怎样处理时间序列的季节成分

怎样处理时间序列的季节成分
时间序列的成分
1,长期趋势(T )即时间序列在一个长时期内受基本因素的影响而增大或减小的趋势
2,周期波动(C ),也叫循环变动即时间序列受经济等原因影响呈现出的波浪形和震荡式发展

时间序列 概念 ：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列

形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成

排列的时间可以是年、季度、月
时间序列的 分类 ：

1绝对数序列：

一系列绝对数按时间顺序排列而成；最基本的表现形式；反映在不同时间上所达到的绝对水平（时期序列，一段时期内总量的排序、时点序列，某一瞬间时点上总量的排序）

2相对数序列：一系列相对数按时间顺序排列而成

3平均数序列：一系列平均数按时间顺序排列而成
时间序列的 编制原则 ：

时间长短一致

总体范围一致

指标内容一致

计算方法和口径一致
一、时间序列的对比分析

 

水平分析：

1发展水平：现象在不同时间上的观察值；说明现象在某一时间上所达到的水平；

2平均发展水平：现象在不同时间上取值的平均数，又称序时平均；说明现象在一段时间内所达到的一般水平；（不同序列的类型选择不同的计算方法-时期、连续时点（逐日排序）、不等距时点（加权）、等距时点（不等距的特例））；

#相对数：两个绝对数相除

#相对数的序时平均数：分子的平均数与分母的平均数相除

3增长量：报告期水平与基期水平之差，说明现象在观察期内增长的绝对数量

分为逐期增长量（报告期水平与前一期水平之差）与累计增长量（报告期水平和某一固定时期水平之差）--各逐期增长量之和等于最末期的累计增长量

4平均增长量：各逐期增长量的平均数，等于逐期增长量之和/逐期增长量个数（也就是观察值个数-1）
速度分析：

1发展速度：报告期水平与基期水平之比，说明现象在观察期内相对的发展变化程度，

分为环比发展速度（报告期水平和前一期水平之比）与定期发展速度（报告期与某一固定时期水平之比）--各环比发展速度之积等于最末期定期发展速度；

2增长速度（增长率）：增长量与基期水平之比，说明现象的相对增长程度，

等于发展速度-1；分为环比增长速度和定基增长速度；

3平均发展速度：观察期内各环比发展速度的平均数，说明现象在整个观察期内平均发展变化的程度（几何法算平均数）

4平均增长速度：等于平均发展速度-1
二、时间序列的趋势分析

可以采用移动平均、最小二乘法等
三、季节变动分析

季节变动：现象在一年内随着季节更换形成的有规律变动；各年变化强度大体相同，且没年重现；

扩展：对一年内由于社会、政治、经济、自然因素影响，形成的以一定时期为周期的有规则的重复变动；

测定目的：确定现象过去的季节变化规律，消除时间序列中的季节因素；

分析原理：将季节变动规律归纳为一种典型的季节模型；季节模型由季节指数所组成；季节指数的平均数等于100%；根据季节指数与其平均数的偏差程度测定季节变动的程度；
季节指数：1反映季节变动的相对数；2以全年或季资料的平均数为基础计算的；3平均数等于100%；4指数越远离其平均数季节变动程度越大；5同期平均法和趋势剔除法
同期平均法：

根据原时间序列通过简单平均计算季节指数

假定时间序列没有明显的长期趋势和循环波动

步骤：1计算同期平均数；2计算全部数据总季的平均数；3计算季节指数S=同期平均数/总季平均数
趋势剔除法：

先将时间序列中长期趋势予以消除，在计算季节指数

步骤：1计算移动平均趋势值Y；2从序列中剔除趋势值Y/T；3按上述方法计算季节指数

四项移动平均后再进行二项移动平均（四项做年的去掉季节，二项更为稳定）
季节变动的调整：将季节变动剔除，方法是江源时间序列除以相应的季节指数
四、循环波动分析

循环波动：近乎规律性的从低到高再从高至低的周而复始的变动；不同于趋势变动，他不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动；不同于季节波动，其变化无固定规律，变动周期多在一年以上，且周期长短不一

目的是探索现象活动的规律性
测定方法：采取剩余法

计算步骤：1先消除趋势值，求得无长期趋势数据资料；2再消去季节变动（原始数据/季节指数），求得循环及不规则波动相对数；3将结果移动平均，以消除不规则波动，即得循环波动值

你所说的问题我能理解成旅游淡季应该如何营销吗？
旅游行业首先是比较脆弱的，就我所在的省份，山西而言。一过10月份，就迎来了淡季。电话量明显减少，甚至有的公司直接给员工放假。我的解决办法是，推出冬季旅游线路，并加大力度宣传。而且这个时间做营销相对竞争比较小，有富贵险中求之意！当然旅游网站也是必不可少的！

给你举个最极端的例子，粽子的销售量，就端午节前后那几天要吃粽子，平常的销售量几乎为0，你不去掉季节影响，那么数据就非常不平滑，如果时间区间包含了端午节，那么销量会很高，你能说粽子的销量很好吗？如果没有包含，你能根据这个得出结论粽子几乎没人买吗？如果你的统计结果被取值区间影响得如此厉害，那么预测力就很差，理想的预测量应该跟时间区间无关的，同样，冷饮，羽绒服，电暖器，空调，都有类似的问题。

季节因素是一种时间因素，通常使用时间序列分析方法进行量化。具体来说，可以采用趋势分析和季节分析方法进行量化。
趋势分析包括常见的线性趋势和非线性趋势，可以用来描述季节性因素对趋势的影响程度。线性趋势是指在长时间跨度上，随着时间的推移，一定量的增长或下降。非线性趋势则是指随着时间的推移，增长或下降速度始终在变化。
季节分析则是一种用于量化和分析季节因素的方法，可以拆分时间序列中的季节部分、趋势部分和随机部分。其中，季节部分是指同一个季节中，时间序列上的值通常具有相似的模式。例如，夏季销售额通常高于冬季销售额。
季节分析可以使用多种方法，包括季节性指数、季节性回归模型和卡尔曼滤波等。这些方法都可以用于量化季节因素，以便更好地预测季节性业务活动。

季节调整的优点。与原始数据相比，消除季节因素影响后的数据具有下述5个优点：一是更加准确地反映数据本身的基本趋势。利用科学的方法将季节因素从实际的时间序列数据中测定、分离、抵消和调整后，能使该序列更准确地反映指标的基本发展趋势。二是数据具有可比性。由于季节调整后的数据消除了季节因素的影响,使得不同季度或月度之间的数据可以直接比较。三是可以及时反映经济的短期变化，特别是可以反映经济变化的转折点，这对经济分析非常有价值，同时也是季节调整最大的优点。四是可以对季节调整后的数据进行年率化折算。五是经季节调整后的数据可用于短期预测。
季节调整的不足。季节调整后的数据也有其不易理解的方面：第一，调整后的时间序列是分析出来的数据，而不是直接观察出来的结果。未调整的时间序列相互之间是独立的，经调整后，改变了序列的季节性特征，使其成为相互之间关联的、变化趋小的序列。第二，同一个数据，经过不同次数的季节调整（因为每一次新的数据出来以后都要作为新的时间序列的一部分而重新进行季节调整），难以理解并被接受。
参见：
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