2015高會備考知識點:時間序列分析(07.08)
時間序列分析
時間序列是一段時間間隔內(nèi)所記錄的一連串變量的數(shù)值。
時間序列由趨勢、季節(jié)性差異、周期性差異和隨機性差異等要素構(gòu)成。
趨勢(T)是時間序列所記錄數(shù)值的長期走勢。
時間序列的實際記錄結(jié)果(Y)往往偏離趨勢值,產(chǎn)生偏離的原因包括季節(jié)性差異、周期性差異和隨機性差異。
季節(jié)性差異(SV)是由于不同的年份、不同的日期或不同時刻所導(dǎo)致的時間序列數(shù)據(jù)的短期震蕩波動。季節(jié)性差異并不局限于季節(jié),只要是不同時間所形成的均可。
周期性差異(CV)是由于周期性循環(huán)所導(dǎo)致的中期變動。
隨機性差異(RV)是由于非常隨機的和不可預(yù)料的因素所導(dǎo)致的差異,例如罷工、恐怖活動和地震等。
時間序列通常采用移動平均法進行處理。移動平均法是從N期的時間序列數(shù)據(jù)中選取M期數(shù)據(jù)作為樣本值,求其M期的算術(shù)平均數(shù),并不斷地向后移動計算,所求的平均數(shù)對應(yīng)m期間的中點。使用移動平均法的目的是將時間序列中的差異去除掉,從而只留下代表趨勢的一連串?dāng)?shù)據(jù)。
時間序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。
1.加法模型
加法模型使用絕對數(shù)來表示差異,其計算公式為:
Y=T+SV+CV+RV。
2.乘法模型
乘法模型使用相對數(shù)來表示差異,其計算公式如下:
Y=T×SV×CV×RV。
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