老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于相对数时间序列和时间序列 *** 要点的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享相对数时间序列以及时间序列 *** 要点的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
一、时间序列的种类
1、时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
1）、序列中的指标数值具有可加 *** 。
2）、序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
3）、序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2、时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列
1）、序列中的指标数值不具可加 *** 。
2）、序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
3）、序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
时间序列数据变动存在着规律 *** 与不规律 ***
时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特 *** 来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。
1、趋势 *** :某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同 *** 质变动趋向,但变动幅度可能不相等。
2、周期 *** :某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
3、随机 *** :个别为随机变动,整体呈统计规律。
4、综合 *** :实际变化情况是几种变动的叠加或组合。预测时设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势 *** 和周期 *** 变动。
参考资料：百度百科——时间序列
二、时间序列分析
1、ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
2、当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
3、ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型。当然，研究人员如果自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，此时SPSSAU则按照研究人员的设置进行模型构建。建议用户直接使用SPSSAU的智能分析即可。
三、时间序列的水平分析指标和速度分析指标各有哪些
一、发展速度：发展速度是以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值,表明报告期水平已发展到基期水平的几分之几或若干倍.计算公式为：发展速度=报告期水平基期水平由于基期选择的不同,发展速度有定基与环比之分. 1、定基发展速度：定基发展速度是报告期水平与某一固定时期水平（通常是最初水平）的比值.定基发展速度=最末水平最初水平它说明社会经济现象相对于某个基期水平,在一定时期内总的发展速度. 2、环比发展速度：环比发展速度是报告期水平与其前一期水平的比值.它说明所研究现象相邻两个时期（逐期）发展变化的程度.两者存在一定数量依存关系：之一,定基发展速度等于相应时期内各环比发展速度的连乘积.第二,两个相邻时期定基发展速度的比率等于相应时期的环比发展速度. 3、年距发展速度：年距发展速度=本期发展水平上年同期发展水平它消除了季节变动的影响,表明本期水平相对于上年同期水平发展变化的方向和程度,是实际统计分析中经常应用的指标.二、增长速度：增长速度是报告期增长量与基期水平的比值,表明报告期水平比基期增长（或降低）了百分之几或若干倍.增长速度=报告增长量基期水平增长速度=发展速度-1.三、增长1%的绝对值：增长1%绝对值=逐期增长量环比增长速度“环比增长速度”是相对数,一般用百分数表示.公式中分母指标乘以100,就将它还原为绝对数,才能与分子指标对比计算.四、平均发展速度和平均增长速度：这是两个非常重要的平均速度指标.前者反映现象在一定时期内逐期发展变化的一般程度；后者则反映现象在一定时期内逐期增长（降低）变化的一般程度.平均增长速度=平均发展速度-1.目前计算平均发展速度主要有两种 *** ：1、几 *** 均（水平）法：平均发展速度= n最末水平最初水平 n表示时期数,即几年则开几次方 2、高次方程（累计）法：采用这一 *** 的原理是：各期发展水平等于序列初始水平与各期环比发展速度的连乘积.因求解高次方程比较复杂,实际应用中一般查找《平均增长速度查对表》(水平法查对表).查表举例：如我省机械工业2005年完成工业增加值1403亿元,2000年完成487亿元,求得总发展速度为288.1%.在《查对表》中找到5年所在栏的288.1（或接近数值）,与288.1相对应的左边栏内的23.6%,即为所求的年平均增长速度.
四、时间序列的典型例子
时间序列的典型例子：BaseL *** l+Trend+Seasonality+Error
V a l u e= B a s e L e v e l+ T r e n d+ S e a s o n a l i t y+ E r r o r Value= Base L *** l+ Trend+ Seasonality+ Error
Value=BaseL *** l+Trend+Seasonality+Error
时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
1）序列中的指标数值具有可加 *** 。
2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2.时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列
1）序列中的指标数值不具可加 *** 。
2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
五、在相对指标时间序列中,各个指标数值能直接相加吗
可以的，时间序列指标为通过连续不断登记汇总取得的。
时期序列由时期总量指标排列而成的时间序列，时期序列的主要特点有：序列中的指标数值具有可加 *** ；序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系；序列中每个指标数值是通过连续不断登记汇总取得的。
时间序列分析，正是根据客观事物发展的连续规律 *** ，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测未来的发展趋势，事物的过去会延续到未来这个假设前提包含两层含义。
1、客观事物的发展具有合乎规律的连续 *** ，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
2、利用统计技术与 *** ，从预测指标的时间序列中找出演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。
3、把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的 *** 。包括线 *** 拟合和非线 *** 拟合。
参考资料来源：百度百科-时间序列
六、五种经典的时间序列类型
1、绝对数时间序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
2、相对数时间序列：把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
3、平均数时间序列：平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去延续到未来。
2、时间序列数据变动存在着规律 *** 与不规律 *** 。
以上内容参考：百度百科-时间序列
相对数时间序列和时间序列 *** 要点的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
