统计学课件第六章_时间序列分析

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时间序列分析课件讲义

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3.5E+09 3.0E+09 2.5E+09 2.0E+09 1.5E+09 1.0E+09
5.0E+08 99:01 99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Y
8
单变量时间序列分析
趋势模型
确定型趋势模型
平滑模型季节模型
水平模型
加法模型
9
乘法模型
ARMA模型 ARIMA模型（G）ARCH类模型
42
（2）ADF检验 DF检验只对存在一阶自相关的序列适用。 ADF检验适用于存在高阶滞后相关的序列。 y = y t 1 + t
表述为
y t = y t 1 + t
t
存在高阶滞后相关的序列，经过处理可以表述为 y t = y t 1 + 1yt 1+ 2yt 2 + ....... + p1yt p1 + t 上式中，检验假设为
34
特别地，若其中，{ t }为独立同分布，且E（ t ） = 0，
D（ t ）
2 = <
yt= y t 1+ t
t = 1，2，......
，则{
（random waik process) 。可以看出，随机游动过程是单位根过程的一个特例。
yt }为一随机游动过程

（2）季节差分
3. 随机性
23
（四）ARMA模型及其改进 1. 自回归模型 AR（p）模型的一般形式
( B) yt
=
et
AR (p) 序列的自相关和偏自相关 rk ：拖尾性 k ：截尾性

时间序列分析教材(PPT 113页)

反映现象在较长一段时间内总的发展变动程度，也称为发展总速度。
9-29
发展速度（续）
二者关系：
定基发展速度＝相应时期的环比发展速度之积。相邻两定基发展速度之商＝相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响，可计算：
根据表9-1中各年年末人口数，计算2001～2010年这 10年间的平均人口数。
解：
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假定条件的。实际中，计算结果通常只是近似值。
一般认为，间隔越短，计算结果就越准确。
例如，由一年中各月底数计算的全年平均数，就比只用年初和年末两项数据计算的结果更准确。
8
8
9-28
二、时间序列分析的速度指标
（一）发展速度＝报告期水平／基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度；有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度＝报告期水平／上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度，也可称为逐期发展速度。
定基发展速度＝报告期水平／固定基期水平 yt / y0
居民消费水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性，是编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
9-12
18
35%
16
30%
14
12
25%
10
20%

新编统计学时间系列分析PPT课件

y0 y0
y0
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环比发展速度与定基发展速度的关系
•各期环比发展速度的连乘积等于定基发展速度
y1 y2 y3 yn yn
y0 y1 y2
yn1 y0
•相邻两个时期的定基发展速度之商等于相应的环比发展速度
yn y0 yn yn1 y0 yn1
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已知2006年、2007年、2008年三年的环比发展速度分别为110%、
2007 2008 330 500
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二、时间序列的种类
时期数列
(一)绝对数时间序列时点数列
特点？
间隔相等时点数列连续时点数列间断时点数列
间隔不等时点数列
某企业某年职工人数统计表
例如时间
一月底三月底八月底
职工人数（人）
230
238
229
12月底 240
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（二）相对指标时间序列（三）平均指标时间序列
yn y0 （y1 y0）（y2 y1）（yn yn1）
4.平均增长量的计算
【例8-6】
计算方法
平均增长量
逐期增长量之和逐期增长量个数
平均增长量累计增长量 n 1
(n代表动态数列的项数)
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第三节现象发展的速度指标分析
现象发展变化的速度指标反映了现象在不同时间上发展变化的程度。主要包括以下指标：
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（一）由绝对数时间序列计算序时平均数（1）由时期序列计算序时平均数
yy n
公式（9.1）
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某商业企业1—5月份商品销售资料如下：
单位:万元