这篇文章给大家聊聊关于时间序列图，以及时序图对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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一、时间序列预测法的步骤
ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
SPSSAU自动拟合出更佳的ARIMA模型，因此不设置3个参数（自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q）。操作如下图：
SPSSAU共输出4个表格，第1个表格是拟合模型参数表格（即SPSSAU拟合出的更佳模型表格），如果研究人员自行设置了参数，则按照研究人员设置的模型进行构建。第2个表格是模型残差Q统计量检验表格，第3个表格是模型预测值（共往后12期的模型预测值），第4个表格是模型残差LM检验。
同时SPSSAU还输出模型拟合、预测的折线图，便于直观展示拟合效果和预测情况。如果研究者需要原始的残差或拟合值，可点击‘开始分析’按钮右侧‘保存残差和预测值’，系统会自动新生成2个标题用于标识残差和预测值。
上表格展示本次模型构建结果，包括模型参数和信息准则。本次模型构建时，SPSSAU自动构建出模型为：ARMA(2,1)，其模型公式为：y(t)=69.536+1.984*y(t-1)-0.999*y(t-2)-0.720*ε(t-1)。如果研究人员希望自己进行模型构建并且进行优劣对比，可先记录下每个模型的AIC或BIC值，然后结合AIC或BIC值越小越好的原则，选择更优模型。
除此之外，SPSSAU还输出Q统计量值，AIRMA模型构建后一般要求模型残差为白噪声，即残差不存在自相关性，可通过Q统计量检验进行白噪声检验（原假设：残差是白噪声）；比如Q6用于检验残差前6阶自相关系数是否满足白噪声，通常其对应p值大于0.1则说明满足白噪声检验（反之则说明不是白噪声），常见情况下可直接针对Q6进行分析即可；从Q统计量结果看，Q6的p值为1.000大于0.1，则在0.1的显著性水平下不能拒绝原假设，模型的残差是白噪声，模型基本满足要求。
二、如何用eviews画时间序列趋势图
1、首先打开EViews10软件，新建一个workfile，然后在【Start date】里输入【1979】，在【End date】里输入【1997】，其余保持默认即可，点击【OK】，可以看到如图所示的界面。
2、然后在命令框里输入“data y x”，再按回车键，即可在Group里新建Y X列。
3、然后复制下Excel里面的数据，直接粘贴到软件的表格里，如图所示。
4、然后在命令框中输入“ls y c x”，再按下回车键，执行命令，得到如图所示的界面，此界面显示的为GDP与人均可支配收入最小二乘的结果。
5、然后在该窗口的上方，点击【Forecast】，弹出如图所示的界面，参数默认即可，点击【OK】。
6、可以看到界面出现了预测值曲线和其他的各参数曲线。
三、时序图用什么软件画-如何用eviews画时间序列趋势图
这种时序图用什么软件画？
用TimingDesigner绘制,里面的波形工具会比较方便你绘制。
用TimingDesigner绘制,里面的波形工具会比较方便你绘制。
1、首先打开EViews10软件,新建一个workfile,然后在【Startdate】里输入【1979】,在【Enddate】里输入【1997】,其余保持默认即可,点击【OK】,可以看到如图所示的界面。
2、然后在命令框里输入“datayx”,再按回车键,即可在Group里新建YX列。
3、然后复制下Excel里面的数据,直接粘贴到软件的表格里,如图所示。
4、然后在命令框中输入“lsycx”,再按下回车键,执行命令,得到如图所示的界面,此界面显示的为GDP与人均可支配收入最小二乘的结果。
5、然后在该窗口的上方,点击【Forecast】,弹出如图所示的界面,参数默认即可,点击【OK】。
6、可以看到界面出现了预测值曲线和其他的各参数曲线。
时序图是描述消息时间顺序的交互图。在图形上,时序图是一张表,其中显示的对象沿横轴排列,从左到右分布在图的顶部;而消息则沿纵轴按时间顺序排序。创建时序图时,以能够使图尽量简洁为依据布局。
4、从初始消息开始,依次画出随后消息;
5、考虑消息的嵌套,标示消息发生时的时间点,则采用FOC(focusofcontrol);
四、几种典型的时间序列及序列的运算
一个连续时间信号，只要满足采样定理，就可以用离散采样完全代表这个连续时间信号。采样可以通过人工来完成，例如一条几何曲线;也可以本身就是离散信号，例如一组实验数据;还可以通过前面提到过的采样器来完成。一般采样是等时间间隔的，因此采样以后，时间间隔Δt就没有什么重要意义了。采样数据可以存放在计算机的存储器中，随时取用处理，只有在需要将数字信号还原为连续信号时，在数-模转换器中，才有必要重新将它们排列在等时间的间隔上。因此，对于处理离散时间信号来说，采样间隔Δt并没有什么重要意义，可以用时间序列x(n)表示。其中n=t/Δt称为时间信号。用图4-4-1表示。
x(n)中的n=0，±1，±2，…是整数，表示所在时间序号的采样值。当n<0时，x(n)=0，表示一个因果时间序列。
两个时间序列的和是两个时间序列在同一采样序号的采样值之和组成的序列(图4-4-1，图4-4-2)，例如
两个时间序列的积，则是两个时间序列在同一采样序号的采样值之积组成的序列，例如
一个时间序列的延时，则是这个时间序列的序号向后顺延的结果组成的序列，例如
表示时间序列w(n)=x(n-m)是原时间序列x(n)的序号向后移m位所组成的新序列。如图4-4-3(b)所示。
反之，一个时间序列的超前，则是这个时间序号向前顺延的结果所组成的序列，见图4-4-3(c)。
v(n)=x(n+m)={x(0)，x(1)，x(2)，…x(m-1)，x(m)，x(m+1)，…}
见图4-4-4需要说明的是，它与连续信号δ(t)的定义不同:在连续信号中，δ(t)是一种广义函数，它是面积为1的方波当其宽度为零时的一种极限，这时其幅值在t等于零时为无穷;在t≠0时为零，但极限的面积等于1。在采样信号中，因为是理想采样，实际采样总是有一定宽度τ的，所以在理想采样中的脉冲面积实际上是1，所以有式(4-4-1)。它表示一个采样脉冲的面积，是一个有限值。
见图4-4-5。显然，u(n)是一系列δ(n)之和，即
反之，δ(n)也可以用u(n)表示出来:
当|a≥1|时是发散的，|a|<1时是收敛的，当a为负值时是摆动的，如图4-4-7所示。
见图4-4-8。其中ω0为数字频率。因为正弦序列可以认为是正弦信号的采样，即对连
续正弦信号sinΩ0t的采样，采样后的信号记为sinΩ0nΔt，于是有
其中Δt是采样间隔，它是采样频率fn的倒数，即
它是模拟频率用采样频率归一化的结果，称为数字频率。与正弦序列相对应，也可以有余弦序列
在连续信号中，正弦或余弦函数总是周期函数，其周期为
但在离散时间序列中，正弦或余弦序列并不一定是周期序列:当序列的频率ω0为π的倍数时，这个序列是周期的;当序列的频率ω0不为π的倍数时，则不是周期的。例如，当正弦序列的频率ω0等于π/4时，根据周期函数的性质，应有
于是可以得出，这个正弦序列的周期为N=8。如果正弦序列频率ω0不是π的倍数，例如ω0等于0.5，则有
这时N应等于4π，是一个无理数，而一个有理整数不可能等于一个无理数，所以它是非周期序列。
一系列复数组成的序列，称为复序列。复序列的每一个序列值都是一个复数，因而具有实部与虚部两部分。记为
它是用极坐标表示复数序列时模值等于1，幅角arg［x(n)］=ω0n的特例。该序列的实部和虚部分别为
最后应当指出，任何一个时间序列都可以用单位脉冲序列来表示。因为任一时间序列可表示成
也就是说，任一时间序列都可以看成是单位脉冲序列的线性组合，这种表达 *** 对分析线性移不变系统是很有用的。
五、如何在excel中做时间序列图
1、在excel文件中随便找一个空的单元格，输入需要输入时间序列的起始值输入的是1993-2-2
2、输入好起始时间之后，我们选择下拉选中一段空格，这些空格就是需要输入时间序列的空格
3、单击开始选项，然后选择右边的编辑组，在编辑组有一个填充，看到如下图点击一下
4、点击填充之后会出现下拉菜单，在下拉菜单中最下面的有一个序列，点击序列一下
5、点击之后会出现新的窗口，就是设置时间序列的，我们选择日期，然后选择变量是月还是日，最后输入步长值，步长值就是时间的间隔
6、输入好相关的系数之后点击确定，会发现之前选择的区域全部变成了时间序列，从2月2开始
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