时间序列概述
统计学时间序列分析
统计学时间序列分析时间序列是经济学、金融学和其他社会科学领域中的一个重要分析对象。
通过对时间序列数据的分析，我们可以揭示数据之间的关系、趋势和周期性，从而为决策提供有力的支持和预测。
统计学时间序列分析是一种应用数学方法的工具，用于对时间序列数据进行建模和预测。
一、时间序列的基本概念时间序列是按时间顺序排列的一系列观测值的集合。
在时间序列分析中，我们关注数据之间的内在关系，而忽略其他因素的影响。
时间序列数据通常具有以下特征：1. 趋势性：时间序列数据的长期变化趋势。
2. 季节性：时间序列数据在一年内固定时间段内的重复模式。
3. 循环性：时间序列数据中存在的多重周期性波动。
4. 随机性：时间序列数据中的不规则、无法预测的波动。
二、时间序列分析的方法在进行时间序列分析时，我们可以采用以下方法来揭示数据的内在规律：1. 描述性统计分析：通过计算数据的均值、方差、相关系数等指标，对数据的整体特征进行描述。
2. 图表分析：通过绘制折线图、柱状图等图表，展示时间序列数据的变化趋势和周期性。
3. 分解模型：将时间序列数据分解为趋势项、季节性项和残差项，以揭示数据的内在结构。
4. 平滑法：通过移动平均法、指数平滑法等方法，消除时间序列数据的随机波动，从而揭示趋势和季节性成分。
5. 自回归移动平均模型(ARIMA)：ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以对数据进行预测和建模。
它综合考虑了自回归、移动平均和差分的影响因素。
三、时间序列分析的应用领域时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、市场调研等领域，具体应用包括：1. 经济预测：通过对经济数据进行时间序列分析，可以预测未来的经济发展趋势，为政府决策提供参考。
2. 股票市场分析：时间序列分析可以帮助分析师预测股票市场的走势，制定投资策略。
3. 需求预测：通过对销售数据进行时间序列分析，可以预测产品的需求量，为企业的生产和供应链管理提供指导。
4. 天气预测：通过对气象数据进行时间序列分析，可以预测未来的天气状况，为农业、旅游等行业提供参考。
统计学-第十章 时间序列分析
1
38(a1)
2
42(a2)
3
39(a3)
4
37(a4)
5
41(a5）
解： a 38 42 39 37 41 39.（4 台/天） 11111
三、平均发展水平
3.由绝对数时间序列计算的序时平均数
（2）由时点序列计算序时平均数
②间隔不相等的连续的时点数列
a af
季度在某地区销售量的走势 250 200
图。
150
100
那么，如何预测该品牌 50
空调2018年各个季度在该地 0
区的销售量呢？
单位:销售量（百台）
3
第一节 时间序列概述
一、时间序列概述
1.定义：将表明社会经济现象在不同时间发展 变化的某同一指标数值，按时间先后顺序排列所形 成的序列。（规模和水平）
③序列中每个指标的数值，通 常通过连续不断的登记取得。
由反映某种现象在一定 时点（瞬间）上发展状况的总量 指标所构成的绝对数动态序列所 处的数量水平。其中时点序列无 时点长度；两个相邻时点间的时 间距离称为时点间隔。也可为 日、周、旬、季、年等。
①序列中各个指标的 数值不可以直接相加；
②序列中指标数值的大小与其 时间间隔长短没有直接联系；
表9.3 我国普通高校毕业生数（时期序列）
年份 1912-1948 1978 1995 2000 2004 2014 2016
毕业生数（万人） 21.08 16.5 80.5 95 239.1 669.4 756
10
第二节 时间序列分析的基本原 理 一、时间序列分析的意义
：以时间序列为依据，对影响动态序列变 动过程的主要因素及其相互关系进行分解与综合， 以认识社会经济现象发展变量的规律性，借以鉴别 过去、预测未来的分析研究工作。
《时间序列模型 》课件
目录
Contents
• 时间序列模型概述 • 时间序列模型的基础 • 时间序列模型的建立 • 时间序列模型的预测 • 时间序列模型的应用 • 时间序列模型的未来发展
01 时间序列模型概述
时间序列的定义
01 时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测值 。
02 时间序列数据可以是数值型、分类型或混合型。 03 时间序列数据可以用于描述和预测时间变化的现
详细描述
通过分析历史经济数据的时间序列特性，时间序列模型能够预 测未来经济走势，为政策制定者和企业决策者提供重要参考。
举例说明
例如，利用ARIMA模型分析国内生产总值（GDP）的时间 序列数据，可以预测未来一段时间的GDP增长趋势。
股票预测
01
总结词
时间序列模型在股票市场中具有实际应用价值。
02 03
SARIMA、VAR等。
识别模型阶数
02
确定模型的参数，如自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。
考虑季节性和趋势性
03
如果时间序列数据存在季节性和趋势性，需要在模型中加以考
虑。
参数估计
01
使用最小二乘法或最大似然法等统计方法估计模型 的参数。
02
考虑使用软件包或编程语言进行计算，如Python的 statsmodels库或R语言的forecast包。
象。
时间序列的特点
时序性
时间序列数据是按照时间顺序排列的，具有 时间上的连续性。
趋势性
时间序列数据通常具有一定的趋势，如递增 、递减或周期性变化。
季节性
一些时间序列数据呈现季节性变化，如年度 、季度或月度的变化规律。
不确定性
时间序列数据受到多种因素的影响，具有不 确定性，难以精确预测。
时间序列概述情感目标
时间序列概述情感目标时间序列分析是一种研究时间数据及其变化规律的统计分析方法。
时间序列分析广泛应用于金融、经济、气象、社会学等领域，可以帮助我们预测未来的趋势、分析异常情况以及评估政策措施的效果。
情感目标是时间序列分析中的一种特殊应用，它主要是针对情感数据进行分析，以了解情绪的变化趋势及情感的积极或消极程度。
本文将从时间序列分析的基本原理、情感目标的概念和应用方面进行阐述。
一、时间序列分析的基本原理时间序列是指按照时间顺序排列的数据序列，它呈现出一定的变化规律。
时间序列分析的基本原理是假设过去的数据能够对未来的数据提供一定的参考，即未来的数据可以通过过去的数据进行预测。
时间序列分析主要包括以下几个方面的内容：1.统计特性分析：通过描述统计方法对时间序列的均值、方差、自相关性等进行分析，以了解数据的总体特征。
2.平稳性检验：平稳性是时间序列分析的前提条件，只有平稳的时间序列才能利用历史数据进行未来的预测。
平稳性检验主要通过统计方法对时间序列的均值、方差等进行分析。
3.建立模型：根据时间序列的特性选择合适的模型，如ARIMA模型、GARCH模型等。
通过对时间序列数据的建模，可以预测未来数据的趋势和波动。
四.参数估计：利用已知的历史数据对模型中的参数进行估计，以确定模型的可靠性和预测能力。
五.模型诊断：对建立的模型进行诊断，检验模型的拟合程度和误差是否满足随机性假设。
六.预测分析：利用建立好的模型对未来数据进行预测，得出未来的趋势和区间。
二、情感目标的概念和应用情感目标是时间序列分析中的一种特殊应用，它主要是针对情感数据进行分析，以了解情绪的变化趋势及情感的积极或消极程度。
情感目标在市场营销、舆情监测、医学研究等领域有广泛的应用。
1.市场营销：情感目标可以帮助企业了解消费者对产品或服务的情感反馈，从而改善产品设计、提升用户体验。
通过对市场情绪的分析，企业可以及时调整营销策略，提升品牌形象和声誉。
2.舆情监测：情感目标可以帮助政府、企业等机构了解公众对某一事件或议题的情感态度，从而及时采取措施进行应对。
时间序列概述与指标
时间序列概述与指标时间序列是指在一定时间段内，某一变量的取值按照时间先后顺序排列得到的数据集合。
通常情况下，时间序列的数据是按照固定时间间隔收集的，如每天、每小时、每分钟等。
时间序列分析是对时间序列数据进行统计分析和建模的一种方法，其目的是根据过去的数据来预测未来的趋势。
时间序列分析主要用于对数据中的趋势、周期性和季节性进行分析和建模。
其中，趋势是指数据长期的增长或下降趋势，可用于判断未来的发展方向；周期性是指数据呈现出重复出现的规律，常用于分析经济指标中的周期性波动；而季节性是指数据在一年中按照季节变化的规律呈现出的周期性变动。
在时间序列分析中，常用的指标包括均值、方差、自相关系数和滑动平均等。
均值是指数据的平均值，可用于衡量数据的集中趋势；方差是指数据的离散程度，可用于衡量数据的波动性；自相关系数是指数据之间的相关程度，可用于判断数据的依赖性；而滑动平均是一种平滑数据的方法，可用于减少数据的波动。
除了以上指标外，时间序列分析还常用到的方法包括平稳性检验、白噪声检验、自回归移动平均模型(ARMA模型)等。
平稳性检验用于检验数据的平稳性，即数据的均值和方差是否随时间变化而变化；白噪声检验用于检验数据是否存在随机性；而ARMA模型是一种用于拟合时间序列数据的模型，能够通过过去的观测值来预测未来的值。
时间序列分析在许多领域都有广泛的应用，如经济学、金融学、气象学、医学等。
它可以帮助人们预测未来的趋势、制定决策和制定计划，从而提高工作效率和经济效益。
时间序列分析是一种用于探索、分析和预测时间序列数据的统计方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值，它们可以是连续的，如股票价格的每日收盘价；也可以是间断的，如经济指标的每季度数据。
通过对时间序列数据的分析，我们可以揭示数据的特征、趋势和周期，进而预测未来的变化。
时间序列分析的主要目标是对时间序列中的潜在模式和规律进行建模，并利用模型来进行预测。
常见的时间序列分析方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。
时间序列的加法模型和乘法模型
时间序列的加法模型和乘法模型时间序列分析，是个听起来挺学术但其实挺接地气的东西。
你可别看它名字长，实际上，它就是帮我们看懂时间变化的数据，简简单单，像个天气预报一样，告诉我们未来的变化趋势。
今天呢，我就来跟你聊聊时间序列的加法模型和乘法模型，让你一听就懂，绝对不枯燥。
1. 时间序列模型概述1.1 什么是时间序列？时间序列，其实就是把时间当作横轴，把数据当作纵轴，画出来的图。
比如你每天记的天气温度，或者每个月的收入，这些数据依时间的不同而有所变化，咱们就叫它时间序列。
就像咱们的生活一样，变化多端、起伏不定。
1.2 为什么要用时间序列模型？那咱们用时间序列模型干嘛呢？简单说，就是为了预测未来。
你今天的气温、明天的股市、下个月的销售额，咱们都可以用这些模型来推测一下，这样你就不会像瞎子摸象，心里有个谱儿。
就像古人讲的“未雨绸缪”，早做准备总是好的。
2. 加法模型与乘法模型2.1 加法模型是什么？加法模型呢，简单来说，就是把时间序列分解成几个部分：趋势、季节性、和随机波动。
就像做菜时，先把所有的原料准备好，接着按步骤往锅里放。
这些部分加起来，就得出了最后的数据。
举个例子，你每天的销售额可以分为基本的趋势、季节性波动（比如节假日），还有一些偶发的随机情况（比如突发的促销活动）。
这些因素加在一起，就形成了你日常的销售数据。
2.2 乘法模型又是什么？乘法模型呢，是把这些因素当成乘数来计算。
它跟加法模型的区别就在于，季节性因素不是加在总数上，而是乘上去的。
就好像你买了个折扣商品，不是直接加了折扣，而是用折扣乘以原价来算。
举个例子，假如你有一个产品的基本销量是100个，每逢节假日销量可能会翻倍，那么节假日对销量的影响就是乘法的效果。
通过这种方式，乘法模型能更好地捕捉数据的波动性，适合那些变化更剧烈的情况。
3. 实际应用3.1 加法模型的应用加法模型比较适合数据变化幅度不大的情况。
比如说，某个小商店的日常营业额，受节假日影响相对平稳，它的变化可以用加法模型来预测。
《时间序列模型》课件
对异常值的敏感性
时间序列模型往往对异常值非常敏感，一个或几个异常值可能会对整个模型的预测结果产生重大影响 。
在处理异常值时，需要谨慎处理，有时可能需要剔除异常值或使用稳健的统计方法来减小它们对模型 的影响。
PART 06
指数平滑模型
总结词
利用指数函数对时间序列数据进行平滑处理，以消除随机波动。
详细描述
指数平滑模型是一种非参数的时间序列模型，它利用指数函数对时间序列数据进行平滑处理，以消除 随机波动的影响。该模型通常用于预测时间序列数据的未来值，特别是对于具有季节性和趋势性的数 据。
GARCH模型
要点一
总结词
用于描述和预测时间序列数据的波动性，特别适用于金融 市场数据的分析。
时间序列的构成要素
时间序列由时间点和对应的观测值组成，包括时间点和观测值两 个要素。
时间序列的表示方法
时间序列可以用表格、图形、函数等形式表示，其中函数表示法 最为常见。
时间序列的特点
动态性
时间序列数据随时间变化而变化，具有动态 性。
趋势性
时间序列数据往往呈现出一定的趋势，如递 增、递减或周期性变化等。
随机性
时间序列数据受到多种因素的影响，具有一 定的随机性。
周期性
一些时间序列数据呈现出明显的周期性特征 ，如季节性变化等。
时间序列的分类
根据数据性质分类
时间序列可分为定量数据和定性数据两类。定量数据包括 连续型和离散型，而定性数据则包括有序和无序类型。
根据时间序列趋势分类
时间序列可分为平稳和非平稳两类。平稳时间序列是指其统计特 性不随时间变化而变化，而非平稳时间序列则表现出明显的趋势
第8章 时间序列趋势分析
我国年末人口数（万人） 我国人口自然增长率（‰）
某厂职工年平均工资（元/人）
12000
13000
15000……
.
时间序列的构成要素
现象在各时间上的指标数值 时间序列分析的目的
描述现象在过去时间的状态。 分析现象发展变化的规律性。 根据现象的过去行为预测其未来行为。 将相互联系的时间序列进行对比，研究有关现象之 间的联系程度。
4.
不规则变动 (Irregular Variations )
包括随机变动和突然变动。 随机变动—现象受到各种偶然因素影响而呈现出方 向不定、时起时伏、时大时小的变动。 突然变动—战争、自然灾害或其它社会因素等意外 事件引起的变动。影响作用无法相互抵消，影响幅 度很大。 一般只讨论有随机波动而不含突然异常变动的情况。 随机变动与时间无关，是一种无规律的变动，难以 测定，一般作为误差项处理。
8.2.2 长期趋势的测定
长期趋势分析主要是指长期趋势的测定，采用一定的方法
对时间序列进行修匀，使修匀后的数列排除季节变动、循环
.
变动和无规则变动因素的影响，显示出现象变动的基本趋势， 作为预测的依据。
测定长期趋 势的方法
移动平均法 趋势方程拟和法(数学模型法)
.
研究长期趋势的目的和意义
1. 认识和掌握现象随时间演变的趋势和规律，为 制定相关政策和进行管理提供依据；
表8- 2 1981-1998年我国汽车产量数据
年 份
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989
产量(万辆)
17.56 19.63 23.98 31.64 43.72 36.98 47.18 64.47 58.35
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时间序列概述
1.时间序列是将_____________在__________________上的数值,按时间先后顺序排列而形成的序列,又称__________________.
2．时间序列有两个组成要素：一是，二是。
3．时间序列可以分为时间序列、时间序列和时间序列三种。
其中是最基本的序列。
4．绝对数时间序列可以分为和两种，其中，序列中不同时间的数值相加有实际意义的是序列，不同时间的数值相加没有实际意义的是序列。
5.相对指标时间序列是由一系列____________组成,它反映现象的数量________的变动情况.
6.平均指标时间序列由一系列___________组成,它反映现象的___________的变动情况. 7．时间序列与变量数列( )
A.都是根据时间顺序排列的
B.都是根据变量值大小排列的
C.前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的
D.前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的
8．时间序列中，数值大小与时间长短有直接关系的是( )
A平均数时间序列B时期序列C时点序列D相对数时间序列
9. 时间序列是( )。
A将一系列统计指标按时间先后顺序排列起来
B将一系列不同指标数值按时间先后顺序排列起来
C将某一统计指标在不同时间的数值按时间先后顺序排列起来
D将一系列相同指标按时间先后顺序排列起来
10.下面四个动态数列中，属于时点数列的是（）
A.历年招生人数动态数列
B.历年增加在校生人数动态数列
C.历年在校生人数动态数列
D.历年毕业生人数动态数列
11.工人劳动生产率动态数列属于（）
A.绝对数动态数列
B.相对数动态数列
C.静态平均数动态数列
D.序时平均数动态数列
12.在时点序列中( )。
A各指标数值之间的距离称作“间隔” B各指标数值所属的时期长短称作“间隔”
C最初水平与最末水平之差称作“间隔” D最初水平和最末水平之间的距离称作“间隔”
13.相对数动态数列中的相对数，可以是（）
A.计划完成相对数
B.结构相对数
C.比较相对数
D.强度相对数
E.动态相对数
14. 某地区“十五”计划期间有关电视机的统计资料如下，哪些是时期数列（）
A.各年电视机产量
B.各年电视机的销售量
C.各年年末电视机库存量
D.各年年末城乡居民电视机拥有量；
E.各年电视机出口数量
15.以下各数列中属于时点序列的是( )。
A某企业的历年年末职工人数 B某商业企业的历年年末商品库存额
C某商店各月销售额 D某地各月储蓄存款余额
16.对于时间序列，下列说法正确的有( )
A序列是按数值大小顺序排列的B序列是按时间顺序排列的
C序列中的数值都有可加性D序列是进行动态分析的基础
E编制时应注意数值间的可比性
17.若将2001--2005年末国有企业固定资产净值按时间先后顺序排列,此种动态数列称为时
点数列。
（）
18.由两个时期序列的对应项相对比而产生的新序列仍然是时期序列。
( )
19.时期序列有连续时期序列和间断时期序列两种。
( )
20. 时期序列的每一项指标数值无须连续登记取得。
( )
21.时点序列的每一项指标数值的大小和它在时间间隔上的长短没有直接关系。
( )
22.时期数列和时点数列有什么不同？
23.编制时间数列的原则是什么？。