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時間數(shù)列的構成分析
時間數(shù)列的構成可以分成四類:長期趨勢、循環(huán)變動、季節(jié)變動和不規(guī)則變動。把這些變動與時間數(shù)列的關系用一定的數(shù)學關系式表示,就構成了時間數(shù)列的分解模型。其種類有很多,其中加法模型和乘法模型是最基本的。
加法模型Y=T+C+S+I
乘法模型Y=T×C×S×I
式中Y表示時間數(shù)列(總變動),T表示長期趨勢,C表示循環(huán)變動,S表示季節(jié)變動,I表示不規(guī)則變動。
一、長期趨勢測定
長期趨勢是指現(xiàn)象在較長時期內持續(xù)發(fā)展變化的方向和狀態(tài)。研究長期趨勢,對正確認識事物發(fā)展變化的數(shù)量規(guī)律有中要意義。
長期趨勢是現(xiàn)象在一段較長的時間內,由于普遍的、持續(xù)的、決定性的基本因素的作用,使發(fā)展水平沿著一個方向,逐漸向上或向下變動的趨勢。
在一個長時期的動態(tài)數(shù)列中,影響數(shù)列中指標數(shù)值升降變動的因素是多方面的,除了長期趨勢外,另有一些因素短期起作用,造成短期的波動,還有一些偶然性因素,造成不規(guī)則的偶然變動,在按月或按季資料中,有不少現(xiàn)象還存在季節(jié)變動。在一個動態(tài)數(shù)列中,這幾種變動往往是互相交織在一起的。現(xiàn)象變動的長期趨勢就體現(xiàn)在這種多因素相互交織作用所形成的波動中,只有把波動修勻之后,才能體現(xiàn)出趨勢的狀態(tài)和走向?!?長期趨勢的測定,就是用一定的方法對動態(tài)數(shù)列進行修勻,使修勻后的數(shù)列排除季節(jié)變動,偶然變動等因素的影響,顯示出現(xiàn)象變動的基本趨勢,作為預測的依據(jù)。
(一)移動平均法
移動平均法是通過對原有的時間數(shù)列進行修勻,以測定長期趨勢的一種比較簡單的方法。即對時間數(shù)列采用逐項移動的辦法按一定時期分別計算一系列序時平均數(shù),形成一個派生的時間數(shù)列。
所謂移動平均,就是從動態(tài)數(shù)列的第一位數(shù)值開始,按一定項數(shù)求序時平均數(shù),逐項移動,邊移動邊平均。這樣就可以得到一個由移動平均數(shù)構成的新的動態(tài)數(shù)列,這個派生的新動態(tài)數(shù)列把原數(shù)列中的某些不規(guī)則變動加以修勻,變動更平滑,趨勢傾向更明顯,可以更深刻地描述現(xiàn)象發(fā)展的基本趨勢。
移動平均項數(shù)的確定是一個重要問題,因為移動項數(shù)多少直接影響修勻的程度。一般說來,移動項數(shù)越多,修勻的作用就越大,而所得出的移動平均數(shù)的項數(shù)也就越少;反之,移動項數(shù)越少,修勻的作用就越小,所得出的移動平均數(shù)的項數(shù)也就越多。移動項數(shù)的確定應注意動態(tài)數(shù)列水平波動的周期性。一般要求移動項數(shù)與周期變動的時距相吻合,或為它的整倍數(shù)。比如,對于具有季度或月份水平資料的時期數(shù)列,經受每年季節(jié)性的漲落,主要必須清除季節(jié)變動因素,以運用4項或8項移動平均為宜。在以年為單位的數(shù)據(jù)所形成的動態(tài)數(shù)列中,所要清除的是循環(huán)變動和不規(guī)則變動因素,這時,可借助于動態(tài)數(shù)列水平的觀察,看一看循環(huán)周期大體是幾年,就相應采用幾年移動平均。而且宜用奇數(shù)項較簡便,每次移動平均值應對準所平均時期的正中間,奇數(shù)項平均數(shù)正好對著中間時期,一次平均即可,偶數(shù)項移動平均因為中點錯了半期,需要再作一次兩項移動平均才能正過來??梢?,偶數(shù)項移動平均,計算較繁,故一般多用奇數(shù)移動平均?!〔捎靡苿悠骄y定事物發(fā)展的長期趨勢,其優(yōu)點是簡單易行,便于操作,同時它的局限性亦很明顯。
(二)最小二乘法
最小二乘法是測定長期趨勢的常用方法,又稱數(shù)學模型法。是利用趨勢方程來描繪數(shù)列長期趨勢進而進行未來預測的一種統(tǒng)計方法。
Yc=a+bt
Yc時間數(shù)列的趨勢值
a、b直線趨勢方程的截距、斜率
t 時間標號
據(jù)∑(y-yc)2=最小值,利用微分求極值原理,可得到
若 ,意味著實際中的原點是隨著研究的范圍的變化而不同,趨勢方程的原點的移動,給計算帶來了較大的便利。若數(shù)列為奇數(shù)項,中間項的時間序號t被設為0,則數(shù)列的時間順序分別為……-3,-2,-1,0,1,2,3,……那末,∑t=0。若數(shù)列為偶數(shù)項,原點可設在中間兩項的中點,則t值分別為……-5,-3,-1,(0)1,3,5,……如此,同樣可使∑t=0。于是系數(shù)a、b的計算式便可得到簡化:
盡管兩方程原點不一樣,但預測的結果完全一致。
現(xiàn)實生活中,大量的現(xiàn)象是非線性發(fā)展的,因此,研究長期趨勢變動的各種曲線類型是十分必要的。當客觀現(xiàn)象的發(fā)展呈曲線變動時,仍然可以用最小平方配合曲線,求趨勢值。曲線種類很多,這里就不介紹了。
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(責任編輯:xy)
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