经典时间序列分析(1)
时间序列模型经典案例
时间序列模型经典案例
时间序列模型是一种以时间为基础的统计模型，旨在对给定的时间序列数据进行建模
和分析。
它的基本策略是使用历史先前的行为来预测未来的行为。
它可以用于一些经济领域，如股市价格预测、可用机器预测成本、销售预测、金融账户预测和疾病蔓延预测等等。
在这种情况下，时间序列模型可以帮助人们找出未来的可能性和未来可能出现的潜在变异。
其中，一个经典的时间序列模型案例就是服务水平分析。
服务水平分析是一种应用时
间序列分析的方法，用来评估服务和/或产品的可用性、可靠性和性能。
它通过定时监测
服务或产品的可用性，反映回客户的使用情况以评估服务或产品的能力。
服务水平分析可
以对质量、可靠度和性能感兴趣的组织有所帮助，因为可以根据“服务水平政策”来识别
并跟踪服务或产品的可用性和服务质量的缺陷。
时间序列模型的另一个经典案例是客流量预测。
客流量预测是一种应用时间序列模型
的方法，它可以用来预测某一段时期内客流量的实际变化趋势。
它具有很强的精准性和灵
活性，可以精确推断客流量的预测水平，从而向组织有关以及如何优化客流资源分配方面
发出更多建议。
此外，时间序列模型的应用还包括气象分析、饮用水质量预测、能源需求识别和预测、环境污染预测以及各种其他社会问题预测等等。
例如，应用气象分析模型来识别和预测气
温变化可以帮助人们更好地处理气象灾害，而应用能源需求识别和预测则可以为能源市场
提供更多信息，进而实现环境友好型、可持续发展的社会。
时间序列分析中的ARIMA模型
时间序列分析中的ARIMA模型时间序列分析是一种对时间序列数据进行分析和预测的模型，在现代经济学、金融学、气象学、物理学、工业生产等领域中有着广泛的应用。
ARIMA模型是时间序列分析中最为基础和经典的模型之一，其对于时间序列的平稳性、趋势性及季节性进行分解后，通过自相关函数和偏自相关函数的分析，得出模型的阶数和参数，进而进行模拟、预测和检验等步骤。
一、时间序列分析简介时间序列通常是指在某个时间段内，观测某种现象的数值，如个人月收入、经济指标、气温等。
时间序列的基本特点有趋势性、季节性、周期性、自相关和非平稳性等。
时间序列分析的目的就是对序列进行建模，找出序列中的规律性和非规律性，并对序列进行预测。
时间序列建模的基础是对序列的平稳性进行分析，若序列在时间上呈现平稳性，则可以使用分析预测方法来建模；反之，若序列不满足平稳性的要求，则需要进行差分处理，将其转换为平稳时间序列，再进行建模。
二、ARIMA模型的概述ARIMA模型是自回归移动平均模型的简称，该模型由自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）组成，是时间序列分析中最为经典的模型之一。
ARIMA模型是一种线性模型，对于简单的时间序列分析具有良好的解释性，同时模型的表现能力也比较强。
ARIMA模型对于时间序列的建模和预测主要涉及三个方面：趋势项（Trend）、季节项（Seasonal）和误差项（Error）。
趋势项指的是时间序列中的长期趋势，在某一个方向上呈现出来的变化；季节项指的是时间序列中呈现出来的周期性变化；误差项指的是时间序列的随机波动。
ARIMA模型通常用一个（p, d, q）的表示方式描述，其中，p是自回归项数，d是差分次数，q是滑动平均项数。
P 和q 分别定义了线性拟合时窗口函数的大小，模型的复杂度取决于 p，d 和 q 的选择。
ARIMA模型主要分为“定常”和“非定常”模型两大类。
在建模中，首先需要检验时间序列的平稳性，若时间序列不符合平稳性的要求，则需要进行差分操作，将其转化为平稳的时间序列。
计量经济学中的时间序列分析
计量经济学中的时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的重要内容之一，它主要研究特定变量随时间变化的规律性和趋势。
通过时间序列分析，我们可以更好地理解经济现象，预测未来变化趋势，制定合适的政策和策略。
本文将从时间序列的概念入手，介绍时间序列分析的基本原理、方法和应用。
一、时间序列的概念时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据观测值的集合。
在计量经济学中，时间序列通常用来观察和研究某一经济变量在不同时间点上的变化情况。
时间序列数据可以是连续的，也可以是间断的，常见的时间单位包括年、季、月、周等。
通过对时间序列数据的分析，我们可以揭示出其中的规律性和特征。
二、时间序列分析的基本原理时间序列分析的基本原理是利用过去的数据来预测未来的发展趋势。
在时间序列分析中，常用的方法包括趋势分析、周期性分析、季节性分析和不规则波动分析。
趋势分析主要用来观察时间序列数据的长期变化趋势，周期性分析则是研究数据是否存在固定长度的周期性波动，季节性分析则是研究数据是否呈现出固定的季节性变化规律，而不规则波动分析则是研究一些随机因素对数据的影响。
三、时间序列分析的方法时间序列分析的方法有很多种，其中常用的包括移动平均法、指数平滑法、回归分析法、ARIMA模型等。
移动平均法通过计算连续几个期间的平均值来平滑数据，达到去除数据波动的目的；指数平滑法则是通过计算加权平均来对数据进行平滑处理，使得预测值更加准确；回归分析法则是通过建立经济模型来研究时间序列数据之间的关系，进行预测和分析；ARIMA模型则是一种时间序列的自回归与移动平均模型，可以对时间序列数据进行拟合和预测。
四、时间序列分析的应用时间序列分析在经济学、金融学、管理学等领域有着广泛的应用。
在经济学中，时间序列分析可以用来研究经济增长、通货膨胀、失业等经济现象的发展趋势；在金融学中，时间序列分析可以用来预测股票价格、汇率、利率等金融变量的变化情况；在管理学中，时间序列分析可以用来制定企业的生产计划和销售策略，提高企业的运营效率。
时间序列分析方法概述及应用
时间序列分析方法概述及应用时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法，它涉及对时间序列的趋势、季节性和周期性等特性进行建模并进行预测。
本文将概述时间序列分析的基本方法，包括平滑方法、分解方法以及常用的时间序列模型，同时介绍时间序列分析在经济、金融、气象等领域的应用。
一、平滑方法平滑方法是最简单的时间序列分析方法之一，它通过移动平均或指数平滑技术来消除序列中的随机波动，以揭示序列的趋势。
其中，移动平均法通过计算一段时间内的均值来平滑序列，较少随机变动的影响。
指数平滑法则赋予更多的权重给最近的观测值，以更好地反映序列的变动趋势。
这些方法在预测短期波动趋势方面较为常用。
二、分解方法分解方法是将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分的组合。
其中，趋势是指序列随时间变化的长期趋势；季节性则是指序列按照固定周期重复的短期波动。
常用的分解方法包括经典分解法和X-11季节性调整法。
经典分解法基于移动平均技术，将时间序列分解为趋势、季节性和残差成分。
X-11季节性调整法则是对时间序列中季节性的方法进行识别和去除，以得到季节调整后的数据。
三、时间序列模型时间序列模型是用数学模型来描述并预测时间序列的方法。
常见的时间序列模型包括AR模型、MA模型以及ARMA模型。
AR模型（自回归模型）是为了描述序列中当前值与过去的若干值之间的关系；MA 模型（滑动平均模型）是描述序列中当前值与过去的随机波动之间的关系；ARMA模型则是将AR模型和MA模型结合起来，以更好地描述时间序列的特性。
通过对时间序列建模，我们可以对未来的趋势和波动进行预测。
四、应用领域时间序列分析在许多领域都有广泛的应用。
在经济学中，时间序列分析可以用于分析经济指标的变动趋势、预测经济增长以及评估宏观经济政策的有效性。
在金融学中，时间序列分析可以用于预测股市指数的变动、评估风险以及制定投资策略。
此外，时间序列分析也被应用于气象、环境科学、医学等领域，以分析气象变化、环境污染水平以及流行病爆发的趋势。
时间序列的分析方法
时间序列的分析方法时间序列分析是指通过对时间序列数据进行统计学和数学模型的建立和分析，以预测和解释时间序列的未来走势和规律。
它是应用统计学和数学方法研究时间序列数据特点、规律、变化趋势，以及建立模型进行分析和预测的一种方法。
时间序列数据是按照时间顺序记录的数据，比如月度销售额、季度GDP增长率、年度股票收盘价等。
时间序列分析的目的是从历史数据中发现数据的模式，以便更好地理解现象、做出预测和制定决策。
时间序列分析主要有以下几种方法：1. 数据可视化方法数据可视化是分析时间序列数据的重要方法，可以通过绘制数据的折线图、柱状图、散点图等来观察数据的趋势、周期性、季节性等特点。
2. 描述性统计方法描述性统计是对时间序列数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述的方法。
常用的描述性统计指标有均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 平稳性检验方法平稳性是时间序列分析的重要假设，即时间序列在长期内的统计特性保持不变。
平稳性检验可以通过观察数据的图形、计算自相关函数、进行单位根检验等方法来判断时间序列是否平稳。
4. 时间序列分解方法时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势成分、周期成分和随机成分的方法。
常用的时间序列分解方法有经典分解法和X-11分解法。
5. 自回归移动平均模型（ARMA）方法ARMA模型是时间序列的常用统计学模型，可以描述时间序列数据的自相关和滞后移动平均关系。
ARMA模型包括两个部分，AR(p)模型用来描述自回归关系，MA(q)模型用来描述移动平均关系。
6. 自回归积分滑动平均模型（ARIMA）方法ARIMA模型是ARMA模型的扩展，加入了差分操作，可以处理非平稳时间序列。
ARIMA模型通常用于对非平稳时间序列进行平稳化处理后的建模和预测。
7. 季节性模型方法对于具有明显季节性的时间序列数据，可以采用季节性模型进行分析和预测。
常用的季节性模型有季节性ARIMA模型、季节性指数平滑模型等。
8. 灰色模型方法灰色模型是一种适用于少量样本的时间序列建模和预测方法，它主要包括GM(1,1)模型和GM(2,1)模型。
第八章时间序列分析
1、ADF检验
p
ADF检验的模型1 ：xt xt1 ixti t i1 p
ADF检验的模型2 ：xt xt1 ixti t i1 p
ADF检验的模型3： xt txt 1 i xtit i 1
三个模型检验的原假设和备择假设都是：H0： =0; H1： <0。只要上述三个模型中有一个能拒绝原
第二节 平稳性检验
平稳性检验的方法可分为两类：一类是根据时间 序列图和自相关图显示的特征作出判断的图形检验 法；另一类是通过构造检验统计量进行定量检验的 单位根检验法 (unit root test)。
一、图形检验法
1、时间序列图检验
根据平稳时间序列均值、方差为常数的特点， 可知平稳序列的时间序列图应该围绕其均值随机 波动，且波动的范围有界。如果所考察的时间序 列的时间序列图具有明显的趋势性或者周期性， 那么通常认为该序列是不平稳的。
则称该时间序列是严格平稳的。
2、弱平稳
由于在实践中上述联合概率分布很难确定，我
们用随机变量xt（t=1,2,…）的均值、方差和协方
差代替之。一个时间序列是“弱平稳的”，如果：
三、五种经典的时间序列类型
1、白噪声（ White noise）
最简单的随机平稳时间序列是一具有零均值同方 差的独立分布序列：
npgdp(yuan) 20000
16000
12000
8000
4000
0 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 year
2、序列自相关函数的图形检验
对于一个时间序列来讲，其样本自相关函数 （autocorrelation function, ACF）可表示为：
nk
(xt x)(xtk x)
时间序列模型及其应用分析
时间序列模型及其应用分析时间序列是一系列时间上连续的数据点所组成的序列，其中每个数据点都表示了某一特定时刻的某个特征。
这些数据点可以是均匀间隔的，也可以是不均匀间隔的。
时间序列模型是对时间序列数据进行分析和预测的一种方法，它可以用来预测未来的趋势、季节性以及周期性变化等。
时间序列模型应用广泛，包括经济学、金融学、气象学、生态学、医学等领域。
时间序列分析的三个方面时间序列模型的分析过程可以分为三个方面：描述性分析、模型建立和模型预测。
描述性分析是对时间序列数据进行探索性的分析，以了解数据的整体特征。
常用的描述性统计学方法有均值、方差、标准差、自相关和偏自相关函数等。
作为对比，我们还可以对比不同时间序列数据之间的相关性、差异性等指标。
模型建立则是对时间序列进行拟合，以找出可以描述时间序列数据模式的数学模型。
时间序列数据的核心特征是时间的序列性质，因此模型的选择需要充分考虑到时间因素。
常用的时间序列模型包括AR、MA、ARMA、ARIMA和季节性模型等。
这些模型可以用自回归、移动平均、季节性变量等手段描述时间序列中可能出现的趋势和周期性变化。
预测也是时间序列模型分析的重要一环，它可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
预测分析通常需要对历史数据进行处理、建立模型、进行模型检验和预测。
预测结果应当与实际值进行比较，以评估预测模型的准确性和可靠性。
常规时间序列分析方法：ARMA模型ARMA模型是一个经典时间序列预测模型。
ARMA模型的基本思想是把时间序列变成可以预测的序列，根据历史数据样本建立恰当的模型，预测未来数据的值。
ARMA模型由自回归过程（AR）和移动平均过程（MA）组成，AR过程考虑的是某一时刻的过去的信息对当前时刻的影响，MA过程关注的是随机变量的移动平均值对当前随机变量的影响。
ARMA模型的具体表现形式是：$$ Y_t = \alpha_1 Y_{t-1} + \alpha_2 Y_{t-2} + ... +\alpha_p Y_{t-p} + \epsilon_t + \beta_1 \epsilon_{t-1} + \beta_2 \epsilon_{t-2}+ ... +\beta_q \epsilon_{t-q} $$其中，Yt表示时间序列的实际值，α1到αp表示历史数据对当前时刻的影响，εt到εt-q表示误差项，β1到βq表示误差项对当前时刻的影响。
论文写作中的时间序列分析与面板数据分析方法
论文写作中的时间序列分析与面板数据分析方法在论文写作中，时间序列分析和面板数据分析方法是两种常用的统计技术。
它们能够帮助研究者从不同的角度对数据进行探索和解释。
本文将就时间序列分析和面板数据分析方法分别进行阐述，以帮助读者理解并正确使用这两种方法。
一、时间序列分析方法时间序列分析是一种研究一系列按时间顺序排列的数据的方法。
在论文写作中，时间序列分析可以帮助我们理解数据的趋势、周期性和季节效应等。
下面介绍两种常用的时间序列分析方法。
1.1 平稳性检验在进行时间序列分析之前，我们需要先检验数据的平稳性。
平稳性是指时间序列的均值、方差和自协方差都不随时间的推移而变化。
常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验等。
1.2 ARIMA模型ARIMA模型是一种经典的时间序列分析方法，它包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
根据时间序列的特征，我们可以选择不同的ARIMA模型来进行预测和分析。
二、面板数据分析方法面板数据是在时间上和个体上都具有观察数据的一种数据类型。
在论文写作中，面板数据分析可以帮助我们研究多个变量之间的关系，并控制个体特征和时间特征的影响。
下面介绍两种常用的面板数据分析方法。
2.1 固定效应模型固定效应模型是一种面板数据分析的基本方法，它通过引入个体固定效应来控制个体特征的影响。
固定效应模型适用于个体特征不变的情况下，可以帮助我们研究变量之间的关系。
2.2 随机效应模型随机效应模型是一种更加灵活的面板数据分析方法，它同时考虑了个体特征和时间特征的影响。
随机效应模型适用于个体特征存在随机变化的情况下，可以更准确地估计变量之间的关系。
结论时间序列分析和面板数据分析是论文写作中常用的统计方法之一。
时间序列分析帮助我们研究数据的趋势和周期性，而面板数据分析则能够控制个体特征和时间特征的影响来研究变量之间的关系。
合理选择和运用这两种方法，可以提高论文的研究质量和准确性。
以上是本文对于论文写作中的时间序列分析与面板数据分析方法的介绍。
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提出ARIMA模型（Box—Jenkins 模型） Box—Jenkins模型实际上是主要运用于单
变量、同方差场合的线性模型
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16
完善阶段
异方差场合(常用于金融时间序列) Robert F.Engle，1982年，ARCH模型 Bollerslov，1985年GARCH模型
计性质或预测序列将来的发展
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时域分析方法的发展过程
基础阶段 核心阶段 完善阶段
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14
基础阶段
G.U.Yule
1927年，自回归(AR)模型
G.T.Walker
1931年，移动平均(MA)模型，ARMA模型
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15
核心阶段
G.E.P.Box和 G.M.Jenkins
观察值序列:随机序列的 n个有序观察值，称 之为序列长度为 n的观察值序列
x1,x2, ,xn 随机序列和观察值序列的关系
观察值序列是随机序列的一个实现 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断
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6
1.3 时间序列分析方法
描述性时序分析
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9
统计时序分析（统计相关分析法）
频域分析方法 时域分析方法
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10
频域分析方法
原理
假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率 的周期波动
发展过程
早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间 序列的规律
后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函 数
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3
1.1 引言
时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的 一个分支，在金融经济、气象水文、信号 处 理、机械振动等众多领域有着广泛的应用．
按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记 录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进 行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测 它将来的走势就是时间序列分析。
20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶 段
特点
非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结 果抽象，有一定的使用局限性
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11
时域分析方法
原理
事件的发展通常都具有一定的惯性，这种惯性用统 计的语言来描述就是序列值之间存在着一定的相关 关系，这种自相关关系通常具有某种统计规律。
统计时序分析
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7
描述性时序分析（直接观察分析法）
通过直观的数据比较或绘图观测，寻找 序列中蕴含的发展规律，这种分析方法 就称为描述性时序分析
描述性时序分析方法具有操作简单、直 观有效的特点，它通常是人们进行统计 时序分析的第一步。
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8
描述性时序分析案例
德国业余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年左右的周期
多变量场合 C.Granger ，1987年，提出了协整（cointegration）理论
非线性场合 汤家豪等，1980年，门限自回归模型
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17
1.4 时间序列分析软件
常用软件
S-plus，Matlab，Gauss，TSP，Eviews, Spss 和SAS
推荐软件——SAS
《应用时间序列分析》
目录
第一章 时间序列分析简介 第二章 时间序列的预处理 第三章 平稳时间序列分析 第四章 非平稳序列的确定性分析 第五章 非平稳序列的随机分析 第六章 多元时间序列分析
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1
第一章
时间序列分析简介
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2
本章结构
引言 时间序列的定义 时间序列分析方法简介 时间序列分析软件
18
1.6 上机指导
使用data步创建数据集
临时数据集data example1_1 数据库libname datafile 永久数据集datafile.example1_1
导入外部数据文件
excel文件 文本文件
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19
1.6 上机指导
时间序列数据集处理
间隔函数INTNX 序列变换 子集set – keep – where 插值 proc expand
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4
例子
重复掷一枚骰子，按先后次序纪录点数 昨日上证综合指数一天的变化情况 最近1年来人民币兑美元汇率的变化 1900年以来上海市年最高气温记录
同一对象在不同时刻的表现(注意: 它与回归分析的区别)
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5
1.2 时间序列的定义
随机序列(随机过程):按时间顺序排列的一组随 机变量 ,X 1,X2, ,X t,
在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时间序列 分析的模块：SAS/ETS。SAS/ETS编程语言简洁， 输出功能强大，分析结果精确，是进行时间序列分 析与预测的理想的软件
由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能，因此 在进行海量数据的时间序列分析时它具有其它统计 软件无可比拟的优势
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目的
寻找出序列值之间相关关系的统计规ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ，并拟合出 适当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟 合模型预测序列未来的走势
特点
理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释， 是时间序列分析的主流方法
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12
时域分析方法的分析步骤
考察观察值序列的特征 根据序列的特征选择适当的拟合模型 根据序列的观察数据确定模型的口径 检验模型，优化模型 利用拟合好的模型来推断序列其它的统
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21