在时间序列的乘法模型中，与原序列计量单位相同的是（　　）。

时间序列分解常用的模型有哪些?简述乘法模型分解的基本步骤。_百度知 ...
【答案】：时间序列y可以表示为以上四个因素的函数，即：Yt=f(Tt，St，Ct，It)时间序列分解的方法有很多，较常用的模型有加法模型和乘法模型。加法模型为：yt=Tt+St+Ct+It；乘法模型为：yt=Tt×St×Ct×It。乘法模型分解的基本步骤如下：(1)运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化，得到序列TC。然...

在时间序列的乘法模型中,与原序列计量单位相同的是( )。
【答案】：A 时间序列的分解通常有两种形式：加法模式和乘法模式。乘法模式是假定四种变动因素存在着某种相互影响关系，互不独立。因此，时间序列各期发展水平是各个影响因素相乘之积，即Yt＝Tt×St×Ct×It。其中，长期趋势Tt的计量单位与原序列Yt相同，季节变动St、循环变动Ct、不规则变动It都没有量纲，...

.在时间序列构成因素的乘法模型中,季节变动成分是 ……求答案
我认为答案应该是D。1、季节变动或称季节波动，是指某些现象由于受自然条件和经济条件的变动影响，而形成在一年中随季节变动而发生的有规律的变动。2、乘法模型和加法模型都是将形成时间序列变动的四类构成因素，按照它们的影响方式不同，设定的组合模型。乘法模型： Y = T·S·C·I 加法模型： Y =...

时间序列的分析模型
时间数列的组合模型1 加法模型：Y=T+S+C+I (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对长期趋势产生的或正或负的偏差)2 乘法模型：Y=T·S·C·I(常用模型) (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对原数列指标增加或减少的百分比)

时间序列分解较常用的模型有
时间序列分解较常用的模型有：加法模型、乘法模型。一个时间通常由长期趋势，季节变动，循环波动，不规则波动几部分组成，长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动，循环波动指在某段时间内，不具严格规则的周期性连续变动。不规则波动...

时间序列分解
时间回归法 使用回归分析中的最小二乘法，以时间t或t的函数为自变量拟合趋势方程。常用的趋势方程如下：乘法模型-季节指数 乘法模型中的季节成分通过季节指数来反映。常用的方法称为 移动平均趋势剔除法 。步骤如下：举个例子，假设我们的数据如下：计算过程如下：季节调整后的序列为：通常通过剩余...

ACCA重要考点:TimeSeriest知识点讲解
在ACCA考试中，Time Series是一个经常出现的考点，考生需要深入理解并掌握这些概念。以下是对Time Series相关知识点的详细解释。1. 时间序列的四个组成部分：- 趋势（Trend）：数据值随时间的长期趋势变化。- 季节性波动（Seasonal Variations）：短期内的数据波动。- 周期性波动（Cyclical Variations）：...

时间序列预测法的步骤
利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y：加法模式T+S+I=Y乘法模式T×S×I=Y如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动...

ACCA考点知识梳理,时间序列计算题通常怎么考?
1. Trend计算①题上告知trend的等式，代入数字即可;②考察moving average、second moving average的算法。如果period是奇数次平均(moving average)：如果period是偶数次平均(second moving average)：2.Seasonal variation①乘法模型(简单代数或者sum=0)Y=T+S (Y：forecast results，T：forecast trend，S：...

时间序列预测Prophet模型及Python实现
Prophet模型是Facebook开发的，用于时间序列预测的灵活框架。该模型将时间序列分解为趋势、季节性、假日效应和噪声四个主要成分，以实现精准预测。模型提供加法和乘法两种模型。在加法模型中，预测值为趋势、季节性和假期效应的总和。乘法模型中，预测值是趋势、季节性和假期效应的乘积。两种模型适用于不同类型...