社会统计学-时间序列定义

时间序列，是指将某种现象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而形成的序列。 时间序列法是一种定量预测方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。

在进行时间数列分解时，一般把时间数列的构成因素按性质和作用分为4 类：即长期趋势、季节波动、循环变动和不规则变动。

长期趋势（T）：时间数列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动称为长期趋势。 它是对未来进行预测和推断的主要依据。 长期趋势往往是由某些固定的、系统性的因素造成的。 它代表着研究对象的总发展方向，既可以是线性的，也可以是曲线的。

季节波动（S）：时间数列在一年内重复出现的周期性波动称为季节波动。 季节波动中“季节”一词不仅仅是指一年中的四季，其实它指广义的任何一种周期性的变化。

循环变动（C）：时间数列呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或震荡式变动称为循环变动，也称作周期变动。 周期变动没有固定规律，其循环的幅度和周期的波动性很强，而且其周期短的一般也要3～5 年，长的可达几十年。

不规则变动（I）：由各种偶然的、突发的或不可预见的因素引起的，称为不规则变动或随机变动。(www.xing528.com)

在进行时间序列数据分析之前，先看一个时间序列数据的案例。

表11.1 和图11.1 是1949—2000 年我国人口数量与对应年份的数据和走势图，从人口统计数据和图形可以看出，我国人口总水平除在1960 年和1961 年出现回落外，其余年份基本上保持线性增长趋势。 1949—2000 年，平均每年增加人口1 423.06 万人，年平均增长率为16.8%。 如果把考察期间分为两个时期单独考察，即改革开放以前（1949—1978 年）和改革开放以后（1979—2000 年），那么，会发现1949—1978 年的年人口平均增长率为20%；1979—2000 年的年人口平均增长率为12.58%。 因此，如果按照整个考察期间的增长率年平均增长率为16.8%来预测2000 年后一年的人口增长率或人口总量的话，往往会很不准确。 这是因为整个考察期间的人口平均增长率与近几年的人口平均增长率相差很大，即人口增长趋势不是一成不变的。 因此，从预测的角度来看，这种时间序列没有太大的使用价值，无法将预测值与整个时间序列有效地结合起来。 从人口序列的变化特征看，这是一个非平稳序列，即时间序列数据变化差异太大且变化并不一致的数据，直观上，称之为非平稳时间序列数据。 为了更好地处理这一类数据，需要对时间序列平稳与否做一个判断。

表11.1　1949—2000 年我国人口数量

图11.1　1949—2000 年人口数据走势图