时间分解效应
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实验一季节模型实验目的:掌握季节调整的方法。
实验内容:对时间序列进行季节调整。
知识准备:经济时间序列的变化受许多因素的影响,概括地讲,可以将影响时间序列变化的因素分为四种,即长期趋势(T,随着时间的变化,按照某种规律稳步地增长、下降或保持在某一水平上)、季节变动因素(S,在一个年度内依一定周期规则性变化)、周期变动因素(C,以若干年为周期的波动变化)和不规则变动因素(I,许多不可控的偶然因素共同作用的结果)。
传统时间序列分析应是设法消除不规则变动,指拟合确定性趋势,因而形成了长期趋势分析、季节变动分析和循环波动测定等一系列确定型时间序列分析方法。
季节变动是一种较为普遍的现象,其按照一定的周期循环进行,而且每个周期变化强度大体一致。
研究季节变动的目的在于了解季节变动的规律,并进行季节预测。
分析季节变动的方法有很多,其中常用的方法有两类:一是不考虑长期趋势的影响;二是考虑长期趋势的影响,运用时间序列模型分解的方法来计算季节指数。
谓季节调整,就是将某一统计指标的时间序列中的季节性因素和偶然性因素剔除,从而使经过季节调整的时间序列能够较为准确地反映出社会经济运行基本态势。
本章主要介绍X11方法、Census X12方法和移动平均比率法等季节调整方法。
一、X11方法X11的全称是“X11”变量的第二类调查统计方法季节调整方案,通常简称为X11方案。
其基本思想是利用一系列处理技术将不可比因素如季节、节假日、各月(季)的星期数量等分离,大大提高数据的可比性,以便于对系统作出正确的分析和客观的评价;同时,通过分离,获得关于系统动态结构和规律的大量信息。
X11季节调整方法包括乘法模型和加法模型。
乘法模型将时间序列分解为上述四个因素变动的乘积;加法模型则将序列分解为上述四个因素的和无约束样本回归模型。
乘法模型:t t t t t I S C T Y ***= (1) 加法模型:tt t t t I S C T Y +++= (2) 对于一个时间序列,采用哪种模型分析取决于各成分之间的关系。
SYS SECURITY 系统安全一、“年龄- 时期- 队列”效应模型(APC 模型)APC模型主要用于对目标分析变量从年龄、时期、队列三个维度进行分解,研究目标分析变量的年龄、时期、队列效应。
年龄效应是指由社会经验的积累、社会角色和心态的转变等因素造成不同年龄群体在目标分析变量上的差异;时期效应指的是社会、经济、文化、人口等方面的变化对所有年龄组产生的影响的变化情况;队列效应指的是经历起始事件的时间差异对所有分组产生的影响的变化情况。
描述分析APC模型数据主要有表格法和图像法两种途径。
表格法包含列克西斯图(Lexis Diagrams)和交叉列联表两种形式。
每个表格是一个“年龄—时期”分组。
列克西斯图是分析APC模型的很有价值的工具,不仅能够帮助研究者在分析中以视觉化的方式来解决问题,而且有助于更好地解释研究的问题(见下图1)。
列克西斯图是一张网格方块图,一般以时期为横轴,以年龄为纵轴,对角线代表队列,如图中阴影区域表示某一队列。
使用列克西斯图进行分析的前提假设是:事件的发生、个体的位置,都均匀分布于图内任何区域内。
交叉列联表具体介绍可参见相关文献。
图1 “年龄- 时期- 队列”效应列克西斯图图像法可以直观地观测变量随年龄、时期、队列的变动趋势,但无法定量区分各个因素对观测变量的影响大小,仍需进一步的APC模型进行建模分析。
二、APC模型应用综述人口学专家通过APC模型,分析年龄、时期、队列因素对死亡率、单病因致死率、生育率的影响[1-4]。
流行病学专家通过建立APC模型分析年龄、时期和队列因素对疾病发病率的影响[5-8]。
社会学学者利用APC模型对幸福感进行分解[9]。
总体来看,国外有关APC模型的研究较成熟,研究重点主要集中在模型参数估计方法和数据分析方面。
国内关于APC模型的研究及运用还相对滞后。
三、APC模型的发展理论上,APC模型可以分析目标变量主要受年龄、时期、队列三个因素中哪些因素的影响,影响大小以及影响的变动情况。
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《时间序列分析》课程教学大纲课程编号:33330775课程名称:时间序列分析课程基本情况:1.学分:3 学时:51学时(课内学时:45 课内实验:6)2.课程性质:专业必修课3.适用专业:统计学适用对象:本科4.先修课程:概率论、数理统计、随机过程5.首选教材:王燕:《应用时间序列分析》,中国人民大学出版社,2008出版。
备选教材:王振龙等编著:《时间序列分析》,中国统计出版社,2000年。
6.考核形式:闭卷考试7.教学环境:多媒体教室及实验室一、教学目的与要求本课程是数理统计学的一个重要分支,先期需完成的课程有概率论、随机过程。
通过本课程的学习,使学生掌握时间序列数据的分析方法,包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。
利用Eviews软件进行本课程的实验教学。
二、教学内容及学时分配课程内容及学时分配表三、教学内容安排第一章时间序列分析简介【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法;2、掌握时间序列的几个基本概念:随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。
【教学重点】时间序列的相关概念。
【教学难点】随机过程、系统自相关性。
【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节时间序列的定义第二节时间序列分析方法第三节时间序列分析软件EVIEWS简介第二章时间序列的预处理【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法;2、掌握纯随机性检验的原理和方法。
【教学重点】平稳时间序列的定义及统计性质。
【教学难点】时间序列的相关统计量。
【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节平稳性检验一、特征统计量二、平稳时间序列的定义三、平稳时间序列的统计性质四、平稳时间序列的意义五、平稳时间序列的检验第二节纯随机性检验一、纯随机序列的定义二、白噪声序列的定义三、纯随机性检验第三章平稳时间序列序列分析【教学目的】1、理解ARMA模型的定义及性质。
2、掌握平稳序列建模方法。
3、掌握平稳时间序列的预测【教学重点】平稳时间序列建模【教学难点】模型识别,参数估计,序列预测【教学方法】课堂讲授与上机实验【教学内容】第一节方法性工具一、差分运算二、延迟算子三、线性差分方程第二节 ARMA模型的性质一、AR模型二、MA模型三、ARMA模型第三节平稳序列建模一、建模步骤二、样本自相关系数与偏相关系数三、模型识别四、参数估计五、模型检验六、模型优化第四节序列预测一、线性预测函数二、预测方差最小原则三、线性最小方差预测的性质四、修正预测第四章非平稳序列的确定性分析【教学目的】1、理解时间序列的分解原理。