因子分析上节回顾第13讲时间序列分析1 时间序列概念时间序列,也叫时间数列。它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排列所形成的数列。时间序列预测法就是通过创建和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史;对这些进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级统计学(第二版) §13.3 平稳序列的分析和预测简单平均法移动平均法指数平滑法简单平均法简单平均法 (simple average) 根据过去已有的t期观察值来预测下一期的数值 设时间序列已有的其观察值为 Y1Y2… Yt则t1期的预测值Ft1为有了
edit Master title线性趋势预测m为趋势方程中待确定的未知常数的个数 指数曲线(ab 的求解方法) 确定并分离季节成分计算季节指数以确定时间序列中的季节成分将季节成分从时间序列中分离出去即用每一个观测值除以相应的季节指数以消除季节性建立预测模型并进行预测对消除季节成分的序列建立适当的预测模型并根据这一模型进行预测计算出最后的预测值用预测值乘以相应的季节指数得到最终的预测值 线性趋势预
上节内容1多元线性回归1)回归模型(总体)2)回归方程(总体)3)估计的回归方程(样本)2因变量离差平方和的分解:3判定系数(多重判定系数和调整的多重判定系数)上节内容4估计标准误差5线性关系的显著性检验6回归系数的显著性检验上节内容7多重共线性8虚拟变量的线性回归如果定性自变量有k个水平,需要引入k-1个虚拟变量。第13章 时间序列分析和预测第13章 时间序列分析和预测§131 时间序列及其分解
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级时间序列分析与预测第二讲:时间序列模型大连理工大学经济系原毅军教学大纲上节课知识要点复习时间序列的基本特征时间序列建摸的两种基本假设确定性时间序列模型随机性时间序列模型上节课知识要点复习时间序列同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列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排列的时间可以是年份季度月份或
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§3 时间序列分析时间序列分析的基本原理 趋势拟合方法季节变动预测 年份水灾面积(hm2)年份水灾面积(hm2)年份水灾面积(hm2)195024001967220201984158201951783019682202019852299019524240
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第八章 时间序列分析(Time Series Analysis) 在计量经济学的内容体系中时间序列分析是非常重要的一个分支其产生最早可以追溯到1927年英国统计学家Yule提出的AR模型(autoregressive model) 随后不久英国数学家Walker在分析印度大气规律时使用了MA模型(moving aver
时间序列中的数据(也称为观测值)总是由各种不同的影响因素共同作用所至换一句话说时间序列中的数据总是包含着不同的影响因素我们可以将这些影响因素合并归类为几种不同的类型并对各种类型因素的影响作用加以测定对时间序列影响因素的归类最常见的是归为 3 类: 1长期趋势 2季节周期因子 3不规则变动因子 若以 Y 代表时间序列中的数据(观测值)则
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