1.時間數(shù)列的基本構(gòu)成要素與分解

(1)時間數(shù)列的基本構(gòu)成要素

在進(jìn)行時間數(shù)列分解時，一般把時間數(shù)列的構(gòu)成因素按性質(zhì)和作用分為四類：即長期趨勢、季節(jié)變動、循環(huán)波動和不規(guī)則變動。

長期趨勢：時間數(shù)列在長時期內(nèi)呈現(xiàn)出來的某種持續(xù)上升或持續(xù)下降的變動稱為長期趨勢。是對未來進(jìn)行預(yù)測和推斷的主要依據(jù)。長期趨勢往往是由某些固定的、系統(tǒng)性的因素造成的。代表著研究對象的總發(fā)展方向，它既可以是線性的，也可以是曲線的。

季節(jié)波動：時間數(shù)列在一年內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)的周期性波動稱為季節(jié)波動。季節(jié)波動中“季節(jié)”一詞不僅僅是指一年中的四季，其實(shí)它是廣義的指任何一種周期性的變化。

循環(huán)變動：時間數(shù)列呈現(xiàn)出來的圍繞長期趨勢的一種波浪形或震蕩式變動稱為循環(huán)變動，也稱作周期變動。周期性變動沒有固定規(guī)律，其循環(huán)的幅度和周期的波動性很強(qiáng)，而且其周期短的一般也要3-5年，長的可達(dá)幾十年。

不規(guī)則變動：由各種偶然的、突發(fā)的或不可預(yù)見的因素引起的，稱為不規(guī)則變動或隨機(jī)變動。

(2)時間數(shù)列的分解模型

時間數(shù)列分析的一項(xiàng)主要內(nèi)容就是把這幾個影響因素從時間數(shù)列中有目的的分離出來，或者說對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解、清理，并將他們的關(guān)系用一定的數(shù)學(xué)關(guān)系式予以表達(dá)。

加法模型：假定四種變動因素相互獨(dú)立，時間數(shù)列各時期發(fā)展水平是各個構(gòu)成因素的總和。用數(shù)學(xué)表達(dá)為：Y=T+S+C+I

乘法模型：假定四種變動因素彼此間存在著交互作用，時間數(shù)列各時期發(fā)展水平是各個構(gòu)成因素的乘積，其數(shù)學(xué)表達(dá)式：Y=T·S·C·I

T代表長期趨，S代表季節(jié)變動，C代表循環(huán)變動，I代表不規(guī)則變動。

需要說明：加法模型中，各個因素都是絕對數(shù)，乘法模型中，除了長期趨勢是絕對數(shù)外，其他因素都是以相對數(shù)或指數(shù)的形式出現(xiàn)的。

最后要指出：時間數(shù)列分析并不能作為對前景預(yù)測的唯一依據(jù)。在利用時間數(shù)列分析的規(guī)律對社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測時，預(yù)測的時間跨度不宜過長，并要注意對一些影響其發(fā)展的主要因素進(jìn)行分析。

2.長期趨勢的測定

長期趨勢的測定通常有修勻法和數(shù)學(xué)模型法。

(1)修勻法

基本思路：通過對相鄰項(xiàng)的合并或求平均來消除時間數(shù)列中的偶然因素，使得數(shù)列的主要運(yùn)動方向趨勢比以前更加明顯，又可分為時距擴(kuò)大法和移動平均法兩種方法。

① 時距擴(kuò)大法

時距擴(kuò)大法是將原時間數(shù)列中各期指標(biāo)數(shù)值加以合并，得出一個擴(kuò)大了時距的新時間數(shù)列，這是測定長期趨勢的最簡單最原始的方法。

使用時距擴(kuò)大法注意：

首先，這一方法只適用于時期數(shù)列;

其次，時距擴(kuò)大程度不是隨意的，而應(yīng)該遵循事物發(fā)展的客觀規(guī)律;

最后，擴(kuò)大后的時距要一致，相應(yīng)的發(fā)展水平才具有可比性。

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（責(zé)任編輯：hbz）

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