王燕时间序列课本季节效应分析与X过程简介.ppt

季节效应分析 【例4.6】(P122)以北京市1995年——2000年月平均气温序列为例，介绍季节效应分析的基本思想和具体操作步骤。 时序图 季节指数 季节指数的概念 所谓”季节”指数就是用简单平均法计算的周期内各时期季节性影响的相对数 季节模型 季节指数的计算 计算周期内各期平均数(假定m期为一周期，共n个周期) 计算总平均数 计算季节指数 季节指数的理解 季节指数反映了该季度与总平均值之间的一种比较稳定的关系 如果这个比值大于1，就说明该季度的值常常会高于总平均值 如果这个比值小于1，就说明该季度的值常常低于总平均值 如果序列的季节指数都近似等于1，那就说明该序列没有明显的季节效应 例4.6季节指数的计算 例4.6季节指数图 综合分析 常用综合分析模型 加法模型 乘法模型 混合模型 例4.7 对1993年——2000年中国社会消费品零售总额序列（数据见附录1.11）进行确定性时序分析。 (1)绘制时序图 (2)选择拟合模型 长期递增趋势和以年为固定周期的季节波动同时作用于该序列，因而尝试使用混合模型拟合该序列的发展 (3)计算季节指数 季节指数图 季节调整后的序列图 (4)拟合长期趋势 (5)残差检验 (6)短期预测 X-11过程 简介 X-11过程是美国国情调查局编制的时间序列季节调整过程。它的基本原理就是时间序列的确定性因素分解方法 因素分解 长期趋势起伏(T) 季节波动(S) 不规则波动(I) 交易日影响(D) 模型 加法模型 乘法模型 方法特色 普遍采用移动平均的方法 用多次短期中心移动平均消除随机波动 用周期移动平均消除趋势 用交易周期移动平均消除交易日影响 P130 例4.7续X11过程获得的季节指数图 季节调整后的序列图 趋势拟合图 随机波动序列图 * * 1.335 12 0.951 6 1.100 11 0.925 5 1.054 10 0.911 4 1.001 9 0.920 3 0.940 8 0.943 2 0.929 7 0.982 1 季节指数 月份 季节指数 月份 关于X11过程输出表格及内容见课本P262附录3