 每年25%的速度增长(平均增长速度），而1991~2000年间地区生产总值以平均每年30%的速度增长（平均增长速度），2001~2012年间地区生产总值以平均每年18%的速度增长，则1980~2012年间，该地区的生产总值平均每年的增长速度是多少？（重点：正确确定时间段长短） 解：注意是以1979年为基期，经过33年发展到2012年，求这段时间的平均增长速度 1%118*%130*%125133121011-=-='V V 5. 某地1980年的人口是120万人，1981~2000年间人口平均增长率为1.2%，之后下降到1%，按此增长率到2008年人口会达到多少？如果要求到2012年人口控制在170万以内，则2008年以后人口的增长速度应控制在什么范围内？ 解： 1 )2(%101* %2.101*)14 0812*******-='==V V V a a a a （ （1）分别用最小平方法的普通法和简捷法配合直线方程，并预测2010年该企业产值 （2）比较两种方法得出的结果有无异同。 解：（1）用两种方法（t=1,2,3,.....8和t=-7，-5，-3，-1，1，3，5，7，）得到的系数有区别，但这是同一条直线方程。(略） （2）注意，若用第一种取值方式 ，预测2010年时t 代入10 若用第二种取值方式，预测2010年时t 代入11。结果应没有区别，些许差异是因计算时有四舍五入等计算误差。
思考与练习第4题 年份2008200920102011201220132014捕捞量（千克）2790295031403350358838624168 第一步，确定预测模型 （1）绘制曲线图，初步确定预测模型 由图可知，改产品的销量基本上符合二次多项式曲线模型 （2）计算差分，如表所示 2790295031403350358838624168一阶差分-160190210238274306二阶差分--3020283632由表可知，该时间序列观察值的二阶差分大致相等，其波动在20~36之间。综合散点图和差分分析，最后确定选用二次多项式曲线模型进行预测。 第二步，求模型参数。 模型的计算如表所示 某养鱼场捕捞量二次多项式曲线模型参数计算表 年 份 时序 2008-32790981-837025110 2009-22950416-590011800 t y t y (t) 2 t4t ty2t y
2007 49000 2008 51400 2009 53320 2010 54856 2011 56085 2012 57088 2013 57900 2014 58563 第一步，选择模型 首先，绘制散点图，初步确定模型。 由散点图可以初步确定选用修正指数曲线预测模型?=(0,01)t t y a bc b c +<<< 进行预测 其次，计算一阶差的一阶比率 谋商品销售量一阶差的一阶比率计算表 年份 2006.00 2007.00 2008.00 2009.00 2010.00 2011.00 2012.00 2013.00 2014.00 销售量（台） 46000.00 49000.00 51400.00 53320.00 54856.00 56085.00 57088.00 57900.00 58563.00 一阶差分 - 3000.00 2400.00 1920.00 1536.00 1229.00 1003.00 812.00 663.00 一阶差的一阶比率 - - 0.80 0.80 0.80 0.80 0.82 0.81 0.82 由表可知，i y 的一阶差的一阶比率大致相等。所以，结合散点图分析，最后确定选用修正
第十章时间数列分析和预测 一、填空题 1.同一现象在不同时间的相继____________排列而成的序列称为_______________。 2.时间序列在__________重复出现的____________称为季节波动。 3.时间序列在___________呈现出来的某种持续_______________称长期趋势。 4.增长率是时间序列中_________观察值与基期观察值______减1 后的结果。 5.由于比较的基期不同，增长率可分为_____________和______________。 6.复合型序列是指含有___________季节性和___________的序列。 7.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__________。 8.指数平滑法是对过去的观察值__________进行预测的一种方法。 9.如果时间序列中各期的逐期增减量大致相等,则趋势近似于_____________；各期环比值大体相等，则趋势近似于___________。 10.测定季节波动的方法主要有____________和_____________。 二、单项选择题 1.用图形描述时间序列，其时间一般绘制在（） A. 纵轴上 B. 横轴上 C. 左端 D. 右端 2.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 3.对运用几个模型分别对时间序列进行拟合后，（）最小的模型即位最好的拟合曲线模型 A. 判定系数 B. 相关系数 C. 标准误差 D.D—W值 4.当数据的随机波动较大时，选用的移动间隔长度K应该（） A. 较大 B. 较小 C. 随机 D. 等于n 5.在进行预测时，最新观察值包含更多信息，可考虑权重应（） A. 更大 B. 更小 C. 无所谓 D. 任意 6. 按季度资料计算的季节指数S的取值范围是（） A. 0≤ S ≤4 B. 0 ≤S≤ 1
统计学之时间序列分析在经济预测中的应用(doc 17页)
《时间序列分析》案例
案例名称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要求：确定性与随机性时间序列之比较设计作者：许启发，王艳明 设计时间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史
规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进
第8章时间序列分析与预测 思考题 1．联系实际举出三个时间序列的例子，并分别判断这些时间序列的性质。 答：（1）已知某人2010年全年的月收入时间序列，如表8-1所示。此时间序列各个不同时期的指标值是可以相加的，这属于时期指标时间序列。 表8-1 某人2010年全年各月收入（单位：元） （2）2003～2009年某省城镇总人口数时间序列，如表8-2所示。此时间序列各个时点的指标值是不能相加的，这属于时点指标时间序列。 表8-2 2003～2009年某省城镇总人口数（单位：万人） （3）某厂全体职工2004～2010年间各年的人均年收入时间序列，如表8-3所示。此时间序列的各个指标值也不能够直接相加，这属于平均指标时间序列。 表8-3 某厂全体职工2004～2010年间各年的人均年收入（单位：元） 2．时间序列有哪些速度分析指标？它们之间的关系是什么？ 答：（1）时间序列的速度分析指标有发展速度和增长速度。
①时间序列中报告期水平与基期水平之比，称为发展速度，说明现象报告期水平较基期水平的相对发展程度。其计算公式为： 发展速度＝报告期水平/基期水平＝x t/x0 ②由增长量与基期水平对比可计算增长速度，说明报告期水平较基期水平增长的相对程度。起计算公式为： 增长速度＝增长量/基期水平＝（报告水平－基期水平）/基期水平 （2）发展速度与增长速度之间的关系为： 增长速度＝发展速度－1 3．为什么平均发展速度要用几何平均法计算？计算平均发展速度的几何平均法的特点是什么？ 答：（1）平均发展速度是各期环比发展速度的序时平均数，通常采用几何平均法去计算。这是由于现象发展的总速度并不等于各期环比发展速度之和，而是等于各期环比发展速度的连乘积，所以各期环比发展速度的序时平均数，不能在速度代数和基础上按算术平均方法去计算，而只能在速度连乘积基础上按几何平均法去计算。 （2）用几何平均法计算平均发展速度的特点是着眼于期末水平，不论中间水平变化过程怎样，只要期末水平确定，对平均发展速度的计算结果没有影响。或者说用几何平均法计算平均发展速度隐含着一个假定：从时间序列的最初水平出发，以计算的平均发展速度代替各期的环比发展速度，计算出的期末水平与实际的期末水平相一致。所以，计算平均发展速度的几何平均法也称为“水平法”。 4．甲企业近四年产品销售量分别增长了9%、7%、8%、6%，乙企业这四年产品的次
第五章 动态数列 例1、“九五”时期我国国内生产总值资料如下： 单位：亿元 试计算“九五”时期我国国内生产总值和其中各产业的平均发展水平。 解：【分析】这是时期数列资料，可按简单算术平均数（n a ∑）计算平均发展水平。 计算结果如下： 国内生产总值平均发展水平78432.7亿元 其中：第一产业平均发展水平14258.3亿元；第二产业平均发展水平39100.1亿元；第三产业平均发展水平25074.2亿元。 例2、我国人口自然增长情况见下表： 单位：万人 试计算我国在“七五”时期年平均增加人口数量。 解：【分析】新增长人口是时期指标，故平均增加人口数量仍用n a a ∑= 计算。 年平均增加4.16965 1629 1678172617931656=++++== ∑n a a （万人） 例3、某商店2010年商品库存资料如下： 单位：万元 试计算第一季度、第二季度、上半年、下半年和全年的平均库存额。 解：这是一个等间隔时点数列，用“首末折半法”计算：
1 212 1121-++++=-n a a a a a n n （万元）第一季度平均库存额8.563 2485560263=+ ++= （万元）第二季度平均库存额443 2504043248=+ ++=（万元）第三季度平均库存额8.463 2454548250=+ ++=（万元）第四季度平均库存额8.573 2686057245=+ ++= （万元）上半年平均库存额4 .502 44 8.56=+= （万元）下半年平均库存额3 .522 8 .578.46=+= （万元） 全年平均库存额35.514 8 .578.46448.56=+++= 试计算2002年该企业平均工人数。 解：【分析】这是不等间隔时点数列，用间隔月数进行加权的公式计算平均工人数： 1 211 1232121)(21 )(21)(2 1---+++++++++=n n n n f f f f a a f a a f a a a 1 3322112412 4123241241432414408224083352233533012330326+++++?++?++?++?++?++?+= =385（人） 例5、某企业2002年各季度计划利润和利润计划完成程度的资料如下：
第2章 时间序列的预处理 拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列我们会采用不同的分析方法。 2.1 平稳性检验 2.1.1 特征统计量 平稳性是某些时间序列具有的一种统计特征。要描述清楚这个特征，我们必须借助如下统计工具。 一、概率分布 数理统计的基础知识告诉我们分布函数或密度函数能够完整地描述一个随 机变量的统计特征。同样，一个随机 变量族的统计特性也完全由它们的联 合分布函数或联合密度函数决定。 对于时间序列{t X ，t ∈T }，这样来定义它的概率分布： 任取正整数m ，任取m t t t ，， ，?21∈T ，则m 维随机向量（m t t t X X X ，，，?21）’的联合概率分布记为），，，（m t t t x x x F m ??21,,,21，由这些有限维分布函数构成的全体。 {），，，（m t t t x x x F m ??21,,,21，?m ∈正整数，?m t t t ，，，?21∈T } 就称为序列{t X }的概率分布族。 概率分布族是极其重要的统计特征描述工具，因为序列的所有统计性质理论上都可以通过 概率分布推测出来，但是概率分布族的重要 性也就停留在这样的理论意义上。在实际应 用中，要得到序列的联合概率分布几乎是不 可能的，而且联合概率分布通常涉及非常复 杂的数学运算，这些原因使我们很少直接使 用联合概率分布进行时间序列分析。 二、特征统计量 一个更简单、更实用的描述时间序列统计特征的方法是研究该序列的低阶矩，特别是均值、方差、自协方差和自相关系数，它们也被称为特征统计量。 尽管这些特征统计量不能描述随机序列全部的统计性质，但由于它们概率意义明显，易于计算，而且往往能代表随机 序列的主要概率特征，所以我们对时间序列进行分析，主要就是通过分析这些统计量的统计特性，推断出随机序列的性质。 1.均值 对时间序列{t X ，t ∈T }而言，任意时刻的序列值t X 都是一个随机变量，都有它自己的概率分布，不妨记为)(x F t 。只要满足条件 ∞
时间序列分析 本章内容 第一节：时间序列及分析方法概述 第二节：时间序列的指标分析法 第三节：时间序列构成因素分析法 一、时间序列的概念和要素 时间序列分析 就是从时间的发展变化角度，研究事物在不同时间上和一段时间内的发展状态，探索其随时间推移的演变趋势和变化规律，揭示其数量变化和时间的关系，探讨一特定时间序列的各种构成因素及组合模式，预测事物在未来时间上可能达到的数量规模和水平。 时间序列（动态数列） 动态数列是指将同类社会经济现象在不同时间上发展变化的一系列统计指标，按时间先后顺序排列所形成的统计数列，亦称时间序列。 注意：时间数列由两个基本要素构成：一是被研究现象所属的时间（t）；二是反映现象在各个时间上的发展水平，亦称动态水平（y） 意义 通过时间数列的编制和分析，可以从事物在不同时间上的量变过程中，认 识社会经济现象的发展变化的方向、程度、趋势和规律，为制定政策、编制计划提供依据。 通过对时间数列资料的研究，可以对某些经济现象进行预测。
利用不同的时间数列对比，可以揭示各种社会现象的不同发展方向、发展 规律及其相互之间的变化关系。 利用时间数列，可以在不同地区或国家之间进行对比分析。 二、时间序列（动态序列）的种类 总量指标（绝对数）动态数列 ?时期数列：由时期总量指标编制而成的动态数列 数列中每一个指标，都是表示社会经济现象在一定时期内发展过程的总量 数列中的各个指标是可以相加的。 每个指标数值的大小与时期长短有直接关系 数列中每一个指标数值，通常都是通过连续不断的登记取得的。 ?时点数列：由时点总量指标编制而成的动态数列 数列中的每一个指标数值，都表示社会经济现象在某一时点（时刻）上的 数量。 数列中的每个指标不能相加。 数列中每个指标数值大小和“时点间隔”长短没有直接关系。 数列中每个指标数值通常都是定期（间断）登记取得的。 相对数动态数列：指一系列相对指标按照时间先后顺序排列所组成的动态数列。 （相对数动态数列一般是两个有联系的总量指标动态数列对比派生的数列）由两个时期数列对比而成的相对数动态数列； 由两个时点数列对比而成的相对数动态数列； 由一个时期数列和一个时点数列对比形成的相对数时间数列。
如何计算设备总效率（OEE）(课后测试答案) 课后测试 测试成绩：100.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 ? 1、一台设备，负荷时间为820分钟，故障停机时间为80分钟，效率损失时间 为20分钟，此时该设备的有效运行时间为（）分钟（10 分） ? A ? 100 ? ? B ? 720 ? C ? 800 ? D ? 760 ? 正确答案:B ?
? 2、一台设备，日历工作时间即为1440分钟，计划停机时间为80分钟，则负荷 停机时间为（）分钟（10 分） ? ? A ? 1360 ? B ? 1340 ? C ? 1320 ? D ? 1380 ? 正确答案:A ? ? 3、表现性演练，一台设备负荷时间为1360分钟，故障修机时间为60分钟，修 理后重启时间为60分钟，修理后重新设定和调整时间为60分钟，设备更换零件时间为30分钟，因换型转产产生的效率损失时间为180分钟，则该设备的表现性为（）分钟（10 分） ?
? 820 ? ? B ? 970 ? C ? 1000 ? D ? 1060 ? 正确答案:B ? ? 4、一台设备有效的运行时间为820分钟，在这一时间内，共生产出500个产品， 已知生产一件该产品用时为1.5分，则该设备的性能稼动率为（）（10 分）? ? A ? 91.5% ?
? 92% ? C ? 96% ? D ? 98% ? 正确答案:A ? 多选题 ? 1、在设备总效率OEE的计算时，主要受那些因素影响（）（10 分）? A ? 可用率 ? B ? 性能稼动率 ?
? 合格品率 ? D ? 任务完成率 ? 正确答案:A B C ? ? 2、在设备可用率计算时，设备计划停机时间包含以下哪些（）（10 分）? A ? 用餐 ? B ? 例会 ? C ? 转班5S ? D
统计学题目ch8时间数列
(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
第九章 时间序列分析 一、单项选择题 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B C A D A C D D C D 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 C A C A B B B D B B 二、多项选择题 1 2 3 4 5 BCDE ABC ABCD ABD ABCDE 6 7 8 9 10 ABCDE ABCDE ACE ABCE CE 11 12 13 14 15 ABCD BCDE ABCE ABCDE BCDE 16 17 18 19 20 BCD ABCDE BE ABCDE BDE 三、判断题 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 × × √ × × √ √ × × √ 四、填空题 1、时间序列 指标数值 2、总量指标时间数列 相对指标时间数列 平均指标时间数列 总量指标时间数列 3、简单 n a a ∑= 间断 连续 间隔相等 间隔不等 4、逐期 累计 报告期水平–基期水平 逐期 累计 5、环比 定基 基期水平 报告期水平 环比 定基 环比 6、水平法 累计法 水平 n x x ∏= 或n n a a x 0 = 累计 0 32a a x x x x n ∑=++++ 7、26 26 8、7
9、）－（y y ?∑ = 0 ）－（y y ?∑ 2 为最小 10、季节比率 1200% 400％ 五、简答题（略） 六、计算题 1、4月份平均库存 = 30 5 3008370122505320?+?+?+?= 302（辆） 2、第一季度平均人数 9173010249 27217270302751026424258++++?+?+?+?+?=268.1（人） 3、第一季度平均库存额 1 42434 4054082400122 21-+ ++=-+++=n a a a a n = 410（万元） 同理，第二季度平均库存额 1 42418 4384262434-+++= 430（万元） 上半年平均库存额 1 72418 4384264344054082400-++++++= 420（万元） 或 2 430 410+= 420（万元） 4、年平均增加的人数 =5 1629 1678172617931656++++= 1696.4（万人） 5、某酿酒厂成品库1998年的平均库存量 1 211 123212 1222---+++++++++=n n n n f f f f a a f a a f a a a =1 2112408 4122233533012330326+++?+++?++?+ =12 4620 = 385（箱） 6、列计算表如下： 季 度 一 二 三 四 合 计