第9章 时间序列分析和预测(课件)- 《统计学—基于Execl》同步教学(人民大学版)
2024-02-23
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内容正文:
第 9 章 时间序列分析和预测
9.1 增长率分析
9.2 时间序列的成分和预测方法
9.3 平滑法预测
9.4 趋势预测
9.5 分解法预测
Forecast
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思考一下
如果某品牌的汽车每个月的销售量都增加200辆,连续12个月的销售量的环比增长率是上升的还是下降的?
如果一个人的收入每年都涨1000元,将连续10年的收入数据画出图形,图像是什么样子?如果每年的收入都增长5%,将连续10年的收入数据画出图形,图像是什么样子?
你可以准确地预测出一个弹道导弹的运行轨迹,但你无法准确预测出某个社会经济现象运行的趋势。你同意这样的观点吗?
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9.1 增长率分析
9.1.1 增长率与平均增长率
9.1.2 年化增长率
第 9 章 时间序列分析和预测
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时间序列与增长率
时间序列(times series)是按时间顺序记录的一组数据。其中观察的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式
增长率是对现象在不同时间的变化状况所做的描述
由于对比的基期不同,增长率有不同的计算方法。这里主要介绍增长率、平均增长率和年化增长率的计算方法
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9.1.1 增长率与平均增长率
9.1 增长率分析
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增长率
( growth rate )
增长率是时间序列中报告其观测值与基期观测值之比减1后的结果,也称增长速度,用百分比(%)表示。
由于对比的基期不同,增长率可以分为环比增长率和定基增长率
环比增长率是报告期观测值与前一时期观测值之比减1,说明观测值逐期增长变化的程度
定基增长率是报告期观测值与某一固定时期观测值之比减1,说明观测值在整个观察期内总的增长变化程度
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增长率
( growth rate )
设增长率为,则环比增长率和定基增长率可表示为:
环比增长率:
定基增长率:
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平均增长率
( average rate of increase )
时间序列中各逐期环比值(也称环比发展速度)的几何平均数(个观测值连乘的次方根)减1后的结果,也称平均发展速度
平均增长率用于描述观测值在整个观察期内平均增长变化的程度
计算公式为:
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增长率计算与分析
( 例题分析 )
【例9—1】表9—1是2005年—2014年我国的GDP(国内生产总值)数据,计算(1)2005—1014年的环比增长率;(2)以2005年为固定基期的定基增长率;(3)2005—1014年的年平均增长率,并根据年平均增长率预测2015年和2016年的GDP
年份 GDP
2005 187318.9
2006 219438.5
2007 270232.3
2008 319515.5
2009 349081.4
2010 413030.3
2011 489300.6
2012 540367.4
2013 595244.4
2014 643974.0
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增长率计算与分析
( 例题分析 )
【例9—1】2005—2014年中国GDP的环比增长率和定基增长率
年份 GDP 环比增长率% 定基增长率%
2005 187318.9 — —
2006 219438.5 117.15 117.15
2007 270232.3 123.15 144.26
2008 319515.5 118.24 170.57
2009 349081.4 109.25 186.36
2010 413030.3 118.32 220.50
2011 489300.6 118.47 261.21
2012 540367.4 110.44 288.47
2013 595244.4 110.16 317.77
2014 643974.0 108.19 343.78
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增长率计算与分析
( 例题分析 )
【例9—1】2005—2014年中国GDP的平均增长率
根据年平均增长率预测2015年2016年的GDP分别为:
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9.1.2 年化增长率
9.1 增长率分析
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年化增长率
(annualized growth rate)
增长率可根据年度数据计算,例如本年与上年相比计算的增长率,称为年增长率
也可以根据月份数据或季度数据计
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