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本文目录
一、时间序列分析的目的是什么
1、时间序列分析(Time series *** ysis)是一种动态数据处理的统计 *** 。该 *** 基于随机过程理论和数理统计学 *** ，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。
2、它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的更优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区之一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析 *** ，可以对未来各月的雨量进行预报。
3、随着计算机的相关软件的开发，数学知识不再是空谈理论，时间序列分析主要是建立在数理统计等知识之上，应用相关数理知识在相关方面的应用等。
4、一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
5、趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。
6、季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。
7、循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。
8、不规则波动：是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。
9、①用观测、调查、统计、抽样等 *** 取得被观测系统时间序列动态数据。
10、②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
11、③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
12、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合 *** 对系统进行客观的描述。
13、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
14、一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。
15、根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
二、什么叫时间序列分析法
1、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。
2、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）。
3、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。当然，研究人员如果自行设置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，此时SPSSAU则按照研究人员的设置进行模型构建。建议用户直接使用SPSSAU的智能分析即可。
三、什么是时间序列
1、时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
2、时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势，而时间序列预测 *** 的核心就是从数据中挖掘出这种规律，并利用其对将来的数据做出估计。
3、时间序列分析，正是根据客观事物发展的连续规律性,运用过去的历史数据，通过统计分析,进一步推测未来的发展趋势。
4、事物的过去会延续到未来这个假设前提包含两层含义；一是不会发生突然的跳跃变化,是以相对小的步伐前进；二是过去和当前的现象可能表明当前和将来活动的发展变化趋向。这就决定了在一般情况下,时间序列分析法对于短、近期预测比较显著,但如延伸到更远的将来,就会出现很大的局限性,导致预测值偏离实际较大而使决策失误。
四、什么是时间序列数据
问题一：什么是时间序列时间序列分析是一种动态数据处理的统计 *** 。该 *** 基于随机过程理论和数理统计学 *** ，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的更优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区之一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析 *** ，可以对未来各月的雨量进行预报。
问题二：什么样的数据比较适合做时间序列模型分析你可以到统计年鉴或者stats.gov（中华人民共和国国家统计局网站）里去查找你需要的数据。
气象方面，金融方面，中国城市化水平等社会化相关问题，股票指数（也属于金融领域了）。
这方面图书馆有卖很多相关书籍。
问题三：时间序列数据与横截面数据有什么区别？时间序列数据是同一对象跨时间的观察值的向量所以必须按照一定顺序
横截面数据一般是同一时点对不同对象的观察值的***顺序的改变应该不影响计量的结果
问题四：时间序列分析适合大量的历史数据吗时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计 *** 加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测 *** 之一，它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该 *** *** 简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。
问题五：时间序列数据与横截面数据有什么区别？时间序列数据和横截面数据，对某个统计指数在不同时期进行观测，将得到的数据按时间先后次序进行排列，这样得到的统计数据称为时间序列数据。每月的销售额、每季度的进口额、每年末的存款余额等都是时间序列数据。与此不同，若某个指标在不同的个体上进行观测，则得到该指标的一组横截面数据。
问题六：什么样的数据适合做时间序列建模你可以到统计年鉴或者stats.gov（中华人民共和国国家统计局网站）里去查找你需要的数据。
气象方面，金融方面，中国城市化水平等社会化相关问题，股票指数（也属于金融领域了）。
这方面图书馆有卖很多相关书籍。
问题七：请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据？ 20分这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。前者是时间序列数据后者是面板数据（时间序列数据是指同一解释变量在不同时点上同一地点的观测值，简单来讲就是仅仅是某地的Y和X的数据；而面板数据指的是同一解释变量在不同时点上多个地点的观测值，比如Y和X选的是多个省的数据）。应该能看懂吧。
对于第二个问题：协整性检验和平稳性检验选取的变量是一样的。
协整分析需要首先检验各个序列的平稳性，即进行单位根检验。对多变量来说一般可以用ADF检验和PP检验。
其次，再进行各个变量之间的协整检验。协整检验的 *** 有EG两步法和JJ检验法。EG两步法一般是针对两个变量之间的协整关系进行检验，对于3个或以上的变量一般采用JJ检验法。
再次，利用向量误差修正模型(VECM)建立各个变量之间的短期均衡关系，将长期均衡关系作为误差纠正项纳人方程中，以反应短期波动偏离长期均衡的程度。接着，可以利用Wald检验对误差修正模型各方程系数的显著性进行联合检验，从而判别各变量因果关系的方向。
问题八：如何生成新时间序列数据 1、使用create命令，生成一个区间在2010-2015的工作文件，
2、在命令窗口中输入：series [email protected](时间)，生成一个以该时间为0基准的整数的时间序列。在案例中，输入series [email protected](2010)，按enter键生成后，点击t,即可查看。
什么是时间序列分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于时间序列分析论文及数据、什么是时间序列分析的信息别忘了在本站进行查找哦。
