中级统计师

为了帮助考生系统的复习统计师考试课程，全面的了解统计师考试的相关重点，小编特编辑汇总了2011年统计师考试辅助材料，希望对您参加本次考试有所帮助！！

1. 时间序列模型

时间序列模型也是应用回归分析的原理，在假定社会经济现象存在序列相关，即某一时期的发展水平和前几期水平相互关联的基础上，将前几期的变量作为自变量而建立的模型。

(1) 自回归模型

自回归模型考虑的是时间序列第t期的观测值与前若干期的观测值之间的线性回归关系。

(2) 滑动平均模型

另一种常见的时间序列模型是滑动平均模型(MA)，它可表示为：

(3) 自回归滑动平均模型

更一般的时间序列模型是用n阶自回归m阶滑动平均的混合模型来描述，称为AR-MA(n,m)模型。它满足：

建立时间序列模型，要进行四方面的选择和判断：一是判断所依据的时间序列资料是否能够满足稳定性要求;二是判断哪一种自回归模型适合，是AR模型，还是MA模型，或是ARMA模型;三是判断模型的阶数;四是对模型的参数进行估计。

所谓“平稳”时间序列，是指其统计特性不随时间的变化而发生变化。完全平稳时间序列的定义较为复杂，且实际问题中的时间序列往往不只要能是完全平稳的，因此统计中一般考虑的“平稳”可归结为：对所有的时间点，序列具有同样的均值、方差，而且任何两时间点s,t之间序列的协方差只取时间间隔(t-s)，而和这些点在时间轴上的位置无关。

以下，我们举实例来说明时间变量回归模型的应用。

例如，要观察我国改革开放以来人均国内生产总值的变化趋势，可以根据相应年度的统计数据建立动态模型：

(三)循环波动分析

1. 循环波动的类型

要测定循环波动，首先应了解客观现象所呈现的循环波动的类型。

(1) 显性波动和隐性波动

按所发生波动的表现形式不同，循环波动可分为显性波动和隐性波动。

显性波动是指经济现象的绝对量发生的波动。显性波动比较容易发现，表现为经济现象规模或水平的大起大落。

隐性波动是指经济现象相对量发生的波动，它是经济变量在其发展过程中围绕其逐步增长的长期趋势而呈现的一种上下起伏的循环波动，又可称为增长型波动。隐性波动一般需要进行一定的统计处理才能发现，并且在波动过程中很少对经济产生明显的破坏，因此往往容易被人们所忽视。

(2) 短周期波动、中周期波动和长周期波动

在分析循环波动时，还可以按波动周期的长短来划分其类型。

短期周期波动是指周期在五年之内的波动，周期在五年至十年的波动称为中周期波动，周期超过十年的波动称为长周期波动。

2. 测定循环波动的指标

对于某一些经济现象的循环波动，我们总是先用一系列指标对其特征进行把握。

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（责任编辑：中大编辑）

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