时间数列为什么没有循环因素分析

A. 简述时间序列的构成要素

构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。长期趋势（ T ）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势；季节变动（ S ）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动；

循环变动（ C ）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动；不规则变动（I ）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

(1)时间数列为什么没有循环因素分析扩展阅读

特征：时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去延续到未来。在一般情况下,时间序列分析法对于短、近期预测比较显着,但如延伸到更远的将来,就会出现很大的局限性,导致预测值偏离实际较大而使决策失误。

时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。

B. 影响时间数列的因素有哪些

影响时间数列变动的因素可分解为：可解释变动、不可解释变动两大类。

其中，可解释变动包括如下三个方面：

长期趋势（T）：现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势；

季节变动（S）：现象在一年内随着季节变化而发生的有规律的周期性变动；

循环变动（C）：现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动。

不可解释变动主要指不规则变动（I）：是一种规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动。

C. 什么是时间数列与变量数列有什么不同

时间数列是一种统计数列，是将某一现象或统计指标在各个不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。

时间数列与变量数列的区别如下：

1、性质

时间数列表现了现象在时间上的动态变化。

变量数列：是统计总体单位按一定的数量标志分组所构成的分配数列。

2、特征

两个基本要素

时间数列：可以以日为单位，也可以以年为时间单位，甚至更长；在一定时间条件下的统计指标数值，称为数据要素（常用a表示）。

变量数列：有单项式变量数列和组距式变量数列。前者按变量值大小顺序排列；后者把变量值划分为若干组列出。变量数列表明在某一数量标志上各单位的分布情况。

(3)时间数列为什么没有循环因素分析扩展阅读：

时间数列的主要作用：

1、可以描述社会经济现象在不同时间的发展状态和过程。

2、可以研究社会经济现象的发展趋势和速度以及掌握起发展变化的规律性。

3、可以进行分析和预测。

参考资料来源：网络-时间数列

参考资料来源：网络-变量数列

D. 时间数列的构成要素

构成时间数列的两个基本要素：现象所属的时间，称为时间要素（常用t表示）时间可长可短，可以以日为单位，也可以以年为时间单位，甚至更长；在一定时间条件下的统计指标数值，称为数据要素（常用a表示）。
主要作用：可以描述社会经济现象在不同时间的发展状态和过程。可以研究社会经济现象的发展趋势和速度以及掌握起发展变化的规律性。可以进行分析和预测。可以用绝对数、相对数或平均数编制。用绝对数编制的动态数列是基本的动态数列。
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分析方法：
指标分析法，通过计算一系列时间数列分析指标，包括发展水平、平均发展水平、增减量、平均增减量、发展速度、平均发展速度、增减速度、平均增减速度等来揭示现象的发展状况和发展变化程度。
构成因素分析法，将时间数列看作是长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动几种因素所构成，通过对这些因素的分解分析，揭示现象随时间变化而演变的规律，并在揭示这些规律的基础上，假定实物今后的发展趋势遵循这些规律，从而对实物的未来发展做出预测。

E. 时间数列因素分析预测的应用条件是什么

扩展的预测历史数据，也被称为历史隐含的预测。是一个时间序列，可以体现在社会经济现象和规律的发展，进行扩展外推法来预测趋势。时间序列，也被称为时间序列，历史复杂或列的动态数。它是列在一个统计指标值的数量，按时间顺序排出形成。时间序列预测的方法是通过时间序列的制备和分析的基础上，开发过程反射的方向和趋势，类比或延伸，以预测的年的下一个号码的一段时间之后，或者可以到达的时间序列水平。其内容包括：收集和分析的一种社会现象的历史资料的整理;这些数据识别检查，串联排列，时间序列分析，发现社会现象随时间变化而变化的规律，绘制图案，这模型预测的社会现象未来的情况。步时间序列预测方法收集历史数据的第一步，组织，时间序列编译和绘制基于时间序列图。时间序列分析，通常可以起到分类作用的各种因素，传统的分类是基于效果或各种因素的影响分为四类特征：（1）长期趋势;变化（2）季节（3）周期的变化;（4）不规则运动。时间序列第二步分析。数值序列中的每个时间段是许多不同因素的综合结果，而以后发挥作用。第三步是寻找时间序列（T）的季节变化（S）和不规则变动（I）值，并选择代表他们的近似数学模型的长期趋势。各种数学模型中的未知参数，利用得到的技术中的值的一个合适的方法。使用获得的长期趋势不规则运动，季节变化和数学模型，时间序列数据第四步，你可以用它来预测长期趋势的未来价值和季节变化值T s，其中在不规则运动可能预测I的值，然后计算出下列模型预测Y中的下一个时间序列：加法模型T + S +我= Y乘法模式T×S×I = Y，如果不规则运动的预测值是很难找到的，它只是长期趋势和季节变化的预测值，或者乘以2和预测值是时间序列的总和的乘积。如果在经济现象本身没有变化没有季节性或每月每季度的预测数据，预测值的长期趋势是时间序列预测，即T = Y的值，但要注意这种现象的预测值反映只有未来的发展趋势，即使它是正确的趋势线，通过观察所发挥的作用的年代学方面，在本质上只是一个平均效应，实际值会有波动，其周围。时间序列分析的基本特征[1] 1。时间序列分析是根据过去的趋势来预测未来的发展，它的前提是假定事物过去到未来。时间序列分析，是基于对客观事物的规律性的不断发展，利用过去的历史数据，进行统计分析，并进一步推测未来的发展趋势。事情过去将持续到未来这一假设包含两层含义：一是骤升不会改变，是一个比较小的进步，二是过去的现象目前的事态发展可能表明当前和未来的趋势活动。这就决定了在正常情况下，在短期时间序列分析方法，预测近期更显着，但如果推广到更遥远的未来，将会有很大的局限性，造成了较大的预测值偏离实际决策失误留下。 2变化系列数据存在规律性和不规则时间序列中的观察结果为每个大小是变化的各种因素的结果时，同时发挥作用。从这些因素的大小和方向的时间特性中的视图的变化发挥作用，这些因素引起的变化的时间序列数据被分成四种类型。 （1）趋势：一个变量随着时间的推移，进展或改变自变量，呈现出相对缓慢，但持续上升的长期下降，变化往往停留性质相同，但变化幅度可能不相等。 （2）周期性：由于外部影响与交替的波峰和波谷规律的季节性因素出现。 （3）随机性：个别随机变化的总体统计法了。 （4）综合：实际变化叠加，或几种变化的组合。不规则运动，突出试图预测过滤除去时，趋势和周期性变动。的时间序列预测方法，时间序列预测方法分类可以用来预测短期，中期和长期预测预测。根据数据分析方法可以分为：简单序列当平均法，加权平均股数序列，移动平均，加权移动平均，趋势预测，指数平滑法，季节趋势预测法，市场生命周期的预测方法。当简单的平均法，又称序列的算术平均值。这是一定历史时期为观测值的统计值，根据预测值的算术平均值作为测定。这种方法是基于以下假设：“在过去，这样的未来将是这样的”，短期和长期的数据，同化的平均，因此只适用于东西走向的预测变化不大。如果事情表现出一定的上升或下降趋势，但不应该使用这个方法。一般的方法是每个时期通过短期和长期的影响程度历史数据加权序列加权平均值的计算方法为预测值的较低者。简单移动平均法是有一些移动计算作为预测值的算术平均值的下一个周期。加权移动平均线即将进行加权简单移动平均线的计算方法。在确定权重，权重最近的观察应该更大，权重的长期观察应该是较小的。虽然上述几种方法很简单，可以快速计算出的预测值，但不考虑的新趋势总体社会经济发展等因素的影响，所以精度差。根据新的情况应该是，预测的结果进行必要的修正。指数平滑法是基于历史数据和预测值的实际数目？预测指数加权方法。这种方法本质上是一种来自于移动加权平均法演变而来，其优势只要实际值和预测值上期？的数量，我们可以计算出下一期的预测值，这样可以节省大量的时间数据和数据的处理，以减少存储的数据，该方法是简单的。是一个短期预测方法被广泛使用在国外。季节性趋势预测方法的基础上变化指数周期性经济事务季节经常性的年度季节性变化趋势预测。采用不同的方法，季节的常用方法（4月）和其他两个平均移动平均法计算季节指数：一。旺季（五月）不要平均值。会在每年的季度（或月）的平均数值，由总平均每季度（或月）之分，每个季度（月）指数的结果。此方法可用于分析生产，销售，原材料储备和预期的季节性变化和对事物的经济其他方面的流动资金需求项目;移动平均法。这一比例是使用移动平均寻道时间典型的季节性指数计算。生命周期预测方法，市场分析是产品市场生命周期。例如，在产品的销售预测的成长阶段，最常见的方式是基于统计数据，绘制时间序列图，然后将曲线延伸，即让未来的销售趋势。最简单的方法是直接外延外延，适用于耐用消费品的预测。

F. 时间数列的影响因素可归纳为哪些

时间数列是指将某一现象所发生的数量变化，依时间的先后顺序排列，以揭示随着时间的推移，这一现象的发展规律，从而用以预测现象发展的方向及其数量。

影响时间数列变动的因素可分解为：可解释变动、不可解释变动两大类。

其中，可解释变动包括如下三个方面：

长期趋势（T）：现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势；

季节变动（S）：现象在一年内随着季节变化而发生的有规律的周期性变动；

循环变动（C）：现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动。

不可解释变动主要指不规则变动（I）：是一种规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动。

G. 时间序列分析

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。
时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。

一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。
季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。
循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。
不规则波动：是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。

时间序列建模基本步骤是：
①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。

用随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。由于在多数问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如,用x(t)表示某地区第t个月的降雨量，{x(t)，t=1，2，…}是一时间序列。对t=1，2，…，T，记录到逐月的降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T)，称为长度为T的样本序列。依此即可使用时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。
就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。

H. 时间数列的时间数列常用分析方法

时间数列最常用的分析方法有两种：指标分析法，构成因素分析法。
指标分析法
指标分析法是指通过计算一系列时间数列分析指标，包括发展水平、平均发展水平、增减量、平均增减量、发展速度、平均发展速度、增减速度、平均增减速度等来揭示现象的发展状况和发展变化程度。
构成因素分析法
构成因素分析法是将时间数列看作是长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动几种因素所构成，通过对这些因素的分解分析，揭示现象随时间变化而演变的规律，并在揭示这些规律的基础上，假定实物今后的发展趋势遵循这些规律，从而对实物的未来发展做出预测。 绝对数时间数列
指将反映某种社会经济现象的
一系列总量指标按时间的先后
顺序排列而形成的数列。分为
时期数列和时点数列 时期数列
是指由时期总量指标编制而成的时间数列。
特点：
✪反映发展过程的累计总量
✪各项指标值可以相加
✪每项指标值大小与时期长短有关
✪指标数值通常是通过连续登记取得的 绝对数时间数列是基本数列，其余两种是派生数列。
常常将三者结合起来应用。 时点数列
指由时点总量指标编制而成的时间数列。
特点：
◇表示社会经济现象在某一时点（时刻）上的数量。
◇各项指标不能相加。（相加没有实际意义）
◇每项指标值大小和与其时点间隔长短没有直接关系。
◇指标数值通常都是定期（间断）登记取得的 相对数时间数列 1.由两个时期数列对比而成的相对数时间数列
2.由两个时点数列对比而成的相对数时间数列
3.由一个时期数列和一个时点数列对比形成的相对数时间数列 平均数时间数列 由一系列同类平均指标按照时间的先后顺序排列而成的时间数列。

I. 时间数列的分析指标

时间数列分析指标有动态比较指标，如增减量、发展速度和增减速度和动态平均指标，如平均增减量、平均发展速度和平均增减速度。
影响时间数列变动的主要因素有长期趋势；季节变动；循环变动；不规则变动。
对这四类因素进行分析通常采用两种模型：①加法模型，各因素之间为相加关系，彼此并不相互影响；②乘法模型，各因素之间为相乘关系，彼此交叉，相互影响。
在中国历年的时间数列资料中，长期趋势和季节变动的影响是主要的。