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,故A项正确。
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...
秘命益脑: 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 = T+S+C+I 式中:Y:时间序列的指标数值 T:长期趋势成分 S:季节变动成分 C:循环变动成分 I:不规则变动成分3、季节因素的表述的不同在于:乘法模型是假定四个因素对现象的发展的影响是相互作用的,以长期趋势成分的绝对量为基础,其余量均以比率表示.加法模型是假定四个因素的影响是相互独立的,每个成分均以绝对量表示.
元宝区19722404304: 当移动平均项数为7时,原时间序列首尾各减少多少项 - ?
秘命益脑: 10.时间序列的加法模型中,与原序列Y计量单位相同的只有长期趋势T.( )11.移动平均时距项数N为5时,新序列首尾各减少3项.( )12.指标体系的分析作用是“因素...
元宝区19722404304: 时间序列的各个模型有什么区别和应用 - ?
秘命益脑: 时间序列模型是指采用某种算法(可以是神经网络、ARMA等)模拟历史数据,找出其中的变化规律, 神经网络模型是一种算法,可以用于分类、聚类、预测等等不用领域;两者一个是问题模型,一个是算法模型