什么是时间序列分解模型?
时间序列分解模型是指运用时间序列分解法构建时间数列的一个基础模型。时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法,反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向。
F——需求预测(单位或美元) T——趋势水平(单位或美元) S——季节指数 C——周期指数 R——残差指数
一般而言,这个模型常常简化为仅包括趋势和季节性因素。即周期指数和残差指数分别为1。
长期趋势因素(T)反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向,它可以在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。
季节变动因素(S)是经济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动。
周期变动因素(C)也称循环变动因素,它是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动。
不规则变动因素(I)又称随机变动,它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。 时间序列y可以表示为以上四个因素的函数,即:
y_t = f(T_t,S_t,C_t,I_t)
免责声明:本内容来源于第三方作者授权、网友推荐或互联网整理,旨在为广大用户提供学习与参考之用。所有文本和图片版权归原创网站或作者本人所有,其观点并不代表本站立场。如有任何版权侵犯或转载不当之情况,请您通过400-62-96871或关注我们的公众号与我们取得联系,我们将尽快进行相关处理与修改。感谢您的理解与支持!







请先 登录后发表评论 ~