《时间序列分析》案例案例名
称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要
求：确定性与随机性时间序列之比较设计作
者：许启发，王艳明
设计时
间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用
一、案例简介
为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。
经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。
时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。
本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。
二、案例的目的与要求
（一）教学目的
1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性；
2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解；
3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法；
4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解；
5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。
（二）教学要求
1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识；
2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力；
3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题；
4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案；
5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。
三、数据搜集与处理
时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，最常见的有：年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点，本案例只是对烟台市国内生产总值进行预测，故数据的搜集与处理过程相对简单。我们通过查阅《烟台统计年鉴》、《烟台五十年》等有关的资料获得烟台市1949—2000年共52年的国内生产总值资料数据（原始数据详见表3）。该指标是反映国民经济发展情况最重要的指标之一，我们选择该指标进行预测具有较强的实用价值。此外，预测的方法具有普遍的适用性，使用者也可以将其应用于其它的研究领域。
资料数据是预测的依据和基础，一般是根据确定的预测目标及影响因素搜集有关的资料和数据，并结合初步拟定的预测模型，对所搜集的数据进行分析和处理，然后再选取适当的预测模型。
我们可以将整个数据处理过程概括如下，见图1。
1
2
1．
2
1
1949年—1998
对烟台市1999。
教师点评：①平均增长量法不仅得到了烟台市1999年、2000年GDP数据的预测值，而且还让学生认识到平均增长量预测法中水平法与总和法的区别所在，图1较明显地反映出平均增长量水平
[1] 1999年为8006600万元，2000年为8795900万元。
法与累计法计算的区别，即水平法仅考虑首尾年份的数值，而不考虑中间年份的数值变化，因而有n a n a =?-+)1(0；②而总和法则考虑了整个样本区间上的总体变化情况，有∑==?+++?++?+n
i i a n a a a 1000)()2()(Λ，图2中A 的面积和B 的面积应该相等。
2．平均发展速度法
该方法就是利用时间序列资料计算出它的平均发展速度，然后再假定在以后各期当中，它仍按这样一个平均发展速度去变化，从而得出时间序列的预测值。我们计算出GDP 在1949年—1998年间的平均发展速度为%（几何法）和%（方程法）[2]，利用其对烟台市1999年和2000年的GDP 进行预测得到结果见表2。
表2 平均发展速度法预测结果
教师点评：①同平均增长量的计算方法一样，平均发展速度的计算方法也有两种，其中几何法也只是考虑起始年份的取值，有n n X a a 0=，而方程式法则要考虑到整个年份取值的变化，有∑==+++n
i i n a X a X a X a 10200Λ，方程式法的内插预测曲线与原始曲线所夹的面积A 和面积B 也相
等；②在方程式法计算中，计算平均增长速度可以采取试错法（让学生尝试着编写小的循环程序求解）或插值法；③同平均增长量的计算一样，平均发展速度的计算方法也有两种，其中几何法也只是考虑起始年份的取值，而方程法则要考虑到整个年份取值的变化；④由预测的结果可以看出，无论是平均增长量法还是平均发展速度法只适于作短期预测，否则预测相对误差会显着提高。
3．移动平均法
[2]
在该问题中几何法与方程法计算出的平均发展速度差别不大。
图3 由平均发展速度推算出的时间序列变化图
移动平均法是根据时间序列资料，采取逐项移动平均的办法，计算一定项数的序时平均数，以反映长期趋势的方法。移动平均法主要有简单移动平均法、加权移动平均法、趋势移动平均法等。这里主要介绍简单移动平均法。
记11
,t t t N t y y y M t N N
--++++=
≥L 为t 期移动平均数；N 为移动平均项数。由于移动平均可
以平滑数据，消除周期变动和不规则变动的影响，使长期趋势显示出来，可以利用其进行外推预
测。预测公式为：1?t t y
M +=，即以第t 期移动平均数作为第t ＋1期的预测值。 表3 移动平均预测结果
由图4，我们可以得出这样的结论：移动平均法对原始序列产生了一个修匀作用，并且移动平均所使用的间隔期越长，即N 越大，修匀的程度也越大，但对原始数据的反应越不灵敏；反之，则反是。为此，我们需要依据误差分析选择间隔时期N ，结果见表4。
表4 烟台市GDP 移动平均预测法的误差分析
由表4中的分析可知，在N=3时产生的误差较小，因此，选定N=3进行预测，得到1999年烟台市GDP 的预测值为万元。
教师点评：①简单移动平均法只适合作近期预测，且如果目标发展的影响因素发生较大的变化，采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后；②移动平均法会损失一部分数据，因而需要的数据量较大；③移动平均法对所平均的N 个数据等权看待，而对t N -期以前的数据则完全不考虑，这往往不符合实际。
4．指数平滑法
指数平滑法是移动平均法的改进和发展，它既不需要存储很多历史数据，又考虑了各期数据
的重要性，且使用了全部历史资料。指数平滑的计算公式为：)
1(1)1()1(--+=t t t S a ay S ，其中：a 为权
数，)1(t S 为一阶指数平滑值。二阶指数平滑就是在一阶指数平滑的基础上再进行一次指数平滑，高阶的依此类推。由于指数平滑存在着滞后现象，因此，无论一次指数平滑或二次、三次指数平滑
图4 烟台市GDP 的移动平均预测曲线
值[3]（数据略），都不宜直接作为预测值。但可以利用它来修匀时间序列，以获得时间序列的变化趋势，从而建立预测模型。由相应的指数平滑数值，可以建立如下的指数平滑二次曲线趋势预测模型。
其中(1)(2)(3)(1)(2)(3)
2
2(1)(2)(3)2
33[(65)2(54)(43)]2(1)[2]2(1)t t t t t t t t t t t t a S S S a b a S a S a S a a c S S S a ??=-+???=---+-?-???=-+-??
， )1(t
S 、)2(t
S 、)3(t
S 为当前时间点处的一次、二次、三次指数平滑值，l 为预测时段长。为了预测烟
台市1999年和2000年的国内生产总值，可以取t=49，l 分别取1和2。由指数平滑数值可计算出：49a =，21b =，21c =，故得二次曲线指数平滑预测模型为：
24917.29470462.93686518.7583559?l l P D G l
?+?+=+ （1）
分别令l =1、l =2得预测结果见表5。
表5 指数平滑预测结果
教师点评：①在作指数平滑时，涉及到初始值和权数a 的选取问题，不同的取值导致结果各不
相同；②由于指数平滑法也存在着严重的滞后现象，所以直接用平滑值去预测未来值会带来较大的误差，当建立指数平滑模型进行预测时，就会大大地减少预测误差。
5．曲线拟合法
多项式曲线拟合法亦称趋势拟合法或时间回归法，该方法根据时间序列随时间变化趋势，运用LS 拟合一条曲线，而后利用该曲线随时间变化规律对时间序列的未来取值进行预测。我们根据烟台市GDP （1949—1998）资料拟合出如下曲线：
GDP=+××T 2+××T 4+×T 5
R 2=。这里T 为趋势项（1949年取值为0，以后每隔一年递增1），各估计参数均通过了显着性检验。GDP 的实际值、拟合值和拟合残差如图5所示，图5表明曲线较好地拟合了数据的动态变化规律，拟合程度达到了%。现在我们就用它来对GDP 的未来取值进行预测，结果见表6。
[3]
在具体计算时，取3.0=a ，182631949)3(0)2(0)1(0====GDP S S S 。
表6 曲线拟合预测结果
教师点评：①拟合曲线类型的选取。在进行曲线拟合时，我们可以选取多项式曲线、指数曲线、对数曲线和增长曲线等，这里只是拟合了其中的多项式曲线，对于其它类型曲线留给学生课后讨论；②多项式曲线阶数的选取。在多项式曲线拟合之前，首先要根据时间序列的变化规律确定拟合几次曲线，然后在具体选择阶数时要根据可决系数2R 来确定，同时还要考虑到建模的节约性原则，在2R 没有显着增加时，停止增加曲线的阶数；③模型参数估计方法的选取。在估计模型参数时，既可以将非线性模型线性化，也可直接在软件中作NLS 估计，文中的结果便是直接估计得出。
（二）随机性时间序列分析方法
在实际问题中，由于一些反映社会经济现象的时间序列可以看成是随机过程在现实中的一次样本实现，并且我们所遇到的经济时序大多是非平稳的（直观上看，它们带有明显的趋势性或周期性），所以可以将其视为均值非平稳的时序，用下面的模型来描述：
t t t y x +=μ （2）
其中，t μ表示序列t x 中随时间变化的均值，是确定性趋势部分，可以用一定的函数形式来拟合；t y 为t x 中剔除随时间变化均值t μ后余下的部分，可以认为是零均值的平稳过程，因而可以用平稳的ARMA 模型来描述。
在具体处理时，有两种方法可供选择。其一：不考虑t μ的具体形式，通过一定的数学手段（差分运算、对数运算与差分运算结合）将其剔除，对余下的部分拟合ARMA 模型，最后经过反运算由t y 的结果得出t x 的结果，实际上即是建立ARIMA 模型；其二：考虑到t μ的具体形式，用一定
的函数拟合t μ得t μ
?，直到余差序列t t t x y μ?-=平稳，再对t y 拟合ARMA 模型得t y ?，最后综合两部分可得t t t y x
???+=μ，实际上即是建立组合模型。 在本案例中GDP 是一个非平稳的序列。由GDP 的时序图（见图2、图3和图4）可以看出它带有明显的增长趋势，初步将其识别为非平稳的，单位根检验结果（见表7）也证实了这一点。
图5 曲线拟合图
表7 单位根检验结果
注：1．检验类型中的c和t表示带有常数项和趋势项，k表示所采用的滞后阶数；
2．表中的临界值是由Mackinnon给出的数据计算出的在5%显着性水平下的临界值，带*号的为在10%的
水平下显着。
1．ARIMA模型预测
第一步：模型识别。由于GDP水平序列是非平稳的，而一阶差分序列是平稳的。故我们对其一阶差分序列进行识别，根据样本自相关和偏自相关函数图初步将其识别为自回归（AR）类模型。
第二步：模型定阶。由图6看出时间序列的自相关呈现拖尾性而偏自相关函数呈现出1阶截尾，则可将模型初步定为1阶自回归模型，然后再根据AIC准则确定的最优阶仍为1阶，从而可以对GDP拟合ARIMA（1,1,0）模型。
图6 自相关、偏自相关函数图
第三步：模型参数估计。在中，我们采用OLS法对模型的参数进行估计，结果如下：
D(GDP,1) = + [AR(1)=] [4]
R2= F= AIC=
其中D(GDP,1)为GDP的1阶差分序列，AR（1）为D(GDP,1)的1阶自回归项。
第四步：诊断检验。我们发现模型拟合后的残差序列为白噪声序列，从而认为该模型是适应的，模型的拟合效果见图7。
图7 ARIMA模型拟合图
[4]软件中的这种做法避免了先对差分序列建立ARMA模型，然后再求和得到GDP序列的预测，它将这两个过程一次性完成。
至此，我们已经建立了时间序列GDP 的ARIMA （1,1,0）模型，接下来的工作就是利用该模型对数据进行预测。在Eviews 软件中forcast 菜单下使用dynamic 方法，结果见表8。
表8 ARIMA 模型预测结果
2．组合模型预测
首先，建立组合模型，其过程如下：
（1）拟合确定性趋势部分t μ。由GDP 的时间序列图可以看出，它具有指数上升的趋势。为此，我们可以将确定性趋势部分拟合成指数增长模型：T t e ??=187996.059314.809?μ
[5]，T 为趋势项（取值同曲线拟合预测法）。
（2）对剩余序列t y [6]用Box －Jenkins 法拟合适应的ARMA 模型，模型为：
t t t t y y y ε+-=--211804.16691.1，模型是我们选择的最优模型，建立的方法和过程同ARIMA 模型
的建立。
（3）建立组合模型。我们以已估计出来的指数增长模型的参数和ARMA 模型的参数作为初始值，用非线性最小二乘法对组合模型的参数进行整体估计，得到最终的组合模型。最终的估计结果见表9。
表9 组合模型的估计结果
注：括号中的值为系数估计对应的t －统计量JB= Q(4)= Q(8)= ARCH(1)=
WHITE= RESET(1)= 这里，前面的数据为统计值，括号中的数据为对应的尾概率。 模型可以写成：t t y GDP +=t μ （3）
其中，t 0.187463e 185939.2??=t μ，t t y ε+?-?=2-t 1-t y 1.151417y 1.664028
我们对模型进行了一系列的统计检验。t －统计量表明模型中各参数均是显着的；F 检验表明模型从总体上看是显着的；J －B 检验表明残差的分布是正态分布；.检验表明残差没有一阶自相关，Q 检验表明残差没有高阶自相关；ARCH 检验表明不存在异方差现象；RESET 检验表明模型的设置是正确的。因而该模型是适应的。由图8可以看出模型具有较高的拟合程度，拟合优度2R 达到了，它较真实地刻画了GDP 序列的动态变化规律。故可以利用模型（3）对烟台市GDP 数据的未来取值进行预测。
[5] 参数估计时，使用了NLS ，其初始值可由1978年的GDP 数据初步确定；t 的取值同曲线拟合法。 [6]
t y 的单位根检验结果（见表7）表明它是一个平稳序列。
图8 组合模型拟合图
利用该组合模型进行预测，其结果见表10。
表10 组合模型预测结果
教师点评：①随机性时间序列分析是从系统的观点出发，既考虑到时间序列的确定性趋势，
又考虑到它的随机波动性，在描述现实经济现象时，往往能得到令人满意的效果；②组合模型的
经济含义较ARIMA模型为强；③案例中所讨论的组合模型实质为：回归模型＋时间序列模型。
（三）综合点评
我们对烟台市的GDP数据进行了多种预测方法的尝试，得出了预测结果，并计算出预测的相对误差。其中对1999年进行预测时最大的误差值达到%，是由移动平均法所得到的，对2000年进行预测时最大误差达到－%，是由曲线拟合法所得到的；对这两年的值进行预测时，最小的误差分别为：－%和%，均是由ARIMA模型预测法所得到。总的看来，随机性时间序列分析的预测误差较确定性时间序列分析的为小；而时间序列模型法的预测误差又较指标法的为小。总之，在案例
中解决问题的方案不是唯一的，但存在一个相对优良的解决方案，学生们应该根据资料及限制条
件在各种方案优缺点的比较中找出相对优良的方案。
六、需要讨论和解决的问题
（一）课堂上需要讨论的内容
学生可以分成小组，根据学生所学知识，对本案例进行分析，提交分析报告，在课堂上由老师组织讨论和交流。讨论的具体内容包括：
1．试述时间序列分析的基本思想；
2．在移动平均分析中，移动项数N如何选择；
3．指数平滑中，平滑系数的选择十分重要， 值既代表模型对时间序列变化的反应速度，又决定预测中修匀随机误差的能力，应如何进行平滑系数的选择；
4．在进行随机性时间序列分析时，模型检验结果的含义及如何进行模型的选优；
5．让学生分析和比较各种不同预测方法的特点、适用条件和在计算过程中应该注意的问题等，并对预测效果作出评价；
6．指出各种预测方法的不足，提出改进措施；
7．资料搜集与数据处理应注意的问题
（1）对所得的资料、数据如何进行初步诊别；
（2）在进行多指标的时间序列分析时，要注意数据之间的可比性。包括：时间、空间、指标
的内容和计算方法等；
（3）对于无数量标志的因素，如何采用适当的方法使之数量化；
（4）关于异常数据的处理；对于不真实的数据，或即使是真实数据，但不能反映预测变量正
常变化情况的异常数据，应进行分析、处理。注意在数据不多的情况下，若将异常数据剔除掉，
则会使数据更少，不利于建立合适的预测模型。因此，可以在分析产生异常数据原因的基础上，
根据历史数据变化发展的趋势，对数据进行适当的插补处理[7]。
（二）需要进一步讨论的内容[8]
1．认识回归分析和时间序列分析的异同
线性回归模型和时间序列模型是两类常用的预测模型。两者相比，各有千秋[9]。前者可含、也可不含解释变量的滞后项，而后者有自回归模型AR(p)、滑动平均模型MA(q)、自回归滑动平均模型ARMA(p,q)；前者可以是年度、季度、月度模型，但不能揭示出被解释变量的非线性特征，而后者是季度或月度模型，能揭示出被解释变量的非线性特征；前者的解释变量涵义明确，政策分析性强，而后者的解释变量是被解释变量的滞后项或平滑项，政策分析性弱；前者的估计简单，直接使用最小二乘法，但对含解释变量的滞后项的回归模型，则需要识别它的阶数，而后者的几种类型的模型均需要先估计它的阶数后，使用最小二乘法；利用前者进行预测时需要知道解释变量的预测值，这又是一个预测问题，而利用后者进行预测时不存在这个问题。
2．了解组合模型的构造原理
本案例把回归模型和时间序列模型结合起来构成组合模型，研制出一种回归与时间序列加法模型，提高了拟合程度和预测能力。除此之外，我们还可以构造其它的组合预测，只要我们采用某种恰当的方法，把不同模型的计算结果综合起来，相互取长补短，就能达到提高预测精度和增加预测结果可靠性的效果[10]。
3．掌握模型建立过程中有关技术性问题
在预测过程中，建立预测模型会遇到一些技术性的问题（如：方程式法平均发展速度指标的计算问题，非线性模型的线性化问题，NLS估计的初始值选择问题，ARIMA模型理论估计与软件中的做法区别问题等），这些问题的解决，对学生独立思考问题的能力也是一个有益的训练。
4．各种预测方法的特点
不同的预测方法有各自的特点：（1）预测的时间范围不同，有的适宜作短期预测，有的可以作中、长期预测；（2）条件不同，有的方法计算复杂，需要时间序列资料苛刻，有的则比较简单，对资料要求也不高；（3）适用场合不同，有的对任何时间序列资料均可，有的只适合于平稳发展的时间序列，有的对时间序列的具体变化形态还有要求；（4）预测精度不同，有的具有较高的精度，有的只是作一种趋势
性的判定，建模者可以根据一些指标（如：①平方和误差：∑
=-
=
n
i
i i
y y
SSE
1
2
)
?(；②平均绝对误差：
[7]如果预测方法采用的时间序列分析法，则可将异常数据的前后两期数据取算术平均值或几何平均值作为异常数据的修正值。在具体选择时，若历史数据的变化呈线性趋势时，则宜采用算术平均值作为修正值。若历史数据的变化呈曲线趋势时，则宜用几何平均值作为修正值。
[8]任课教师可以根据学生学习情况的不同，有针对性地组织该部分内容的讨论。
[9]详见参考文献11。
[10]详见参考文献14。
∑=-=n
i i i y y n MAE 1?1；③均方根误差：∑=-=n i i i y y n RMSE 12)?(1；④平均绝对百分比误差[11]：∑=?-=n i i
i i y y y n MAPE 1100?1；⑤均方百分比误差：∑=-=
n
i i
i i y y
y n MSPE 1
2)?(
1
；⑥Theil 不等系数[12]：∑∑∑===+-=
n i i n i i n
i i i y n y n y y n IC Theil 1
2121
21?1)?(1）[13]进行适当的选取。
附一：参考文献
1．王振龙：《时间序列分析》，中国统计出版社，2000、2；
2．易丹辉：《统计预测——方法与应用》，中国统计出版社，2001、4；
3．王庆石、卢兴普：《统计学案例教材》，东北财经大学出版社，1999、12； 4．江之源：《经济预测方法与模型》，西南财经大学出版社，1999、9；
5．暴奉贤、陈宏立：《经济预测与决策方法》，暨南大学出版社，1991、12； 6．庞皓、杨作廪：《统计学》，西南财经大学出版社，2001、2； 7．Pindyck,Rubinfeld 着，钱小军译：《计量经济模型与经济预测》，机械工业出版社，1999、11；
8．杨海山、苏永明：《统计学》，中国物资出版社，1999、2；
9．暴奉贤、陈宏立：《经济预测与决策方法》，暨南大学出版社，1991、12； 10．易丹辉：《数据分析与Eviews 应用》，中国统计出版社，2002、10；
11．王艳明、许启发：时间序列分析在经济预测中的应用，《统计与预测》，2001、6； 12．杨海山：统计数据质量评估的组合模型，《统计与决策》，2001、7； 13．葛新权：线性回归与时间序列加法预测模型，《预测》2000年第1期。
14．周伟、王建军：陕西省国民经济发展的组合预测研究，《系统工程理论与实践》1998年第6期。
附二：分析软件
1．办公自动化软件：EXCEL 、ACCESS 等 2．统计软件：SPSS 、SAS 等
3．计量经济软件：TSP 、EVIEWS 等
附三：时间序列预测方法的特点
Box-Jenkins 的建模理论已经比较成熟，其具体的操作过程可以按照如附图所示的流程进行。
[11]
一般认为如果MAPE 的值低于10，则认为预测精度较高。 [12]
根据均方误差的分解，还可以定义三个与希尔不等系数相关的指标。偏差率BP 反映了预测值均值和实际值均值间的差异；方差率VP 反映了它们标准差的差异；协变率CP 反映了剩余的误差。值得说明的是：CP=1-BP-VP ，当预测是比较理想时，均方误差大多数集中在协变率上，而其余两项都很小。
[13]
这里i y 为实际值，i y
?为拟合值或预测值；①、②和③属于绝对指标，其它属于相对指标建议使用。
附图时间序列模型建立流程
附四：时间序列预测方法的特点
附表各种预测方法及其特点
用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。 要求： 1.画出序列趋势图 2.绘制出自相关图和偏自相关图 3.确定参数和模型 4.给出预测值 观测值序列图
2 税后盈利 自相关图序列:税后盈利 滞后 自相关标准误差a Box-Ljung 统计量 值df Sig.b 1 .306 .164 3.48 2 1 .062 2 .198 .162 4.987 2 .083 3 .185 .159 6.340 3 .096 4 .542 .157 18.342 4 .001 5 .084 .154 18.641 5 .002 6 .06 7 .151 18.836 6 .004 7 .094 .149 19.239 7 .007 8 .458 .146 29.093 8 .000 9 .041 .143 29.176 9 .001 10 .016 .140 29.189 10 .001 11 .012 .137 29.197 11 .002 12 .236 .134 32.308 12 .001 13 -.092 .131 32.806 13 .002 14 -.094 .128 33.345 14 .003 15 -.079 .125 33.745 15 .004 16 .106 .121 34.510 16 .005 a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。 b. 基于渐近卡方近似。
偏自相关 序列:税后盈利 滞后偏自相关标准误差 1 .306 .171 2 .115 .171 3 .107 .171 4 .503 .171 5 -.279 .171 6 -.010 .171 7 .046 .171 8 .268 .171 9 -.130 .171 10 -.054 .171 11 -.053 .171 12 -.081 .171 13 -.040 .171 14 -.051 .171 15 -.027 .171 16 -.062 .171
时间管理经典案例 一、萨克逊：怎样利用时间 1时间——第三资源 萨克逊是蒙特利尔加拿大自治领糖业公司的总经理。现在他是伦敦拥有35，000多名雇员的塔特莱尔总公司的总经理。萨克逊把时间称为“第三资源”。“时间与其它两种公认的资源资本和劳动力不同，它是不能替换的。任何一个想干一番事业的企业家，都必须明了时间的极端重要性。” “然而奇怪的是，”萨克逊继续说，“我们学会了管理一切资源，只有时间除外。这无疑是第一个障碍。另一个障碍是，我们倾向于做那些我们喜欢的事，而不是我们应该做的事。第三个与时间有关的问题是，别人不承认他们的行为对你的时间有影响，也就是说感觉迟钝， 我想你会注意到这一点。我在时间管理中遇到的第四个障碍是，管理人员普遍不利于旅行的 时间。对多数管理人员来说，这是一段贫瘠的时间。只有少数人在旅行中进行必要的阅读、 思考或写作。时间管理的最后一个障碍似乎是漫天而来、毫无价值的文件，这些文件正在吞 没总经理的职位。需要一种切实可行的办法去拣选文件，并坚持简化文件处理工作。” 同大多数有成效的总经理一样，萨克逊接受了专业管理的概念。“决定管理者效能的关键问题，”萨克逊解释说，“是他举止似‘管理者’还是似‘操作者’。如果是进行管理，他就 会有意识地把相当多的时间和精力用于基本管理职能——计划、组织、激励和控制。” 正如萨克逊所了解的那样，管理者不能凭本能进行日常管理。管理者必须接受各种管理概念，并展开讨论以便深刻理解各项基本原则，还要系统地分析专业管理原则在特定条件下如何恰当地运用。例如，一些管理者采取“开门办公”，鼓励下级“把问题交给自己”，他们几乎是专为下级进行决策。萨克逊说，“如果管理者冒险去考虑所有问题，那无疑是一条愚蠢 的道路，试问如果决策错了由谁负责?” 专业管理者运用决策层次原则(即决策应由能作出判断和获得事实的尽可能低的层次做出)解决了这个问题。这项原则表明，为下属作决策的管理者，是在自己的层次以下工作，换个角度看，他的下属是在“借助他来完成工作”，实际上比他更善于管理。真正需要的是，他借 助他们来完成工作。遗憾的是，萨克逊同其他专业管理人员一样没有提出，当下属确实需要 帮助思考问题时，总经理对他们也无济于事，倒不如总经理提出一些问题同下属一起探讨， 帮助他们思考和得出自己的结论。 萨克逊对决策期很感兴趣。他解释说，“你在组织中所处的层次越低，决策期就越短。我现在认识到，操作方面的决策应该由你的操作职员去做，总经理应该抑制自己不侵入那个领域。” 萨克逊说，“管理者必须有错误观，有权的企业领导不允许别人犯错误，结果就会发现，他的下属会因怕出错而越来越不愿意冒险。关键是要消除在这个问题上的误会。应该有犯错误的自由。当下属犯错误的时候，应该关心他们；帮助他们认识错误，讨论采取的各种步骤， 避免今后再犯此类错误。这是一个学习的过程，而不是一个找毛病的机会。如果因为犯错误 就收回所授予的权利，那就会在管理上出现信用差距，这将摧毁下属人员的信任和士气。” 2有条理的工作者与愚蠢的爬行者
《时间序列分析》案例案例名 称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要 求：确定性与随机性时间序列之比较设计作 者：许启发，王艳明 设计时 间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法； 4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解； 5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 （二）教学要求 1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识； 2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力； 3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题； 4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案； 5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，最常见的有：年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点，本案例只是对烟
《时间管理》案例分析： 叶雷担任销售部主管3年了，由于公司的销售目标压力很大，小叶的工作非常繁忙。 早上起床来不及吃早点，就直奔公司，刚进办公室，经理来找他，告诉他下个月经理要出差，有一个重要的会议，让小叶代为出席发言，走出经理办公室，小叶非常高兴，他知道这是一次在上级面前展现自我的好机会。“还有一个月的时间，我一定要好好准备一下。” 之后，小叶每天还是非常繁忙，早上，没有时间送女儿上学，晚上还经常陪客户吃饭到深夜，出差、应酬不断，朋友聚会也不好推辞。 直到有一天，小叶突然意识到明天就要开会了，心里不免着急。不过毕竟还有一天时间，明天一定什么也不管了，全心全意准备会议资料。 第二天一大早，女儿突然发烧，小叶心中非常焦急。但是，分身无术，只好带着歉意让太太送女儿去医院，自己来上班。刚到公司心情还没平静下来，总经理秘书来找他，说总经理找他谈话，他怀着忐忑不安的心情去见总经理。原来，总经理接到了一封顾客投诉信，让他马上调查清楚，下午答复。他当然不敢怠慢。于是花了一个上午的时间终于把事情处理好。当他正想一边吃便当，一边构思发言稿，突然，他的一个客户，也是他的好朋友出现在门口，说是顺便路过，想一起吃饭。小叶当然无法拒绝对方的美意。于是，心不在焉地吃了午饭，回到办公室已经快下午2点了。看到桌上有几份紧急文件，就想先处理完，认为这并不会花太多时间。他在处理文件的过程，有几个电话打进来，又有两个下属找他谈话，处理好这一切之后已经快6点了。这时，小叶心中着实惦记女儿，实在不想再加班了，于是下班回家。路上正好是交通高峰，塞车很厉害，到家已经快7点了。小叶想吃了饭再写，吃完饭，洗完澡，已经是8点了，刚巧电视转播四年一次的世界杯足球赛，小叶最喜欢了，虽有些不安，但还是忍不住坐下来，安慰自己说；“看一会儿，松驰一下，做事会事办功倍。”球赛转播完毕，小叶已经在沙发上睡着了。 第二天早上4点钟，小叶设置的闹钟响了，5点钟，小叶终于爬起来，想写发言稿，但是头晕眼花，一点思路都没有。最后，终于写了个开头，但是，由于资料不全，没办法写下去了，小叶提前回到办公室，匆匆忙忙写了个大概，就只好去开会了，会上的效果可想而知。 （此文档部分内容来源于网络，如有侵权请告知删除，文档可自行编辑修改内容， 供参考，感谢您的支持）
《时间序列分析》案例04 案例名称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要求：确定性与随机性时间序列之比较 许启发，王艳明 设计时间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法； 4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解； 5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 （二）教学要求 1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识； 2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力； 3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题； 4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案； 5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。
时间管理小例子 一位富翁买了一幢豪华的别墅。从他住进去的那天起，每天下班回来，他总看见有个人从他的花园里扛走一只箱子，装上卡车拉走。 他来不及叫喊，那人就走了。这一天他决定开车去追。那辆卡车走得很慢，最后停在城郊的峡谷旁。 陌生人把箱子卸下来扔进了山谷。富豪下车后，发现山谷里已经堆满了箱子，规格式样都差不多。 他走过去问：“刚才我看见你从我家扛走一只箱子，箱子里装的是什么？这一堆箱子又是干什么用的？” 那人打量了他一番，微微一笑说：“你家还有许多箱子要运走，你不知道？这些箱子都是你虚度的日子。” “什么日子？” “你虚度的日子和错过的时光。” “我虚度的日子。” “对。你白白浪费掉的时光、虚度的年华。你朝夕盼望美好的时光，但美好时光到来后，你又干了些什么呢？你过来瞧，它们个个完美无缺，根本没有用，不过现在……” 富豪走过来，顺手打开了一个箱子。 箱子里有一条暮秋时节的道路。他的未婚妻踏着落叶慢慢走着等着他回去。 他打开第二个箱子，里面是一间病房。他的弟弟躺在病床上等他回去。 他打开第三只箱子，原来是他那所老房子。他那条忠实的狗卧在栅栏门口眼巴巴地望着门外，已经等了他两年，骨瘦如柴。富豪感到心口绞疼起来。陌生人像审判官一样，一动不动地站在一旁。富豪痛苦地说：“先生，请你让我取回这三只箱子，我求求您。我有钱，您要多少都行。” 陌生人做了个根本不可能的手势，意思是说：“太迟了，已经无法挽回。”说罢，那人和箱子一起消失了。 一寸光阴一寸金，寸金难买寸光阴。 在一次上时间管理的课上，教授在桌子上放了一个装水的罐子。然後又从桌子下面拿出一些正好可以从罐口放进罐子里的「鹅卵石」。当教授把石块放完後问他的学生道：「你们说这罐子是不是满的？」 「是，」所有的学生异口同声地回答说。「真的吗？」教授笑著问。然後再从桌底下拿出一袋碎石子，把碎石子从罐口倒下去，摇一摇，再加一些，再问学生：「你们说，这罐子现在是不是满的？」这回他的学生不敢回答得太快。最後班上有位学生怯生生地细声回答道：「也许没满。」 「很好！」教授说完後，又从桌下拿出一袋沙子，慢慢的倒进罐子里。倒完後，於是再问班上的学生：「现在你们再告诉我，这个罐子是满的呢？还是没满？ 「没有满，」全班同学这下学乖了，大家很有信心地回答说。「好极了！」教授再一次称赞这些「孺子可教也」的学生们。称赞完了後，教授从桌底下拿出一大瓶水，把水倒在看起来已经被鹅卵石、小碎石、沙子填满了的罐子。当这些事都做完之後，教授正色问他班上的同学：「我们从上面这些事情得到什麽重要的功课？」 班上一阵沈默，然後一位自以为聪明的学生回答说：「无论我们的工作多忙，行程排得
Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 （－）一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位：吨 解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本
案例一：王力的苦恼 我叫王力，现在一家公司担任销售业务主管，自从我担任这个销售业务主管工作以后，每一天都感觉非常的疲劳，而且我的上司，销售经理对我的绩效好像还不是很满意，所以我今天想把制订的一份计划出来与大家分享一下，请大家指正一下我的工作中有哪一些不足。昨天晚上，也就是星期天的晚上，我自己在家制订了一个一周的工作计划。今天上午一上班，一进办公室，首先第一个先修正一下我的计划，然后再做今天一天的工作计划，下面是我的一天工作计划的一个清单。 首先我今天必须拿出3个小时的时间来制定一份与华金公司价格谈判的工作准备，同时还要做出跟他签约的准备；我还要拿出2个小时的时间做一份给中实公司的合作协议书，而且要在下午上班之前传给对方；另外我还要用将近1个小时的时间通过电话拜访十二个客户；中午的时候我要和我的销售经理共度午餐，大概用1.5小时来探讨一个关于促销的活动；同时我还要阅读一下公司里的内部文件，内部刊物这大概要10分钟时间；同时因为我并不是每时每刻都在办公室，我还要接听一下我的电话留言，并且做一下记录，这大概要15分钟；我还要把我的一些工作文件整理归档，我估计要1小时的时间；同时今天还有一个工作计划的改动，原订于周五的一个业务工作会议，被调整到今天下午的三点钟；同时还要处理一下我的一个大客户他原订于本月5号要到的货没有到，我要处理这个事情，这两件事总计要2小时的时间；同时还要跟我的业务人员共同讨论一个索赔的案件，这个要占用我1小时的时间；而早上我刚进办公室的时候，人力资源部的经理找到我，说在明天上午前一定要我把新员工的工作表现报告写出来交给他，我考虑最起码要占用我1小时的时间；另外我在写今天的工作计划时，我的经理进来了，要求我今天必须拿出近三个月的业绩报告。 我没有细算，也没有仔细看具体今天要用多少时间，但我知道我今天恐怕又是一个不眠之夜了。
案例三：时间序列分析 学习目的 通过本案例的学习，旨在使同学们达到以下几个方面的学习目标： 1、培养学习利用多种时间序列分析方法解决实际问题的能力 2. 掌握时间序列平滑方法：移动平均、加权移动平均等方法。了解这些平滑方法在处理时时序列数据时各自的优点和缺点，学会用这些方法来处理不同类型和特点的数据。 3、掌握时问序列的构成分析方法。影响时间序列的因素大体上可以分为四种，即长期趋势(T)、季节变动(s)、循环波动(c)和不规则波动(J)，通过本案例的学习，学会如何将各种影响因素分别从时问序列中分离出来并用数量加以测定。 4、掌握利用模型对时间序列进行分析的方法。在假定现象未来的发展趋势能够与过去保持一致的前提下，同学们要学会利用以上建立的模型对未来进行预测。 数据文件 本案例的数据为我国1978至2006年居民收入年度数据资料。数据文件存为ExceI格式，使用时可直接点击cash3 … 对于本案例，可以用各种软件包括Excel、Eview、SPSS或SAS等进行分析。但我们建议使用Eview，因为这个软件在处理时间序列问题时更加方便也更为专业化。 案例分析所需统计知识 李洁明《统计学原理》（第四版）复旦大学出版社第130-168页 案例分析过程提示 首先用软件做出我国1978-2006居民收入时序图。观察数列按时间顺序变化的特点。由图中可以看出，收入有明显的向上发展趋势。在此基础上，我们可用进行以下方法进行分析。 1、对城乡居民的收入差异进行描述性分析.
2、时间序列平滑法。利用移动平均法对时间数列进行平滑，观察长期趋势 3、建立长期趋势模型，进行预测 【 需要讨论的问题 1、以上各种分析方法分别适用于什么特点的时间序列数据 2、各种分析方法在分析过程中提供的信息有什么不同 3、除了以上这几种时间序列分析方法之外，你还可以找到其他种类的时间序列分析方法吗你认为还有哪种分析方法适用于本案例的数据特点 4、利用上述案例资料以小组为单位写一分析报告，题目自拟。 附录：阅读案例 全国城镇居民收入差异的数量分析1 随着改革开放的不断深入，社会主义市场经济体制的进一步确立，我国城镇居民的收入普遍提高，人们生活水平明显改善。但是，在发展中另一种趋势也明显起来，即我国城镇居民收入两极分化的程度在加剧，本文试图借助计量经济学的有关理论，从全国城镇居民人均收入的差异着手讨论，通过模型从静态和动态的角度探讨城镇居民收入两极分化的形成过程、现状及发展趋势，进而讨论如何合理确定并及时调整我国城镇居民收入贫困线的标准。 - 一、城镇居民人均收入差异分析 几年来我国城镇居民生活有了可喜的变化，居民生活水平有了明显提高。 1990年--1996年我国城镇居民收入状况表 1本案例来源：朱建平..全国城镇居民收入差异的数量分析
第一讲时间管理的四个发展（上） 时间管理概述 时间管理的必要性 时间具有“供给毫无弹性”、“无法蓄积”、“无法取代”、“无法失而复得”等特性，所以时间是最不为人们理解和重视的，也正因为如此，时间的浪费比其他资源的浪费就更为普遍，也更为严重。 因此，当人们无所事事，或者忙得晕头转向却不见成效时，应该暂时停下来审视一下自己的时间利用效率，审视一下自己在时间中所处的角色，寻找一条更为合适的途径，实现自己的目标，追求自己的人生价值。 在经理人的所有管理技能中，时间管理最容易被忽略，对中国的经理人而言，这又是一个急需解决的问题。初级经理人从员工的岗位过渡到管理者的岗位，比较容易忽略管理的角色和时间管理的技能，而中、高级管理者的工作时间更忙碌，工作任务更多，时间效率的管理也就显得更加重要。 【案例1】 非洲大草原的狮子和羚羊 非洲大草原上的羚羊和狮子，每天都要展开一场生命的竞赛，也可以看作是一场生命的奥运会，如果竞赛赢了就有东西吃，输了就可能遭受灭顶之灾。因此，每天早晨，羚羊和狮子醒来时，它们的脑子里都闪过同样一个念头，那就是“我今天一定要跑得比以往要快”。如果狮子跑慢了，它就没有羚羊吃，它就可能会活活饿死；如果羚羊跑慢了，它就可能被狮子吃掉。它们之间的这种微妙关系使得非洲大草原保持着很好的生态平衡。 【案例2】 冠军和亚军的区别 在赛场上，速度是决定用时多少的重要参数，例如香港的赛马，冠军和亚军的区别，也就是第一匹马和第二匹马之间的差别，可能相当微小，往往用肉眼看不出来，要借助电脑等先进设备的帮助，两匹马之间的时间差距可能仅为0.05秒。但是，头马和第二匹马的奖金却是不一样的，要差到几十万港币。 对于比赛结果，人们关心和记住的从来都是冠军，很少记住亚军，例如中国奥运，打破冠军零记录的是许海峰，而第二位得金牌的则很少有人记得，这就是第一和第一之外的区别，奥林匹克运动的口号“更高、更快、更强”，其含义所追求的也就是速度。 【案例3】 三枚硬币—财富、健康、时间，哪一个更重要？为什么 假设一个人的生命中有三枚硬币，一枚硬币代表财富，一枚硬币代表健康，还有一枚硬币代表时间，这三枚硬币哪一个最重要呢？ 通常人们都趋向于追求财富，如果在这三枚硬币中，把代表财富的硬币拿掉，则表示这个人有足够多的健康，也有足够多的时间，他有可能重新去创业，赢得财富，把代表财富的硬币重新放进自己的生命中。 如果在这三枚硬币中，把代表健康的硬币拿掉，这表示这个人有足够多的财富，也有足够多的时间，则他可以花费无以计数的金钱来治疗自己的疾病，至少可以拖延一定的时间，或借助高科技手段来延长生命，他可能把代表
案例分析：张班长的一天 张华毕业于北方工业大学，专业是仪器仪表，毕业分配后来到某大型国有制造业汽车总装车间担任技术员，因为人聪明又肯干，单位外派他去上海学习数控机床操作三个月，回来后担任数控机床操作员；一年后被提升为精密件加工班组长，领导有意识培养他进一步担任工段长，但发现张华上任班组长后经常精神处于疲劳，他所带的班组工作效率并未提高，车间主任在观察和记录了他一天工作后，觉得他在时间分配上有问题：0745离开宿舍的时候，女朋友来电话，说下午1500未来岳父母从外地来看看他这个准女婿，这次将决定他的终身大事，要张华去火车站和女朋友一起接，张华满口答应了！ 0815开早班会时候，张班长发现小李今天缺席，但事前没有收到小李请假条，于是他马上拿手机跟小李联系，才知道小李在骑摩托上班途中出了车祸，撞了一位老人，自己伤得不重，但对方有些严重，现在医院做检查，医院让交1500元押金，但小李没带那么多钱，希望张华帮忙借一些，送去医院给他（医院离厂区15KM），张华能去吗？ 0930 采购科科长王大致（你大学师兄，高你两届，而且来这个企业他各方面帮助你很多）找张华说，早上他验收的一批钢材质量中有问题（主要用于汽车核心零部件加工），供应商坚持说没问题，他不太懂技术，希望你跟他去配合说服供应商退货，你能去吗？ 1005总装车间副主任刘得力气冲冲来找你，说昨天加工的精密件中有15%不符合规格，害得他们今天在装备时候，有30台车延误了总装，影响了奖金；昨天产品交接的时候，他因为正忙，没有仔细验收就签字了，当时张华派一个副组长去也签字了，算交接成功了；按照公司质量管理规定，谁签字验收谁就要负责，这事似乎没有精密班的责任，但刘认为质量问题在精密班，要求你去厂长那边说清楚问题，还他们一个清白，你能去吗？ 1145接到厂办通知，说下午1400—1500之间ISO9000审核小组来工厂复审，你的班组是必然检查点，要求你做好各项准备，其中要查询全年班组生产记录，厂长很重视这次复查；但班组记录归小李管，所有记录在他电脑里，当然电脑记录还有一份备件在你电脑，但你没有整理过，只是每日报表，如果现在整理需要2小时，你能做吗？ 1345你有空思考昨天加工精密件为何出现15%质量问题，主要原因是班组新进三位技校生的技术和效率出了问题；他们虽说在学校学数控机床，但学校操作的机床是国产的第一代，主要技术还是模具切割，与工厂现在的德国产第四代设备激光切割设备有很大差距，所有操作页面都是英文，这三个新手英文底子太差，无法看懂英文，而且激光切割需要懂得电脑输入三维数据，而且要求很仔细核对每个数据，他们三个有些不敢操作，而且有些马虎，所以效率很低，造成班组质量出错率近三个月都具高不下，整个班组连续三个月被扣罚50%奖金，老员工怨气很大，几次要求张华把他们三个退回去，但人力资源部说安排就业是国有企业的社会责任，数控机床工人招都很难，希望张华多多体谅；其实张华也想过利用空余时间帮他们补习补习，但哪有时间啊！ 1530检查小组来晚了30分钟，正在陪同讲解时候，厂办要求张华去302会议室开夏季高温安全电视会议，你能去吗？ 1535女朋友气冲冲来电话，说她和老人在火车站大太阳下等了半小时，张华居然没有出现，她很伤心，认为你作为男子汉言而无信，这次让她在父母面前丢脸，命令你15分钟必须出现，如果不到，从此就关系告吹！ 1625老同学周达标通知你今晚几个大学同学聚会，1830约在东北人家喝酒，有三个同学从北京赶回来，其中一个刚刚提升到中组部担任人事处科长，管国有企业干部任免，他虽说官小，但实权大，连厂长都敬畏他三分，可他说这次同学面子比谁都大，只与同学一起，你准备去吗？ 1645人力资源部陈浩通知你，今晚1830—2130 安排了5S管理培训，要求你参加，这次能去都是公司准备提拔的干部，总经理命令不得缺席；你能去吗？ 1655正当你准备下班时候，你的手机响起来了，门卫报告说精密班的工人与值班的保安打架了，原因不清楚，好象说保安在下班例行检查时候，发现精密班工人伍大奎带着未经允许私自将工厂的材料带出，违反管理条理，要处罚；而伍大奎说，这些材料是报废材料，工厂物料管理清单没有说这是有用材料，他拿出去是帮公司处理废料；伍大奎是老员工，技术上是一把好手，但家庭困难，女儿上大学学费很贵，妻子下岗在买菜，家里还有一个70多老母亲要赡养；所以他经常下班给私营工厂加工材料挣些钱，平时大家都知道他困难，不太在意他上班干私活，你一直想找他谈谈工作，但总没有时间，没想到今天出事了，你该去处理吗？ 2145拖着疲惫不堪的身体走向摩托车准备回家，遇见职称办黄亚丽通知你，要尽快将工程师职称评定的报告交来，明天是最后截止日期了，厂里目前就是张班长可能性最大！现在，你连抽根烟都没力气，今晚你准备写吗？
《时间序列分析》案例 案例名称：时间序列分析在经济预测中的应用 内容要求：确定性与随机性时间序列之比较 设计作者：许启发，王艳明 设计时间：2003年8月 案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际
问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对XX市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取XX市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对XX市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法； 4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解； 5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 （二）教学要求 1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识； 2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力； 3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题； 4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案； 5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，最常见的有：年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点，本案例只是对XX市国内生产总值进行预测，故数据的搜集与处理过程相对简单。我们通过查阅《XX统计年
高等教育自学考试《项目时间管理》 实践报告 题目：案例九电信模块局建设项目时间管理 案例十项目时间管理在同学聚会中的应用 考生姓名： 准考证号： 考核号： 考核教师：
目录 案例九：电信模块局建设项目时间管理．．. . . . . . . . . . ．．．．．．．．．．．．1问题1：在进行准备阶段进度控制时关键要做好哪些工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．1 问题2：准备阶段引起工期变更的原因．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 问题3：施工阶段引起工期变更的原因．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4 结语．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 案例十：项目时间管理在同学聚会中的应用 (6) 同学聚会活动的初衷及活动动员 (6) 同学聚会活动的工作分解 (7) 同学聚会活动的活动排序及时间估计 (10) 同学聚会活动的项目工期及活动总时间 (11) 结语 (12) 参考文献 (12)
案例九:电信模块局建设项目时间管理 众所周知项目时间管理在一个项目中至关重要，本次应用于电信模块局建设项目。模块局的建设通常由公司的计划部负责投资的安排和管理，每年年初，由集团公司下达当年的投资计划，公司根据投资额安排全年具体的建设项目并组织实施。全年的建设项目可以直接从“建设滚动规划表”中取得，“建设滚动规划表”是各地市分公司三年建设规划的具体项目表，每年根据具体情况滚动更新，项目表把模块局点作为建设的基本单元，按照投资收益大小的顺序排列。 随着全年项目的确定，模块局的建设就开始了。对于模块局的建设项目从工作安排管理的角度分，模块局建设包含四个阶段：前期准备、设计、施工、验收交付使用。前期准备工作主要包括的内容有：租点（机房）、机房装修、供电及防雷、主设备订购、号码使用安排等。设计工作主要包括的内容有：勘察、文本设计、会审、审批、出版等。施工工作主要包括的内容有：派工、施工准备、施工、竣工资料整理等。本案例依据对于电信模块局的建设项目进行整理建设，并应用项目时间管理的知识来进行各种问题的评估。 问题1答： 进行准备阶段进度控制在一个项目中至关重要，它可以决定一个项目的完成工期是否符合预期的效果，并可以在工作中加以调整并进行时筛选达标。对于整个项目起着指导作用，所以务必要在准备阶段做好进度控制。所以各个阶段完全要按照过程化思想，应该有严格输出产物。在活动定义阶段，主要按照工作分解结构和项目范围说明书，把项目分解成更小活动单元，且确定里程碑。里程碑是项目中重大事件，通常指一个主要可支付成果完成。项目里程碑是项目各个关键点，形成了整个项目骨架，是表示项目外部工作接口。项目经理通过里程碑可以宏观了解整个项目完成情况，根据实际情况做相应决策调整。 在进行准备阶段进度控制时要做好的准备工作主要有： 1．制定好项目进度计划，项目进度计划同时也是项目进度计划控制的最根本的依据，它是测定项目实际绩效报告项目进度计划执行情况的的基准同时还要准备： （1）绩效报告的书写与准备 （2）变更请求的书写与准备 2. 制定好进度管理计划。 （1）项目参与人员的熟练程度，一般进行的估算均是以典型工人或者工作人员的熟练程度为基础而进行的，在实际工作中情况不会恰好如此；旧项目组成员的工作效率而言参与项目工作的人员不可能永远保持同样的工作效率
一个项目四次换人系统实施拖一年 【案例正文】 2009年8月1日，京博石化IT经理李波的心凉到了冰点：原计划2008年7月上线的综合调度平台系统，在经历了数次协调后，还是不能使用;追上门去向上海博科讨服务要来的结果，只是收到了一个改掉了一些Bug点的更新包——标准版软件的升级版，大部分需求都没有改。 作为实施方，上海博科资讯股份有限公司(简称上海博科)负责该项目的现任项目经理杨硕说：“合同框架内的系统功能，我们已经完成了90%，现在就是与实际业务的贴合度的问题。” 听到这样的言论，李波气愤不已，他表示“严重不同意该说法”。李波说：“我们的需求其实并不复杂，整个系统分为三部分：一是运输管理，二是仓储管理，三是接口实现。目前，第一部分运输管理完成了大部分，但有些关键环节走不通，虽然模块摆在那里，但不能用，你说这叫完成了吗?第二部分仓储管理，只发来一个空的系统框架，没有进行实施，也只能成为摆设;第三部分接口开发，我记得是五个接口吧，目前只实现一个。你说能叫完成90%吗?”
“不能用”、“成为摆设”显然不是任何人愿意看到的结果。那么我们不禁要问，这个2008年4月份启动，上海博科承诺2008年7月份就上线的项目，怎么就给拖到现在还是千疮百孔呢? 京博石化的“控诉” 据李波介绍，京博石化从2004年开始寻求信息化管理工具的支持，想通过信息化手段帮助公司规范业务流程，提升整体管理水平，2005年通过招标确定由方正公司实施SAP B1产品，但由于方正公司的实施能力及对业务理解问题未能实施成功，很多业务流程均无法在产品中实现，最终导致此项目搁浅。 2007年底，京博石化经过慎重考虑决定再次考察信息化系统，经过三个月的考察和选型工作，最终通过招标选定上海博科为信息化系统供应商。2008年4月23日项目正式启动。 项目启动前，4月15日，上海博科就提出更换项目经理，由刘震更换为陈亮。 2008年6月13日，完成需求调研，此时与原计划相比已延后。原定5月15日完成的需求调研，改到5月30日，实际上到6月15日才完成。
时间管理案例 [案例1] 假如现在是周一的晚上，面前是这五天要做的事情： A重要、紧急 B重要、不紧急 C不重要、紧急 D不重要、不紧急 1、你从昨天早晨开始牙疼，想去看医生C不重要、紧急 2、星期六是一个好朋友的生日——你还没有买生日礼物和生日卡B重要、不紧急 3、你有好几个月没有回家，也没有打电话或写信D不重要、不紧急 4、有一份夜间兼职不错，但你必须在周二或周三晚上去面试（19：00以前），估计要花一小时A重要、 紧急 5、明天晚上有一个1小时长的电视节目，与你的工作有密切关系B重要、不紧急 6、明晚有一场演唱会D不重要、不紧急 7、你在图书馆借的书明天到期C不重要、紧急 8、外地一个朋友邀请你周末去他那儿玩，你需要整理行李D不重要、不紧急 9、你要在周五交计划书前把它复印一份B重要、不紧急 10、明天下午2：00——4：00你有一个会议A重要、紧急 11、你欠某人200元钱，他明天也要参加那个会议A重要、紧急 12、你明天早上从9：00——11：00要听一场讲座C不重要、紧急 13、你的上级留下一张便条，要你尽快与他见面A重要、紧急 14、你没有干净的内衣，一大堆脏衣服没有洗D不重要、不紧急 15、你要好好洗个澡D不重要、不紧急 16、你负责的项目小组将在明天下午6：00开会，预计1小时A重要、紧急 17、你身上只有5元钱，需要取钱C不重要、紧急 18、大家明晚聚餐C不重要、紧急 19、你错过了周一的例会，要在下周一前复印一份会议记录B重要、不紧急 20、这个星期有些材料没有整理完，要在下周一前整理好，约2小时C不重要、紧急 21、你收到一个朋友的信一个月了，没有回信，也没有打电话给他D不重要、不紧急 22、星期天早晨要出一份简报，预计准备简报要花费15个小时而且只能用业余时间 A重要、紧急 23、你邀请恋人后天晚上来你家烛光晚餐，但家里什么吃的也没有B重要、不紧急 24、下周二你要参加一个业务考试B重要、不紧急 讨论题： 1、对上述事件你如何分类？ A B C D 2、请为你未来一周的工作做一个计划表：
《时间管理》课程开发 第一部分：课程简介 课程目标： 帮助学员正确认识和理解时间管理，并通过一系列行之有效的训练。使其掌握明确个人目标、制定计划、排除行动障碍、及时行动的步骤和技巧，从而提高学员时间管理的能力，使其在工作和生活的时间安排上更科学、更有效率。 课程对象： 企业基层员工及中层管理人员 讲师简介： 讲师A，经济学硕士，曾在某世界500强企业担任过销售经理、市场部经理等职位，现任某跨国公司中国区人力资源部总监。曾在新加坡、美国接受过大型培训机构的专业导师训练和TTT课程，获得相关证书。有近7年的培训经验，擅长讲授人际沟通、销售管理、团队建设、谈判技巧、员工职业心态训练等课程。 《时间管理》课程时间： 2006年9月24日（上午09：00~12：00；下午13：00~17：00；午餐时间：中午12：00~13：00） 第二部分：《时间管理》课程大纲 《时间管理》课程大纲 第一部分：基础理论： 一、认识时间管理 二、时间管理的意义 三、时间管理与企业 四、时间管理与人生 第二部分：时间管理实务： 一、了解时间管理的现状 二、时间管理的陷阱 三、如何跨越时间管理的陷阱 第三部分：时间管理工具： 一、时间管理的工具
二、时间管理的进一步提升 第三部分：《时间管理》课程时间表
第四部分：讲师手册 开场： 目的： 本课程将帮助学员正确认识和理解时间管理，并通过一系列行之有效的训练，掌握各种明确个人目标、制定计划、及时行动的技巧，从而提高学员的时间管理的能力，在工作和生活中取得更大和更快的成功。重要性： 时间的特性就是不管你多有钱或有权，每天只有24个小时，不会多一个小时，也不会少一个小时。从此刻起，以有过去的时间就不会再有了，浪费就浪费掉了，再不会失而复得了。所谓“寸金难买寸光阴“说的就是这个道理。 预览： 本课程将从以下环节进行分析和阐述：理解时间管理的含义现状；了解时间管理的陷阱；跨越时间管理的陷阱；掌握时间管理的工具；如何提升自己的时间管理。我们将以分组的形式进行这次培训，希望大家踊跃思考，积极参加课程中的游戏。 测试题： 急迫性指数测验 选出你最可能作出的反应行为或态度（0=从不，2=有时候，4=常常） 1、我在压力下表现最好。 2、我常归咎处在环境太匆忙或紧张，以致无法作深入的自我反省。 3、我常因周围的人或事动作太慢而不耐烦，我讨厌等待或排队。 4、我休息时会觉得不安。 5、我似乎永远在赶时间。 6、我常为了完成某项事情而拒人于千里之外。 7、我只要片刻没和办公室联系就觉得不安。 8、我在做一件事时常会想到另一件事。 9、我处理危机时表现最好。 10、处理突发状况的兴奋感，似乎比慢工出细活更让我觉得有成就。 11、我常为了处理突发状况，牺牲和亲友共处时间。 12、当我为了处理突发状况，必须取消约会或中途离开，我认为别人应该能谅解。 13、我觉得处理突发状况让一天的生活更有意义。 14、我常边工作边吃饭。