2021年9月份的ACCA考試即將到來，那么關(guān)于ACCA的考試科目應(yīng)該如何準(zhǔn)備呢？下面是高頓小編整理的關(guān)于F2時間序列的重要考點(diǎn)，希望對大家有所幫助！
一、時間序列的組成部分及局限性
Time series can be broken down into 4 categories:
1.Trend（趨勢）
Key words:underlying long-term movement
根據(jù)當(dāng)下actual sales，通過數(shù)學(xué)計算得出大致銷售趨勢。
即：默認(rèn)現(xiàn)行趨勢在未來也適用。
2.Seasonal variation.（季節(jié)性變動）
Key words:short-term fluctuations
affect results at different times of the year
在時間上不一定是按“季節(jié)”發(fā)生的偏差，可以是每天的或每周的有規(guī)律的偏差。
即：短期內(nèi)有規(guī)律的偏差都可歸為季節(jié)性變動。
3.Cyclical variation.（周期性變動）
Key words:longer time period
相對于季節(jié)性變動，它是長期的有規(guī)律的變動，比如：經(jīng)濟(jì)周期。
4.Random variation.（隨機(jī)性變動）
Key words:unforeseen circumstances
通常不可預(yù)見，比如：政變、戰(zhàn)爭。
由于是突發(fā)事件，所以在做預(yù)測時（forecasting）不考慮該元素。
Ps：在F2中做Time series計算題時，不考慮Cyclical variation，到了Plevel才會涉及。
二、時間序列計算的局限性源于3個前提假設(shè)
1.straight-line trend exists.
2.seasonal variations are constant.
3.what has happened in the past is a reliable guide to the future
因此，如果事件的發(fā)生帶有不可預(yù)見性，則不適用這種方法。
三、時間序列的組成部分——Trend計算
第1步：用moving average方法平滑actual sales units
注意：偶數(shù)的時間跨度比奇數(shù)的時間跨度多一步計算！
1.當(dāng)時間跨度是奇數(shù)時（以3年時間跨度為例）
2.當(dāng)時間跨度是偶數(shù)時（以4年時間跨度為例）
第2步：actual sales units被平滑后，根據(jù)high-low method求出Trend表達(dá)式，即：Y=a+bX
Y（因變量）=Trend，
X（自變量）=時間，一個X代表一個時間跨度
注意：時間是自變量，trend是因變量！
所以根據(jù)high-low method的計算原則，先選出時間（X）最大值和最小值，再找到對應(yīng)trend（Y）的值，求出表達(dá)值即可。
3.以第1步中3年時間跨度為例：
假設(shè)20X1在X軸上代表1，往后每一年都依次共一個數(shù)字代表，則20X5在X軸上代表5，通過X找到對應(yīng)Y的值，則得到兩個點(diǎn)（1，410）；（5，470）求的Y=395+15X
辨析：圖中傾斜向上的直線就是trend表達(dá)式在坐標(biāo)軸上的體現(xiàn)。
這條直線沒有具體的X范圍規(guī)定（即：時間序列計算的前提假設(shè)，暗含現(xiàn)在的趨勢以后仍將繼續(xù)）
為了便于理解可以將時間序列分解成兩部分來看：
（1）當(dāng)下狀況（actual）
圖中藍(lán)色曲線是actual units，根據(jù)前面兩個步驟的計算得到藍(lán)色傾斜直線。
即：現(xiàn)有狀況下的趨勢
（2）預(yù)測未來（forecasting）
圖中黑色傾斜直線，是藍(lán)色傾斜直線的延長線，延續(xù)現(xiàn)有趨勢，代表未來趨勢。再根據(jù)給出的藍(lán)色粗實(shí)線調(diào)節(jié)對應(yīng)季節(jié)性波動，得到黑色曲線Forecasting figure
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