统计学基础第五章动态数列分析.doc

统计学基础 第五章 动态数列分析【教学目的】1.区分不同种类的动态数列2.熟练掌握计算平均发展水平的各种方法3.掌握发展速度、增长速度的种类，运用它们之间的数量关系进行动态指标的相互推算4.理解趋势的意义，运用长期趋势测定方法对长期趋势进行测定5.计算季节比率，并且深刻理解季节比率的经济含义【教学重点】1.总量指标动态数列的种类和特点2.动态比较指标和动态平均指标的计算3.动态数列的分析方法【教学难点】1.绝对数时间数列中的时点数列平均指标的计算2.相对数、平均数时间数列动态平均指标的计算3.动态数列分析方法中的季节变动分析方法【教学时数】教学学时为12课时【教学内容参考】 第一节 动态数列的意义和种类一、动态数列的概念将某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列，就形成了一个动态数列，也叫做时间数列。动态数列一般由两个基本要素构成：一是被研究现象所属的时间；二是反映该现象的统计指标数值。通过编制和分析动态数列，首先可以从现象的量变过程中反映其发展变化的方向、程度和趋势，研究其质量变化的规律性。其次，通过对动态数列资料的研究，可以对某些社会经济现象进行预测。第三，利用动态数列，可以在不同地区或国家之间进行对比分析。编制和分析动态数列具有非常重要的作用，这种方法已成为对社会经济现象进行统计分析的一种重要方法。【案例】下面图表列举了我国20042007年若干经济指标的动态数列。表5-1 我国2004-2007年若干经济指标指标 年份2004年2005年2006年2007年国内生产总值（亿元）159878.3183867.9210871249530年底人口数（万人）129988130756131448132129粮食产量(万吨)46946.9548402.1949747.8950148.3职工年平均货币工资(元/人)16025183642100124932城市居民家庭年人均可支配收入9421.61049311759.513786全社会固定资产投资（亿元）70477.488773.6109998.2137239.01二、动态数列的种类 按照构成动态数列的基本要素统计指标的表现形式不同，动态数列可分为绝对数动态数列、相对数动态数列和平均数动态数列三种类型。其中绝对数动态数列是基本的数列，相对数和平均数动态数列是派生数列。 (一)绝对数动态数列 在这种动态数列中，统计指标值表现为总量指标。根据指标值的时间特点，又可分为时期数列和时点数列。国内生产总值就是时期数列，年底人口数就是时点数列。 1.时期数列 时期数列中，每一指标值反映在一段时期内发展的结果，即“过程总量”。其主要特点是： 第一，可加性。时期数列中，各个时间上的指标值可以相加，结果表示现象在较长一段时间的“过程总量”。如全年的国内生产总值是一年中每个月国内生产总值相加的结果，各月份的国内生产总值又是月份内每天的国内生产总值之和。 第二，指标值的大小与其所属的时间长短有直接关系。由于时间数列具有可加性，故每一指标值所属的时间越长，指标值越大；反之，指标值则越小。 第三，指标值采用连续登记的方式取得。在时期数列中，各指标值反映现象在一段时间内发展的结果，因而必须把该时段内现象所发生的数量逐一登记，并进行累计，这样才能得到所需的指标值。 2.时点数列 时点数列中，每一指标值反映现象在一定时点上的瞬间水平。如年底人口数的动态数列中，各个指标值说明在各年年末这一时点上人口数所达到的水平。其主要特点是： 第一，不可加性。时点数列中，不同时点上的指标值不能相加，因为各时点上的指标值只表明现象在该时点上所处的状态，相加后的数值并不能代表现象在这几个时点上的状态，故相加是没有意义的。 第二，指标值的大小与其时点间隔的长短没有直接联系。在时点数列中，两个相邻指标值所属时点的差距称为时点间隔。时点数列不具有可加性，时点间隔的长短对指标值大小没有直接影响，例如，年末的人口数未必比某月底的人口数大。编制时点数列时决定时点间隔长短的因素是现象的变动状态，变动较大或较快的现象，间隔应短些；否则间隔可以长些，确定时点间隔时，以能反映现象的变化过程为宜。 第三，指标值采用间断登记的方式获得。依照时点数列的性质，只要在某一时点进行统计，取得的资料就代表现象在该时点上的数量水平；不同时点上的资料用来反映现象的发展过程，无须对两个时点间现象所发生的数量逐一登记。 (二)相对数的动态数列 在这种动态数列中，统计指标值表现为相对指标，它可以反映相互联系的现象之间的发展变化过程。例如，不同时间的城镇居民家庭年人均可支配收入就是相对数的动态数列。在相对数动态数列中，由于各个指标值对比的基数不同，所以不具有可加性。 (三)平均数的动态数列 在这种动态数列中，统计指标值表现为平均指标，它可以反映现象一般水平的发展趋势。例如，不同时间的职工年平均货币工资就是平均数动态数列。平均数动态数列中的各个指标值也不能相加，因为相加所得的数值没有实际的经济意义。 三、动态数列的编制原则 编制动态数列的目的是通过对数列中的一系列指标数值进行动态分析来研究社会经济现象的发展变化及其规律性。因此，保证动态数列中各指标值的可比性是编制动态数列的基本原则，具体来说编制动态数列时应遵守以下几条原则： 1.时间长短要相等。对于时期数列此原则是指各指标值涵盖的时间长度要相同，因为此时时期的长短直接决定了指标值的大小，时期长短不同指标值便不可比，例如，一个月的销售额和一年的销售额就不能比较。对于时点数列此原则是指各指标值对应的时点间隔要相同，虽然时点数列指标值的大小与时点间隔长短没有直接联系，但保持相同的时点间隔才能准确地反映现象的变化状况。 2.总体范围要一致。无论是时期数列还是时点数列，指标值的大小都与现象总体范围有关系。如果随着时间的推移，现象总体范围发生了变化，如地区的行政区域划分或部门隶属关系变更，那么在变化发生前后，指标的计算范围不同，指标值就不能直接对比。只有经过适当调整保持了总体范围的一致性，进行动态比较才有意义。 3.经济内容要一致。指标的经济内容是由其理论内涵所决定的，随着社会经济条件的变化，同一名称的指标，其经济内容也会发生改变。编制动态数列时不注意这一问题，对经济内容已发生变化的指标值不加区别和调整，就可能导致错误的分析结论。例如，1993年以前产品成本是指生产产品的完全成本，而1993年以后产品成本是指产品的制造成本。 4.计算方法要统一。对于指标名称、总体范围和经济内容都相同的指标，计算方法不同也会导致极大的数值差异，如按生产法、支出法和分配法计算的国内生产总值，结果就有很大差别。因此，同一动态数列中，各个时期（时点）指标的计算方法要统一。第二节 动态数列的水平指标一、发展水平 发展水平是指动态数列中的各项指标数值，它反映现象在一定时期内或时点上所达到的规模或水平，是计算动态分析指标的基础。 发展水平一般是时期或时点总量指标，如：国内生产总值、在册工人数等；也可以是平均指标，如：单位产品成本、平均库存额等；还可以是相对指标，如：流动资金周转次数等。设动态数列各项指标数值为：a0,a1,a2,a3,，an 。 用符号a代表发展水平，下标0，1，2，3，n表示时间序号，a0 为最初水平，a n 为最末水平，在最初水平和最末水平之间的称为中间水平。 在动态分析中，将所要研究时期的指标数值称为报告期水平，将作为比较基础时期的指标数值称为基期水平。发展水平在文字上习惯用“增加到”、“增加为”、“降低到”、“降低为”来表述。如2007年某地区普通高校在校生人数29.77万人，2008年增加到45.05万人。二、平均发展水平平均发展水平是一种序时平均数或动态平均数，是对动态数列中各时间上的发展水平计算的平均数。序时平均数与一般平均数（静态平均数）既有共同之处，又有区别。共同之处是二者都抽象了现象的个别差异，以反映现象总体的一般水平。【案例】2008年某地区农村居民年人均纯收入为4513元，它就是把各农村居民的收入差异抽象化了，反映全体农村居民收入的一般水平；再如，第四次人口普查到第五次人口普查的十年零四个月中我国大陆人口平均每年增加1279万人，它是把人口增加数在不同年份上的差异抽象化了，反映人口增长的一般水平。二者的区别在于：一般平均数抽象的是总体各单位的某一数量标志值在同一时间上的差异，从静态上说明现象总体各单位的一般水平；序时平均数抽象的是现象在不同时间上的数量差异，从动态上说明现象在一定时期内发展变化的一般趋势。由于发展水平可以是绝对数、相对数或平均数，而绝对数又有时期指标和时点指标，因此，用它们计算序时平均数时方法各不相同。(一)由绝对数动态数列计算序时平均数1.由时期数列计算序时平均数 时期数列具有可加性，其计算序时平均数的方法就比较简单，常用简单算术平均法，将各时期指标数值的总和除以时期项数。其计算公式为 2.由时点数列计算序时平均数要精确计算时点数列的序时平均数，就应掌握每一时点的资料，但实际上这是不可能的。在社会经济统计中一般是把一天看做一个时点，即以“天”作为最小时间单位。这样便有连续时点数列和间断时点数列的区别。资料逐日登记且逐日排列的是连续时点数列；资料不是逐日登记，而是间隔较长一段时间（月、季或年）后再登记一次，然后依次排列的是间断时点数列。这两种数列的类型不同，计算序时平均数的方法也不同。(1)由连续时点数列计算序时平均数。连续时点数列有两种登记方式： 第一种是时点数列的资料是逐日登记且逐日排列的，即已掌握了整个考察期内连续性的时点数据，因此可以采用简单算术平均法来计算序时平均数，即以各时点指标值之和除以时点项数。其计算公式为 【案例】某系学生星期一至星期五出勤人数资料见表5-4.计算该系学生本星期五天平均出勤人数。表5-4 某系学生出勤人数资料时间星期一星期二星期三星期四星期五人数（人）240244242249250 第二种是时点数列资料登记的时间仍是一天，只是在指标值发生变动时才记录一次。此时就要用每次资料持续不变的时间长度为权数进行加权平均。其计算公式为 【案例】某企业2008年11月份产品库存额资料见表5-5，计算该企业11月份平均产品库存额。时间1-45-910-1617-2425-30产品库存额1080114011069851020(3)由间断时点数列计算序时平均数。间断时点数列也有两种登记方式：第一种是每隔一定的时间登记一次，每次登记的时间间隔相等。下面以一个具体的例子来说明在这种情况下序时平均数的计算。【案例】某企业2008年第一季度职工人数资料见表5-6。计算该企业第一季度平均职工人数。表5-6 某企业2008年第一季度职工人数资料日 期1月1日2月1日3月1日4月1日月初职工人数（人）1400142014501440 解决这一问题的思路是：首先求出各月的平均职工人数，然后再对各月平均职工人数计算平均数。求各月平均职工人数时，按理应该计算该月内平均每天的职工人数，但由于未能掌握该月内每天的职工人数资料，所以只能在一定的假设条件下推算。即把下月初的职工人数看成是本月末的职工人数，并假定各月内职工人数的变动是均匀的，每月的平均职工人数就等于月初数加月末数除以2，这样，可计算出2005年该企业第一季度平均每月职工人数为经过上述讨论，可以得出间隔相等的间断时点数列序时平均数的计算公式为 这种方法也称做“首末折半法”，它便于应用，实际计算中主要采用这一形式。 第二种是登记的时间间隔不相等。序时平均数的计算也可以采用“两次平均”的思路，且第一次的平均计算与时间间隔相等的时点数列相同；进行第二次平均时，由于各时间间隔不相等，所以应当用各时点间隔长度作为权数，计算加权算术平均数，其计算公式为 【案例】某城市2008年的外来人口资料见表5-7。计算2008年该城市的平均外来人口数。 表5-7 某城市2008年的外来人口资料 日期1月1日5月1日8月1日12月31日外来人口数（万人）13.5313.8714.0113.37 (二)由相对数动态数列或平均数动态数列计算序时平均数 由于相对数动态数列和平均数动态数列是由两个具有相互联系的总量指标动态数列对比构成的，因此相对数或平均数动态数列，不能像总量指标动态数列那样直接计算平均水平，而是要先分别计算出分子、分母两个总量指标动态数列的序时平均数，然后再进行对比，求出相对数或平均数动态数列的序时平均数。其计算公式为： 构成分子、分母的动态数列可以都是时期数列；也可以都是时点数列；也可以一个是时期数列，一个是时点数列。现举其中的一种情况说明其计算方法。 【案例】某大型超市第一季度商品销售额与月初商品库存额资料见表5-8。表5-8 某大型超市第一季度商品销售额与月初商品库存额资料月 份单 位1月2月3月4月商品销售额（a）万元120220350月初商品库存额（b）万元507090110商品流转次数（c）次22.753.5计算该大型超市第一季度月平均商品流转次数。 商品流转次数数列计算过程为 该超市第一季度平均商品周转次数为2，875次。【能力训练】某企业月平均库存额资料见表5-9，那么，该企业第一季度平均库存额= 这样计算正确吗？为什么？表5-9 某企业月平均库存额资料时间1月2月3月4月月平均库存额（万元）12231710三、增长量 增长量是指动态数列中两个不同时期的发展水平之差，反映社会经济现象报告期比基期增加或减少的数量，即增长量=报告期水平-基期水平 当报告期水平大于基期水平时，增长量为正值，表示现象的水平增加；当报告期水平小于基期水平时，增长量为负值，表示现象的水平减少。根据所采用基期的不同，增长量分为逐期增长量、累计增长量以及年距增长量。(一)逐期增长量 逐期增长量是报告期水平与前一期水平之差，即an-an-1 ，它说明报告期水平比前一期水平增长的绝对数量。 (二)累计增长量累计增长量是报告期水平与某一固定基期水平之差，即an -a0 ，它说明报告期水平比某一固定基期水平增长的绝对数量，也说明在某一段较长时期内总的增长量。(三)逐期增长量和累计增长量之间的关系逐期增长量和累计增长量之间的关系如下： 第一，整个时期的逐期增长量之和等于最后一个时期的累计增长量，即第二，相邻两个时期的累计增长量之差等于相应时期的逐期增长量，即(四)年距增长量为了消除季节变动因素的影响，常将本月（季）发展水平与去年同月（季）发展水平进行比较，若以相减的比较方式，则得到的是年距增长量，即年距增长量=本月（季）发展水平-去年同月（季）发展水平 四、平均增长量 平均增长量是指动态数列的各逐期增长量的序时平均数，用来反映现象在某一时间内各期增长绝对数量的一般水平。其计算公式为 【案例】某企业20032008年的产量资料见表5-10。计算该时期平均增长量。表5-10 某企业20032008年的产量资料 单位：万件年 份200320042005200620072008发展水平：产量212018222123增长量：逐期-1-24-12累计-1-3102 第三节 动态数列的速度指标一、发展速度 发展速度是表明在一定时期内的发展方向和程度的动态相对指标。是以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值，表明报告期水平已发展到基期水平的几分之几或若干倍。其计算公式为 发展速度一般用百分数表示，有时也用倍数表示。若发展速度大于百分之百（或大于1）则表示为上升速度；若发展速度小于百分之百（或小于1）则表示为下降速度。根据所采用基期的不同，发展速度分为定基发展速度和环比发展速度。(一)定基发展速度定基发展速度是指报告期水平与某一固定基期水平（通常是最初水平）的比值，表明现象在较长时期内总的发展变化程度，又称总速度。定基发展速度可表示为 (二)环比发展速度环比发展速度是指报告期水平与前一期水平的比值，表明现象发展变化的程度。环比发展速度可表示为(三)定基发展速度和环比发展速度之间的关系定基发展速度和环比发展速度之间的关系是： 第一，定基发展速度等于相应时期内的各个环比发展速度的连乘积，即 第二，相邻两个定基发展速度之比等于相应时期的环比发展速度，即根据上述数量关系，环比发展速度和定基发展速度可以互相推算。(四)年距发展速度类似于年距发展水平指标，对于具有季节变化的一些社会经济现象，为了消除季节变动的影响，可以计算年距发展速度，用来说明本期发展水平相对于去年同期发展水平变化的方向与程度，它是实际统计分析中经常使用的指标。其计算公式为二、增长速度 增长速度是表明现象增长程度的动态相对指标。它是增长量与基期水平的比值，表明报告期水平比基期水平增长（或降低）了百分之几或若干倍。其计算公式为 从上述公式可以看出增长速度与发展速度有着密切的关系，即 增长速度=发展速度-1 增长速度有正、负值之分。当发展速度大于1时，增长速度为正值，表明现象的增长程度；当发展速度小于1时，增长速度为负值，表明现象的降低程度。根据所采用基期的不同，增长速度分为定基增长速度和环比增长速度。(一)定基增长速度定基增长速度是累计增长量与某一固定基期发展水平对比的结果，表示现象在较长时期内总的增长程度。其计算公式为(二)环比增长速度 环比增长速度是逐期增长量与前一期发展水平对比的结果，表示现象逐期增长的方向和程度。其计算公式为 (三)定基增长速度与环比增长速度之间的换算关系由于定基增长速度不等于环比增长速度的连乘积，即 因此，定基增长速度与环比增长速度不能直接换算。如果要进行换算，则首先必须将环比增长速度还原成环比发展速度，再将各期环比发展速度连乘，得到定基发展速度，最后用定基发展速度减1得到定基增长速度。【能力训练】已知某学校的学生数量连年增长，2008年比2007年增长10%，2007年比2006年增长6%，2006年比2005年增长3%，求：三年来该校学生数量增长的总速度。 (四)年距增长速度 为了消除季节变动的影响，需要计算年距增长速度，其计算公式为： 【能力训练】下面是上海市2008年上半年外贸进出口情况，请指出各指标属于动态数列分析中的哪项指标？ 2008年16月上海市外贸进出口总额为1576.26亿美元，比去年同期增长23.2%。其中出口额804.98亿美元，增长25.1%；进口额771.28亿美元，增长21.28%。 三、平均发展速度与平均增长速度 平均发展速度是动态数列中的各个环比发展速度的序时平均数。它说明某种现象在一个较长时期中逐期平均发展变化的程度。平均增长速度是根据平均发展速度来计算的，反映某种现象在一个较长时期中逐期平均增长变化的程度。平均发展速度与平均增长速度的关系是： 平均增长速度=平均发展速度-1平均发展速度和平均增长速度在实际工作中起着重要的作用。这两个指标是编制国民经济计划，进行国民经济宏观调控的重要指标；也经常用它们来对比不同阶段、不同时期、不同国家或地区同类现象的发展变化情况；它们还可作为各种推算和预测的依据。在实际统计工作中，计算平均发展速度和平均增长速度的方法有两种，即水平法和累计法。两种方法的具体计算与应用都不相同。(一)用水平法计算平均发展速度水平法亦称几何平均法。由于总速度不等于各年环比发展速度之和，而是等于各年环比发展速度之连乘积，所以计算平均发展速度时，不能用算术平均法，而应该采用几何平均法来计算。其计算公式为 由于环比发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度，因此平均发展速度的公式也可写成 因为是现象的总发展速度，所以平均发展速度的公式又可写成 式中R总发展速度 由上面的公式计算平均发展速度时，可根据各时期的环比发展速度来计算；也可根据最初水平和最末水平来计算；还可根据总的发展速度来计算。 平均发展速度和平均增长速度一般用百分数表示，但像人口平均出生率、死亡率、平均自然增长率等指标的分子明显小于分母，可采用千分数表示。 【案例】根据第四次、第五次人口普查资料，我国大陆人口1990年普查时为113368万人，2000年普查时为126583万人，试求两次人口普查之间我国人口年平均增长速度。由题中已知 年平均增长速度=（1.011087-1）1000=11.087【案例】如果以2000年人口普查数为基数，其后每年以11.087的速度递增，到2010年我国大陆人口将达到多少？ 解 即按11.087的速度递增，到2010年11月1日我国大陆人口将超过14亿人。【案例】若要求在2010年底，把我国大陆人口控制在14亿人以内，以2000年底全国人口数为基数，10年内我国人口年平均增长速度应控制在什么水平上？ 解 年平均增长速度=（1.010125-1）1000=10.125即从2000年开始我国人口年平均增长速度必须控制在10.125以内，才能保证到2010年底人口不突破14亿人。(二)用累计法计算平均发展速度累计法是通过解高次方程的方法计算的，因此又称为方程法或方程式法。这种方法的实质是：从最初水平出发，各期按平均发展速度计算发展水平，则计算的各期发展水平累计总和，应与各期实际发展水平的总和相等。列出方程式，再求解便得出平均发展速度。 设为平均发展速度，按平均发展速度计算的各期水平的假定值为： 第一期：；第二期：； 第期：各期假定水平之和为各期实际水平之和为二者相等，则可列出如下方程式：即 求这个高次方程的正根，就是平均发展速度。但是，要求解这个高次方程是比较复杂的。因此，在实际工作中，通常是根据平均增长速度查对表计算。由于，如果或100%时，表明现象是递增型，应在累计法查对表的递增速度部分查找；如果或100%时，表明现象是递减型，应在累计法查对表的递减速度部分查找。然后再计算平均发展速度和平均增长速度速度。用水平法和累计法计算平均发展速度的方法具有不同的特点及应用条件。用水平法计算平均发展速度往往取决于最末水平与最初水平之比。而累计法则取决于报告期内各年水平之和与基期水平之比。水平法侧重于观察期末的发展水平，在检查工农业生产、运输与商业等计划时比较适宜。而累计法侧重于观察全期总量的计划完成情况及各年发展水平的累计总和，这对检查基建投资、城市公用事业及干部培养等计划比较适合。(三)应用两种方法计算平均速度指标应注意的问题利用水平法计算平均发展速度是各期环比发展速度的序时平均数，它掩盖了环比发展速度之间的差异。累计法的侧重点则是从各年发展水平的累计总和出发来进行研究，按照方程式法所确定的平均发展速度推算的全期各年发展水平的总和，与全期各年的实际发展水平的总和相同。因此，为了准确说明现象在较长时期内逐年平均发展状况，在应用平均速度指标时，应注意以下几个问题：1.要依据具体研究目的适当地选择基期，并注意其所依据的基本指标在整个研究时期的同质性。如果资料中间有几年环比发展速度增长特别快，而有几年降低得又较多，出现显著的悬殊和不同发展方向，以及所选择的最初水平和最末水平受特殊因素的影响而过高或过低，如果这样的资料来计算平均速度就会降低这一指标的意义，甚至失去代表性而不能确切说明实际情况。2.应计算分段平均速度来补充总速度，并以特殊速度来补充说明平均速度。这在分析较长时期的历史资料时更为重要。因为一个总的平均速度仅能笼统地反映在较长一段时期内的一般平均发展或增长程度，不能具体深入地反映现象发展变化过程及变化情况。3.平均速度指标应与所依据的各个指标(如发展水平、增长量、环比速度、定基速度)结合，只有结合这些指标，进行分析研究和补充说明，才能深刻认识现象的发展过程和特点，揭示现象的发展规律。四、速度分析与水平分析的结合与应用在一般情况下，考察现象的发展程度通常用环比发展速度指标来衡量。由于各期环比发展速度的计算基数不同，而绝对数又是相对数的基础，因此各期环比增长速度所反映的实际增长的绝对量效果就可能不同，即每增长1%相对应的绝对增长量可能不同。因为低水平基础上的平均增减速度与高水平基础上的平均增减速度是不可比的，因此，对现象发展进行动态分析时，必须注意速度背后的绝对增长量。通常用增长1%的绝对值来考察速度背后隐藏的绝对增长量。增长1%的绝对值是指逐期增长量与环比增长速度之比。其计算公式为因而，增长1%的绝对值等于前期水平除以100。 第四节 动态数列的趋势分析一、影响动态数列因素的分析 【引例】动态数列各项发展水平的变化是由许多因素共同作用的结果，有些因素属于基本因素，对事物的发展起决定性作用，会使事物的发展呈现出一定的规律性；有些因素属于偶然的非基本因素，对事物的发展只起局部的非决定性作用，使事物的发展表现出不规则的波动。为了研究社会经济现象发展变化的规律和趋势，并据此预测未来，就要将这些影响动态数列的因素加以分解并分别进行测定。在具体分析中可按影响因素的性质不同加以分类。一般将社会经济现象动态数列的总变动分解为长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四种主要因素。 (一)长期趋势 长期趋势是指客观现象在一个相当长的时期内，受某种稳定性因素影响所呈现的上升或下降趋势，也可以表现为只围绕某一常数值而无明显增减变化的水平趋势。 (二)季节变动季节变动是指客观现象受季节更换的影响，在一年或更短的时间内，随时间的变动而呈现的周期性波动。(三)循环变动循环变动是指客观现象以若干年为周期的涨落起伏相间的变动。(四)不规则变动 不规则变动是指客观现象由于突发事件或偶然因素引起的无周期性的变动，也称为随机变动。 这四种因素的变化构成了事物在一定时期内的变动。在对动态数列进行分析时，首先要明确的是这四种类型因素变动的构成形式，即它们是如何结合及相互作用的。把这些构成因素和动态数列的关系用一定的数学关系表示，就构成了动态数列影响因素分解模型，一般常用的数学模型有加法模型和乘法模型。 加法模型是假定四种变动因素是互相独立的，则动态数列各期发展水平是各个影响因素相加的总和。其结构为 Y=T+S+C+I 式中，T为长期趋势；S为季节变动；C为循环变动；I为不规则变动。 乘法模型是假定四种因素存在着某种相互影响关系，互不独立。因此，动态数列各期发展水平是各个影响因素相乘之积，其结构为 Y=TSCI 由于乘法模型在两边取对数后，也成为加法模型的形式，因此可以理解这两种假定在原则上没有区别，都是假设动态数列各因素是可加的。 【能力训练】请从时间长短、起伏规律和形成原因等三个方面判断下面这些现象属于动态数列构成因素中的哪一个？ 银行的活期储蓄额，发放工资前减少，发放工资后增多。旅游景点的游客人数，周末达到高峰。公共汽车乘客人数一天中几个时段为高峰，另外几个时段为低谷。耐用消费品如电视、冰箱周期性更新导致需求量的变化。我国粮食产量从长时间来看是不断增长的。由于雪灾造成的对防寒物资需求量的增大。 二、长期趋势的测定 长期趋势测定的方法很多，常用的有：时距扩大法、移动平均法、数学模型法等等。下面将分别介绍这些方法的运用。 (一)时距扩大法这是测定长期趋势最原始、最简便的方法。它是把原来动态数列中所包括的各个时期资料加以合并，得出较长时距的资料，用以消除由于时距较短，受偶然因素影响所引起的不均匀状况。经过对原始动态数列扩大时距修匀，可以整理出新的能明显表示现象发展趋势的动态数列。应用时距扩大法时需要注意以下几个问题： 第一，扩大的时距多大为宜取决于现象自身的特点。对于呈现周期波动的动态数列，扩大的时距应与波动的周期相吻合；对于一般的动态数列，则要逐步扩大时距，以能够显示趋势变动的方向为宜。时距扩大得太大，将造成信息的损失。第二，扩大的时距要一致，相应的发展水平才具有可比性。(二)移动平均法 这种方法实质上是时距扩大法的改良。它在动态数列中按一定项数逐项移动计算平均数，达到对原始数列进行修匀的目的。修匀的原理与时距扩大法一样，即从较长时期看，短期数据由于偶然因素影响而形成的差异，在加总过程中会相互抵消，故移动平均动态数列能够反映原动态数列的总趋势。 采用移动平均法所计算出的新数列比原动态数列的项数要少。一般来说，被平均的项数越多，修匀的作用就越大，而所得的移动平均数就越少；反之，被平均的项数越少，修匀的作用就越小，所得的移动平均数就越多。所以，时距的选择要适中，否则不利于揭示现象的发展趋势。一般情况下，数列如果存在自然周期，应根据周期确定被平均的项数。 (三)数学模型法它是用适当的数学模型来反映动态数列各因素之间的关系，从而计算各期的趋势值的方法。它是在测定长期趋势时广泛使用的一种方法。下面以直线趋势的测定为例来说明这种方法的具体应用。 如果动态数列逐期增长量相对稳定，即现象发展水平按相对固定的绝对速度变化时，则采用直线（线性函数）作为趋势线，来描述趋势变化，预测前景。 如以时间因素作为自变量（t），把数列水平作为因变量（ye ），拟合的直线趋势方程为 ye =a+bt 参数a，b的求法，常用平均法和最小平方法，这里只介绍最小平方法。最小平方法，也叫最小二乘法，是分析和预测现象长期趋势常用的方法之一。它的基本思想是：通过对原始数列的数字处理，拟合一条比较理想的趋势直线或趋势曲线，使原数列各实际值与趋势值的离差平方和为最小，即为最小值。能够满足为最小值的直线趋势方程ye =a+bt,其参数a、b的计算公式为 为了简化计算，可用坐标移位的方法，使=0。【案例】某企业20002008年的销售额资料见表5-17。 表5-17 20002008年某企业的销售额资料 年 份时间t销售额y（万元）t2ty预测值ye2000-430016-1200299.162001-33249-972323.512002-23474-694347.862003-13721-372372.212004039600396.56200514201420420.91200624464892445.262007346991407469.6120084495161980493.96合 计035696014613569.04 将表中数据代入公式，可得 则所拟合的直线趋势方程为 ye =396.56+24.35t 将各年的时间序号代入方程，可得出预测值数列ye ，见表5-17。若预测2007年销售额，将t=6代入方程得ye =396.56+24.356=542.66（万元） 三、季节变动的测定 在现实生活中，季节变动是一种极为普遍的现象。例如，许多农副产品的产量都因季节更替而有淡季、旺季之分；商业部门的许多商品的销售量也随着气候的变化而形成有规律的周期性变动。季节变动具有三个特点：一是季节变动每年重复进行；二是季节变动按照一定的周期进行；三是每个周期变化强度大体相同。 研究季节变动的目的在于了解季节变动对人们经济生活的影响，以便更好地组织生产和安排生活。分析季节变动，还可以根据季节变动规律，配合适当的季节变动模型，结合长期趋势，进行经济预测，计划未来行动。 分析和测定季节变动最常用、最简便的方法是按月（季）平均法。这种方法是通过对若干年资料的数据，求出同月份的平均水平与全数列总平均月份水平，然后对比得出各月份各季节比率。季节比率是进行季节变动分析的重要指标，可用来说明季节变动的程度。其计算公式为 通过季节比率的计算，可以观察和分析某种社会经济现象季节变动的规律性。季节比率高说明“旺季”，反之说明“淡季”。现举例说明季节比率的应用。【案例】某商场最近四年各月份空调的销售量资料见表5-18。具体计算过程如下： 第一步，计算同月份平均水平。其余参见表5-18中的第7列。 表5-18 某商场空调销售量资料 单位：台 年月2005200620072008四年合计同月平均季节比率（%）（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）1109129401033.7219151210561447.23202420361002584.3424241814802067.453236363213634114.664245464317644148.374148573017644148.388882888634486289.99302826281122894.41022192221842170.81116171718681757.3128131615521343.8合计35236037034214243561200平均29.330.030.828.5118.629.7100第二步，求总平均月份水平。 第三步，计算季节比率。第四步，用季节比率进行预测。为了预测以后各年不同月（或季）的发展趋势和状况，通常假定按过去资料测定的季节变动模型能够适用于未来。因此，按月（或季）平均预测法的计算公式为各月（或季）预测值=上年各月（或季）的平均水平各月（或季）的季节比率如对2006年销售量进行预测：5月份的销售量=28.5114.6%=33（台）8月份的销售量=28.5289.9%=83（台） 通过上面计算的由各月份季节比率组成的数列，可以看出空调销售量的季节变动趋势，自1月份以后，各月份季节比率逐月增长，8月份达到最高峰，9月份开始下降，到12月份降到最低点。按月平均法计算简便，容易掌握。但季节比率的计算不够精确，究其原因，一是它不考虑长期趋势的影响；二是季节比率的高低受各年数值大小的影响，数值大的年份，对季节比率的影响较大；数值小的年份，对季节比率的影响较小。附录 应用Excel进行动态数列分析一、应用Excel计算动态数列指标二、应用Excel进行动态数列趋势分析(一)移动平均法测定长期趋势变动(二)按月(月)平均法求季节比率测定季节变动