数据模型决策 第六章 时间序列模型预测与决策.doc

数据模型决策第六章时间序列模型预测与决策

武汉大学经济与管理学院教授
游士兵博士生导师
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数据模型决策 Data,Model and Decision
数据模型决策讲义游士兵
第六章
时间序列模型
预测与决策

章前导语:
数学上皆称稳定的直线为最佳,但历史却呈稳定的起伏状态。
模型是拿来用的,而不是拿来信仰的。
-------台湾政治大学教授:詹世煌


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一、基本问题
1、什么是时间序列?
时间序列是将表明某一社会经济现象发展变化的一系列发展指标按照时间先后顺序排列而成的数列,又称动态数列。
两要素??时间(时期和时点)
??发展水平(绝对指标、相对指标和平均指标)
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2、时间序列的编制原则
时间长短统一原则
总体范围统一原则
计算方法统一原则
总原则:可比原则
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3、时间序列变动的形态
长期趋势变动(直线、曲线)
季节变动(一年以内)
循环变动(一年以上)
不规则变动
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4、分析时间序列的目的
描述??反映经济规律
??验证各项方针政策的实施效果
推断??制定各项方针政策
??规划经济发展计划
??平衡国民经济有效高速发展
??减少政策风险

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5、分析时间序列的方法
描述方法:平均发展水平
时距扩大法
移动平均修匀法
预测方法: 自回归预测法
最小平方法
马尔科夫链预测法
季节指数的编制与应用
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二、描述方法
平均发展水平
主要是时点现象求平均问题
时距扩大法
移动平均修匀法
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三、预测方法

1、自回归预测
自回归原理介绍:
计算举例:
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某地区14年出口总额资料如下: 万美元
时间t 出口额 Yt Yt-1 Yt2 Y2t-1 YtYt-1
1995 ( 53) ---- ----- ----- -----
1996 56 53 3136 2809 2968
1997 73 56 5329 3136 4088
1998 62 73 3844 5329 4526
1999 69 62 4761 3844 4278
2000 75 69 5625 4761 5175
2001 87 75 7569 5625 6525
2002 89 87 7921 7569 7743
2003 90 89 8100 7921 8010
2004 100 90 10000 8100 9000
2005 106 100 11236 10000 10600
2006 115 106 13225 11236 12190
2007 118 115 13924 13225 13570
2008 105 118 11025 13924 12390
合计 1145 1093 105695 97479 101063
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2、最小平方法


最小平方法的原理