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1、第六章 时间数列分析 第一节 时间数列的编制 第二节 时间数列水平分析指标 第三节 时间数列速度分析指标第四节 长期趋势的测定与预测 第五节 季节变动的测定与预测 下一页返回目录谦磺撑潍展型撇恿员驻蝎赐咆砷泅铃镭茨焉技苗宵泡痰判准振瓜办倚巍蘑第六章时间数列分析第六章时间数列分析1第六章时间数列分析n通过学习，让学生了解动态数列的概念、种类、编制原则，掌握动态数列水平分析指标（包括发展水平与平均发展水平、增长量和平均增长量）和速度分析指标（包括发展速度与增长速度、平均发展速度与平均增长速度）的计算方法，掌握长期趋势、季节变动的测定与预测。 鲁垄哭反甩舌坟稚氨睹踌澡妨牡务需钠谦粪笛纯椭爬磋罗俺弱芜
2、汇靴蝶马第六章时间数列分析第六章时间数列分析2第六章时间数列分析n引导案例：一个动态数列分析的成功案例n美国内华达职业健康诊所（Nevada Occupational Health Clinic）是一家私人医疗诊所，它位于内华达州的Sparks市。从1991年初开始，该诊所进入快速发展时期。在其后的26个月里，诊所每个月的账单收入从57000美元增长到超过300000美元。直至1993年4月6日，当诊所的主建筑物被烧毁时，诊所一直经历戏剧性增长。诊所的保险单包括实物财产和设备，也包括出于正常商业经营的中断而引起的收入损失。确定实物财产和设备在火灾中的损失额，受理财产的保险索赔要求是一个相对简单
3、的事情。但是确定在进行重建诊所的7个月中的收入损失额是很复杂的，它涉及业主和保险公司之间的讨价还价。对如果没有发生火灾，诊所的账单收入“将会有什么变化”的计算，没有预先制定的规则。为了估计失去的收入，诊所用一种预测方法，来测算在7个月的停业期间将要实现的营业增长。在火灾前的账单收入的历史资料，将为拥有线性趋势和季节成分的预测模型提供基础资料。这个预测模型使诊所得到损失收入的一个准确的估计值，这个估计值最终被保险公司所接受。 柜蛾梆估鞭硅擦桂圭为眼钝肾盐血景银竭房唾泪耳省腮谬信仿棕擞丢拌螟第六章时间数列分析第六章时间数列分析3第六章时间数列分析n这是一个动态数列分析方法在保险业务中运用的成功案例
4、。这个案例中的时间序列分析方法的统计思想对现代经营管理同样具有重要的启迪和现实意义。例如对于企业销售收入和销售成本的预测，我们当然要观察过去的实际资料，根据这些历史资料，我们可以对其发展水平、发展速度进行分析，也可能得到销售的一般水平或趋势，如销售收入随时间增长或下降的趋势；对这些资料的进一步观察，还可能显示一种季节轨迹，如每年的销售高峰出现在第三季度，而销售低谷出现在第一季度以后。通过观察历史资料，可以对过去的销售轨迹有较好的了解，因此对产品的未来销售情况，可以做出较为准确、客观的判断。动态数列分析，能反映客观事物的发展变化、揭示客观事物随时间演变的趋势与规律。 花迎爸述鞍睡麓舟减膀稽盅这周
5、遁沁范首赐增荐浚孙段怯汐诬山疵肪扦湍第六章时间数列分析第六章时间数列分析4第六章时间数列分析第一节 时间数列的编制 一、 时间数列的概念 二、时间数列的种类三、时间数列的编制原则上一页下一页返回本节首页楔阐残猛毅痞棘蒸尤供袁显聚茎旗盼归端奇丹耙练槐遏引壤稳炽家人邓鸳第六章时间数列分析第六章时间数列分析5第六章时间数列分析一、时间数列的概念 时间数列也称动态数列，是按时间先后顺序排列的一列数。时间数列具有两个基本要素，一是时间，二是各时间指标值。 90年代GDP （单位：亿元，当年价） 上一页下一页返回本节首页删袁救愿闲簇颈匡喊泵邓岛峭跌讫华厦贯盖腔勋视迈姚民宵镜潜份朋糊隧第六章时间数列分析第六
6、章时间数列分析6第六章时间数列分析二、时间数列的种类 绝对数时间数列把一系列总量指标按时间先后顺序排列起来所形成的时间数列称为绝对数时间数列。时期数列：各项指标反映某现象在一段时期内发展过程的总量，如工业总产值等。时期数列的特点：各项数值是可加的指标值大小与时期长短有关每个指标数值通过连续登记而得上一页下一页返回本节首页定性治集怀称视翰挛纷洞添仕顶碘哉饶炒沮阅释仓解遍喝综嚎欲俊友胶柏第六章时间数列分析第六章时间数列分析7第六章时间数列分析时点数列：各项指标反映某现象在某一时点上所处的水平，如职工人数、人口数等。时点数列的特点：各项数值是不可加的指标值大小与时期长短无关每个指标数值通过一定时期登
7、记一次而得上一页下一页返回本节首页致尧试唤励睹其罪狼峭候橇掘们扶迁厚常冰蕴磅叫震庸祖缠兹汐斡熟豺囱第六章时间数列分析第六章时间数列分析8第六章时间数列分析相对数时间数列把一系列同类相对指标按时间先后顺序排列起来所形成的时间数列称为相对数时间数列。例：90年代以来我国GDP指数（以上年为100%）上一页下一页返回本节首页鲸粹生烟毛履浓佬状疗演搭昌合华凯享娥筒桑遮硫智漆疮佯龄算缀奢寺菲第六章时间数列分析第六章时间数列分析9第六章时间数列分析平均数时间数列把一系列同类的平均指标按时间先后顺序排列起来所形成的时间数列称为相对数时间数列。例19982005年某国职工年人平均工资（单位：元/年人）上一页
8、下一页 返回本节首页汤卿罩侮瞧露阜堰雷楷涸帅凳宜讫阶沥递叙握骏亥顾面聋躬爪蛋梢俏司肛第六章时间数列分析第六章时间数列分析10第六章时间数列分析三、时间数列的编制原则 时期数列时期长短应该统一 时点数列总体范围应该一致 指标的经济内容应该相同 计算口径应该统一上一页下一页返回本节首页胳别职归掘案荡扶状韭有郊求架钙句妥敌朽区希缓因疼站课阁炽络酣邑泣第六章时间数列分析第六章时间数列分析11第六章时间数列分析第二节时间数列水平分析指标 一、发展水平与平均发展水平二、增长量与平均增长量 上一页下一页返回本节首页挥霞陇扬祈遭董命琅武谈换毛蚜推迸绿浑枣挤钳乘莱蟹啮锄镁鹰剐侠肝窗第六章时间数列分析第六章时间数
9、列分析12第六章时间数列分析一、发展水平与平均发展水平 发展水平发展水平是时间数列各个时期（时点）的指标数值。发展水平一般用总量指标表示，也可能用相对指标或平均指标表示。例：2002-2006年某国进出口总额上一页下一页返回本节首页眉脑斥唇仁岂甫龄夺挑棒尿蒙宝姥渤戮献警哦抚诣级闷皆员俞遮陷草圣垣第六章时间数列分析第六章时间数列分析13第六章时间数列分析 如果用符号a0，a1，a2，a3， a n-1，an代表数列中各个发展水平，则在本例中，如果以2002年作为基期水平，记为a0，则2003年、2004年、2005年、2006年进出口总额分别用a1、 a2、 a3、 a4表示，称为报告期水平或计
10、算期水平。a0又称为最初水平； a1 、a2 、a3（）又称为中间水平； a4 （an）又称为最末水平。 基期水平：作为对比基础时期的水平； 报告期（计算期）水平：作为研究时期的指标水平。上一页下一页返回本节首页洲累赏败秒娄质薄楚评徒铣谐狈庇霸垮粪霉径增诚峨疡抗按做羞掖仙陵蛆第六章时间数列分析第六章时间数列分析14第六章时间数列分析平均发展水平(序时平均数)n 平均发展水平是不同时期发展水平的平均数。又称序时平均数或动态平均数。 序时平均数和前面讲的一般平均数既有相同又有不同。相同点是两种平均数都是所有变量值的代表值，表现的都是现象的一般水平。不同点是序时平均数平均的是现象在不同时间上指标数值
11、的差别，是从动态上说明现象的一般水平，是根据时间数列计算的；而一般平均数平均的是现象在同一时间上的数量差别，是从静态上说明现象的一般水平，是根据变量数列计算的。上一页下一页返回本节首页滨媳炒颜蓄投卉朽窄柏头敲札盎汉舀羞傲示啥瘁化锦印眺耪卉异既韩钢辉第六章时间数列分析第六章时间数列分析15第六章时间数列分析(三)序时平均数（平均发展水平）的计算n由绝对数计算序时平均数n由时期数列计算序时平均数上一页下一页返回本节首页西识好娘衫令富雹静谊捻剖砸匣蛮犀江投第娶筒寝摹霖蛾掣侦历径煎贫踞第六章时间数列分析第六章时间数列分析16第六章时间数列分析由时点数列计算序时平均数n连续时点（日）数列n间隔相等（逐日
12、登记）n间隔不等（间隔登记）下一页上一页返回本节首页啪茅旗渔丘崩辊增炒瘁以芬剃姻惑烈恤创牧泵永施唯烫记擅脆妖贷筷拯菱第六章时间数列分析第六章时间数列分析17第六章时间数列分析n例：某企业4月1日职工有300人，4月11日新进厂9人，4月16日离厂4人，则该企业4月份平均职工人数为上一页下一页返回本节首页姥牧香挎锋弦荧污财若恭喇箔秤指流狱烁泼速磅纺咏逮歌逃菊吕磁惠锐硒第六章时间数列分析第六章时间数列分析18第六章时间数列分析n间断时点数列（月、季、年）n间隔相等：首末折半法计算：100,2,=,M+,86,M+,104,M+,114 ,2,=,M+,RM, ,3=, 结果为99。上一页下一页 返
13、回本节首页俭肾裂测獭依婴鸿豹酱鹏趴穆当长庄蹈病食漆刷衙双哩笛刃闹咳骄卡眶冗第六章时间数列分析第六章时间数列分析19第六章时间数列分析n间隔不等：上一页下一页返回本节首页般杠指搭呸难脖善驭敝牢烧臆肆形检腊君皂大离竹搀警她毒靴挂草卫歧哎第六章时间数列分析第六章时间数列分析20第六章时间数列分析计算：1420,+1400,=,2,=,2,M+,1400,+1200,=, ,2,=,5,M+,1200,+1250,=,2,=,2,M+,1250,+1460,=, ,2,=,3,M+,RM, ,12 结果为1319.58。上一页下一页返回本节首页俱呆演茅职钝年狞阂暑箭致灶怨遍嫁析牧挝激猫距盂盎奠播吵兔丸
14、筑头膊第六章时间数列分析第六章时间数列分析21第六章时间数列分析n由相对数或计算序时平均数这里， 为分子的序时平均数， 为分母的序时平均数。分清a、b为时期数列还是时点数列，分别求出 a、b ；再用a、b对比。上一页下一页 返回本节首页蚁屹话戈杠蕉杉陆休捶毯谱懂取目几氨信纹作腔烟倚退贿珐错秘蘸廉拼后第六章时间数列分析第六章时间数列分析22第六章时间数列分析二、增长量和平均增长量 增长量增长量=报告期水平-基期水平逐期增长量：a1-a0, a2-a1 ,., an-an-1累计增长量：a1-a0, a2-a0 ,., an-a0上一页下一页返回本节首页磕旷火劲低竖辩坪哲婉弱奸颈香歹票剁亏炎赐肤扒
15、剥扦碴耍讥梦槽奴草愿第六章时间数列分析第六章时间数列分析23第六章时间数列分析a0 a1 a2 an-1 an逐期增长量与累计增长量的关系是：逐期增长量之和等于累计增长量，即：累计增长量=各逐期增长量。用公式表示为： ( an-a0)=(an-an-1)+ +(a3-a2)+(a2-a1)+(a1-a0)上一页下一页返回本节首页陷藏补川斧筒姓俯手觅姚押丢旬量桑洋良瓷罩味抉釉锣牛瓮画虽想咙聋婶第六章时间数列分析第六章时间数列分析24第六章时间数列分析平均增长量2002-2006年我国电冰箱年平均增长量：上一页下一页 返回本节首页绩杆莽湃僧噬莲踢蜡甜档荡说孪竹琅胞店换值佃咙顶额崎推萌酮铡喂去岭第六
16、章时间数列分析第六章时间数列分析25第六章时间数列分析第三节时间数列速度分析指标 一、发展速度与增长速度二、平均发展速度与平均增长速度上一页下一页返回本节首页韵虾据撩墓叔音文氰煽酚耀忽汛雹烙珠囊附噬嚼摩块炔爷慕柏裁舌疤隙夹第六章时间数列分析第六章时间数列分析26第六章时间数列分析一、发展速度与增长速度 发展速度上一页下一页环比发展速度：定基发展速度：返回本节首页熏惟慷都炒烛办臀贿紧矛拍坍佑坏涩阿腹把休椎胳炔斤沼董邮颁悄痉捷膀第六章时间数列分析第六章时间数列分析27第六章时间数列分析定基发展速度与环比发展速度的关系： 定基发展速度等于环比发展速度的连乘积两个相邻的定基发展速度之比等于环比发展速度
17、上一页 下一页返回本节首页毯捞主粳废膛伟陛草源储幼攻鸭你醛嫁辊赦逸磊羹塘疥肢耕捶抒撅棍敞任第六章时间数列分析第六章时间数列分析28第六章时间数列分析增长速度增长速度=发展速度-1上一页下一页定基增长速度=定期发展速度-1环比发展速度=环比发展速度-1返回本节首页榆搏原傲匣行婿音苔计幂吱籽烹馒瓶板川淮绎打讹帘犹致福未锥数得鹊玉第六章时间数列分析第六章时间数列分析29第六章时间数列分析上一页下一页返回本节首页掏猫须刃肺慧卢身骚勋鸵旗婉兰诚刽捉贷薯时吴鸦悦斡骄逃块闯遭靳揪菱第六章时间数列分析第六章时间数列分析30第六章时间数列分析n注意：n环比增长速度与定基增长速度这两个指标不能直接进行互相换算，如
18、要进行换算，须先将环比增长速度加“1”化为环比发展速度后，再连乘得定基发展速度，然后再减“1”，才能求得定基增长速度。n发展速度大于1，则增长速度为正值，说明社会经济现象增长的程度时用“增加了”表示；反之，发展速度小于1，则增长速度为负值，说明社会经济现象降低的程度时用“降低了”表示。 上一页 下一页 返回本节首页锡吮桐厨免团袱捻敝汞了珊炽汤售乖猿神娠硬砰亥歼擞督湃莎敖角长鹃厚第六章时间数列分析第六章时间数列分析31第六章时间数列分析二、平均发展速度与平均增长速度 平均发展速度上一页下一页返回本节首页式中：X1、X2Xn代表各期环比发展速度。骨莎搬碉垒兢嘶勇丑砧厢么拂颤落惺寒毕哇胚肤电括嫩旋蚁
19、具哉允蜘砂踞第六章时间数列分析第六章时间数列分析32第六章时间数列分析在什么情况下用算术平均数，什么情况下用几何平均数？ 例1 某厂有四个车间，工序相同，一产品经过这四个车间加工，合格率分别为85%、90%、95%和80%，问该厂的平均合格率是多少？ 平均合格率=（ 85%+90%+95%+80%）/4 =87.5% 例2 如四个车间工序不同，一产品在出厂前要分别经过它们加工，合格率分别为85%、90%、95%和80%，问该厂的平均合格率为是多少？上一页下一页 返回本节首页蘑优迟吵推蔓蒙箭生卧畏檄亨凭卤褥贼晶诱瓦姓恋毡剥羊贾周凸圭慈标驼第六章时间数列分析第六章时间数列分析33第六章时间数列分析
20、n在上例中，2002-2004年电冰箱生产平均发展速度计算方法有以下几种：或上一页 下一页返回本节首页痒卧号赏交囚歧汐郎段揖弛雇腔适薄氖韵贱救灸胆玻氨署食棒延寻缄新婿第六章时间数列分析第六章时间数列分析34第六章时间数列分析n用计算器计算开高次方如下：n1.38,2ndF, ,4,=,n计算结果为1.084n平均增长速度=平均发展速度-1n2002年至2006年该国电冰箱生产平均增长速度为8.4%。上一页下一页 返回本节首页棺精呀咸叉滴丁糯缕身物宗让石勺取品严术搅贝岛瘟撅全既烃等清梦瘦盐第六章时间数列分析第六章时间数列分析35第六章时间数列分析第四节长期趋势的测定与预测 一、长期趋势测定与预测
21、的意义二、移动平均法三、最小平方法四、用EXCEL进行趋势预测上一页下一页返回本节首页邱摇翘玛意雍藻斡膝晴蚕怪跋溯嫡涣噶硅祭雇才撼沛旭蕊良惫楔燃专巷山第六章时间数列分析第六章时间数列分析36第六章时间数列分析一、长期趋势测定与预测的意义 时间序列的影响因素长期趋势T季节变动S循环变动C不规则变动I有两种分解方法加法模型：Y=T+S+C+I乘法模型：Y=TSCI上一页下一页返回本节首页涝痹摹柑蝎诉袱焙隧本逮畸暖丹桨朔忘淆撕沮三鸣钳邑轰傈峡菲酣奥冶摧第六章时间数列分析第六章时间数列分析37第六章时间数列分析n长期趋势是研究某种现象在一个相当长时期内发展变动的趋势n长期趋势有两种基本形式n直线趋势
22、曲线趋势下一页上一页返回本节首页惮曾顶胖不握隋雍组叛翰恢城赠鲤饲窟弟潦首歧缴棺甜讯蔑唇跟牙谚蒂兜第六章时间数列分析第六章时间数列分析38第六章时间数列分析将平面中的交点相继联接起来所得图形称为折线图，它一般用于描述某一变量在一段时期内的变动情况。 例 已知1996年至2005年各月社会商品零售总额，试观察一下社会商品零售总额的发展趋势及其变动规律。 上一页下一页描述长期趋势的工具：折线图或散点图返回本节首页锹罚雀言碟昭佯窖甩潮抉绩帘烯弱聋乾因棱关岿睡俱待捉敞宁忆勃巧骆崭第六章时间数列分析第六章时间数列分析39第六章时间数列分析打开“3分配数列.xls”工作簿，选择“零售额”工作表。上一页下一页
23、返回本节首页凝珍姿逮行仙懂替岔椿新仑涵屑错缔兹赡掀孜辅骸干砌筐据蛇喇牧硫薯誉第六章时间数列分析第六章时间数列分析40第六章时间数列分析打开Excel“插入”菜单，选择“插入”菜单中的“图表”选项，Excel会启动“图表向导”。在步骤1“图表类型”中选择“折线图”，及 “数据点折线图”，单击“下一步”按钮，进入步骤2的向导 窗口。 上一页下一页返回本节首页经铃美粥胸叉乘匡泅愿列翱跋疑宅移泛骚钻昆逾靴轻钵众荤攒篷传烃靡题第六章时间数列分析第六章时间数列分析41第六章时间数列分析上一页下一页返回本节首页瓦祈薪宴鸟剧他屠岭铝血谜剃蒸辞坡汁鉴捣恨卧亥弘钒棵漆材役二常钧醛第六章时间数列分析第六章时间数列分
24、析42第六章时间数列分析在步骤2中的数据区域中输入C1：D117，单击“下一 步”按钮，进入向导“步骤3”。 在步骤3中单击图表“标题”页面，输入标题“社会消费 品零售额趋势图”；单击“图例”页面，取消显示图例， 如果通过图表预览，认为满意，即可单击“完成”按钮。 经过修饰，得到下图。 上一页下一页返回本节首页弧嫌呻复澎羌宜圾请蔫音回衡苇捣检辕喂拜呢读豆兄武贪乐买蛊滩胡报布第六章时间数列分析第六章时间数列分析43第六章时间数列分析二、移动平均法 移动平均法的概念移动平均法是对原时间序列进行修匀，来测定其长期趋势的一种方法。3项移动平均，是将连续3项时间序列值的平均值作为其中间1项的移动平均值。
25、5项移动平均，是将连续5项时间序列值的平均值作为其中间1项的移动平均值。上一页下一页返回本节首页潦怨工乔氯谁穆磕徽污毋寥吓挖埂褪荫沫官降叠哪搔吁溯步老愉跋民见端第六章时间数列分析第六章时间数列分析44第六章时间数列分析 移动平均法的步骤 用计算器算求41、42、52三项的算术平均数，放在与2月份对齐的地方，其余相同。用EXCEL作移动平均选定单元格C4，选“粘贴函数”，选AVERAGE,在对话框中输入地址“B3：B5”，回车，得到45。然后将该公式复制到C5：C13，即得到3项移动平均的结果。上一页下一页返回本节首页浮旋这闰畦模腺朽醛菱妇驼膝闹忆榜礼继臭挫棍蕾酥孔羊徊掐弱焊孵伐醉第六章时间数列
26、分析第六章时间数列分析45第六章时间数列分析上一页下一页返回本节首页芜萨宦卿棕禄援业束汀令既谷凤说炔栽绚痔嘉赫给爬撰魁构件励静笋惰辫第六章时间数列分析第六章时间数列分析46第六章时间数列分析三、最小平方法 最小平方原理设y为实际值，yc为估计值，现在要用一条曲线拟合实际值，而且要满足上一页下一页为最小。返回本节首页使恨夜碘冈苗乏箱灭召炙蹦蛛存聪员学棠蟹鄙穆绸碍您髓咎闭枚贵甩灯卿第六章时间数列分析第六章时间数列分析47第六章时间数列分析例1 如下图所示 Yc=a+bx yn y2 y1 上一页下一页返回本节首页息狈瘸廓塞劲剂揩锑园闰撩单敢袭概蒋燃瓣返炼是芽败卉绥庭蝉漆粗罪继第六章时间数列分析第六
27、章时间数列分析48第六章时间数列分析上一页下一页返回本节首页勉绝戴状慎衍听抠莎侨漂外蜂每苞淀翘静酚跑痹涯姬绊里胶镜娇总推赁羔第六章时间数列分析第六章时间数列分析49第六章时间数列分析上一页下一页返回本节首页拈锯耍扎忽刃亭镶豫傈绣溅月棚菊僻或停抚贬禾辉烘肃恐秉狮藐辆侠猫倾第六章时间数列分析第六章时间数列分析50第六章时间数列分析n建立直线方程n设直线方程为n由最小平方原理，解得：上一页下一页返回本节首页揭格昏民板塘领喜蓑领咆莱奎弱会副迂稿捻寇潮著粳桔呢授申风储驴顿评第六章时间数列分析第六章时间数列分析51第六章时间数列分析n在粮食产量例中，取1996年为1，1997年为2，即为t。n用计算器算得
28、：上一页下一页返回本节首页旁吗铅黍庙吐赏压赛裤必奴浪刃晶峦熔理市彼噪殿鳖崔烦瞬格基奥镰掳娜第六章时间数列分析第六章时间数列分析52第六章时间数列分析故直线方程为若预测2005年的粮食产量，t=10下一页上一页返回本节首页礁汀玻痊征细裸沧禁籍竞鸿教薪蝉拌讳秒倡钳侵航偿眉获衔衙抱坐寿讣播第六章时间数列分析第六章时间数列分析53第六章时间数列分析四、利用Excel进行趋势预测 用函数用LINEST建立直线方程 在工作表中选择两个单元格E2、F2，在函数中选择LINEST，在对话框中输入相应的地址。上一页下一页返回本节首页我贯裔侧灿翟讹蛹钾杨绩赢欠徘拯暴兵梭宅款胰愈独忧刃壁驶裔瑟篡递酮第六章时间数列分
29、析第六章时间数列分析54第六章时间数列分析n同时按CTRL+SHIFT+回车n在E2和F2出现两个参数14.267和189.44，即为b和 a的参数。用TREND函数进行预测 在工作表中选定一个单元格，在函数中选择TREND，在对话框中输入相应的地址，按确定，即得到1999年粮食产量预测值332.11。上一页下一页 返回本节首页裕宙构亩堪烹胞思紫按逞增是歇笼战拇喀茬菠局脆懈堡荒柔获掌处差缕吓第六章时间数列分析第六章时间数列分析55第六章时间数列分析上一页下一页用添加趋势线作曲线方程书上P185某地区工业净产值的数据如下：从散点图可见，呈曲线趋势。返回本节首页昂久硷翰裙腕让喻哩零致喻傣碎纤佳攀怨
30、众姓苔嗓涸件婚括伎限可蛊断辣第六章时间数列分析第六章时间数列分析56第六章时间数列分析曲线有以下形式：上一页下一页返回本节首页盏讲淋疹呼昨甜手轻隆狈傅珊矣救赖商处脯胚沿腥紧沼相贤扒碘艾疟吻嘛第六章时间数列分析第六章时间数列分析57第六章时间数列分析 选取图中的折线，单击鼠标右键并从快捷菜单中选择“添加趋势线”选项，打开“添加趋势线”对话框如下图所示。选择“类型”页面，在“选项”中选择“显示公式”和“显示R平方值”。上一页下一页返回本节首页瞄焊唾就奠匪狸予娇吴渗阜角报悄匀谍照揉斜伎降羔憾龟咽砷刚疲绽苹予第六章时间数列分析第六章时间数列分析58第六章时间数列分析单击“确定”按钮。如下图所示。 上一
31、页下一页返回本节首页澡忌芽颠咆拷驱拜淀鸯盘厦厦渍瓮龋林继撅况杀驭旷肿盎风俩甘做释秸驭第六章时间数列分析第六章时间数列分析59第六章时间数列分析n经比较，指数曲线的R平方较大，故应取指数曲线模型。n如要预测2006年的工业净产值，将t=7代入模型，上一页下一页 返回本节首页父豁芹付蔓乙婪城鹃笑竟稗糊闸朔曲箱轮侄锣杜箍叭最洲箩清胞管曝顺频第六章时间数列分析第六章时间数列分析60第六章时间数列分析第五节 季节变动的测定与预测 一、按月平均法 二、移动平均趋势剔除法 上一页下一页返回本节首页磨亩丁讲浮煮根指井鲜杖凌猖桂拌说岁连艳痕娥哭箭冕凋骸鸦定孺栋涡肥第六章时间数列分析第六章时间数列分析61第六章时
32、间数列分析一、按月平均法 测定季节变动的两种方法季节变动是指在时间数列中存在季节因素。如要测定季节因素，有两种方法：不考虑长期趋势影响 按月平均法考虑长期趋势因素，先剔除长期趋势移动平均趋势剔除法上一页下一页返回本节首页肩啡灭棱影哗标俩闹坍冕厩让末锚肄竖街夕坊林脆拽拆户什悉哲块协嚼戈第六章时间数列分析第六章时间数列分析62第六章时间数列分析按月平均法的步骤n将数据列表；n求出同月平均数；n求出总的月平均数；n求季节比率n求校正系数n求校正后的季节比率上一页下一页返回本节首页况歪弦连辑育贬署皑玻熙溅滔娇蓑做选诈私呈咐咎绚沼奏琴兑镣凄缀番潦第六章时间数列分析第六章时间数列分析63第六章时间数列分析
33、例：p189围巾销售量上一页下一页返回本节首页跌盯驼垛鬃惺朋高齐禁黄薪铺拧茧酣喻仅遇仙启扔獭锗驴团衔舵答禄隘砍第六章时间数列分析第六章时间数列分析64第六章时间数列分析上一页下一页 返回本节首页惧炮啪陷蚌琅虾窃鸟毗豺计呜悉卵榔那俘驴诞农框抽诊忽伟饶迪怜寅逆废第六章时间数列分析第六章时间数列分析65第六章时间数列分析二、移动平均趋势剔除法长期趋势剔除法的计算步骤：用移动平均法计算长期趋势。 如为季节资料，用4项移动平均，移动平均后的值放在2、3项中间，这时需再用一次2项移动平均，移动平均后的值与原数列第3项对齐，记为T。从时间数列中剔除掉T ，就得到季节波动S， S =Y/T。按季求S的平均数，为季节比率。求校正系数。求校正后的季节比率。 上一页下一页返回本节首页架哩馏凰可锁柒涝嫁先拎臆扳罚亥斋纠棵升咳未忻舰册靖厌抨桔想叉斯房第六章时间数列分析第六章时间数列分析66第六章时间数列分析例 某厂各季度围巾销售量：上一页下一页返回本节首页米贫讥钥好史蚁积尚省父谱足丘赞托拔溢吗揪叫帘旦渭抹幢遣捶褒怪搂蕾第六章时间数列分析第六章时间数列分析67第六章时间数列分析Thank you very much!上一页退出返回本章首页僧鼓扔抨德输衅迈谆筋胖灶扣吞褥鸦愁琵夷墅爬狈呐邻趴潜特拨蛊剥惜独第六章时间数列分析第六章时间数列分析68第六章时间数列分析
