《统计预测与决策》第五版_徐国祥

干预的含义： 时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，诸如国内经济政策或经济规则的变更、国际政治局势的骤变，以及节假日、罢工、贱卖、促销之类事件的影响等。

干预分析广泛用于描述经济政策的变化或突发事件对经济环境、经济过程或结果的具体影响的定量分析。

研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。

一般来讲，干预分析模型是与时间序列模型结合起采进行研究的。

干预分析模型所要解决的问题：在干预事件发生后，序列是否存在任何事实上的变化？若有影响，其影响程度又如何？

干预分析模型是传递函数模型的一种推广，当不存在干预影响时，这两种模型没有本质上的区别。由传递函数发展到干预分析的过程，类似于从多元回归分析发展到虚拟变量的应用。

干预分析与回归分析中虚拟变量之间的主要差别是：前者为动态模型，后者为静态模式；前者是一个过程，后者是单个或多个变量。因此，干预分析模型的研究，无论从内容上还是方法上，都要比虚拟变量复杂得多。

干预分析模型的基本变量是干预变量，有两种常见的干预变量。

持续性的干预变量，表示 T 时刻发生以后, 一直有影响，这时可以用阶跃函数表示,形式是： S t T = { 0 ,  干预事件发生之前  t < T 1 ,  干预事件发生之后  t ≥ T S_{t}^{T}=\left\{ \begin{array}{c} 0,\ \text{干预事件发生之前\ }t