第十一章时间数列预测方法

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1、第十一章第十一章 时间数列预测方法时间数列预测方法n一、时间数列预测的意义一、时间数列预测的意义n 发现规律性发现规律性n二、时间数列的影响因素分析二、时间数列的影响因素分析n1 1、长期趋势（、长期趋势（T)T)n2 2、季节变动（、季节变动（S S）n3 3、循环变动（、循环变动（C C）n4 4、不规则变动（、不规则变动（I)I)n长期趋势（长期趋势（T)T)：是指由于某种根本性原因的影响，是指由于某种根本性原因的影响，社会经济现象在相当长的时间里，持续增加向上发展社会经济现象在相当长的时间里，持续增加向上发展和持续减少向下发展的态势。它是时间数列预测分析和持续减少向下发展的态势。它是时

2、间数列预测分析的重点。例如，世界人口由于出生率高于死亡率有逐的重点。例如，世界人口由于出生率高于死亡率有逐年增加的趋势；工业产品在成长期，产量和利润呈上年增加的趋势；工业产品在成长期，产量和利润呈上升趋势，成本水平呈下降趋势；到了衰退期，产量和升趋势，成本水平呈下降趋势；到了衰退期，产量和利润转为下降趋势，成本水平转为上升趋势。利润转为下降趋势，成本水平转为上升趋势。Sequence number74270366462558654750846943039135231327423519615711879401MEDIAN(X2,45)706050403020100n季节变动季节变动(S)(S)。

3、是指由于自然条件、社会条件是指由于自然条件、社会条件的影响，社会经济现象在的影响，社会经济现象在1 1年内随着季节的转年内随着季节的转变而引起的周期性变动。变而引起的周期性变动。n如蔬菜生产受季节气候变化的影响，有淡季、如蔬菜生产受季节气候变化的影响，有淡季、旺季之分，淡季产量低价格高，旺季产量高旺季之分，淡季产量低价格高，旺季产量高价格低；衣着、食品、电风扇、燃料的需求价格低；衣着、食品、电风扇、燃料的需求都有季节性的变动。学校放假，职工探亲，都有季节性的变动。学校放假，职工探亲，客运量成倍增长等。客运量成倍增长等。n循环变动循环变动(C)(C)。是指社会经济现象以若干是指社会经济现象以若干

4、年为周期波浪式的变动。虽然每次变动周年为周期波浪式的变动。虽然每次变动周期的长短不同，其上下波动的幅度亦不一期的长短不同，其上下波动的幅度亦不一致，但是每一周期都呈现出盛衰起伏的现致，但是每一周期都呈现出盛衰起伏的现象。象。n例如，资本主义的周期性经济危机，即属例如，资本主义的周期性经济危机，即属于循环变动。每一周期都包括危机、萧条、于循环变动。每一周期都包括危机、萧条、复苏、高涨四个阶段，成为以数年为周期复苏、高涨四个阶段，成为以数年为周期的循环变动。的循环变动。n不规则变动不规则变动(I)(I)。是指由意外的偶然性是指由意外的偶然性因素引起的，突然发生的、无周期的随因素引起的，突然发生的、

5、无周期的随机波动。机波动。n例如，地震、水、旱、风、虫灾害和原例如，地震、水、旱、风、虫灾害和原因不明所引起的各种变动。因不明所引起的各种变动。三、时间数列预测分析的基本原理三、时间数列预测分析的基本原理n1 1、时间数列预测分析的基本原理：、时间数列预测分析的基本原理：n在长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变在长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动四种因素中，先剔除其余几种因素的影响来动四种因素中，先剔除其余几种因素的影响来测定一种因素变动的影响；然后再结合起来测测定一种因素变动的影响；然后再结合起来测定各种因素变动的综合影响。定各种因素变动的综合影响。n2 2、各种因素变动的结构类型：

6、、各种因素变动的结构类型：n（1 1）乘法型）乘法型 Y=T Y=TS SC CI In（2 2）加法型）加法型 Y=T+S+C+I Y=T+S+C+In（3 3）乘加型）乘加型 Y=T Y=TS+CS+CI I乘法型：乘法型：Y=TY=TS SC CI In首先，测定长期趋势值首先，测定长期趋势值T T，用，用T T去除时间数列各值，得到提出长去除时间数列各值，得到提出长期趋势影响的时间数列期趋势影响的时间数列n Y/T=S Y/T=SC CI In其次，用季节变动值其次，用季节变动值S S去除时间数列中的相应数据，剔除长期去除时间数列中的相应数据，剔除长期趋势和季节变动影响，测定循环变动和

7、不规则变动。趋势和季节变动影响，测定循环变动和不规则变动。n Y/(TY/(TS S）=C=CI In然后，将循环变动然后，将循环变动C C和不规则变动值和不规则变动值I I进行移动平均，剔除不规进行移动平均，剔除不规则变动影响，测定循环变动。则变动影响，测定循环变动。n最后，将长期趋势、季节变动、循环变动去除时间数列中的实最后，将长期趋势、季节变动、循环变动去除时间数列中的实际数据，其商数就是不规则变动。际数据，其商数就是不规则变动。Y/(TY/(TS SC)=IC)=In如果是以年为时间单位的数列，则不包含季节变动因素影响。如果是以年为时间单位的数列，则不包含季节变动因素影响。nY=TY=

8、TC CI I加法型模型：加法型模型：Y=T+S+C+IY=T+S+C+In首先，将时间数列中的实际数据减去趋势变动值，测定季节变首先，将时间数列中的实际数据减去趋势变动值，测定季节变动、循环变动和不规则变动的绝对额。动、循环变动和不规则变动的绝对额。n Y-T=S+C+I Y-T=S+C+In其次，将时间数列中的实际数据减去季节变动值，测定循环变其次，将时间数列中的实际数据减去季节变动值，测定循环变动和不规则变动的绝对额。动和不规则变动的绝对额。n Y-T-S=C+I Y-T-S=C+In再次，将循环变动和不规则变动绝对额进行移动平均，剔除不再次，将循环变动和不规则变动绝对额进行移动平均，剔

9、除不规则变动影响，测定循环变动绝对额。将时间数列中的实际数规则变动影响，测定循环变动绝对额。将时间数列中的实际数据减去长期趋势、季节变动、循环变动，其差额就是不规则变据减去长期趋势、季节变动、循环变动，其差额就是不规则变动。也可用循环、不规则变动减去循环变动计算不规则变动。动。也可用循环、不规则变动减去循环变动计算不规则变动。n Y-T-S-C=I Y-T-S-C=In若循环变动绝对数大于若循环变动绝对数大于0 0为经济扩张期，小于为经济扩张期，小于0 0为经济收缩期，为经济收缩期，等于等于0 0为无循环变动。为无循环变动。n不规则变动绝对数等于不规则变动绝对数等于0 0表示无影响，正值为正影

10、响，负值为表示无影响，正值为正影响，负值为负影响。负影响。乘加型：乘加型：Y=T Y=TS+CS+CI In首先，测定趋势变动和季节变动值，得到循环、首先，测定趋势变动和季节变动值，得到循环、不规则变动绝对额。不规则变动绝对额。n Y-T Y-TS=CS=CI In其次，将循环变动和不规则变动值进行移动平均，其次，将循环变动和不规则变动值进行移动平均，剔除不规则变动影响，测定循环变动绝对额。剔除不规则变动影响，测定循环变动绝对额。n最后，用循环变动去除循环变动与不规则变动值，最后，用循环变动去除循环变动与不规则变动值，计算不规则变动。计算不规则变动。第二节第二节 长期趋势预测方法长期趋势预测方

11、法n 时距扩大法时距扩大法n 移动平均法移动平均法n 指数平滑法指数平滑法n 最小平方法最小平方法 n将原有时间数列中若干期加以合并，得出较大间隔的时距单位的数据，以消除原数列因以消除原数列因时距过短受偶然因素和季节变动影响所引起时距过短受偶然因素和季节变动影响所引起的波动，使现象的发展趋势和规律性明显地的波动，使现象的发展趋势和规律性明显地表现出来。表现出来。n方法：用时距扩大后的总量指标编制时间数方法：用时距扩大后的总量指标编制时间数列或平均数指标编制时间数列。列或平均数指标编制时间数列。1、扩大的时距多大为宜取决于现象自身的、扩大的时距多大为宜取决于现象自身的特点。对于呈现周期波动的动态

12、数列，扩大特点。对于呈现周期波动的动态数列，扩大的时距应与波动的周期相吻合；对于一般的的时距应与波动的周期相吻合；对于一般的动态数列，则要逐步扩大时距，以能够显示动态数列，则要逐步扩大时距，以能够显示趋势变动的方向为宜。时距扩大太大，将造趋势变动的方向为宜。时距扩大太大，将造成信息的损失。成信息的损失。2、扩大的时距要一致，相应的发展水平才、扩大的时距要一致，相应的发展水平才具有可比性。具有可比性。n不能据以预测为来发展趋势；不能据以预测为来发展趋势；n不能满足消除长期趋势、分析季节变动不能满足消除长期趋势、分析季节变动和循环变动的需要。和循环变动的需要。二、移动平均法二、移动平均法1 1、什

13、么是、什么是移动平均法移动平均法？n移动平均法，是指根据时间数列资料，逐项递推移动，移动平均法，是指根据时间数列资料，逐项递推移动，依次计算包含一定项数的扩大时距平均数，形成一个依次计算包含一定项数的扩大时距平均数，形成一个新的时间数列，反映长期趋势的方法。新的时间数列，反映长期趋势的方法。2 2、方法：、方法：设序时项数为设序时项数为P P，则移动平均数为：，则移动平均数为：3 3、预测模型：、预测模型：4 4、趋势值预测：若、趋势值预测：若P P为奇数项：将每一移动平均值置于序时项数为奇数项：将每一移动平均值置于序时项数末期，然后再外推一期（末期，然后再外推一期（P P为奇数）或两期（为奇

14、数）或两期（P P为偶数）作为预为偶数）作为预测趋势值。测趋势值。PaaaaPpiiii11为奇数项：iiay1PaaaaPpiiii221为偶数项：n移动平均法：移动平均法：n优点：优点：计算简单，能以较多的数据反映长期趋势变计算简单，能以较多的数据反映长期趋势变动，同时可对近一期进行预测。动，同时可对近一期进行预测。n缺点：缺点：移动平均法形成的移动平均数列比原数列数移动平均法形成的移动平均数列比原数列数据少。据少。n注意：注意：序时项数不宜过多或过少。对含有周期变动序时项数不宜过多或过少。对含有周期变动的时间数列，采用的序时项数应与周期长度一致，的时间数列，采用的序时项数应与周期长度一致

15、，以消除周期变动和不规则变动影响。以消除周期变动和不规则变动影响。n指数平滑法：指数平滑法：一种加权平均法，利用本期一种加权平均法，利用本期实际值和本期趋势预测值，分别赋予不同实际值和本期趋势预测值，分别赋予不同权数进行加权，求得指数平滑值，作为下权数进行加权，求得指数平滑值，作为下一期预测值的预测方法。一期预测值的预测方法。n一次指数平滑值：一次指数平滑值：)1()1()1(11)1(tttttSTSySn取若干个系数进行计算，从中选择取若干个系数进行计算，从中选择MSEMSE（即误差）较（即误差）较小的哪个。小的哪个。n初始值初始值 的选择：的选择：n当样本为大样本时，一般以时间数列的首项

16、替代；当样本为大样本时，一般以时间数列的首项替代；n当样本为小样本时，以时间数列的前几项求简单平均当样本为小样本时，以时间数列的前几项求简单平均数代替。数代替。)1(0S四、最小平方法四、最小平方法n最小平方法（最小二乘法）：以时间变最小平方法（最小二乘法）：以时间变量为量为X，以指标值为，以指标值为Y，建立回归模型预，建立回归模型预测。测。n1、直线模型、直线模型n2、指数模型、指数模型n3、二次曲线（抛物线）模型、二次曲线（抛物线）模型n4、双曲线模型、双曲线模型将数据在坐标轴上以散点图或折将数据在坐标轴上以散点图或折线图的形式画出来，以显示数据的变化趋势，通线图的形式画出来，以显示数据的

17、变化趋势，通过观察选择预测模型的方法。过观察选择预测模型的方法。n 如果数据的分布近似直线形状，就配合直线模如果数据的分布近似直线形状，就配合直线模型进行预测。型进行预测。n 如果数据的分布不属于直线型的，则应仔细观如果数据的分布不属于直线型的，则应仔细观察其分布是否近似于某一曲线（如抛物线、双曲察其分布是否近似于某一曲线（如抛物线、双曲线、指数曲线、线、指数曲线、S S曲线等），然后配合相应的曲曲线等），然后配合相应的曲线模型进行预测。线模型进行预测。参照第九章回归知识。参照第九章回归知识。第三节第三节 季节变动分析季节变动分析n季节变动分析是根据以月、季为单位的时间数列季节变动分析是根据以

18、月、季为单位的时间数列资料，测定以年为周期的、随着季节转变而发生资料，测定以年为周期的、随着季节转变而发生的周期性变动的规律性。的周期性变动的规律性。n季节变动分析为了消除偶然性因素影响，至少需季节变动分析为了消除偶然性因素影响，至少需要占有三年以上的数据资料，年数愈多，偶然性要占有三年以上的数据资料，年数愈多，偶然性因素消除得愈彻底。因素消除得愈彻底。n进行分析的步骤是：首先应将时间数列绘成曲线进行分析的步骤是：首先应将时间数列绘成曲线图，观察在不同年份的相同月（季）有无季节变图，观察在不同年份的相同月（季）有无季节变动；其次，确定有季节变动之后，再剔除其余因动；其次，确定有季节变动之后，再

19、剔除其余因素变动的影响，从而测定季节变动的规律性。素变动的影响，从而测定季节变动的规律性。n最常用的方法是最常用的方法是:长期趋势剔除法长期趋势剔除法.一、长期趋势剔除法一、长期趋势剔除法 n长期趋势剔除法是指先配合趋势模型，确定各月长期趋势剔除法是指先配合趋势模型，确定各月（季）的趋势值加以剔除，再分析季节变动的方（季）的趋势值加以剔除，再分析季节变动的方法。法。n步骤步骤:n(一一)配合趋势模型配合趋势模型n(二二)分析季节变动分析季节变动 n 1 1、乘法型时间数列季节变动分析、乘法型时间数列季节变动分析 n 2 2、加法型时间数列季节变动分析、加法型时间数列季节变动分析 乘法型时间数列

20、季节变动分析乘法型时间数列季节变动分析 n这种分析是将长期趋势值去除相应的原时间数列的这种分析是将长期趋势值去除相应的原时间数列的数据剔除长期趋势影响；再同月（季）平均计算季数据剔除长期趋势影响；再同月（季）平均计算季节指数分析季节变动。节指数分析季节变动。n首先，计算首先，计算Y/TY/T剔除长期趋势影响。剔除长期趋势影响。n其次，根据消除长期趋势后的比率计算同季平均数其次，根据消除长期趋势后的比率计算同季平均数和季节指数。和季节指数。n案例分析案例分析n季节指数如果大于季节指数如果大于100%100%表示旺季，小于表示旺季，小于100%100%表示淡表示淡季，在季，在100%100%左右表

21、示平季。左右表示平季。加法型时间数列季节变动分析加法型时间数列季节变动分析 n这种分析是将原时间数列的实际数据减去长期趋这种分析是将原时间数列的实际数据减去长期趋势值，剔除长期趋势影响；再同月（季）平均计势值，剔除长期趋势影响；再同月（季）平均计算季节差分析季节变动。算季节差分析季节变动。n首先，计算（首先，计算（Y-TY-T）剔除长期趋势影响。）剔除长期趋势影响。n其次，根据剔除长期趋势后的离差计算同期平均其次，根据剔除长期趋势后的离差计算同期平均数和季节差。数和季节差。n案例分析案例分析n季节差正值表示旺季，负值表示淡季，在季节差正值表示旺季，负值表示淡季，在0 0附近表附近表示平季。示平

22、季。第四节第四节 循环变动分析循环变动分析n 循环变动分析是根据时间数列资料，测定以数年循环变动分析是根据时间数列资料，测定以数年为周期的现象盛衰起伏变动的规律性。为周期的现象盛衰起伏变动的规律性。n循环变动的分析法，常用的是剩余法。这种方法是循环变动的分析法，常用的是剩余法。这种方法是先剔除长期趋势和季节变动，再剔除不规则变动来先剔除长期趋势和季节变动，再剔除不规则变动来测定循环变动的方法。其模型有乘法型、加法型和测定循环变动的方法。其模型有乘法型、加法型和乘加型。乘加型。不规则变动分析不规则变动分析n不规则变动是由一些不可估计、不可意料的原因引不规则变动是由一些不可估计、不可意料的原因引起

23、的变动，具有很大随机性。起的变动，具有很大随机性。n进行不规则变动分析可将时间数列剔除长期趋势、进行不规则变动分析可将时间数列剔除长期趋势、季节变动、循环变动，剩余的就是不规则变动。季节变动、循环变动，剩余的就是不规则变动。n不规则变动也有乘法型、加法型和乘加型三种模型不规则变动也有乘法型、加法型和乘加型三种模型分析。分析。乘法型步骤乘法型步骤n首先，首先，用趋势季节变动值去除时间数列中的相应用趋势季节变动值去除时间数列中的相应数据，剔除长期趋势和季节变动影响，测定循环数据，剔除长期趋势和季节变动影响，测定循环变动和不规则变动。变动和不规则变动。n其次，其次，将循环变动和不规则变动值进行移动平

24、均，将循环变动和不规则变动值进行移动平均，剔除不规则变动影响，测定循环变动。剔除不规则变动影响，测定循环变动。n最后，最后，将长期趋势、季节变动、循环变动去除时将长期趋势、季节变动、循环变动去除时间数列中的实际数据，其商数就是不规则变动间数列中的实际数据，其商数就是不规则变动,。也可用循环变动去除循环变动与不规则变动值，也可用循环变动去除循环变动与不规则变动值，计算不规则变动。计算不规则变动。乘法型模型乘法型模型 n循环变动：循环变动：n1 1、月、季资料：、月、季资料：n2 2、年度资料：、年度资料：n其中：其中：T T代表长期趋势，代表长期趋势，S S代表季节变动，代表季节变动，C C代表

25、循环变动，代表循环变动，I I代表不规则变动。代表不规则变动。ISTICSTISTYCITICTITYCn不规则变动：不规则变动：n1 1、月、季资料、月、季资料:n2 2、年度资料、年度资料:CSTICSTCSTYICTICTCTYI加法型步骤加法型步骤n首先首先，将时间数列中的实际数据减去趋势季节变动值，测，将时间数列中的实际数据减去趋势季节变动值，测定循环变动和不规则变动的绝对额。定循环变动和不规则变动的绝对额。n其次其次，将循环变动和不规则变动绝对额进行，将循环变动和不规则变动绝对额进行5 5天移动平均，天移动平均，剔除不规则变动影响，测定循环变动绝对额。剔除不规则变动影响，测定循环变

26、动绝对额。n最后最后，将时间数列中的实际数据减去长期趋势、季节变动、，将时间数列中的实际数据减去长期趋势、季节变动、循环变动，其差额就是不规则变动。也可用循环、不规则循环变动，其差额就是不规则变动。也可用循环、不规则变动减去循环变动计算不规则变动。变动减去循环变动计算不规则变动。n循环变动绝对数大于循环变动绝对数大于0 0为经济扩张期，小于为经济扩张期，小于0 0为经济收缩期，为经济收缩期，等于等于0 0为无循环变动。为无循环变动。n不规则变动绝对数等于不规则变动绝对数等于0 0表示无影响，正值为正影响，负表示无影响，正值为正影响，负值为负影响。值为负影响。加法型模型加法型模型 n1 1、月（

27、季）别时间数列：、月（季）别时间数列：Y=T+S+C+IY=T+S+C+I 循环变动：循环变动：C=Y C=YT TS SI I 不规则变动：不规则变动：I=YI=YT TS SC Cn2 2、年别时间数列：、年别时间数列：Y=T+C+IY=T+C+I 循环变动：循环变动：C=YC=YT TI I 不规则变动：不规则变动：I=YI=YT TC=C=（C+IC+I）C Cn其中：其中：T T代表长期趋势，代表长期趋势，S S代表季节变动，代表季节变动，C C代表循代表循环变动，环变动，I I代表不规则变动。代表不规则变动。乘加型步骤乘加型步骤n首先首先，测定循环、不规则变动绝对额。，测定循环、不

28、规则变动绝对额。n其次其次，将循环变动和不规则变动值进行移动平均，将循环变动和不规则变动值进行移动平均，剔除不规则变动影响，测定循环变动绝对额。剔除不规则变动影响，测定循环变动绝对额。n最后最后，用循环变动去除循环变动与不规则变动值，用循环变动去除循环变动与不规则变动值，计算不规则变动。计算不规则变动。乘加型模型乘加型模型n1 1、月（季）别时间数列：、月（季）别时间数列：Y=TS+CIY=TS+CIn循环变动、不规则变动：循环变动、不规则变动：CI=YCI=YTS TS n2 2、年别时间数列：、年别时间数列：Y=T+CIY=T+CIn循环变动、不规则变动：循环变动、不规则变动：CI=Y C

29、I=YT T n其中：其中：T T代表长期趋势，代表长期趋势，S S代表季节变动，代表季节变动，C C代表代表循环变动，循环变动，I I代表不规则变动。代表不规则变动。9、静夜四无邻，荒居旧业贫。23.3.1623.3.16Thursday,March 16,202310、雨中黄叶树，灯下白头人。1:36:351:36:351:363/16/2023 1:36:35 AM11、以我独沈久，愧君相见频。23.3.161:36:351:36Mar-2316-Mar-2312、故人江海别，几度隔山川。1:36:351:36:351:36Thursday,March 16,202313、乍见翻疑梦，相

30、悲各问年。23.3.1623.3.161:36:351:36:35March 16,202314、他乡生白发，旧国见青山。2023年3月16日星期四上午1时36分35秒1:36:3523.3.1615、比不了得就不比，得不到的就不要。2023年3月上午1时36分23.3.161:36March 16,202316、行动出成果，工作出财富。2023年3月16日星期四1时36分35秒1:36:3516 March 202317、做前，能够环视四周；做时，你只能或者最好沿着以脚为起点的射线向前。上午1时36分35秒上午1时36分1:36:3523.3.169、没有失败，只有暂时停止成功！。23.3.

31、1623.3.16Thursday,March 16,202310、很多事情努力了未必有结果，但是不努力却什么改变也没有。1:36:351:36:351:363/16/2023 1:36:35 AM11、成功就是日复一日那一点点小小努力的积累。23.3.161:36:351:36Mar-2316-Mar-2312、世间成事，不求其绝对圆满，留一份不足，可得无限完美。1:36:351:36:351:36Thursday,March 16,202313、不知香积寺，数里入云峰。23.3.1623.3.161:36:351:36:35March 16,202314、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块

32、一样任意揉捏。2023年3月16日星期四上午1时36分35秒1:36:3523.3.1615、楚塞三湘接，荆门九派通。2023年3月上午1时36分23.3.161:36March 16,202316、少年十五二十时，步行夺得胡马骑。2023年3月16日星期四1时36分35秒1:36:3516 March 202317、空山新雨后，天气晚来秋。上午1时36分35秒上午1时36分1:36:3523.3.169、杨柳散和风，青山澹吾虑。23.3.1623.3.16Thursday,March 16,202310、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。1:36:351:36:351:363/16/20

33、23 1:36:35 AM11、越是没有本领的就越加自命不凡。23.3.161:36:351:36Mar-2316-Mar-2312、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。1:36:351:36:351:36Thursday,March 16,202313、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。23.3.1623.3.161:36:351:36:35March 16,202314、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。2023年3月16日星期四上午1时36分35秒1:36:3523.3.1615、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。2023年3月上午1时36分23.3.161:36Ma

34、rch 16,202316、业余生活要有意义，不要越轨。2023年3月16日星期四1时36分35秒1:36:3516 March 202317、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。上午1时36分35秒上午1时36分1:36:3523.3.16MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit,eleifend nulla ac,fringilla purus.Nulla iaculis tempor felis amet,consectetur adipiscing elit.Fusce id urna blanditut cursus.感 谢 您 的 下 载 观 看感 谢 您 的 下 载 观 看专家告诉