動態(tài)序列的分解與測定
一、動態(tài)序列的分解
動態(tài)序列的總變動(Y)一般可以分解為四種動態(tài)趨勢。
(一)長期趨勢
長期趨勢(T)是指在一個長時期內(nèi)居支配地位、起決定性作用的基本因素使得現(xiàn)象總體呈現(xiàn)出大致逐漸上升或下降的發(fā)展變動態(tài)勢。
(二)季節(jié)波動
季節(jié)波動(S)是指現(xiàn)象由于受社會條件、自然條件等因素的影響,在一個年度內(nèi)隨著季節(jié)的更替而引起的比較有規(guī)則的變動。
(三)循環(huán)波動
循環(huán)波動(C)是指現(xiàn)象在較長時期內(nèi)發(fā)生的周期性波動。
(四)不規(guī)則波動
不規(guī)則波動(I)是指由于受到意外的、偶然性的因素作用而使現(xiàn)象產(chǎn)生非周期性的隨機波動。不過,在一個較長時期內(nèi),這種不規(guī)則波動的隨機因素往往可以相互抵消。
二、動態(tài)序列的分解模型
(一)乘法模型
動態(tài)序列的各項觀察值都是四種因素(相互影響)乘積的結果,乘法結構模型為:
Y=T·S·C·I
(二)加法模型
動態(tài)序列的各項觀察值都是四種因素(相互獨立)的總和,加法結構模型為:
Y=T+S+C+I
若以年為時間單位,則動態(tài)序列也不直接受季節(jié)波動的影響,加法結構模型變?yōu)椋?/P>
Y=T+C+I
三、長期趨勢的測定
受眾多因素影響的動態(tài)序列,經(jīng)過修勻后可以剔除季節(jié)波動、循環(huán)波動和不規(guī)則波動等因素的作用,從而使現(xiàn)象在長期內(nèi)呈現(xiàn)出逐漸上升或下降的基本變動趨勢。長期趨勢的測定主要是求趨勢值,而測定長期趨勢值的方法主要有:擴大時距法、移動平均法和最小二乘法。
(一)擴大時距法
擴大時距法是指通過擴大動態(tài)序列各項指標所屬的時間,從而消除因時距短而使各指標值受偶然性因素影響所引起的波動,以便使經(jīng)修勻過的動態(tài)序列能夠顯著地反映現(xiàn)象發(fā)展變動總趨勢的方法。
(二)移動平均法
移動平均法是指對動態(tài)序列進行逐期移動以擴大時距,同時對時距已擴大了的新動態(tài)序列的各項指標值分別計算序時平均數(shù),從而由移動平均數(shù)形成一列派生動態(tài)序列的方法。而通過移動平均得到的一系列移動序時平均數(shù)分別就是各自對應時期的趨勢值。
(三)最小二乘法
最小二乘法,是估計回歸模型參數(shù)的常用方法。其基本原理是:要求實際值與趨勢值的離差平方和為最小,以此擬合出優(yōu)良的趨勢模型,從而測定長期趨勢。
四、季節(jié)變動的測定
季節(jié)指數(shù),它是說明現(xiàn)象在各年某個月的同月平均數(shù)占各年總的月平均數(shù)的比重。
若不考慮長期趨勢的影響,直接根據(jù)原始時間序列來計算季節(jié)比率,即為同月(季)平均法,或稱直接平均法。
季節(jié)比率高,“旺季”;季節(jié)比率低,“淡季”。
例題10-7可以不看,無法命題。
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