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時間數列為什麼沒有循環因素分析

發布時間: 2022-06-28 20:05:37

A. 簡述時間序列的構成要素

構成要素:長期趨勢,季節變動,循環變動,不規則變動。長期趨勢( T )現象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢;季節變動( S )現象在一年內隨著季節的變化而發生的有規律的周期性變動;

循環變動( C )現象以若干年為周期所呈現出的波浪起伏形態的有規律的變動;不規則變動(I )是一種無規律可循的變動,包括嚴格的隨機變動和不規則的突發性影響很大的變動兩種類型。根據觀察時間的不同,時間序列中的時間可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。

(1)時間數列為什麼沒有循環因素分析擴展閱讀

特徵:時間序列分析法是根據過去的變化趨勢預測未來的發展,它的前提是假定事物的過去延續到未來。在一般情況下,時間序列分析法對於短、近期預測比較顯著,但如延伸到更遠的將來,就會出現很大的局限性,導致預測值偏離實際較大而使決策失誤。

時間序列中的每個觀察值大小,是影響變化的各種不同因素在同一時刻發生作用的綜合結果。從這些影響因素發生作用的大小和方向變化的時間特性來看,這些因素造成的時間序列數據的變動分為四種類型。

B. 影響時間數列的因素有哪些

影響時間數列變動的因素可分解為:可解釋變動、不可解釋變動兩大類。

其中,可解釋變動包括如下三個方面:

長期趨勢(T):現象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢;

季節變動(S):現象在一年內隨著季節變化而發生的有規律的周期性變動;

循環變動(C):現象以若干年為周期所呈現出的波浪起伏形態的有規律的變動。

不可解釋變動主要指不規則變動(I):是一種規律可循的變動,包括嚴格的隨機變動和不規則的突發性影響很大的變動。

C. 什麼是時間數列與變數數列有什麼不同

時間數列是一種統計數列,是將某一現象或統計指標在各個不同時間上的數值按時間先後順序排列所形成的數列。

時間數列與變數數列的區別如下:

1、性質

時間數列表現了現象在時間上的動態變化。

變數數列:是統計總體單位按一定的數量標志分組所構成的分配數列。

2、特徵

兩個基本要素

時間數列:可以以日為單位,也可以以年為時間單位,甚至更長;在一定時間條件下的統計指標數值,稱為數據要素(常用a表示)。

變數數列:有單項式變數數列和組距式變數數列。前者按變數值大小順序排列;後者把變數值劃分為若干組列出。變數數列表明在某一數量標志上各單位的分布情況。

(3)時間數列為什麼沒有循環因素分析擴展閱讀:

時間數列的主要作用:

1、可以描述社會經濟現象在不同時間的發展狀態和過程。

2、可以研究社會經濟現象的發展趨勢和速度以及掌握起發展變化的規律性。

3、可以進行分析和預測。

參考資料來源:網路-時間數列

參考資料來源:網路-變數數列

D. 時間數列的構成要素

構成時間數列的兩個基本要素:現象所屬的時間,稱為時間要素(常用t表示)時間可長可短,可以以日為單位,也可以以年為時間單位,甚至更長;在一定時間條件下的統計指標數值,稱為數據要素(常用a表示)。
主要作用:可以描述社會經濟現象在不同時間的發展狀態和過程。可以研究社會經濟現象的發展趨勢和速度以及掌握起發展變化的規律性。可以進行分析和預測。可以用絕對數、相對數或平均數編制。用絕對數編制的動態數列是基本的動態數列。
(4)時間數列為什麼沒有循環因素分析擴展閱讀
分析方法:
指標分析法,通過計算一系列時間數列分析指標,包括發展水平、平均發展水平、增減量、平均增減量、發展速度、平均發展速度、增減速度、平均增減速度等來揭示現象的發展狀況和發展變化程度。
構成因素分析法,將時間數列看作是長期趨勢、季節變動、循環變動和不規則變動幾種因素所構成,通過對這些因素的分解分析,揭示現象隨時間變化而演變的規律,並在揭示這些規律的基礎上,假定實物今後的發展趨勢遵循這些規律,從而對實物的未來發展做出預測。

E. 時間數列因素分析預測的應用條件是什麼

擴展的預測歷史數據,也被稱為歷史隱含的預測。是一個時間序列,可以體現在社會經濟現象和規律的發展,進行擴展外推法來預測趨勢。時間序列,也被稱為時間序列,歷史復雜或列的動態數。它是列在一個統計指標值的數量,按時間順序排出形成。時間序列預測的方法是通過時間序列的制備和分析的基礎上,開發過程反射的方向和趨勢,類比或延伸,以預測的年的下一個號碼的一段時間之後,或者可以到達的時間序列水平。其內容包括:收集和分析的一種社會現象的歷史資料的整理;這些數據識別檢查,串聯排列,時間序列分析,發現社會現象隨時間變化而變化的規律,繪制圖案,這模型預測的社會現象未來的情況。步時間序列預測方法收集歷史數據的第一步,組織,時間序列編譯和繪制基於時間序列圖。時間序列分析,通常可以起到分類作用的各種因素,傳統的分類是基於效果或各種因素的影響分為四類特徵:(1)長期趨勢;變化(2)季節(3)周期的變化;(4)不規則運動。時間序列第二步分析。數值序列中的每個時間段是許多不同因素的綜合結果,而以後發揮作用。第三步是尋找時間序列(T)的季節變化(S)和不規則變動(I)值,並選擇代表他們的近似數學模型的長期趨勢。各種數學模型中的未知參數,利用得到的技術中的值的一個合適的方法。使用獲得的長期趨勢不規則運動,季節變化和數學模型,時間序列數據第四步,你可以用它來預測長期趨勢的未來價值和季節變化值T s,其中在不規則運動可能預測I的值,然後計算出下列模型預測Y中的下一個時間序列:加法模型T + S +我= Y乘法模式T×S×I = Y,如果不規則運動的預測值是很難找到的,它只是長期趨勢和季節變化的預測值,或者乘以2和預測值是時間序列的總和的乘積。如果在經濟現象本身沒有變化沒有季節性或每月每季度的預測數據,預測值的長期趨勢是時間序列預測,即T = Y的值,但要注意這種現象的預測值反映只有未來的發展趨勢,即使它是正確的趨勢線,通過觀察所發揮的作用的年代學方面,在本質上只是一個平均效應,實際值會有波動,其周圍。時間序列分析的基本特徵[1] 1。時間序列分析是根據過去的趨勢來預測未來的發展,它的前提是假定事物過去到未來。時間序列分析,是基於對客觀事物的規律性的不斷發展,利用過去的歷史數據,進行統計分析,並進一步推測未來的發展趨勢。事情過去將持續到未來這一假設包含兩層含義:一是驟升不會改變,是一個比較小的進步,二是過去的現象目前的事態發展可能表明當前和未來的趨勢活動。這就決定了在正常情況下,在短期時間序列分析方法,預測近期更顯著,但如果推廣到更遙遠的未來,將會有很大的局限性,造成了較大的預測值偏離實際決策失誤留下。 2變化系列數據存在規律性和不規則時間序列中的觀察結果為每個大小是變化的各種因素的結果時,同時發揮作用。從這些因素的大小和方向的時間特性中的視圖的變化發揮作用,這些因素引起的變化的時間序列數據被分成四種類型。 (1)趨勢:一個變數隨著時間的推移,進展或改變自變數,呈現出相對緩慢,但持續上升的長期下降,變化往往停留性質相同,但變化幅度可能不相等。 (2)周期性:由於外部影響與交替的波峰和波谷規律的季節性因素出現。 (3)隨機性:個別隨機變化的總體統計法了。 (4)綜合:實際變化疊加,或幾種變化的組合。不規則運動,突出試圖預測過濾除去時,趨勢和周期性變動。的時間序列預測方法,時間序列預測方法分類可以用來預測短期,中期和長期預測預測。根據數據分析方法可以分為:簡單序列當平均法,加權平均股數序列,移動平均,加權移動平均,趨勢預測,指數平滑法,季節趨勢預測法,市場生命周期的預測方法。當簡單的平均法,又稱序列的算術平均值。這是一定歷史時期為觀測值的統計值,根據預測值的算術平均值作為測定。這種方法是基於以下假設:「在過去,這樣的未來將是這樣的」,短期和長期的數據,同化的平均,因此只適用於東西走向的預測變化不大。如果事情表現出一定的上升或下降趨勢,但不應該使用這個方法。一般的方法是每個時期通過短期和長期的影響程度歷史數據加權序列加權平均值的計算方法為預測值的較低者。簡單移動平均法是有一些移動計算作為預測值的算術平均值的下一個周期。加權移動平均線即將進行加權簡單移動平均線的計算方法。在確定權重,權重最近的觀察應該更大,權重的長期觀察應該是較小的。雖然上述幾種方法很簡單,可以快速計算出的預測值,但不考慮的新趨勢總體社會經濟發展等因素的影響,所以精度差。根據新的情況應該是,預測的結果進行必要的修正。指數平滑法是基於歷史數據和預測值的實際數目?預測指數加權方法。這種方法本質上是一種來自於移動加權平均法演變而來,其優勢只要實際值和預測值上期?的數量,我們可以計算出下一期的預測值,這樣可以節省大量的時間數據和數據的處理,以減少存儲的數據,該方法是簡單的。是一個短期預測方法被廣泛使用在國外。季節性趨勢預測方法的基礎上變化指數周期性經濟事務季節經常性的年度季節性變化趨勢預測。採用不同的方法,季節的常用方法(4月)和其他兩個平均移動平均法計算季節指數:一。旺季(五月)不要平均值。會在每年的季度(或月)的平均數值,由總平均每季度(或月)之分,每個季度(月)指數的結果。此方法可用於分析生產,銷售,原材料儲備和預期的季節性變化和對事物的經濟其他方面的流動資金需求項目;移動平均法。這一比例是使用移動平均尋道時間典型的季節性指數計算。生命周期預測方法,市場分析是產品市場生命周期。例如,在產品的銷售預測的成長階段,最常見的方式是基於統計數據,繪制時間序列圖,然後將曲線延伸,即讓未來的銷售趨勢。最簡單的方法是直接外延外延,適用於耐用消費品的預測。

F. 時間數列的影響因素可歸納為哪些

時間數列是指將某一現象所發生的數量變化,依時間的先後順序排列,以揭示隨著時間的推移,這一現象的發展規律,從而用以預測現象發展的方向及其數量。

影響時間數列變動的因素可分解為:可解釋變動、不可解釋變動兩大類。

其中,可解釋變動包括如下三個方面:

長期趨勢(T):現象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢;

季節變動(S):現象在一年內隨著季節變化而發生的有規律的周期性變動;

循環變動(C):現象以若干年為周期所呈現出的波浪起伏形態的有規律的變動。

不可解釋變動主要指不規則變動(I):是一種規律可循的變動,包括嚴格的隨機變動和不規則的突發性影響很大的變動。

G. 時間序列分析

時間序列分析(Time series analysis)是一種動態數據處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法,研究隨機數據序列所遵從的統計規律,以用於解決實際問題。

時間序列是按時間順序的一組數字序列。時間序列分析就是利用這組數列,應用數理統計方法加以處理,以預測未來事物的發展。時間序列分析是定量預測方法之一,它的基本原理:一是承認事物發展的延續性。應用過去數據,就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響,為此要利用統計分析中加權平均法對歷史數據進行處理。該方法簡單易行,便於掌握,但准確性差,一般只適用於短期預測。時間序列預測一般反映三種實際變化規律:趨勢變化、周期性變化、隨機性變化。
時間序列分析是根據系統觀測得到的時間序列數據,通過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法。它一般採用曲線擬合和參數估計方法(如非線性最小二乘法)進行。時間序列分析常用在國民經濟宏觀控制、區域綜合發展規劃、企業經營管理、市場潛量預測、氣象預報、水文預報、地震前兆預報、農作物病蟲災害預報、環境污染控制、生態平衡、天文學和海洋學等方面。

一個時間序列通常由4種要素組成:趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。
趨勢:是時間序列在長時期內呈現出來的持續向上或持續向下的變動。
季節變動:是時間序列在一年內重復出現的周期性波動。它是諸如氣候條件、生產條件、節假日或人們的風俗習慣等各種因素影響的結果。
循環波動:是時間序列呈現出得非固定長度的周期性變動。循環波動的周期可能會持續一段時間,但與趨勢不同,它不是朝著單一方向的持續變動,而是漲落相同的交替波動。
不規則波動:是時間序列中除去趨勢、季節變動和周期波動之後的隨機波動。不規則波動通常總是夾雜在時間序列中,致使時間序列產生一種波浪形或震盪式的變動。只含有隨機波動的序列也稱為平穩序列。

時間序列建模基本步驟是:
①用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。
②根據動態數據作相關圖,進行相關分析,求自相關函數。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期,並能發現跳點和拐點。跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象,則應把跳點調整到期望值。拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點,則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列,例如採用門限回歸模型。
③辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列,可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列,可用通用ARMA模型(自回歸滑動平均模型)及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算,化為平穩時間序列,再用適當模型去擬合這個差分序列。

用隨機過程理論和數理統計學方法,研究隨機數據序列所遵從的統計規律,以用於解決實際問題。由於在多數問題中,隨機數據是依時間先後排成序列的,故稱為時間序列。它包括一般統計分析(如自相關分析、譜分析等),統計模型的建立與推斷,以及關於隨機序列的最優預測、控制和濾波等內容。經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性,而時間序列分析則著重研究數據序列的相互依賴關系。後者實際上是對離散指標的隨機過程的統計分析,所以又可看作是隨機過程統計的一個組成部分。例如,用x(t)表示某地區第t個月的降雨量,{x(t),t=1,2,…}是一時間序列。對t=1,2,…,T,記錄到逐月的降雨量數據x(1),x(2),…,x(T),稱為長度為T的樣本序列。依此即可使用時間序列分析方法,對未來各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)進行預報。時間序列分析在第二次世界大戰前就已應用於經濟預測。二次大戰中和戰後,在軍事科學、空間科學和工業自動化等部門的應用更加廣泛。
就數學方法而言,平穩隨機序列(見平穩過程)的統計分析,在理論上的發展比較成熟,從而構成時間序列分析的基礎。

H. 時間數列的時間數列常用分析方法

時間數列最常用的分析方法有兩種:指標分析法,構成因素分析法。
指標分析法
指標分析法是指通過計算一系列時間數列分析指標,包括發展水平、平均發展水平、增減量、平均增減量、發展速度、平均發展速度、增減速度、平均增減速度等來揭示現象的發展狀況和發展變化程度。
構成因素分析法
構成因素分析法是將時間數列看作是長期趨勢、季節變動、循環變動和不規則變動幾種因素所構成,通過對這些因素的分解分析,揭示現象隨時間變化而演變的規律,並在揭示這些規律的基礎上,假定實物今後的發展趨勢遵循這些規律,從而對實物的未來發展做出預測。 絕對數時間數列
指將反映某種社會經濟現象的
一系列總量指標按時間的先後
順序排列而形成的數列。分為
時期數列和時點數列 時期數列
是指由時期總量指標編制而成的時間數列。
特點:
✪反映發展過程的累計總量
✪各項指標值可以相加
✪每項指標值大小與時期長短有關
✪指標數值通常是通過連續登記取得的 絕對數時間數列是基本數列,其餘兩種是派生數列。
常常將三者結合起來應用。 時點數列
指由時點總量指標編制而成的時間數列。
特點:
◇表示社會經濟現象在某一時點(時刻)上的數量。
◇各項指標不能相加。(相加沒有實際意義)
◇每項指標值大小和與其時點間隔長短沒有直接關系。
◇指標數值通常都是定期(間斷)登記取得的 相對數時間數列 1.由兩個時期數列對比而成的相對數時間數列
2.由兩個時點數列對比而成的相對數時間數列
3.由一個時期數列和一個時點數列對比形成的相對數時間數列 平均數時間數列 由一系列同類平均指標按照時間的先後順序排列而成的時間數列。

I. 時間數列的分析指標

時間數列分析指標有動態比較指標,如增減量、發展速度和增減速度和動態平均指標,如平均增減量、平均發展速度和平均增減速度。
影響時間數列變動的主要因素有長期趨勢;季節變動;循環變動;不規則變動。
對這四類因素進行分析通常採用兩種模型:①加法模型,各因素之間為相加關系,彼此並不相互影響;②乘法模型,各因素之間為相乘關系,彼此交叉,相互影響。
在中國歷年的時間數列資料中,長期趨勢和季節變動的影響是主要的。

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