时间序列分析课件(PPT 82页).pptx

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横截面数据时时间序列数据据
人们对统计数数据往往可以以根据其特点点从两个方面面来切入,以以简化分析过过程。一个是是研究所谓横横截面(crosssection)数据,,也就是对大大体上同时,,或者和时间间无关的不同同对象的观测测值组成的数数据。
另一个称为时时间序列(timeseries),也就是是由对象在不不同时间的观观测值形成的的数据。
前面讨论的模模型多是和横横截面数据有有关。这里将将讨论时间序序列的分析。。我们将不讨讨论更加复杂杂的包含这两两方面的数据据。
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时间序列和回回归
时间序列分析析也是一种回回归。
回归分析的目目的是建立因因变量和自变变量之间关系系的模型;并并且可以用自自变量来对因因变量进行预预测。通常线线性回归分析析因变量的观观测值假定是是互相独立并并且有同样分分布。
而时间序列的的最大特点是是观测值并不不独立。时间间序列的一个个目的是用变变量过去的观观测值来预测测同一变量的的未来值。也也就是说,时时间序列的因因变量为变量量未来的可能能值,而用来来预测的自变变量中就包含含该变量的一一系列历史观观测值。
当然时间序列列的自变量也也可能包含随随着时间度量量的独立变量量。
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(数据:,)
某地从1995年1月到到2005年年7月的税收收(单位:万万元)。该数数据有按照时时间顺序的按按月记录,共共127个观观测值。。
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(数据:,)
从这个点图可可以看出。总总的趋势是增增长的,但增增长并不是单单调上升的;;有涨有落。。大体上看,,这种升降不不是杂乱无章章的,和季节节或月份的周周期有关系。。当然,除了了增长的趋势势和季节影响响之外,还有有些无规律的的随机因素的的作用。这个个只有一种随随着时间变化化的变量(税税收)的序列列一般称为纯粹时间序序列(puretimeseries)。下面将通通过该例子子对纯粹时时间序列进进行介绍。。
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时间序列的的组成部分分
从该例可以以看出,该该时间序列列可以有三三部分组成成:趋势(trend)、季节(seasonal)成分和无法法用趋势和和季节模式式解释的随随机干扰(disturbance)。
例中数据的的税收就就就可以用这这三个成分分叠加而成成的模型来来描述。
一般的时间间序列还可可能有循环环或波动(Cyclic,orfluctuations)成分;循环环模式和有有规律的季季节模式不不同,周期期长短不一一定固定。。比如经济济危机周期期,金融危危机周期等等等。
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时间序列的的组成部分分
一个时间序序列可能有有趋势、季季节、循环环这三个成成分中的某某些或全部部再加上随随机成分。。因此,
如果要想对对一个时间间序列本身身进行较深深入的研究究,把序列列的这些成成分分解出出来、或者者把它们过过虑掉则会会有很大的的帮助。
如果要进行行预测,则则最好把模模型中的与与这些成分分有关的参参数估计出出来。
就例中的时间序列列的分解,,通过SPSS软件,可以以很轻而易易举地得到到该序列的的趋势、季季节和误差差成分。
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去掉季节成成分,。
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