CMA考試名詞解析之時間序列
時間數(shù)列是指將某一現(xiàn)象所發(fā)生的數(shù)量變化，依時間的先后順序排列,，以揭示隨著時間的推移,，這一現(xiàn)象的發(fā)展規(guī)律，從而用以預(yù)測現(xiàn)象發(fā)展的方向及其數(shù)量,。
時間數(shù)列的種類
1．水平型時間數(shù)列
水平型時間數(shù)列的走勢無傾向性,，既不傾向于逐步增加,，也不傾向于逐步減少，總是在某一水平上上下波動,，且波動無規(guī)律性,，即時間數(shù)列的后序值，既可高于水平值,、也可低于水平值,，因這一水平是相對穩(wěn)定的。故水平型數(shù)列又稱為穩(wěn)定型時間數(shù)列或平穩(wěn)型時間數(shù)列,。
通常呈水平型時間數(shù)列的有日用生活必需品的銷售量,，某種耐用消費品的開箱合格率、返修率等等,。
2．季節(jié)型時間數(shù)列
季節(jié)型時間數(shù)列的走勢按日歷時間周期起伏,，即在某日歷時間段內(nèi)時間數(shù)列的后序值逐步向上，到達(dá)頂峰后逐步向下,，探谷底后又逐步向上,，周而復(fù)始。因為最初研究產(chǎn)生于伴隨一年四季氣候的變化而出現(xiàn)的現(xiàn)象數(shù)量變化,，故稱為季節(jié)型時間數(shù)列,。其實，“季節(jié)”可是一年中的四季,、一年中的12個月,、一月中的4周、一周中的7天等等,。
通常呈季節(jié)型時間數(shù)列的有月社會零售額,，與氣候有關(guān)的季節(jié)性商品季度、月度銷售量等等,。
3．循環(huán)型時間數(shù)列
循環(huán)型時間數(shù)列的走勢也呈周期性變化,，但他不是在一個不變的時間間隔中反復(fù)出現(xiàn)，且每一周期長度一般都有若干年,。通常呈循環(huán)型時間數(shù)列的有期貨價格,、商業(yè)周期等等。
4．直線趨勢型時間數(shù)列
直線趨勢型時間數(shù)列的走勢具有傾向性,，即在一段較長的時期之內(nèi)(“長”是相對于所研究數(shù)列的時間尺度而言),，時間數(shù)列的后序值逐步增加或逐步減少，顯示出一種向上或向下的趨勢,，相當(dāng)于給水平型時間數(shù)列一個斜率,。通常呈直線型時間數(shù)列的有：某段時期的人均收入、商品的銷售量等等,。
5．曲線趨勢型時間數(shù)列
曲線趨勢型時間數(shù)列的走勢也具有傾向性,，且會逐漸轉(zhuǎn)向,，包括順轉(zhuǎn)和逆轉(zhuǎn)，但不發(fā)生周期性變化,，時間數(shù)列后序值增加或減少的幅度會逐漸擴(kuò)大或縮小,。通常呈曲線型時間數(shù)列的有某種商品從進(jìn)入市場到被市場淘汰的銷售量變化等等。其實,，季節(jié)型時間數(shù)列和循環(huán)型時間數(shù)列也是曲線趨勢型時間數(shù)列,，只不過他們具有周期性特征而各單獨成為一種時間數(shù)列而已。
時間序列分解
時間序列即一列均勻分布(每周,、每月,、每季等等)的數(shù)據(jù)點。分析時間序列意味著將過去數(shù)據(jù)分成幾部分然后用之于外推,。CMA為你舉例,，一個典型的時間序列可分成四個部分：趨勢、季節(jié),、周期和隨機(jī)波動,。
1．趨勢是數(shù)據(jù)在一段時間的逐漸向上或向下的移動。
2．季節(jié)是數(shù)據(jù)自身經(jīng)過一定周期的天數(shù),，周數(shù),，月數(shù)或季數(shù)(此即季節(jié)性叫法由來，即季節(jié)分為秋,、冬,、春、夏)不斷重復(fù)的性,。
3．周期為數(shù)據(jù)每隔幾年重復(fù)發(fā)生的時間序列形式,。它們一般與經(jīng)濟(jì)周期有關(guān)，并對短期經(jīng)營分析與計劃起重要作用,。
4．隨機(jī)波動是由偶然,、非經(jīng)常性原因引起的數(shù)據(jù)變動。它們沒有可識別的形式,。
統(tǒng)計學(xué)上,，時間序列有兩種一般形式：乘法模式和加法模式。使用得最廣泛的是乘法模式,。該模式假定需求是四各成分的乘積：需求=趨勢*季節(jié)*周期*隨機(jī)波動,。另一形式是加法模式,，即這四各成分相加：需求=趨勢+季節(jié)+周期+隨機(jī)波動,。在大多數(shù)實際模型中，預(yù)測者假定隨機(jī)波動平均后可不考慮其影響,。他們主要注意季節(jié)成分及趨勢和周期相結(jié)合的成分,。
時間序列分析概述
時間序列分析力求以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)預(yù)測未來,。比如，由過去六星期中每一星期的銷售量可以預(yù)測第七個星期的銷售量,。過去幾年內(nèi)每季度的銷售量也可用于預(yù)測未來各季度的銷售情況,。
時間序列分析包括很多模型，如：樸素法,、移動平均法,、指數(shù)平滑法、趨勢外推法等,。各模型的復(fù)雜程度是不相同的,。企業(yè)選用哪一種預(yù)測模型取決于：
1．預(yù)測的時間范圍;
2．能否獲得相關(guān)數(shù)據(jù);
3．所需的預(yù)測精度;
4．預(yù)測預(yù)算的規(guī)模;
4．合格的預(yù)測人員。
愿本篇備考指南能給各位考生能在在漫漫考試路中尋求到快樂高效的學(xué)習(xí)CMA的方法,。
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