统计学 时间序列分析 143页

第六章时间序列分析6.1时间序列概述6.2时间序列分析的水平指标6.3时间序列分析的速度指标6.4平稳序列的平滑与预测6.5有趋势序列的分析和预测6.6季节变动与循环波动\n学习目标1.时间序列及其分解原理2.平稳序列的平滑和预测方法3.有趋势序列的的分析和预测方法4.复合型序列的综合分析\n6.1时间序列概述6.1.1时间序列的概念6.1.2时间序列的种类6.1.3时间序列的编制\n6.1时间序列概述6.1.1时间序列的概念时间序列又称动态数列或时间数列，就是把各个不同时间的社会经济统计指标数值，按时间先后顺序排列起来所形成的统计数列.如：1991—1996年间，我国逐年的GDP，构成一个时间序列。记：y1,y2,…,yn(n项)或：y0,y1,y2,…,yn(n+1项)\n6.1时间序列概述6.1.1时间序列的概念时间数列的构成要素：1.现象所属的时间；2.不同时间的具体指标数值。\n6.1时间序列概述6.1.1时间序列的概念年份199219931994199519961997职工工资总额（亿元）3939.24916.26656.48100.09080.09405.3年末职工人数（万人）147921484914849149081484514668国有经济单位职工工资总额所占比重(％)78.4577.5577.7845.0674.8176.69职工平均货币工资（元）271133714538550062106470\n6.1时间序列概述6.1.1时间序列的概念时间序列的作用：1)计算水平指标和速度指标，分析社会经济现象发展过程与结果，并进行动态分析；2)利用数学模型揭示社会经济现象发展变化的规律性并预测现象的未来的发展趋势；3)揭示现象之间的相互联系程度及其动态演变关系。\n6.1时间序列概述6.1.2时间序列的种类派生时间序列绝对数序列相对数序列平均数序列时期序列时点序列\n6.1时间序列概述6.1.2时间序列的种类年份199219931994199519961997职工工资总额（亿元）3939.24916.26656.48100.09080.09405.3年末职工人数（万人）147921484914849149081484514668国有经济单位职工工资总额所占比重(％)78.4577.5577.7845.0674.8176.69职工平均货币工资（元）271133714538550062106470\n6.1时间序列概述6.1.2时间序列的种类时间数列的特点：平均相对时期时点特点序列派生性—有绝对数列派生而得不可加性可加性、关联性、连续登记不可加性—不同时期资料不可加无关联性—与时间的长短无关联间断登记—资料的收集登记\n6.1时间序列概述6.1.3时间序列的编制1.时间长短（或间隔）一致。时期指标时间序列，各指标值所属时期长短应一致。对于时点指标时间序列，各指标的时点间隔应一致。2.口径一致。总体范围一致；计算价格一致；计量单位一致;经济内容一致3.计算方法一致。\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平6.2.2增长量与平均增长量\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平发展水平时间序列中，各指标数值就是该指标所反映的社会经济现象在所属时间的发展水平。\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平平均发展水平（序时平均数动态平均数）—是将时间数列中各时期的发展水平加以平均而得出的平均数。序时平均数将指标在各时间上表现的差异加以抽象，以一个数值来代表现象在这一段时间上的一般发展水平。\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平总量指标时期数列的序时平均数：算术平均法连续每天资料不同持续天内资料不变间隔时间相等间隔时间不等总量指标时点数列的序时平均数※连续时点数列间断时点数列连续每天资料时点数列：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--连续时点序列（持续天内每天资料不同）日期6月1日6月2日6月3日6月4日6月5日收盘价16.2元16.7元17.5元18.2元17.8元例1：某股票连续5个交易日价格资料如下：【】\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--连续时点序列（持续天内每天资料不同）例2：某单位五天库存现金数如下表：星期一二三四五库存现金（千元）32541现金平均库存额：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--连续时点序列（持续天内每天资料相同）对于逐日记录的时点数列,每变动一次才登记一次例3：某企业5月份每日实有人数资料如下：日期1~9日10~15日16~22日23~31日实有人数780784786783\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--连续时点序列（持续天内每天资料相同）3527634持续天数51384329395249库存量(台)21～2324～2829～3014～208～135～71～4日期4月份某商品平均库存量：连续时点数列（持续天内资料不变）\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平※\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--间隔时点相同每隔一段时间登记一次，表现为期初或期末值一季度初二季度初三季度初四季度初次年一季度初\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--间隔时点相同年份199119921993199419951996年底人数（亿人）11.5811.7111.8511.9912.1112.24间断时点数列（间隔相等）例1,1991年底～1996年底我国人口总数：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--间隔时点相同时间3月末4月末5月末6月末库存量（百件）66726468解：第二季度的月平均库存额为：例2：某商业企业2004年第二季度某商品库存资料如下，求第二季度的月平均库存额。【例】\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--间隔时点不同90天90天180天一季度初二季度初三季度初次年一季度初\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--间隔时点不同22323间隔年数1837516851140711182899498350年底人数（万人）199519971993199019881985年份例3：1985年～1997年我国第三产业从业人数（年底数）：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--间隔时点不同时间1月1日5月31日8月31日12月31日社会劳动者人数362390416420例4：某地区1999年社会劳动者人数资料如下：【例】解：则该地区该年的月平均人数为：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--相对数（平均数）时间序列月份三四五六七工业增加值（万元）11.012.614.616.318.0月末全员人数（人）20002000220022002300要求计算：①该企业第二季度各月的劳动生产率；②该企业第二季度的月平均劳动生产率；③该企业第二季度的劳动生产率。\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--相对数（平均数）时间序列解：①第二季度各月的劳动生产率：四月份：五月份：②该企业第二季度的月平均劳动生产率：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平--相对数（平均数）时间序列③该企业第二季度的劳动生产率：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.1发展水平与平均发展水平平均数相对数间隔不等间隔相等间断持续天内指标不变每天资料连续时点时期序时平均数时间数列\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.2增长量与平均增长量\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.2增长量与平均增长量逐期增长量累计增长量二者的关系：\n6.2时间序列分析的水平指标6.2.2增长量与平均增长量\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.1发展速度6.3.2增长速度6.3.3平均发展速度和平均增长速度\n6.3时间序列分析的速度指标辅助的水平指标定基增长速度平均增长速度环比增长速度平均发展速度定基发展速度环比发展速度增长1％的绝对值6.3.2增长速度6.3.1发展速度速度指标\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.1发展速度\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.1发展速度某产品外贸进出口量各年环比发展速度资料如下:1996年为103.9%，1997年为100.9%，1998年为95.5%，1999年为101.6%，2000年为108%，试计算2000年以1995年为基期的定基发展速度。(109.57%)=103.9%×100.9%×95.5%×101.6%×108%\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.2增长速度定基增长速度与环比增长速度之间没有直接的换算关系。\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.2增长速度指现象每增长1﹪所代表的实际数量\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.2增长速度1949年我国的钢铁产量为25万吨，1950年达98万吨，是上年的3.92倍（即增长292%）；1989年生铁产量是5820万吨，1990年高达6238万吨，比上年增长7.18%。\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.2增长速度环比增长1％绝对值定基环比增长速度(%)定基发展速度(%)241901388562152412—累计10305767038032412—逐期增长量(万吨)129034118729111059107256104848发展水平(万吨)19951994199319921991年份\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度1)求平均增长速度，只能先求出平均发展速度，再根据上式来求。2)平均发展速度的计算方法：几何平均法（水平法）高次方程法(累计法)\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--几何平均法\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--几何平均法总速度环比速度\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--几何平均法解：平均发展速度为：平均增长速度为：某产品外贸进出口量各年环比发展速度资料如下，1996年为103.9%，1997年为100.9%，1998年为95.5%，1999年为101.6%，2000年为108%，试计算1995年到2000年的平均增长速度。\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--高次方程法\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--高次方程法各期定基发展速度之和\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--高次方程法某公司2000年实现利润15万元，计划今后三年共实现利润60万元，求该公司利润应按多大速度增长才能达到目的。\n6.3时间序列分析的速度指标6.3.3平均发展速度和平均增长速度--两种方法的比较几何平均法研究的侧重点是最末水平；方程法研究的侧重点是各年发展水平的累计总和。1、计算的理论依据不同。2、目的不同。几何平均法侧重考察最末期的水平，方程式法侧重考察现象的整个发展过程，研究整个过程的累计总水平。3、计算方法不同。几何平均法是求几何平均数，实际上只考虑了最初水平和最末水平。方程式法是解高次方程，考虑的是全期水平之和。4、计算结果不一定相同。按照几何平均法所确定的平均发展速度，所推算最末一年的发展水平，与实际资料最末一年的发展水平相同。按方程按照方程式法所确定的平均发展速度，所推算全期各年发展水平的总和与全期各年的实际发展水平的总和相同。\n6.4平稳序列的平滑与预测时间序列的分类\n6.4平稳序列的平滑与预测6.4.1简单平均法6.4.2移动平均法6.4.3指数平滑法\n6.4平稳序列的平滑与预测6.4.1简单平均法根据过去已有的t期观察值来预测下一期的数值设时间序列已有的其观察值为Y1、Y2、…、Yt，则t+1期的预测值Ft+1为有了t+1的实际值，便可计算出的预测误差为t+2期的预测值为\n6.4平稳序列的平滑与预测6.4.1简单平均法（特点）1、适合对较为平稳的时间序列进行预测，即当时间序列没有趋势时，用该方法比较好2、如果时间序列有趋势或有季节变动时，该方法的预测不够准确3、将远期的数值和近期的数值看作对未来同等重要，从预测角度看，近期的数值要比远期的数值对为来有更大的作用。因此简单平均法预测的结果不够准确\n6.4平稳序列的平滑与预测6.4.2移动平均法移动平均法简单移动加权移动平均法奇数项移动偶数项移动\n6.4平稳序列的平滑与预测6.4.2移动平均法将最近的k期数据加以平均作为下一期的预测值设移动间隔为K(11，增长率随着时间t的增加而增加若b<1，增长率随着时间t的增加而降低若a>0，b<1，趋势值逐渐降低到以0为极限\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析采取“线性化”手段将其化为对数直线形式根据最小二乘法，得到求解lga、lgb的标准方程为求出lga和lgb后，再取其反对数，即得算术形式的a和b\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析【例】根据人均GDP数据，确定指数曲线方程，计算出各期的趋势值和预测误差，预测2001年的人均GDP，并将原序列和各期的趋势值序列绘制成图形进行比较指数曲线趋势方程：预测的估计标准误差：2001年人均GDP的预测值：\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析指数曲线与直线的比较比一般的趋势直线有着更广泛的应用可以反应现象的相对发展变化程度上例中，b=0.170406表示1986～2000年人均GDP的年平均增长率为17.0406%不同序列的指数曲线可以进行比较比较分析相对增长程度\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析指数曲线与直线的比较比一般的趋势直线有着更广泛的应用可以反应现象的相对发展变化程度上例中，b=0.170406表示1986～2000年人均GDP的年平均增长率为17.0406%不同序列的指数曲线可以进行比较比较分析相对增长程度\n6.5有趋势序列的分析与预测6.5.3指数趋势分析趋势线的选择观察散点图根据观察数据本身，按以下标准选择趋势线一次差大体相同，配合直线二次差大体相同，配合二次曲线对数的一次差大体相同，配合指数曲线3.比较估计标准误差\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数6.6.2趋势分析6.6.3周期变动\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数seasonalindex刻画序列在一个年度内各月或季的典型季节特征以其平均数等于100%为条件而构成反映某一月份或季度的数值占全年平均数值的大小如果现象的发展没有季节变动，则各期的季节指数应等于100%季节变动的程度是根据各季节指数与其平均数(100%)的偏差程度来测定如果某一月份或季度有明显的季节变化，则各期的季节指数应大于或小于100%\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数计算移动平均值(季度数据采用4项移动平均，月份数据采用12项移动平均)，并将其结果进行“中心化”处理将移动平均的结果再进行一次二项的移动平均，即得出“中心化移动平均值”(CMA)计算移动平均的比值，也成为季节比率即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度(或月份)平均值，即季节指数季节指数调整各季节指数的平均数应等于1或100%，若根据第二步计算的季节比率的平均值不等于1时，则需要进行调整具体方法是：将第二步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数直接按月(季)平均法。计算步骤：A、计算各年同月(季)的平均数(i=1~k年，j=1~12月或j=1~4季)（列平均）B、计算各年所有月份(或季度)的总平均数C、计算季节指数SI，\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数例：1）直接平均法：·\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数A、计算第i年平均数；（行平均）B、将历年各月(季)的实际数据同其本年的平均数相比，计算(i表示年度，j表示季或月)季节比率：C、将各年度同期(月或季)的比率进行简单算术平均，求出季节指数Sj比率按月(季)平均法。计算步骤\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数年份第一季第二季第三季第四季合计19990.7950.99381.51550.6957420000.81191.00991.46530.7129420010.83820.95591.36760.83834合计2.44512.95964.34842.246912季节指数%81.5098.65144.9574.90400\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数【例】下表是一家啤酒生产企业1997～2002年各季度的啤酒销售量数据。试计算各季的季节指数\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数\n6.6季节变动与循环变动6.6.1季节指数分离季节因素将季节性因素从时间序列中分离出去，以便观察和分析时间序列的其他特征方法是将原时间序列除以相应的季节指数结果即为季节因素分离后的序列，它反映了在没有季节因素影响的情况下时间序列的变化形态\n6.6季节变动与循环变动6.6.2趋势分析根据分离季节性因素的序列确定线性趋势方程根据趋势方程计算各期趋势值根据趋势方程进行预测该预测值不含季节性因素，即在没有季节因素影响情况下的预测值如果要求出含有季节性因素的销售量的预测值，则需要将上面的预测值乘以相应的季节指数\n6.6季节变动与循环变动6.6.2趋势分析\n6.6季节变动与循环变动6.6.2趋势分析\n6.6季节变动与循环变动6.6.3周期性分析近乎规律性的从低至高再从高至低的周而复始的变动不同于趋势变动，它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变动，其变化无固定规律，变动周期多在一年以上，且周期长短不一时间长短和波动大小不一，且常与不规则波动交织在一起，很难单独加以描述和分析\n6.6季节变动与循环变动6.6.3周期性分析先消去季节变动，求得无季节性资料再将结果除以由分离季节性因素后的数据计算得到的趋势值，求得含有周期性及随机波动的序列将结果进行移动平均(MA)，以消除不规则波动，即得循环波动值C=MA(C×I)\n6.6季节变动与循环变动6.6.3周期性分析\n6.6季节变动与循环变动6.6.3周期性分析\n本章小结时间序列的分解时间序列的描述性分析平稳序列的平滑和预测有趋势序列的分析和预测复合型序列的分析\n时间数列的速度分析指标时间数列的水平分析指标发展水平增长量平均发展水平平均增长量增长速度发展速度平均增长速度平均发展速度动态平均指标动态比较指标本章小结\n影响时间数列变动的因素可分解为：（1）长期趋势（T）（2）季节变动（S）（3）循环变动（C）（4）不规则变动（I）可解释的变动—不可解释的变动本章小结\n长期趋势现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势季节变动现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动循环变动现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动不规则变动是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型\n本章习题一、单项选择题：1、某校学生人身1996年比1995年增长8%，1997年比1996年增长15%,1998年比1997年增长18%，计算1995-1998年这三年来学生人数总共增长（）A、8%+15%+18%B、（108%+115%+118%）/3C、8%*15%*18%D、108%*115%*118%-100%\n本章习题2、假定某经济现象每年增长量稳定，则每年增长速度（）A、上升B、下降C、保持不变D、不能确定3、假定某经济现象每年发展速度大体相同，则每年增长量（）A、增加B、减少C、保持稳定D、不能确定4、计算平均速度指标一般应采用（）A、简单算术平均数B、加权算术平均数C、几何平均数D、调和平均数\n本章习题5、平均增长量等于（）A、累计增长量除以逐期增长量的个数B、累计增长量除以数列中的项数C、最末水平减最初水平之差除以2D、最末水平加最初水平之和除以26、某地区粮食产量的环比增长速度1985年为25.7%，1986年为9.5%,1988年为17.5%，1988年的定基发展速度为166.5%，则1987年的环比增长速度为（）A、2.9%B、1.3%C、4.4%D、13.2%\n本章习题二、多项选择题1、统计中常用的序时平均数有（）A、平均发展水平B、平均增长量C、增长1%的绝对值D、环比发展速度E、平均发展速度\n2、定基发展速度与环比发展速度之间的数量关系是（）A、两者都属于速度指标B、两者反映的经济内容不同C、两者对比基期不同D、定基发展速度等于环比发展速度的连乘积E、两个相邻定基发展速度之比等于相应的环比发展速度本章习题\n本章习题3、一个动态数列可以反映（）A、现象在不同时期内或不同时点上发展规模和水平。B、现象在某一段时间内的发展过程C、现象内部的次数分配状况D、现象之间的依存关系\n课后习题1、某企业2000年8月几次员工数变动登记如表所示，试计算该企业8月份平均员工数。8月1日8月11日8月16日8月31日1210124013001270\n2、某企业2000年产品库存量资料如表所示，试计算第一季度、第二季度、上半年、下半年和全年的平均库存量。日期库存量日期库存量日期库存量1月1日634月30日509月30日601月31日605月31日5510月31日682月28日886月30日7011月30日543月31日467月31日4812月31日588月31日49课后习题\n3、某地区“九五”期间年末居民存款余额如表所示，试计算该地区“九五”期间居民年平均存款余额。年份199519961997199819992000存款余额7034911011545147462151929662课后习题\n4、某企业五年计划规定，劳动生产率五年应提高35%，第一年该企业提高6.5%，第二年比上年提高了7%，第三年比上年提高了8%，问后二年平均每年提高劳动生产率百分之几才能完成五年计划任务？5、某工厂1996年一季度职工人数统计资料如下：已知第一季度的产值为一月份700万元，二月份800万元，三月份1000万元，求第一季度的月劳动生产率（即人均产值\n6、某公司所属两个企业1月份产值及每日在册人数资料如下：试根据资料（1）分别计算甲、乙两个企业一月份的劳动生产率（2）综合计算两个企业的一月份劳动生产率。课后习题\n7、某工厂1990年生产拖拉机1000台，计划到1995年产量达到6000台，试问：（1）从1991年开始按什么样的平均增长速度生产，才能达到1995年的产量？（2）如果每年按上述平均增长速度进行生产，那么1991年到1995年总产量应该是多少？（3）已知1991-1992年总生产5270台，1991-1992年的平均发展速度是多少？（4）如果1993-1995年也按1991-1992年的平均发展速度进行生产，那么1991-1995年五年的总产量是多少？课后习题\n8、根据世界银行资料，1997年美国GDP为70901亿美元，日本为47223亿美元，中国为10554亿美元。我国如果要在15年内达到日本的GDP，应以多大的增长速度才能达到目标？如果要在25年内达到美国1997年GDP，又应以多大的增长速度？如到达此目标后，以每年平均增长4%的速度发展，再经25年，我国国内生产总值将达到多少？如从1997年起，美国50年内以每年平均增长1.8%的速度发展，届时，中美两国的国民生产总值谁领先？\n课后习题\n10、某地区历年粮食产量如下，试图分别用半数平均法、最小二乘法的普通法和简便法拟合直线方程，并预测98年粮食产量。课后习题\n11、某商品销售资料如下，试图计算其季节指数\n移动平均法在金融领域内的应用MACD指标又叫指数平滑异同移动平均线是一种研判股票买卖时机、跟踪股价运行趋势的技术分析工具。MACD称为指数平滑异同移动平均线(MovingAverageConvergenceandDivergence)。是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线,MACD的意义和双移动平均线基本相同,但阅读起来更方便。当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。ＭＡＣＤ是GeralAppel于1979年提出的，它是一项利用短期（常用为12日）移动平均线与长期（常用为26日）移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。MACD简介\n移动平均法在金融领域内的应用MACD指标是根据均线的构造原理，对股票价格的收盘价进行平滑处理，求出算术平均值以后再进行计算，是一种趋向类指标。MACD指标是运用快速（短期）和慢速（长期）移动平均线及其聚合与分离的征兆，加以双重平滑运算。而根据移动平均线原理发展出来的MACD，一则去除了移动平均线频繁发出假信号的缺陷，二则保留了移动平均线的效果，因此，MACD指标具有均线趋势性、稳重性、安定性等特点，是用来研判买卖股票的时机，预测股票价格涨跌的技术分析指标。MACD指标主要是通过EMA、DIF和DEA（或叫MACD、DEM）这三值之间关系的研判，DIF和DEA连接起来的移动平均线的研判以及DIF减去DEM值而绘制成的柱状图（BAR）的研判等来分析判断行情，预测股价中短期趋势的主要的股市技术分析指标。其中，DIF是核心，DEA是辅助。DIF是快速平滑移动平均线（EMA1）和慢速平滑移动平均线（EMA2）的差。BAR柱状图在股市技术软件上是用红柱和绿柱的收缩来研判行情。MACD原理及计算\n移动平均法在金融领域内的应用MACD在应用上，首先计算出快速移动平均线（即EMA1）和慢速移动平均线（即EMA2），以此两个数值，来作为测量两者（快慢速线）间的离差值（DIF）的依据，然后再求DIF的N周期的平滑移动平均线DEA（也叫MACD、DEM）线。以EMA1的参数为12日，EMA2的参数为26日，DIF的参数为9日为例来看看MACD的计算过程1、计算移动平均值（EMA）12日EMA的算式为EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13＋今日收盘价×2/1326日EMA的算式为EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27＋今日收盘价×2/272、计算离差值（DIF）DIF=今日EMA（12）－今日EMA（26）3、计算DIF的9日EMA根据离差值计算其9日的EMA，即离差平均值，是所求的MACD值。为了不与指标原名相混淆，此值又名DEA或DEM。今日DEA（MACD）=前一日DEA×8/10＋今日DIF×2/10计算出的DIF和DEA的数值均为正值或负值。理论上，在持续的涨势中，12日EMA线在26日EMA线之上，其间的正离差值（+DIF）会越来越大；反之，在跌势中离差值可能变为负数（—DIF），也会越来越大，而在行情开始好转时，正负离差值将会缩小。指标MACD正是利用正负的离差值（±DIF）与离差值的N日平均线（N日EMA）的交叉信号作为买卖信号的依据，即再度以快慢速移动线的交叉原理来分析买卖信号。MACD原理及计算\n移动平均法在金融领域内的应用\n移动平均法在金融领域内的应用