大家好，时间序列预测法相信很多的网友都不是很明白，包括十大经典预测算法也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于时间序列预测法和十大经典预测算法的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
本文目录
一、常见的时间序列预测 *** 有哪些
时间序列预测是统计学中的一个重要分支，它研究的是时间序列数据的预测问题。常见的时间序列预测 *** 有很多，以下是一些主要的 *** ：
1.移动平均法（MA）：该 *** 通过计算时间序列的平均值来预测未来值。它适用于平稳时间序列，但忽略了趋势和季节性。
2.自回归模型（AR）：该 *** 假设当前值与过去值有关，通过拟合一个自回归方程来预测未来值。它适用于平稳时间序列，但忽略了趋势和季节性。
3.移动平均自回归模型（ARMA）：该 *** 结合了MA和AR的优点，既考虑了过去值的影响，又考虑了当前值的影响。它适用于非平稳时间序列，但需要选择合适的阶数。
4.季节性自回归移动平均模型（SARIMA）：该 *** 在ARMA的基础上加入了季节性因素，适用于具有明显季节性的时间序列。
5.指数平滑法（ETS）：该 *** 通过拟合一个指数函数来预测未来值。它适用于具有明显趋势和季节性的时间序列。
6.ARIMA模型：ARIMA模型是一种非常常用的时间序列预测 *** ，它结合了AR、I和MA三种模型。ARIMA模型适用于非平稳时间序列，并且可以通过选择不同的参数来适应不同类型的数据。
二、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。
三、时间序列预测 *** 有哪些
时间序列预测 *** 包括：简单移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。
拓展：语文预测的三种 *** 如下：
1、定性预测：定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测 *** 包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。
2、时间序列分析：时间序列分析是建立在这样一个设定基础上的,与过去需求相关的历史数据可用于预测未来的需求。历史数据可能包含诸如趋势、季节、周期等因素。
常见的时间序列分析 *** 主要有：简单移动平均、加权移动平均、指数平滑、回归分析、鲍克斯·詹金斯法、西斯金时间序列等。
3、因果联系法：因果联系是假定需求与某些内在因素或周围环境的外部因素有关。常见的因果联系法主要有：回归分析、经济模型、投入产出模型、行指标等。
能正确认读“暴”等8个生字新词；正确读写“洞”等13个字和“变成”等13个词语，并能联系上下文理解词义。正确流利朗读课文，学习梳理课文条理，能复述《总也不倒的老屋》大意。能与同学交流读课文过程中有没有猜猜后面会发生什么。
借助课后提供的例子和资料，了解“预测”和怎样进行预测，能照样子说说旁批的其他预测是怎样得出来的。
四、时间序列预测法的步骤有哪些
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。
文章到此结束，如果本次分享的时间序列预测法和十大经典预测算法的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
