Dãy số thời gian ppsx

Phân tích chuỗi thời gianPhân tích chuỗi thời gian là một phương pháp phân tích thống kê dùng cho chuỗi số liệu được thu thập đều đặn theo thời gian, tức là số liệu được ghi nhận tại nh

Trang 1

Bài 7 DÃY SỐ THỜI GIAN

1 Thiết lập dãy số thời gian

2 Hệ số tự tương quan

3 Hệ số tương quan chéo

4 Xu thế

Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại

http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n

Trang 2

Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian là một phương pháp phân tích thống kê dùng cho chuỗi số liệu được thu thập đều đặn theo thời gian, tức

là số liệu được ghi nhận tại những thời điểm cách đều nhau, như

số liệu được thu thập hàng ngày, tuần, tháng, quý, năm,…

Trang 3

1 Thiết lập dãy số thời gian

• Nhập dãy số liệu cần nghiên cứu theo thời gian

• Định nghĩa về thời gian (Data/define dates…)

Chọn thời gian phù hợp, đồng thời chọn trường hợp đầu tiên trong dãy số thời gian

Trang 4

2 Hệ số tự tương quan

Hệ số tự tương quan của chuỗi thời gian thể hiện mức độ liên quan của mỗi giá trị trong chuỗi với những giá trị khác của chuỗi Hệ số tự tương quan bậc 1 chính là hệ số tương quan Pearson giữa chuỗi số liệu với chuỗi trễ bậc một, tức là chính chuỗi đó được dịch chuyển đi một quan sát Hệ số tương quan bậc hai là hệ số tương quan giữa chuỗi thời gian đang xét với chuỗi trễ bậc hai, chuộc được dịch chuyển hai đơn vị thời gian,…

Trang 5

Graphs/Time series/Autocorrelations….

Đưa biến cần phân tích tự tương quan vào ô Variables

Có thể cho hiển thị hệ số tự tương quan (Autocorrelations) và các hệ số tượng quan riêng phần (Partial autocorrelations)

Trang 6

Graphs/Time series/Autocorrelations….

Nếu cần có thể sử dụng các ô trong khung Transform để tiến hành phối

hợp biến đổi các chuỗi thời gian theo:

-Lôgarit cơ số tự nhiên cho tất cả các giá trị của chuỗi (Natural log

transform)

-Lấy sai phân của chuỗi qua việc chọn Difference và gán mọt số k nguyên

dương vào phương pháp bên cạnh để ấn định bậc sai phân cần tính

Nhấn Option… để ấn định số bước trễ tối

đa cần thể hiện trên kết quả và phương

pháp dùng để tính các sai số tiêu chuẩn

+ Independence model tính toán dựa trên

giả thiết sai số của chuỗi thời gian độc lập

với nhau

+ Barlett’s approximation được dùng khi

có giả thiết độ lệch chuẩn lớn hơn khi tăng

độ trễ

Trang 7

3 Hệ số tương quan chéo

Đối với hai hoặc nhiều chuỗi thời gian được thu thập song song, có thể dùng hệ số tương quan chéo để xác định mức độ liên quan của một chuỗi với chuỗi thứ hai được làm trễ đi các bậc khác nhau

Trang 8

Graphs/Time series/Cross

Correlations….

Đưa các biến cần phân tích tương quan chéo vào ô

Variables

Nếu cần có thể sử dụng các ô trong khung Transform để tiến hành phối

hợp biến đổi các chuỗi thời gian theo:

-Lôgarit cơ số tự nhiên cho tất cả các giá trị của chuỗi (Natural log

transform)

-Lấy sai phân của chuỗi qua việc chọn Difference và gán mọt số k nguyên

dương vào phương pháp bên cạnh để ấn định bậc sai phân cần tính

Trang 9

Nhấn Option… để ấn định số bước trễ tối

đa cần thể hiện trên kết quả và phương

pháp dùng để tính các sai số tiêu chuẩn

Trang 10

4 Xu thế và dự báo

Từ khung danh sách bên

trái chuyển biến định lượng

làm biến phụ thuộc vào ô

Dependent phía trên bên

phải

Biến độc lập Independent,

chọn Time

Xác định các dạng hàm xu

thế phù hợp

Hộp thoại trên cho thấy có 11 mô hình xu thế: tuyến tính (linear), hyperbol (Inverse), parabol (Quadratic), hàm bậc 3 (Cubic), hàm mũ (power),…

Trang 11

Dự báo

Nhấn vào Save để tiến hành dự báo Nhập thời gian cần dự báo

Định dạng
Số trang	11
Dung lượng	739 KB