时间序列分析法PPT学习教案.pptx

时间序列分析法是一种统计分析技术，它用于研究随时间变化的数据序列，以便了解现象的发展趋势、周期性、季节性以及不规则变化等特征。在会计学和其他社会科学领域中，时间序列分析是研究经济社会现象动态发展的重要工具。 时间序列由一系列按照时间顺序排列的统计指标数值组成，这些数值反映了特定现象在不同时间点的状态。例如，一个时间序列可能包括某公司连续几年的年度销售额。时间序列可以分为四个基本要素：所属的时间、不同时间点的具体指标数值、序列的长度（项数）以及序列的类型。 时间序列根据其构成和性质可以分为不同的类别： 1. 绝对数序列：直接表示数值的序列，如连续几年的GDP数据。 2. 相对数序列：表示数值相对于基期的比例或增长率，如经济增长率。 3. 平均数序列：序列中各数值的平均值，用于衡量平均发展水平。 4. 时期序列：反映一定时间段内的累计总量，具有可加性，如一年的总产量。 5. 时点序列：在特定时间点上测量的值，不可加，如人口普查数据。 时间序列分析的主要作用包括： 1. 分析现象的发展过程和结果，通过计算水平指标（如发展水平、平均发展水平）和速度指标来揭示现象的变化。 2. 利用数学模型（如趋势外推、ARIMA模型、季节调整等）揭示现象的规律性，并预测未来发展趋势。 3. 探讨现象之间的相互关系和动态演变。 在构建和分析时间序列时，需遵循一些基本原则，确保数据的可比性： 1. 各个时间点的间隔应一致，对于时期序列，每个时期的长度要相同；对于时点序列，时点间隔要一致。 2. 数据的总体范围、计算价格、计量单位和经济内容应保持一致，以避免比较中的偏差。 3. 计算方法应统一，保证数据的处理方式不会影响分析结果的准确性。 时间序列分析的应用广泛，不仅局限于会计学，还包括金融分析、市场预测、环境科学等多个领域。通过深入理解和运用时间序列分析法，我们可以更准确地理解现象的动态行为，为决策提供有力的依据。