时间数列类型划分方法的缺陷及完善

一、问题的提出 时间数列,又称时间序列,是指将某统计指标的数值,按 时间先后顺序加以排列形成的数列。时间数列分析是统计分 析的重要方法。通过时间数列分析不仅可以反映总体的发展 变化过程和历史状态;而且可以计算各种动态分析指示,考 察现象发展变化的方向、速度、发展趋势及其变化规律,进而 预测未来;同时将相互联系的时间数列进行对比,可以研究 现象间的依存关系。 现行的各种统计学教材中,对时间数列类型的划分方法 有两种,第一种是"时间数列按构成数列的指标性质不同,分     

时点数列平均发展水平的"通解"

时点数列是由一系列同类时点数列指标构成的时间数列。它有连续时点数列和间断时点数列之分。连续时点数列根据资料情况分为未分组的连续时点数列和已分组的连续时点数     

统计预测中的二次移动平均法

统计预测中的二次移动平均法华伯泉一、简单移动平均法移动平均法是修匀时间数列的一种方法。它是从时间数列的首项数据开始,按拟定的移动项数求序时平均数,而后逐项移动,求出移动平均数。这些移动平均数构成了一个新的时间数列。这个新的时间数列把原数列的不规则变动...     

分割平均法拟合二次曲线的两种具体形式

一、提出的问题 社会经济现象的发展变化是多种因素影响的综合结果.由于各种因素的作用方向和影响强弱不同,使具体的时间数列(又称动态数列)呈现出不同的变动形态.统计分析的任务就是要正确地确定时间数列性质,对构成时间数列各种因素加以分解和测定,以便对未来的状况作出判断和预测.构成时间数列的各种因素,按它们的性质和作用不同,可以归纳为长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四种.     

也谈由一般平均数时间数列计算序时平均数——兼与“由一般平均数计算序时平均数的方法释疑”一文商榷

本文指出了由—般平均数时间数列计算序时平均数在教科书上存在错误和“由一般平均数计算序时平均数的方法释疑”一文中的不足之处提出了—般平均数时间数列的序时平均数可以按照相对数时间数列计算序时平均数的方法计算,也可以根据平均指标基本公式计算。     

学习思考题(第8-9章)

一、简述时间数列的意义、作用及种类。二、时间数列分析指标有哪两大类?什么是发展水平?     

对季节变动趋势剔除法的思考

季节变动是指某些社会经济现象受到自然条件和社会条件的影响,而形成每年重复出现的有规律的周期性变动.测定季节变动的趋势剔除法(以下简称趋势剔除法)是测定时间数列季节变动的一种传统方法.这种方法认为,时间数列是由下列影响因素组成的:长期趋势(T)、循环变动(C)、季节变动(S)和不规则变动(I).并且假定原数列(Y)与上述四个因素存在如下关系:Y=T·C·S·I,即所谓乘法模型或比例模型.根据时间数列分析的基本要求,测定某一因素时,应将其它因素剔除.因此,测定季节变动时,须将非季节变动因素剔除.趋势剔除法的基本要求就是在原数列(Y)的基础上,分离出季节变动(S),并且,由于存在季节变动的时间数列在一定的周期按照一定的规律循环往复,因此,该时间数列又属于周期时间数列.在此基础上分离出的季节变动又必须是典型化的、可以说明不同周期的.这时,测定季节变动的基本过程可以表述为:S=Y/T·C·I,若不考虑循环变动时,可表述为:S=Y/T·I.     

论统计指标的时间性质及其序时平均

文章指出了国内最流行的１０本大学教科书中共同存在的关于统计指标时间性质上的４点错误认识，给出了统计指标时间性质的科学表述。最后，重新定义了时间数列的构成要素，重新划分了时间数列的类型，重新构造了序时平均数的计算公式体系     

趋势季节模型预测方法的改进

时间数列的变动是受多种因素共同影响的结果.其影响因素分为长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不规则变动I,其中,长期趋势T和季节变动S是影响时间数列变动的两大主要因素.对存在明显的长期趋势和季节变动的时间数列,应构建趋势季节模型:(y)s=(y)·s,(y)s为考虑季节变动的预测值,y为长期趋势预测值,s为季节比率.     

季节性指数平滑法参数的优选

一、季节性指数平滑法 季节性指数平滑法是20世纪60年代初由温特(Winters)研究制定出来的一种较高级形式的指数平滑方法.这种方法最突出的优点是对具有趋势变动和季节变动两种因素的时间数列,分别对每种因素进行指数平滑,然后将各种因素的平滑结果结合起来,对原时间数列进行预测.这就扩大了指数平滑方法的应用范围,提高了对兼有趋势和季节变动两种因素时间数列预测的准确性.     

从时间序列来看外高桥保税区工业产值的发展趋势

社会经济现象的发展变化是多种因素影响的综合结果,由于各种因素的影响作用强弱不同,使具体的时间数列呈现出不同的变动形态。按构成时间数列的各种因素的性质和作用来划分,可以归纳为长期趋势因素、季节变动因素、周期变动因素和不规则变动因素。外高桥保税区     

时间数列模型的联合估计

月份或季度资料时间数列,至少存在长期趋势、季节变动和不规则变动三种变动。测定和分解这三种变动,是时间数列分析的基本任务之一。目前,国内外通行的测定方法是分别测定,即用移动平均法或曲线配合法测定出长期趋势,再用移动平均趋势剔除     

拟合抛物线的分段平均法之改进

拟合抛物线的分段平均法之改进王道春，黄守坤，齐恒孝，谭阴英时间数列是指同类社会经济现象的统计指标数值按时间先后顺序排列而成的数列。为了预测和决策，需要对其配合趋势线，从而使我们能够对其进行修匀，使修匀后的数列排除季节变动、循环变动和不规则变动因素的影...     

时间数列趋势方程转换的研究

线性及非线性的时间数列趋势方程 ,随着时间单位的改变常常需要转换。文章重点阐述了转换的具体方法 ,并列举实例加以验证。     

时间数列平均分析指标的三个等级

目前，在各种统计学原理教材中，一般都将发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量、发展速度、平均发展速度、增长速度、平均增长速度并列时间数列的人大分析指标。但却没有说明这些指标可以在何时何地何种情况下如何使用。这容易使读者产生一个错误的印象，即对一般的时间数列，都可以计算所有这些指标，或者任意选择一些指标进行计算，并以计算结果为基础进行相应的分析和说明。这种错误的认识在基层、中层的统计人员中普遍存在，从而影响到他们日常所进行的统计分析。基于这种错误认识，对于时间数列分析指标的误用随处可见，甚至于…     

用时间序列模型对社会消费品指数的规律进行研究和预测

一、问题的提出运用数学模型对宏观经济指标的波动和趋势进行描述和预测,是计量经济和统计学界越来越重视和采用的研究手段和工具。在实践中,我们逐渐认识到,时间序列分析的应用日益广泛,主要用途有以下几个方面:1对序列未来趋势作预测;2将数列分解成主要趋势成份、季节变化;3用理论性模式模拟实际数据并进行检验,以讨论模式是否能正确地表示所观测的规律,如一些常见的经济模式等。时间序列是随时间顺序出现或采集的一连串观测数列,实际应用时此数列实际为有限的观测资料集合。如每月新建房屋数、季节ＧＮＰ、每月某品牌电视机销售量等。本…     

用时间序列数学模型对社会消费品指数的规律进行研究和预测

一、问题的提出运用数学模型对宏观经济指标的波动和趋势进行描述和预测，是计量经济和统计学界越来越重视和采用的研究手段和工具。在实践中，我们逐渐认识到，时间序列分析的应用日益广泛，主要用途有以下几个方面：１对序列未来趋势作预测；２将数列分解成主要趋势成份、季节变化；３用理论性模式模拟实际数据并进行检验，以讨论模式是否能正确地表示所观测的规律，如一些常见的经济模式等。时间序列是随时间顺序出现或采集的一连串观测数列，实际应用时此数列实际为有限的观测资料集合。如每月新建房屋数、季节ＧＮＰ、每月某品牌…     

对统计加权法拓展应用的探讨

统计加权法就是人们在研究或分析次数分布的集中趋势、离散趋势、对时间数列、指数、多因素影响的统计指标作平均数、标志变异指标、相对数的分析以及总量指标的外推预测以频数、频率、系数、特定数据等作为权数,实现准确计算的方法。文章从次数分布集中趋势、离散趋势、比较相对指标拓展应用、时间数列的外推预测及指数分析等方面探讨分析了统计加权法的应用。     

有负值时间数列的动态分析方法

比较式基数有负值时,相对指标的计算和分析是一个比较复杂的问题。本文主要讨论有负值时间数列动态分析指标计算的方法。     

统计预测中的指数平滑法

运用最小平方法求出时间数列的趋势线进行预测时,时间数列所反映的过去各个时间的经济信息都是相等地影响预测值的。它不能正确地反映近期的经济信息要比远期的经济信息影响趋势变化重要得多的客观事实。在预测中如何正确处理这个问题呢?一般是采用合理的加权法,即对过去的近期数据比对远期数据给以较大的权数。指数平滑法就是目前普遍应用的一种趋势预测法。现就指数平滑法的由来、计算方法和应用介绍如下: