(13)第13章 时间序列分析和预测（课件）- 《统计学基础》同步教学（铁道出版社·2015）

第13章 时间序列分析和预测 'werP1n时 统计学 13 第13章时间序列分析和预测 §13.1时间序列及其分解 §13.2平稳序列的平滑和预测 §13.3有趋势序列的分析和预测 §13.4 复合型序列的分解 3 学习目标 1.时间序列及其分解原理 2.平稳序列的平滑和预测方法 3.有趋势序列的的分析和预测方法 4.复合型序列的综合分析 13 §13.1时间序列及其分解 一时间序列的构成要素 二时间序列的分解方法 13-4 时间序列 (times series) 1.同一现象在不同时间上的相继观察值排列 而成的数列 2.形式上由现象所属的时间和现象在不同时 间上的观察值两部分组成 3.排列的时间可以是年份、季度、月份或其 他任何时间形式 时间序列的分类 时间序列 平稳序列 非平稳序列 有趋势序列 复合型序列 13 时间序列的分类 1.平稳序列(stationary series) 基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上 在某个固定的水平上波动 或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波 动可以看成是随机的 2.非平稳序列(non-stationary series) ·有趋势的序列 线性的，线性的 有趋势、季节性和周期性的复合型序列 时间序列的构成要素 时间序列的构成要素 趋势 季节性 周期性 随机性 线性趋势 非线性趋势 趋势、季节、周期、 随机性 1.趋势(trend) 呈现出某种持续向上或持续下降的状态或规律 2.季节性(seasonality) 也称季节变动(Seasonal fluctuation) 时间序列在一年内重复出现的周期性波动 3. 周期性(cyclity) 也称循环波动(Cyclical fluctuation) ■ 围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动 4.随机性(random) 也称不规则波动(Irregular variations) 除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动 13 时间序列的构成模型 1.时间序列的构成要素分为四种，即趋势(T 、季节性或季节变动(S)、周期性或循环波 动(C、随机性或不规则波动（非平稳序列 2.时间序列的分解模型 乘法模型 Y=TXS,XC×I 1. 加法模型 Y=T+S+C+l 13