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.     

对季节指数计算方法的思考

在对时间数序列进行分析时,通常的《统计学》教科书中总是将其构成要素分为四类,一是长期趋势T,二是季节变动S,三是循环变动C,四是不规则变动I。在进行分析时常构建加法模型Y=T S C I或乘法模型Y=T·S·C·I,有时也采用两者的混合形式。在对其中的季节因素S进行分析时,需要计算     

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.     

时间序列分析与回归分析之异同

时间序列分析与回归分析之异同西安公路交通大学雷渐宏不少统计文献是分别论述时间序列分析和回归分析这两个问题的。时间序列分析在于测定时间序列中存在的长期趋势、季节性变动、循环波动及不规则变动，并进行统计预测；回归分析则侧重于测定解释变量对被解释变量的影响...     

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     

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.     

季节分析中趋势剔除的研究

一、问题的提出在传统时间序列分析中,重点是确定性因素的分解和提取。确定性因素分解一般归纳成四大因素:长期趋势、季节变动、循环波动、随机波动。由于非固定周期的循环波动和长期趋势难以严格分解,人们对四因素的分解作了改进,现在通常分解成三大因素:(1)长期趋势:包括长期     

用虚拟变量法进行季节波动预测

一、引言季节波动是指由于自然条件或社会条件的影响，经济现象在一年内随着季节的转变而引起的周期性的波动。一般来说，在一些经济现象除了受季节波动影响之外，它还受到经济发展的长期趋势的影响以及除了上述因素以外的不规则波动。为了能对受季节波动影响的经济现象进行预测，一般常用的方法是将影响经济现象的各个主要因素加以分解，进行单独测算，然后再进行迭加，从而对受季节波动影响的经济现象进行预测。对于受季节波动影响的经济变量Y，它可以分解为Y=T＋S＋I（其中T为长期趋势，S为季节波动，I为不规则变动）、或Y＝T·S＋I…     

对季节指数测定中趋势值计算方法的一个实证分析

运用季节变动预测法进行预测，必然要测定季节指数．如果某种季节往商品以年为单位的历史数据呈趋势型变动，就可以用“长期趋势消除法”先消除长期趋势影响因素，然后测定季节指数．本文拟对现行的“长期趋势消除法”作一个实证分析，提出一点看法．趋势型变动的历史数据（Y）是趋势变动（T）、季节变动因素（S）和随机因素（R）综合影响的结果（因多数商品不存在明显的同期波动因素，本文对它不作考虑）。可用斧式表示为JY—TXSXR．用“长期趋势用除祛”固定季节拍数的思路走：先通过对历年同月（季）数据的平均．得到历年同月（季）…     

Excel在时间序列分析中的应用

Excel在办公自动化中的应用是众所周知的,但一提到统计分析软件,人们都会理所当然地想到Statistic、Spss、SAS等,谁也不会把Excel牵扯进来.在人们眼里,似乎Excel只能求简单的均值、方差等,而登不了统计分析的大雅之堂.其实,据有关资料表明,Excel可以实现90%以上的统计分析功能,而且简便易行.下面我们就以时间数列分析入手,观察一下EXcel是怎样剔除不规则变动(I),长期趋势(T),季节变动(S),来显示出循环波动(C),希望对统计工作者有一定借鉴作用.     

组合预测方法在季节波动预测中的应用

季节波动是社会经济现象随着季节的变化而发生的周期性的变动，是季节性的固定规律作用于经济活动的结果。在经济现象的发展变化中，一般受四种波动的影响，即长期趋势、季节性波动、循环波动和不规则的随机波动。但在经济预测中要把握住前两点，一是要搞清楚季节波动的规...     

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     

基于时间序列的房地产价格走势辨识

本文采用时间序列分析法按照复杂经济系统的影响原理将上房住宅指数分解为长期趋势变动、月度变动以及循环波动三种相互独立的变动趋势,同时结合政策、市场等因素对三种变化趋势的原因进行解析,从而发现了上海市住宅市场的大势所趋以及月度变动、循环波动的典型特点。     

东莞市外贸进出口情况的预测报告

这里采用时间序列分析的常用预测方法:WINTERS、STEPWISE、ARIMA三种方案,分别侧重从消除季节变动、长期趋势预测等方面反映东莞市外贸进出口基本走势的情况。     

Census X12季节调整下的黑龙江零售品销售总额的预测研究

文章在对季节调整方法进行理论总结的基础上,采取Census X12季节调整办法对黑龙江零售品销售总额序列(2003～2008)进行剥离,得到长期趋势TC和季节因素S,并计算出季节因素的影响系数—季节指数;对长期趋势TC序列进行时间序列回归预测季节调整后的2009年1～12月值,再运用季节指数得到2009年1～12月的总序列预测结果;运用配对检验预测得到的2009年1～7月份数据与实际观测值在95%显著性水平下不存在显著差异。     

经济预警的理论和方法(之三)

三、经济波动的测定方法(1)——直接法观察经济变量的变动,最简单而常用的方法是观察其发展变动的速度。通过计算经济变量的发展速度,不仅可以了解经济变量变动的方向,而且可以知道其变动幅度。对这种变动作连续观察,就可以描述经济变量的波动。经济波动的测定方法之一——直接法,正是基于此而产生的。所谓直接法,是由每年各月数值直接与上一年同月数值相比,得到循环及不规则变动相对数(即年距发展速度),以此来反映经济周期性波动的一种测定方法。其计算公式为:式中:CI是第t年第i月的循环及不规则变动相对     

关于趋势季节模型预测方法的改进

当时间数列受长期趋势和季节变动的双重影响时,需运用趋势季节模型进行预测.不言而喻,运用趋势季节模型进行预测,需要掌握季度或月份的趋势值.     

应用直接法测度循环波动应注意的问题

直接法是由M.A.Brumbaugh提出的,它是用经济时间序列中每年各月数值与它前一年同月数值的百分比来度量循环变动和不规则变动程度的,只要对这一结果作一定长度的平滑以消除不规则变动,就能表明循环变动程度。不过,当原始序列不是指数趋势,直接法在方法上就失效了。直接法的缺点远不止是运用性差,更突出的表现在经济意义上。首先,它反映的并不是各时期经济水平的循环波动程度,而是各时期循环变动水平与其前一年同期循环变动水平的相对程度。其次,直接法不宜用来测度古典循环波动。古典循环波动程度是用循环水平(常常是用实际序列每期水平对该时期正常水平的百分比来表示的)来反映的。直接法的计算结果,只是一系列年距发     

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...     

利用Excel实现时间序列分解分析

一、简介分解分析法是时间序列分析和预测过程中常用的统计方法。该方法假设时间序列是趋势变动（T）、循环变动（C）、随机变动（I）综合影响的结果,分解过程首先从原始序列中消除随机变动,然后在此基础上,分别识别出循环变动和趋势变动的变化模式。假设的合理性、方法的科学性和操作的简易性使分解分析法在经济预测中得到了较为广泛的应用。本文结合具体例子介绍如何用电子表格软件Excel实现时间序列的分解分析。二、实例如图（1）所示,表中A1至B13单元格是1996至1998年各季度某海滨城市旅游人口数（千人）,试预测1999年各季度旅…