第九章 时间序列分析和预测
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第九章 时间序列分析第三节 趋势变动分析一、时间序列构成要素与模型时间序列的形成是各种不同的因素对事物的发展变化共同起作用的结果。
这些因素概括起来可以归纳为四类:长期趋势因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。
由此造成客观事物的变动呈现出四种不同的状态:第一,长期趋势变动。
长期趋势因素是在事物的发展过程中起着主要的、决定性作用的因素,这类因素使得事物的发展水平长期沿着一定的方向发展,使事物的变化呈现出某种长期的变化趋势。
例如,中国改革开放以来,经济是持续增长的,表现为国内生产总值逐年增长的态势。
第二,季节变动。
季节变动或称季节波动,是指某些现象由于受自然条件和经济条件的变动影响,而形成在一年中随季节变动而发生的有规律的变动。
如羽绒服装的销售量由于季节的影响而呈现出淡、旺交替变化的周期性变动;某些农产品加工企业,由于受原材料生长季节的影响,其生产也出现周期性变动等等。
第三,循环变动。
循环变动是指一年以上的周期性变化,其波动是从低到高再从高到低的周而复始的一种有规律的变动。
循环波动不同于趋势变动,它不是沿着单一的方向持续运动,而是升降相间、涨落交替的变动;它也不同于季节变动,季节变动有比较固定的规律,且变动周期长度在一年以内,而循环变动则无固定规律,变动周期多在一年以上,且周期长短不一。
第四,不规则变动。
不规则变动也有人称之为随机漂移,属于序列中无法确切解释、往往也无须解释的那些剩余波动。
引起事物发生不规则变动的因素多是一些偶然因素,由于它们的影响使事物的发展变化呈现出无规律的、不规则的状态。
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内,由于各个影响因素的影响,使事物发展变化中出现的长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
形成时间序列变动的四类构成因素,按照它们的影响方式不同,可以设定为不同的组合模型。
其中,最常用的有乘法模型和加法模型。
乘法模型:Y = T·S·C·I (9-20)加法模型:Y = T+S+C+I (9-21)式中:Y:时间序列的指标数值T:长期趋势成分S:季节变动成分C:循环变动成分I:不规则变动成分乘法模型是假定四个因素对现象的发展的影响是相互作用的,以长期趋势成分的绝对量为基础,其余量均以比率表示。