EXCEL时间序列分析.pptx

EXCEL 时间序列分析 时间序列分析是对一系列按照时间顺序排列的数据进行分析，以了解数据的变化趋势和模式。在 EXCEL 中，时间序列分析可以通过多种方法进行，包括图形描述、测定增长量和平均增长量、测定发展速度和平均发展速度、移动平均法预测分析、指数平滑法预测、线性回归分析预测法等。 一、图形描述 图形描述是时间序列分析的重要步骤。通过生成图形，可以直观地观察数据随时间的变化模式和趋势。在 EXCEL 中，可以使用折线图、柱形图、饼图等多种图形类型。图形描述可以帮助我们快速地了解数据的变化趋势和模式，从而为进一步的分析和预测打下基础。 二、测定增长量和平均增长量 测定增长量和平均增长量是时间序列分析的重要步骤。增长量是指数据在某一时间段内的增量，而平均增长量是指数据在某一时间段内的平均增量。在 EXCEL 中，可以使用公式来计算增长量和平均增长量。例如，可以使用公式 =B3-B2 来计算逐期增长量，然后使用公式 =B3-$B$2 来计算累计增长量。可以使用公式 =(B20-B2)/5 来计算平均增长量。 三、测定发展速度和平均发展速度 测定发展速度和平均发展速度是时间序列分析的重要步骤。发展速度是指数据在某一时间段内的增长速度，而平均发展速度是指数据在某一时间段内的平均增长速度。在 EXCEL 中，可以使用公式来计算发展速度和平均发展速度。例如，可以使用公式 =B3/$B$2 来计算定基发展速度，然后使用公式 =B3/B2 来计算环比发展速度。可以使用公式 =GEOMEAN(F3:F20) 来计算平均发展速度。 四、移动平均法预测分析 移动平均法是时间序列分析的重要方法之一。它是利用离未来最近的一组时间序列逐期递移求得的一系列平均数来作为趋势值或预测值。在 EXCEL 中，可以使用移动平均法来预测未来某一时间段内的数据。例如，可以使用简单移动平均法来预测 2001 年单位面积产量。打开资料 2，切换到“数据”卡，单击“数据分析”按钮，在弹出的对话框中选择“移动平均”选项，单击“确定”按钮。然后，在弹出的“移动平均”对话框中，进行相关设置后单击“确定”按钮。 五、指数平滑法预测 指数平滑法是时间序列分析的重要方法之一。它是对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法。在 EXCEL 中，可以使用指数平滑法来预测未来某一时间段内的数据。例如，可以使用一次指数平滑法来预测未来某一时间段内的数据。选择“工具”下拉菜单，然后选择“数据分析”选项，并选择“指数平滑”，然后确定。在对话框中输入数据区域，输入阻尼系数（1-а）值，然后“确定”。 六、线性回归分析预测法 线性回归分析预测法是时间序列分析的重要方法之一。它是对时间序列拟合直线方程进行回归分析预测。在 EXCEL 中，可以使用 TREND 函数来进行线性回归分析预测。例如，可以使用 TREND 函数来预测未来某一时间段内的数据。在插入函数中选择“统计”中的“TREND”函数，在弹出的对话框中进行相应设置。然后，在 Known_y 文本框中输入已知的 y 值，在 Known_x 文本框中输入已知的 x 值，在 New_x 文本框中输入要新的 x 值，在 Const 文本框中输入 true。按下 F2 键，并填充 trend 一个公式。