时间数列的影响因素可归纳为哪些

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时间数列的影响因素可归纳为哪些

时间数列是指将某一现象所发生的数量变化，依时间的先后顺序排列，以揭示随着时间的推移，这一现象的发展规律，从而用以预测现象发展的方向及其数量。

影响时间数列变动的因素可分解为：可解释变动、不可解释变动两大类。

其中，可解释变动包括如下三个方面：

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；

季节变动（S）：现象在一年内随着季节变化而发生的有规律的周期性变动；

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。

不可解释变动主要指不规则变动（I）：是一种规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动。

时间数列的基本构成要素与分解

(1)时间数列的基本构成要素

在进行时间数列分解时，一般把时间数列的构成因素按性质和作用分为四类：即长期趋势、季节变动、循环波动和不规则变动。

长期趋势：时间数列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动称为长期趋势。是对未来进行预测和推断的主要依据。长期趋势往往是由某些固定的、系统性的因素造成的。代表着研究对象的总发展方向，它既可以是线性的，也可以是曲线的。

季节波动：时间数列在一年内重复出现的周期性波动称为季节波动。季节波动中“季节”一词不仅仅是指一年中的四季，其实它是广义的指任何一种周期性的变化。

循环变动：时间数列呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或震荡式变动称为循环变动，也称作周期变动。周期性变动没有固定规律，其循环的幅度和周期的波动性很强，而且其周期短的一般也要3-5年，长的可达几十年。

不规则变动：由各种偶然的、突发的或不可预见的因素引起的，称为不规则变动或随机变动。

(2)时间数列的分解模型

时间数列分析的一项主要内容就是把这几个影响因素从时间数列中有目的的分离出来，或者说对数据进行分解、清理，并将他们的关系用一定的数学关系式予以表达。

加法模型：假定四种变动因素相互独立，时间数列各时期发展水平是各个构成因素的总和。用数学表达为：Y=T+S+C+I。

如何用eviews分析时间序列

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SPSS的时间序列分析怎么做

原发布者：医学之眼

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一、时间序列分析概述时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析.时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类1.按研究对象多少分：一元时间序列和多元时间序列；2.按时间连续性分：离散时间序列和连续时间序列；3.按序列的统计特性分：平稳时间序列和非平稳时间序列；4.按时间序列分布规律分：高斯型和非高斯型时间序列.时间序列国内生产总值等时间序列年份国内生产总值年末总人口人口自然增长率居民消费水平（亿元）（万人）（‰）（元）19901991199219931994201920192019201918547.921617.826638.134634.446759.458478.167884.674772.479552.811433311582311717111851711985012112112238912362612481014.3912.9811.6011.4511.2110.5510.4210.069.538038961070133117812311272629443094主要内容：•平稳时间序列分析时—间序Bo列x分-J析en发k展in的s两（1个97阶6段）•非平稳时间序列分析—Engle-Granger(1987)•时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是：-这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。-明确考虑时间序列的平稳性。如果时间序列非平稳，建立模型之前应先通过差分或者