1间断时间序列分析的内涵(1)定义间断时间序列分析是一套以图形和统计表格显示政策行为对政策结果影响的程序它适用于以下类型的问题:某些政策行动在目标群体中生效的情况对比的基础是政策结果的历史记录1间断时间序列分析的内涵(2)时间间断序列图示
2间断时间序列分析步骤例:1955年交通事故创下高记录之后1956年康涅狄格州州长亚伯拉罕·里比科夫执行一项政策对州车速法律的违规者实行严格的制裁措施到1956年底交通事故死亡人数是284人而前一年是324人里比科夫州长是这样解释这项制裁措施的结果的:1956年我们挽救了40条人命与1955年相比交通伤亡人数下降了个百分点因此我们能够说这项政策无疑是有价值的2间断时间序列分析步骤图示如右:2间断时
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
股市超常收益率ARMA模型分析 组数: 第 八 组 组长:张 宇 :201010412119成员:刘彦清 :201010422139成员:周发明 :201010412138班级:信 计 1 班时间:2013 年 5 月 7 日股市超常收益率ARMA模型分析摘 要:本文首先对沪铜期货收益率序列的进行了分
时间序列分析1本题运用SPSS软件建立时间序列模型对2008年至2015年的居民消费量进行预测输出预测值分别为具体操作如下:选择SPSS软件的分析——预测——创建模型定义时间序列单位为年份起始为1994年选择仅限ARIMA模型的专家建模器建立一个预测到2015年的时间序列模型SPSS输出结果如下:表一:模型描述模型类型模型 ID居民消费模型_1ARIMA(010)表二:模型拟合拟合统计量均值SE最
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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 第十一章 时间序列分析法第一节 时间序列分析法概述第二节 平均数法第三节 移动平均法第四节 指数平滑法第五节 季节系数法 第一节 时间序列法概述一概念 时间序列法是利用预测目标的历史时间数据通过统计分析研究其发展变化规律建立数学模型据此进行外推预测目标的一种定量预测法
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