統計業務知識輔導：統計動態分析資料(三)
更新時間：2011-09-05 09:02:26
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(2) 滑動平均模型
另一種常見的時間序列模型是滑動平均模型(MA)，它可表示為：
建立時間序列模型，要進行四方面的選擇和判斷：一是判斷所依據的時間序列資料是否能夠滿足穩定性要求;二是判斷哪一種自回歸模型適合，是AR模型，還是MA模型，或是ARMA模型;三是判斷模型的階數;四是對模型的參數進行估計。
所謂“平穩”時間序列，是指其統計特性不隨時間的變化而發生變化。完全平穩時間序列的定義較為復雜，且實際問題中的時間序列往往不只要能是完全平穩的，因此統計中一般考慮的“平穩”可歸結為：對所有的時間點，序列具有同樣的均值、方差，而且任何兩時間點s,t之間序列的協方差只取時間間隔(t-s)，而和這些點在時間軸上的位置無關。
以下，我們舉實例來說明時間變量回歸模型的應用。
例如，要觀察我國改革開放以來人均國內生產總值的變化趨勢，可以根據相應年度的統計數據建立動態模型：
表4-1 我國1978年～2003年人均國內生產總值資料 單位：元/人
|
年份 |
時序t |
人均GDP（xi） |
年份 |
時序t |
人均GDP（xi） |
年份 |
時序 |
人均GDP（xi） |
|
1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
379 417 460 489 525 580 692 853 956 |
1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 |
10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
1104 1355 1512 1634 1879 2287 2939 3923 4854 |
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 |
19 20 21 22 23 24 25 26 |
5576 6054 6308 6551 7086 7654 8214 9101 |
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