时间序列溢出效应模型

时间序列预测模型 时间序列是指把某一变量在不同时间上的数值按时间先后顺序排列起来所形成的序列,它的时间单位可以是分、时、日、周、旬、月、季、年等。时间序列模型就是利用时间序列建立的数学模型，它主要被用来对未来进行短期预测，属于趋势预测法。 一、简单一次移动平均预测法 例1.某企业1月~11月的销售收入时间序列如下表所示.取n 4,试用简单一次移动平均法预测第12月的销售收入,并计算预测的标准误差. 二、加权一次移动平均预测法 简单一次移动平均预测法，是把参与平均的数据在预测中所起的作用同等对待，但参与平均的各期数据所起的作用往往是不同的。为此，需要采用加权移动平均法进行预测，加权一次移动平均预测法是其中比较简单的一种。 三、指数平滑预测法 1、一次指数平滑预测法 一元线性回归模型 * 项数n的数值,要根据时间序列的特点而定,不宜过大或过小.n过大会降低移动平均数的敏感性,影响预测的准确性;n过小,移动平均数易受随机变动的影响,难以反映实际趋势.一般取n的大小能包含季节变动和周期变动的时期为好,这样可消除它们的影响.对于没有季节变动和周期变动的时间序列,项数n的取值可取较大的数;如果历史数据的类型呈上升 或下降 型的发展趋势,则项数n的数值应取较小的数,这样能取得较好的预测效果. 1102.7 1015.1 963.9 892.7 816.4

772.0 705.1 649.8 606.9 574.6 533.8 销售收入 11 10 9

8 7 6 5 4 3 2 1 月份 t 158542.7

993.6 12 12950.4 19016.4 17662.4 24617.6 27989.3 23654.4 32652.5 113.8 137.9 132.9 156.9 167.3 153.8 180.7

时间序列预测法的实际应用分析

收稿日期：2001-06-05

作者简介：温品人(1961-)，女，江苏常熟人，扬州市广播电视大学文经系讲师。[FQ)]

时间序列预测法的实际应用分析

温品人

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(扬州市广播电视大学,江苏 扬州 225009)

摘 要：根据所搜集的实际数据资料，以统计学为基础，采用时间序列预测方法，对扬州市农业总产值时间序列建立了趋势模型，结果说明简单模型也能达到较好的拟合效果和精度。

关键词：时间序列； 模型； 拟合； 预测

中图分类号：G30 文献标识码：B

文章编号：1008-4207(2001)06-0063-03

一、时间序列预测法

时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。

现实中的时间序列的变化受许多因素的影响，有些起着长期的、决定性的作用，使时间序列的变化呈现出某种趋势和一定的规律性，有些则起着短期的、非决定性的作用，使时间序列的变化呈现出某种不规则性。时间序列的变化大体可分解为以下四种：

(1)趋势变化，指现象随时间变化朝着一定方向呈现出持续稳定地上升、下降或平稳的趋势。

(2)周期变化（季节变化），指现象受季节性影响，按一固定周期呈现出的周期波动变化。

 (3)循环变动，指现象按不固定的周期呈现出的波动变化。

(4)随机变动，指现象受偶然因素的影响而呈现出的不规则波动。 时间序列一般是以上几种变化形式的叠加或组合。时间序列预测方法分为两大类：一类是确定型的时间序列模型方法；另一类是随机型的时间序列分析方法。确定型时间序列预测方法的基本思想是用一个确定的时间函数y=f(t)来拟合时间序列，不同的变化采取不同的函数形式来描述，不同变化的叠加采用不同的函数叠加来描述。具体可分为趋势预测法、平滑预测法、分解分析法等。随机型时间序列分析法的基本思想是通过分析不同时刻变量的相关关系，揭示其相关结构，利用这种相关结构来对时间序列进行预测。本文讨论的时间序列预测法 指的是确定型时间序列模型方法。

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《统计软件实验报告》

SPSS软件的上机实践应用

时间序列分析

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数学与统计学学院

一、 实验内容：

时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。

本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。

我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。

二、 实验目的：

1. 准确理解时间序列分析的方法原理

2. 学会实用SPSS建立时间序列变量

3. 学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。 * *

4. 掌握时间序列模型的平稳化方法。

5. 掌握时间序列模型的定阶方法。

6. 学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。

7. 培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。

三、 实验分析：

总体分析：

先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。

数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。

数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。

四、 实验步骤：

SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。

SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：

溢出效应计量经济学

一、引言

溢出效应是指某个经济活动对除直接参与者以外的其他人或者其他经济活动产生的影响。溢出效应在经济学中被广泛关注，因为它对政府干预、市场竞争和资源配置等方面有着重要的影响。为了更好地了解这种效应，经济学家将其纳入计量经济学的研究范畴中。

二、溢出效应的类型

溢出效应可以分为正面溢出效应和负面溢出效应。正面溢出效应指的是经济活动对其他人或经济活动产生积极的影响，例如技术创新、教育投资等。负面溢出效应则是指经济活动对其他人或经济活动产生消极的影响，例如环境污染、噪音污染等。不同类型的溢出效应对经济发展和政策制定都有着重要的启示。

三、计量溢出效应的方法

为了准确地评估溢出效应对经济的影响，经济学家开展了大量的计量研究。以下介绍几种常用的计量方法：

1. 自然实验法

自然实验法通过利用自然产生的随机事件来估计溢出效应。例如，可以利用某个地区资源的突然枯竭，来评估该资源对当地经济的溢出效应。这种方法的优势在于不需要人为干预，结果更能代表真实情况。

2. 区域面板数据模型

区域面板数据模型是通过对多个地区的数据进行分析，来估计溢出效应的影响。该模型可以控制地区的固定效应，从而更准确地估计溢出效应。这种方法适用于研究地区间的溢出效应，例如不同地区之间的技术创新溢出效应。

3. 差分法

差分法是通过对同一地区或同一经济体在不同时间点的数据进行比较，来估计溢出效应的影响。这种方法可以控制时间的固定效应，从而更准确地估计溢出效应。差分法适用于研究时间序列上的溢出效应，例如政策改革对经济发展的溢出效应。

四、溢出效应的影响

溢出效应对经济发展和政策制定都有着重要的影响。首先，正面溢出效应的存在可以促进技术创新和经济增长。例如，一个企业的技术创新可能会带动整个产业的技术进步，从而提高整体生产力。其次，负面溢出效应的存在需要政府采取相应的政策来减少和控制。例如，环境污染对人们的健康和生活质量造成负面影响，因此需要加强环境保护政策。