时间序列分析是基于客观事物发展的连续规律性,利用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测未来的发展趋势。事物的过去会延续到未来的假设包含两层意思;第一,不会出现突然的跳变,会以比较小的节奏推进;第二,过去和现在的现象可能表明当前和未来活动的发展趋势。这就决定了在一般情况下,时间序列分析方法对于短期和短期的预测是显著的,但是如果推广到更远的未来,就会有很大的局限性,导致预测值与实际情况的偏差,出现决策失误。先介绍一下“时间序列的意义是什么?时间序列有哪些类型?”
时间序列(或动态序列)是指将同一统计指标的数值按其出现的时间顺序排列的序列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据预测未来。大多数经济数据都是以时间序列的形式给出的。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年、季度、月或任何其他时间形式。
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1.绝对时间序列:按时段总指标排列的时间序列。
2.相对数时间序列:将一系列同类相对数指标按时间顺序排列而成的时间序列称为相对数时间序列。
3.平均时间序列:平均时间序列是指由一系列相似的平均指标按时间顺序排列的时间序列。