时间序列分析与预测的优化方法

【名言采撷】

“如果非平稳变量之间存在协整关系，那么必然可以建立误差修正模型；而如果非平稳变量可以建立误差修正模型，那么该变量之间必然存在着协整关系。”

“希望建立一些有用的模式，来为政策制定人提供一种分析。有时候制定政策，我们不能够完全肯定未来它会产生什么样的结果。但是，我们要尽可能把这个具体结果分析出来，因为经济政策是非常重要的，可以引申出很多政策解释方面的问题。”^[1]

——克莱夫·格兰杰

【学习目标】

时间序列分析与预测是统计学实践应用的重要环节。本章的主要学习目标是要求学生在理解时间序列及其分解原理的基础上，掌握平稳序列的平滑和预测方法；掌握有趋势序列的分析和预测方法；理解复合型序列的综合分析方法；为实行动态管理提供预测与决策信息。

【知识点浏览】

1.时间序列及其分解原理。

2.时间序列的描述性分析。

3.平稳序列的分析和预测。(www.xing528.com)

4.有趋势序列的分析和预测。

5.复合型序列的综合分析。

【开篇案例】

运用时间序列分析和预测城市的经济运行情况

大家在平时经常能听到关于当今社会的议论，如物价飞涨，房价节节攀升，当你听到这些议论时，你是否相信呢？如果存在怀疑，你如何寻求证据呢？统计学教会我们要用数据说话，因此，我们需要围绕这些议论的方面去收集数据，针对这些数据进行分析，看能得到什么结论，这样才可以知道物价是否上涨？上涨速度是多少？

假如提供给你某城市的数据见表9.1，要求分析这个城市这几年的经济运行情况，并写一份报告，你会如何展开这项工作？

表9.1　某城市历年经济运行数据资料

看到这么多的数据，如何理清思路，将这份报告写出来呢？这里面涉及的就是时间序列的分析问题，如何建立一个正确的思路，在这一章中我们将进行系统的学习。关于表9.1中各项数据的分析，我们可以从后面的内容和课后习题中找到答案。

时间序列分析是一种广泛应用的数量分析方法，其主要用于描述和研究各种现象随时间发展变化的趋势变化规律，并将这些规律进行图表展示和量化测度，以期起到预测并对以后的决策给予参考依据。本章主要介绍时间序列分析中的平稳和非平稳序列的分析方法。