三、时间数列
1.概念:即时间序列,是指社会经济指标的数值按照时间顺序排列而成的一种数列。
2.分类
(1)随机时间数列:随机变量组成的时间数列。
(2)非随机时间数列包括如下几类。
①平稳时间数列:是指由确定性变量构成的时间数列,其特点是影响数列各期数值的因素是确定的,且各期数值总是保持在一定的发展水平上下波动。
②趋势性数列:是指各期数值逐渐增加或减少,呈现一定的发展变化趋势的时间数列。
③季节性时间数列:按月统计的各期数值,随着一年内季节变化而周期性波动的时间数列。
【点拨1】非平稳时间序列需要进行单位根检验和协整检验,否则将会产生伪回归等问题,从而影响计量实证结论的准确性和科学性。
【点拨2】对于非平稳的季节性时间序列数据,需要进行季节调整以平滑季节性波动的影响,从而增强实证研究结论的科学性。
3.自相关系数与数列识别
(3)案例:假定股票价格P与换手率x呈线性相关关系,便可采用该模型回归求解。
判定系数
(1)含义:表明指标变量之间依存程度的系数。
(2)规则:判定系数越大,两者依存度越高。
(3)公式:
5.应用
(1)描述两个指标之间的数量依存关系。
(2)利用回归方程进行预测,将预报因子(即自变量X)代入回归方程可对预报量(即因变量)进行估计。
(3)利用回归方程进行统计控制,通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标。
三、时间数列
1.概念:即时间序列,是指社会经济指标的数值按照时间顺序排列而成的一种数列。
2.分类
(1)随机时间数列:随机变量组成的时间数列。
(2)非随机时间数列包括如下几类。
①平稳时间数列:是指由确定性变量构成的时间数列,其特点是影响数列各期数值的因素是确定的,且各期数值总是保持在一定的发展水平上下波动。
②趋势性数列:是指各期数值逐渐增加或减少,呈现一定的发展变化趋势的时间数列。
③季节性时间数列:按月统计的各期数值,随着一年内季节变化而周期性波动的时间数列。
【点拨1】非平稳时间序列需要进行单位根检验和协整检验,否则将会产生伪回归等问题,从而影响计量实证结论的准确性和科学性。
【点拨2】对于非平稳的季节性时间序列数据,需要进行季节调整以平滑季节性波动的影响,从而增强实证研究结论的科学性。
3.自相关系数与数列识别
趋势;如果一个数列的自相关系数出现周期性变化,每间隔若干个便有一个高峰,表明该时间数列是季节性时间数列。
4.时间数列的预测方法
(1)趋势外推法:步骤包括选择趋势模型、求解模型参数、对模型进行检验、计算估计标准误;通过判断误差项是否为随机数列进行检验。
(2)移动平均法:它采用n项的移动平均将原数列修正为新数列,取平稳数列的最近n项数值的均值作为下期的预测值:并通过考虑到各期数值对预测值的不同影响,进而通过采用加权移动平均法进行修正。
【点拨3】移动平均法的缺点在于,需要大量历史资料、权数选择随意性较大、预测准确性相对较差,因而需要根据具体问题具体选择。
相关推荐: