环比增长率 基数为0的环比怎么算

1、时间序列与分类研究

一、时间序列定义及其类型

在数据分析中，时间序列是按照时间先后顺序排列的数据组合。

（一）按指标值的表现形式

绝对数时间序列：由绝对数指标按时间顺序排列形成，如国内生产总值。

- 时期序列：反映现象在一段时间内的发展结果，可累加，如当年各月国内生产总值总和。

- 时点序列：反映现象在特定时点上的瞬间水平，如年底总人口数。

相对数与平均数时间序列：由同类相对数或平均数指标按时间先后顺序排列形成。

- 相对数时间序列：如城镇人口比重等比率关系。

- 平均数时间序列：如人均国内生产总值等平均数值。

二、时间序列的水平分析研究

（二）绝对数时间序列序时平均数分析

绝对数时间序列序时平均数可从时期和时点两个角度分析。在时期角度，序时平均数是简单算术平均数；而在时点角度，又分为连续时点和间断时点两种情况，分别采用不同的计算方法。

（三）相对数与平均数时间序列的序时平均数分析

通过增长量、逐期增长量和累计增长量的计算，可以了解现象逐期增加或减少的绝对数量。平均增长量则表明现象在一定时段内平均每期增加或减少的数量。

三、时间序列的速度分析探究

（一）发展速度解析

发展速度用于表示报告期水平相对于基期水平的比值，分为定基发展速度和环比发展速度。定基发展速度强调相对于某个固定时期的发展情况，而环比发展速度则用于说明相邻两个时期的发展变化程度。两者之间存在数量依存关系。

（二）增长速度的计算与区别

增长速度用于表示报告期增长量与基期水平的比值。值得注意的是，定基增长速度不能简单通过环比增长速度的连乘积来推算，需通过定基发展速度和环比发展速度的计算来进行推导。

（三）平均发展速度与增长速度的关联

平均发展速度是一定时期内各期环比发展速度的序时平均数。而平均增长速度则是通过与平均发展速度之间的数量关系求得。通常采用几何平均法来计算平均发展速度。

四、速度指标的应用与注意事项

在应用速度指标分析实际问题时，需注意避免误用和滥用现象。特别要注意当时间序列中的指标出现0或负数时，不宜计算速度。速度指标的数值与基数大小有密切关系，需结合实际情况进行分析。“增长1%的绝对值”反映了同样的增长速度在不同时间条件下的绝对水平差异。

五、平滑预测法与数据分析

（五）平滑法简介及常用方法

平滑法用于消除时间序列中由不规则成分引起的随机波动，包括移动平均法和指数平滑法等。

（六）移动平均法的应用

移动平均法使用时间数列中最近K期数据值的平均数作为下一期的预测值，有助于平滑数据波动。

（七）指数平滑法的原理及应用

指数平滑法利用过去时间序列值的加权平均数作为预测值，使得下一期的预测值基于实际观测值与前期预测值的加权平均值，是一种常用的预测方法。

总结与学习提示