影响经济时间序列变化有哪四个因素

1. 影响经济时间序列变化有哪四个因素

长期趋势（ T ）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势.比如GDP总量长期看来具有上升趋势.
季节变动（ S ）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动.比如夏装的价格,春夏较高,秋冬较低.
循环变动（ C ）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动.
比如我们常说的经济周期,5年或者10年一个循环.
不规则变动（I ）是一种无规律可循的变动,包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型.比如股票的价格波动.

2. 时间序列的构成因素包括

时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。 [2] 构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。1）长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势。2）季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动。3）循环变动（C）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动。4）不规则变动（I）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型。 [3] 作用编辑1.可以反映社会经济现象的发展变化过程，描述现象的发展状态和结果。2.可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。3.可以探索现象发展变化的规律，对某些社会经济现象进行预测。4.利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析，这也是统计分析的重要方法之一。种类编辑（一）绝对数时间序列1.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：1）序列中的指标数值具有可加性。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时点序列的主要特点有：1）序列中的指标数值不具可加性。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。（二）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。（三）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。特征编辑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。时间序列分析，正是根据客观事物发展的连续规律性,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；一是不会发生突然的跳跃变化,是以相对小的步伐前进；二是过去和当前的现象可能表明当前和将来活动的发展变化趋向。这就决定了在一般情况下,时间序列分析法对于短、近期预测比较显著,但如延伸到更远的将来,就会出现很大的局限性,导致预测值偏离实际较大而使决策失误。 [1] 2、时间序列数据变动存在着规律性与不规律性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性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。（1）趋势性：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、停留的同性质变动趋向,但变动幅度可能不相等。（2）周期性：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）随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。（4）综合性：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,突出反映趋势性和周期性变动。

3. 时间序列发展水平一般都包括下列哪些要素

时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
构成要素：
要素一：时间t。
要素二：指标数值。
时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。
编制原则
保证序列中各期指标数值的可比性：
（一）时期长短最好一致；
（二）总体范围应该一致；
（三）指标的经济内容应该统一；
（四）计算方法应该统一；
（五）计算价格和计量单位可比。【摘要】
时间序列发展水平一般都包括下列哪些要素【提问】
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。
构成要素：
要素一：时间t。
要素二：指标数值。
时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。
编制原则
保证序列中各期指标数值的可比性：
（一）时期长短最好一致；
（二）总体范围应该一致；
（三）指标的经济内容应该统一；
（四）计算方法应该统一；
（五）计算价格和计量单位可比。【回答】
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4. 对时间序列的分析方法有哪几种

1、 时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、 宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 , 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。 （1） 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 （2） 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。 平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从(p,q)阶自回归移动平均模型。或者记为 。 特殊情况：q=0,模型即为AR(p)，p=0, 模型即为MA(q)。 二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。 3、 样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、 样本的偏自相关函数： 其中， 。 5、 时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。 6、 判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。 7、 ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。 三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test）,我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声，而且存在自相关的情况。 ②随机游动 如果在一个随机过程中， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布，即随机过程 满足： ， ，其中 独立同分布，并且： ， 称这个随机过程是随机游动。它是一个非平稳过程。 ③单位根过程 设随机过程 满足： ， ，其中 ， 为一个平稳过程并且 ，，。 2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列，其某个现性组合后的序列呈平稳性，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。这是一个很重要的概念，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和J 很高兴回答楼主的问题 如有错误请见谅

5. 比较分析时期序列和时点序列各自的特点？

一、时间序列的基本概念

（一）时间序列的概念及种类

时间序列是将同一现象在不同时间上的数值，按时间先后顺序排列而成的一种序列，如表9.1中每一列数据各自形成时间序列。

表9.1 我国1990年–1999年人口、国内生产总值等时间序列
年份 
年末总人口

（万人） 
钢产量

（万吨） 
居民消费水平（元） 
国内生产总值

（亿元） 
第三产业国内生产总值所占比重

（%）

1990 
114333 
6635 
803 
18547.9 
31.3

1991 
115823 
7100 
896 
21617.8 
33.4

1992 
117171 
8094 
1070 
26638.1 
34.3

1993 
118517 
8956 
1331 
34634.4 
32.7

1994 
119850 
9261 
1781 
46759.4 
31.9

1995 
121121 
9536 
2311 
58478.1 
30.7

1996 
122389 
10124 
2726 
67884.6 
30.1

1997 
123626 
10897 
2944 
74462.4 
30.9

1998 
124810 
11559 
3094 
78345.2 
32.1

1999 
125909 
12426 
3143 
81910.9 
33.0


资料来源：《中国统计年鉴2000年》

由表9.1可以看出，时间序列形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值（即发展水平）两部分组成。现象的观察值有绝对数、相对数和平均数等形式，因此时间序列可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。

由一系列绝对数按时间顺序排列而成的序列称为绝对数时间序列，绝对数时间序列根据观察值所属的时间状态的不同，可以分为时期序列和时点序列。

时期序列是由一系列的时期数所形成的序列，序列中的各观察值反映现象在一段时期内的活动总量，并且各观察值通常可以直接相加，如表9.1中的钢产量序列就是时期序列。

时点序列是由一系列时点数所形成的序列，序列中的各观察值反映现象在某一瞬间上的总量，序列各观察值通常不能直接相加，如表9.1中的年末总人口序列是时点序列。

　　绝对数时间序列是最基本的时间序列。

由一系列相对数按时间顺序排列而成的序列称为相对数时间序列，如表9.1中的第三产业国内生产总值所占比重序列。由一系列平均数按时间顺序排列而成的序列称为平均数时间序列，如表9.1中的居民消费水平序列。

（二）时间序列的成分和模型

许多时间序列中，随时间的连续变化，观察值有明显的持续上升或下降趋势，有的则呈现明显周期性变化的规律。在时间序列的传统理论中，将时间序列的发展水平分解为四种成分：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。

长期趋势是现象在某一段长时间内呈现持续上升或下降的倾向性变动的总趋势。统计资料表明，随着经济的不断增长，在国内生产总值中第三产业所占比重上升是一种普遍发展趋势。

季节变动是由于“季节”的交替引起的时间序列水平的一种比较稳定的短期周期性变动。一般季节周期不超过一年。许多经济现象都有比较典型的季节变动，自然现象的季节变动更为典型。

循环变动是较长时间的周期性变动，是以若干年为周期的起伏性涨落、上下波动。例如，历史上资本主义社会出现的周期性经济危机，每一周期经过危机、萧条、复苏和高涨等几个阶段。

不规则变动，亦称随机变动，指由大量无法控制的偶然因素引起的变动。

四种变动成分综合起来形成时间序列的发展水平。依四种成分综合方式的不同，产生两大类时间序列模型：加法模型和乘法模型，以及两类模型的混合模型。

设 表示时间序列在 时的水平， 表示 时的长期趋势成分， 表示 时的季节变动成分， 表示 时的循环变动成分， 表示 时的不规则变动成分。

加法模型 

加法模型通常假设各成分之间是相互独立的。

乘法模型 

乘法模型中各成分间存在一定联系。经济分析中乘法模型较常用。

6. 时间序列分析方法一般属于

时间序列分析方法一般属于定量预测方法。
时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析，统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列分析侧重研究数据序列的互相依赖关系。是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。

扩展资料：
时间序列分析方法的基本思想是根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来进行预报。
时间序列分析方法的基本原理是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势；考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

7. 时间列序分析方法一般属于 时间列序分析方法介绍

1、时间列序分析方法一般属于市场预测调查。
 
 2、时间序列分析法，就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数字方法使其向外延伸，预计市场未来的发展变化趋势，确定市场预测值。
 
 3、时间序列分析法的主要特点，是以时间的推移研究来预测市场需求趋势，不受其他外在因素的影响。不过，在遇到外界发生较大变化，如国家政策发生变化时，根据过去已发生的数据进行预测，往往会有较大的偏差。

8. 时间序列的统计特性由什么决定

由资料所属的时间和时间上的统计指标数值决定。1..时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。2.时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。