下载文档原格式
第十章 时间序列分析Ⅰ．学习目的本章阐述常规的时间序列分析方法，通过学习，要求：1.理解时间序列的概念和种类，掌握时间序列的编制方法；2.掌握时间序列分析中水平指标和速度指标的计算及应用；3.掌握时间序列中长期趋势、季节变动、循环变动及不规则变动等因素的基本测定方法；4.掌握基本的时间序列预测方法。
Ⅱ．课程内容要点 第一节 时间序列分析概述一、时间序列的概念将统计指标的数值按时间先后顺序排列起来就形成了时间序列。
二、时间序列的种类反映现象发展变化过程的时间序列按其统计指标的形式不同，可分为总量指标时间序列、相对指标时间序列和平均指标时间序列三种类型。
其中总量指标时间序列是基础序列，相对指标和平均指标时间序列是派生序列。
根据总量指标反映现象的时间状况不同，总量指标时间序列又可分为时期指标时间序列和时点指标时间序列。
三、时间序列的编制方法：（一）时间长短应一致；（二）经济内容应一致；（三）总体范围应一致；（四）计算方法与计量单位要一致。
第二节 时间序列的分析指标一、时间序列分析的水平指标（一）发展水平。
发展水平是时间序列中与其所属时间相对应的反映某种现象发展变化所达到的规模、程度和水平的指标数值。
（二）平均发展水平。
将一个时间序列各期发展水平加以平均而得的平均数，叫平均发展水平，又称为动态平均数或序时平均数。
1．总量指标时间序列序时平均数的计算（1）时期序列：ny n y y y y in ∑=+++= 21 （2）时点序列①连续时点情况下，又分为两种情形：a ．若掌握的资料是间隔相等的连续时点 (如每日的时点) 序列，则ny n y y y y in ∑=+++= 21 b ．若掌握的资料是间隔不等的连续时点序列，则 ②间断时点情况下。
间断时点也分两种情况：a ．若掌握的资料是间隔相等的间断时点，则采用首末折半法：b ．若掌握的资料是间隔不等的间断时点序列，计算公式为：2．相对指标和平均指标时间序列序时平均数的计算。
长期趋势的测定类型
长期趋势的测定类型可以分为以下几种:
1. 线性趋势分析：通过观察一段时间内数据的变化，计算趋势线的斜率来确定长期趋势的方向和速度。
该方法适用于数据呈现线性增长或减少的情况。
2. 非线性趋势分析：对于数据呈现非线性增长或减少的情况，可以使用非线性回归分析、指数平滑等方法，来确定长期趋势的模式和速度。
3. 移动平均法：通过计算一段时间内数据的平均值，来消除数据的短期波动，从而观察长期趋势的变化。
常见的移动平均方法包括简单移动平均和加权移动平均。
4. 回归分析：通过建立一个数学模型，将自变量和因变量之间的关系进行拟合，从而预测未来的趋势。
回归分析可以包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等方法。
5. 时间序列分析：通过对时间序列数据的统计特性进行分析，包括趋势、季节性、循环等，来确定长期趋势的发展。
6. 傅里叶分析：通过将时间序列数据转化为频域表示，分析数据中的周期性成分，从而确定长期趋势的周期和振幅。
这些方法可以根据具体的数据特点和研究目的选择合适的方法进行测定。
测定长期趋势的方法要测定长期趋势，我们可以采用多种方法。
以下是一些常见的方法：1. 时间序列分析：时间序列分析是通过对一系列按照时间顺序排列的数据进行统计学分析来预测未来趋势的方法。
它基于假设，即过去的数据可以提供对未来的一定程度上的参考。
时间序列分析包括分析和解释趋势、周期性和季节性等。
2. 简单移动平均法：这是一种简单的技术分析方法，通过计算一段时间内的平均值来平滑数据并确定长期趋势。
这种方法适用于数据变化较为平稳的情况。
3. 加权移动平均法：这种方法与简单移动平均法类似，但是它给不同时间点的数据分配不同的权重。
较近期的数据可以给予更高的权重，以表示对未来的影响更大。
4. 指数平滑法：指数平滑法以指数权重的形式对数据进行平滑处理，并用于预测未来趋势。
指数平滑法的优势在于能够对数据中的季节性和趋势进行有效的分解。
5. 趋势回归分析：趋势回归分析是通过使用线性或非线性回归模型来拟合数据，并预测未来趋势的方法。
这种方法适用于数据具有明显的趋势性的情况。
6. 经济周期分析：经济周期分析是通过观察经济指标的周期性波动来分析长期趋势的方法。
经济周期分析基于假设，经济活动在时间上具有重复性模式，从而可以预测未来的趋势。
7. 统计回归分析：统计回归分析是利用统计模型来检测和解释变量之间的关系，并预测未来趋势的方法。
通过对历史数据进行回归分析，我们可以确定哪些变量对长期趋势的影响更大。
8. 时间图表和图形分析：制作时间图表和使用图形分析方法，如趋势线图、周期图等，可以直观地展示数据的长期趋势。
这些图表和图形可以帮助我们理解数据中的模式和趋势。
总结起来，测定长期趋势的方法有时间序列分析、简单移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法、趋势回归分析、经济周期分析、统计回归分析和时间图表与图形分析等。
实际应用中，我们可以根据需求和数据的特点选择合适的方法来预测未来的趋势。
长期趋势的测定方法长期趋势的测定方法是分析和预测某一现象、市场或经济指标在较长时间段内的变化趋势和方向。
长期趋势的测定方法主要包括趋势线分析、回归分析、时间序列分析和结构性分析等。
首先，趋势线分析是一种常见的长期趋势测定方法。
它通过绘制价格或指标的趋势线来揭示长期趋势。
趋势线分析的基本原理是利用价格或指标的历史数据，找到关键的高点和低点，然后以直线或曲线的形式描绘出来。
通常，趋势线可以分为上升趋势线、下降趋势线和横向趋势线三种类型。
通过观察趋势线的斜率和方向，可以判断价格或指标的长期趋势。
其次，回归分析也常用于长期趋势的测定。
回归分析可以通过统计方法，建立一个数学模型来描述价格或指标与其他相关变量之间的关系，从而预测长期趋势。
回归分析的基本原理是在已知的数据集上，寻找最佳的回归方程，通过拟合曲线来确定长期趋势。
回归分析通常会考虑多个因素的影响，如市场供求关系、宏观经济因素等。
通过回归分析，可以量化各个变量的影响程度，并用来预测长期趋势的变化。
第三，时间序列分析也常用于测定长期趋势。
时间序列分析是通过分析一系列时间上连续的数据，揭示数据的长期趋势和季节特征。
时间序列分析一般包括自相关性分析和移动平均法。
自相关性分析通过计算价格或指标的自相关系数，识别出长期趋势的变化。
移动平均法使用滑动窗口的方法，计算一定时间范围内的平均值，从而得到长期趋势的变化。
时间序列分析在金融市场和经济领域有着广泛的应用，可以有效地识别长期趋势。
最后，结构性分析也是测定长期趋势的一种方法。
结构性分析是通过研究市场或经济系统中的内在结构和关联关系，揭示长期趋势的形成机制和规律。
结构性分析的基本原理是将市场或经济系统分解为不同的因素和因子，通过研究各个因素之间的关系，来理解长期趋势的变化。
结构性分析通常需要借助于宏观经济学的理论和模型，以提高对长期趋势的理解和预测。
综上所述，长期趋势的测定方法可以通过趋势线分析、回归分析、时间序列分析和结构性分析等多种方法来实现。
测定长期趋势的方法
测定长期趋势的方法有很多种，以下将介绍其中几种常见的方法：
1. 统计分析法：
统计分析法是一种常见的测定长期趋势的方法。
这种方法通过收集并分析一系列数据，可以揭示数据背后的长期趋势。
其中，最常用的是线性回归分析。
线性回归分析通过运用最小二乘法，找出数据点与一条直线的最佳拟合线，从而得出长期趋势。
2. 移动平均法：
移动平均法是一种用于测定长期趋势的方法。
该方法通过取连续时间段内的数据平均值，来消除短期波动的干扰，以揭示长期的趋势。
这种方法的优点是简单易懂，适用于一些比较规律的时间序列数据。
3. 指数平滑法：
指数平滑法也是一种常用的测定长期趋势的方法。
该方法通过对数据进行加权平均，给最近的数据赋予较大的权重，而较早的数据赋予较小的权重。
这样可以更好地反映最新数据对于预测未来趋势的影响。
指数平滑法适用于数据呈现趋势性增长或下降的情况。
4. 分析周期性波动：
测定长期趋势的方法中，还可以通过分析周期性波动来揭示长期趋势。
周期性波
动是指一系列数据中，存在的周期性的起伏变动。
通过找出这些周期性波动的规律性和特征，可以了解长期趋势的发展。
以上只是其中几种测定长期趋势的方法，实际上还有其他很多方法，如趋势线法、回归分析法等。
在实际应用中，根据不同的数据类型和场景，可以灵活选择适用的测定方法。
同时，结合多种方法的结果，能够更全面地理解和预测长期趋势的发展。
长期趋势的测定方法有
以下是几种测定长期趋势的常见方法：
1. 线性回归分析：通过在时间序列数据上拟合一条直线，来确定长期趋势的斜率。
线性回归分析可以用来预测未来的趋势。
2. 移动平均法：计算一段时间内的平均值，然后绘制出这些平均值的曲线。
通过观察曲线的走势，可以判断长期趋势。
3. 季节调整法：将时间序列数据按照季节性进行分组，然后用适当的方法对每个季节的数据进行调整，以得到除去季节性的趋势。
4. 波动率分析：计算时间序列数据的标准差或方差，来衡量其波动性。
通过观察波动性的变化，可以推断出长期趋势。
5. 指数平滑法：通过对时间序列数据进行指数加权平均，来得到平滑后的趋势。
指数平滑法适用于具有较强的长期趋势和季节性波动的数据。
6. 分析经济周期：观察经济周期的波动特征，如繁荣、衰退、复苏等，来判断长期趋势。
以上方法可以单独或联合使用，以更全面地分析长期趋势。
