(10)第10章 时间序列分析和预测.ppt

第10章时间序列分析和预测
时间序列及其分解
平稳序列的平滑和预测
有趋势序列的分析和预测
复合型序列的分解
学****目标
1. 时间序列及其分解原理
2. 平稳序列的平滑和预测方法
3. 有趋势序列的的分析和预测方法
4. 复合型序列的综合分析
时间序列及其分解
时间序列的构成要素
时间序列的分解方法
时间序列(times series)
1. 同一现象(指标)在不同时间上的相继观察值排列而成的数列
2. 形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成
3. 排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式
时间序列的分类
时间序列的分类
平稳序列(stationary series)
基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平上下波动
非平稳序列(non-stationary series)
有趋势的序列
线性的,非线性的
有趋势、季节性和周期性的复合型序列
时间序列的构成要素
趋势、季节、周期、随机性
趋势(trend)
对事物的发展起着持续的,长期的,决定性的作用,使得事物呈现出某种持续上升或持续下降的状态或规律
季节性(seasonality)
也称季节变动(Seasonal fluctuation)
时间序列在一年内重复出现的周期性波动
周期性(cyclity)
也称循环波动(Cyclical fluctuation)
围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动
随机性(random)
也称不规则波动(Irregular variations)
除去趋势、周期性和季节性之外的偶然性波动
时间序列的构成模型
时间序列的构成要素分为四种,即趋势(T)、季节性或季节变动(S)、周期性或循环波动(C)、随机性或不规则波动(I)
时间序列的分解模型
乘法模型
Yi=Ti×Si×Ci×Ii
加法模型
Yi=Ti+Si+Ci+Ii
时间序列的描述性分析
图形描述
增长率分析