第8章干预
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
模型预测法8.1干预分析模型基本形式
练习
飞向蓝天的恐龙练习非连续性文本练习把字句和被字句的转换练习呼风唤雨的世纪练习呼风唤雨的世纪课后练习
与提高（八）8.2案例分析.8.1干预分析模型基本形式（1）持续性干预变量。是指当某一突发事件在T时刻发生以后，一直对所研究的问题有影响。这时我们可用阶跃函数表示，其形式为：首页（2）短暂性干预变量。指当某一突发事件在T时刻发生，仅对该时刻有影响。这时我们可用脉冲函数表示，其形式为：8.1.1干预分析模型基本变量.8.1.2干预事件的形式对经济活动可能产生的经济效果和经济发展趋势作出科学预见的学科。（1）干预事件的运行突然开始，长期持续下去。设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T开始，但影响程度是未知的，即因变量的大小是未知的。干预模型为：w表示干预影响程度的未知参数干预事件发生后需延迟b个时期才能产生影响.其最简单模型为：（2）干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去。（3）干预事件突然开始，产生暂时的影响。（4）干预事件逐渐开始，产生暂时的影响。.8.1.3干预分析模型的基本形式设y(t)为经济过程的某个指标值,x(t)表示无干预影响时的经济过程值，z(t)为干预影响过程值，则在干预影响下的经济过程值可表示为：其中，x(t)可用回归法、季节指数以及ARMA等方法确定，z(t)由上述干预事件确定。.首页以ARMA模型说明建立干预模型的步骤：（1）利用无干预影响的序列（即的前半部分）建立ARMA模型：然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值作为不受干预影响的数值（2）将干预事件后的实际值（即y(t)的后半部分）减去预测值，得到受干预影响的效用值：.利用这些结果估计干预影响部分首页中的参数和若干预影响部分的形式为：则就是估计自回归方程的参数。.（3）计算净化序列。净化序列是指消除了干预影响的序列，它由实际的观察值减去干预影响值得到，即：当时，当时，.（4）利用净化序列建立一个改进的ARMA模型：(5)将第（4）步与第（2）步的结合，就得总的干预分析模型：（6）利用模型进行预测当时，当时，.2案例分析8.2.1我国进出口商品总额模型首页选取2007年1月至2009年2月的海关进出口总额数据，并以2008年9月金融危机爆发作为干预事件，因此将时间序列数据分为两个时期：第一时期为2007年1月至2008年9月，第二时期为2008年10月至2009年2月。由于金融危机爆发并不是立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。因此干预影响可选为模型：.首页序号日期进出口额调整(30日)额序号日期进出口额调整(30日)额12007年1月1573.61522.8142008年2月16611779.622007年2月1404.51504.8152008年3月2044.51978.532007年3月1599.31547.7162008年4月2207.632207.642007年4月1779.91779.9172008年5月2209.42138.152007年5月1656.11602.7182008年6月2220.882220.962007年6月1795.91795.9192008年7月2479.412399.472007年7月1910.71849.1202008年8月2412.652334.882007年8月1977.131913.4212008年9月2437.532437.592007年9月2009.172009.2222008年10月2215.392143.9102007年10月1881.91821.2232008年11月1897.031897112007年11月2088.72088.7242008年12月1832.61773.5122007年12月2061.441994.9252009年1月14181372.3132008年1月1998.31933.8262009年2月1249.71339.（1）由于是月数据，考虑每月的天数不一致，所以都化为
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的30天，调整后的数据见表8-1，并用y表示这26个数据组成的列向量。y=[1522.81504.81547.71779.91602.71795.91849.11913.4...2009.21821.22088.71994.91933.81779.61978.52207.62138.1...2220.92399.42334.82437.52143.918971773.51372.31339]';（2）根据2007年1月到2008年9月，即前21个数据，建立时间序列模型x1=y(1:21)t1=1:21;T1=[ones(21,1),t1'];formatlong[b1,bint1,r1,rint1,stats1]=regress(x1,T1).（3）分离出干预影响的具体数据，估计干预模型的参数利用所得模型，对2008年10月以后的数据进行预测，然后用实际值减去预测值，得到的差值就是金融危机产生的效应值z。t2=22:26;x2=b1(1)+b1(2).*t2';z=y(22:end)-x2(1:end)利用z的数据，可估计出干预模型：中的参数w和，实际上是自回归方程的参数。u=z(2:end)v=z(1:end-1)T2=[ones(length(v),1),v];[b2,bint2,r2,rint2,stats2]=regress(u,T2).（4）计算净化序列T＝21，t＝1,2,…,26X(1:21)=y(1:21);fort=22:26X(t)=y(t)+b2(2)*(X(t-1)-y(t-1))-b2(1);endX（5）对净化序列建立拟合模型t3=1:26;T3=[ones(26,1),t3'];[b3,bint3,r3,rint3,stats3]=regress(X',T3).（6）组建干预分析模型将（3）、（5）步骤组合，即得干预分析模型：即其中.（7）运用模型进行预测当时当时fort=1:21X0(t)=b3(1)+b3(2)*t;y0=X0;%2008年9月及以前的预测值endfort=22:26X0(t)=b3(1)+b3(2)*t;y0(t)=X0(t)+b2(2)*(y0(t-1)-X0(t-1))+b2(1);%2008年10月以后的预测值endy0.（8）画图比较plot(t3,y,'+',t3,y0,'o').
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