时间序列分析课件ppt

发布时间:2013-05-25

课件大小:0.08 MB

所属栏目:经管类

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课件等级:时间序列分析课件ppt推荐等级为3星

简略标题:时间序列分析

应用环境:应用于多媒体教学

制作使用软件:PowerPoint

应用阶段:统计

时间序列分析课件ppt介绍及下载


时间序列分析课件ppt内容预览:第三节季节变动的测定第四节循环变动和随机变动的测定第五节预报第六节统计时间序列模型简介第一节因子与模型时间序列:按时间先后顺序排列的数据,表现了某一指标(变量)随时间变化而变化的规律。一.时间序列变动的因素分析1.长期趋势变动(T)指时间序列在较长持续期内展现出来的总态势。具体表现为不断增加或不断减少的基本趋势,也可以表现为只围绕某一常数值波动而无明显增减变化的水平趋势。第一节因子与模型2.季节变动(S)由于自然季节因素(气候条件)或人文习惯季节因素(节假日)的印象,时间序列随季节更替而呈现的周期性变动。周期长度有一年、一月、一周等。3.循环变动(C)时间序列中出现以若干年为周期上升与下降交替出现的循环往复运动,以若干年、十几年甚至几十年为周期,且周期长度可变。4.不规则变动(随机变动)(R)ppt指时间序列由于偶然因素的影响而表现出的不规则波动。第一节因子与模型二.时间序列分析模型时间序列是上述四种变动的叠加组合。时间序列分析对这4类变动的构成形式提出了两种假设模型:1.加法模型(时间序列的变化在每个周期内有相同的大小时较适用)假定四种变动因素相互独立y=T+S+C+R对许多模型,一般没有足够的数据来识别循环周期,故常简化为:y=T+S+R若再排除R的影响,假设R=0或误差序列的平均值为0,再简化为:y=T+S第一节因子与模型2.乘法模型(时间序列的变化在每周期有与趋势相同的比例时适用)假定四种变动因素之间存在着交互作用y=T×S× C×R同样可简化为:y=T×S×Ry=T×S第二节长期趋势的测定一.数学模型法设时间序列的数据为(ti,yi)设直线趋势方程为:第二节长期趋势的测定例2(数据见例1)第二节长期趋势的测定直线趋势方程为:第二节长期趋势的测定第二节长期趋势的测定二.滑动平均法滑动平均法:以相同的时距(或时段)对时间序列逐项滑动求算术平均数以清除S或C的影响而揭示时间序列的方法。从较长时期看,短期数据由于偶然因素影响而形成的差异,在加总过程中会相互抵消,故滑动平均序列能够显示原时间序列的基本趋势。时距的选取:1.若时间序列有一定的周期,则取周期长度为时距。2.若无明显周期变动,可以用奇数项移动平均。第二节长期趋势的测定例3.Jasbeer Rajan Co 病事假人数的滑动平均第二节长期趋势的测定第二节长期趋势的测定例4.(资料见例1)第二节长期趋势的测定第三节季节变动的测定一.加法模型中季节因子的确定用简化的时间序列加法模型:y=T+SS=y-T基本步骤:(1)先求出T,然后根据S=y-T得出时间序列中每一点的季节因子(2)求周期每一点的算术平均值,得到一个周期的季节因子(3)对季节因子进行修正,使之相加之和为0修正因子=季节因子总和周期中点数第三节季节变动的测定例5(资料见例1)第三节季节变动的测定续上表:第三节季节变动的测定加法模型下的季节因子第三节季节变动的测定二.乘法模型中季节因子的确定用简化的时间序列乘法模型y= T×SS=yT基本步骤:(1)先求出T,然后根据S=yT得出时间序列中每一点的季节因子(2)求周期每一点的算术平均数(或几何平均数)得到一个周期的季节因子
课件关键字:时间序列分析,时间序列,间序列,时间,序列,分析。
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