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簡述時間序列的構(gòu)成要素

云知道簡述

簡述時間序列的構(gòu)成要素

簡述時間序列的構(gòu)成要素


１、長期趨勢（Ｔ）現(xiàn)象在較長時期內(nèi)受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢；２、季節(jié)變動（Ｓ）現(xiàn)象在一年內(nèi)隨著季節(jié)的變化而發(fā)生的有規(guī)律的周期性變動；３、循環(huán)變動（Ｃ）現(xiàn)象以若干年為周期所呈現(xiàn)出的波浪起伏形態(tài)的有規(guī)律的變動；３、不規(guī)則變動（Ｉ）是一種無規(guī)律可循的變動，包括嚴(yán)格的隨機(jī)變動和不規(guī)則的突發(fā)性影響很大的變動兩種類型 。
SPSS時間序列預(yù)測問題——預(yù)測值為什么是負(fù)數(shù)您好！
如果您下載的答卷中出現(xiàn)了-2 ， -3，-4這樣的數(shù)字 。是因為您選擇了”按選項序號“下載到excel，它們的含義如下：-2表示(空)，-3表示(跳過) ， -4表示(未填)，統(tǒng)一來說這些都是缺失值，使用負(fù)數(shù)作為代碼 ， 因為正常的序號是不會有負(fù)數(shù)的 。
下載SPSS的sav格式數(shù)據(jù)，同樣會有這樣的數(shù)字 。
時間序列n是什么意思1.時間序列的定義


時間序列就是按照時間的順序記錄的一列有序數(shù)據(jù) 。


在統(tǒng)計研究中，常用按時間順序排列的一組隨機(jī)變量來表示一個隨機(jī)事件的時間序列 ， 簡記為{Xt}


用x1,x2...,xn表示該隨機(jī)序列的n個有序觀察值，稱之為序列長度為n的觀察值序列 。


2.時間序列分析的定義


對時間序列進(jìn)行觀察、研究，找尋它變化發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測它將來的走勢就是時間序列分析 。


3.時間序列分析的特殊性


由于時間的不可重復(fù)性，使得我們在任意一個時刻只能獲得唯一的序列觀察值，這種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致時間序列分析有其非常特殊、自成體系的一套分析方法 。


4.進(jìn)行時間序列研究的目的


目的是想揭示隨機(jī)時間序列{Xt}的性質(zhì)，而要實現(xiàn)這個目標(biāo)，就是通過分析它的觀察值序列{xt}的性質(zhì)，由觀察值序列的性質(zhì)來推斷隨機(jī)時間序列{Xt}的性質(zhì) 。
序列特征分析步驟①用觀測、調(diào)查、統(tǒng)計、抽樣等方法取得被觀測系統(tǒng)時間序列動態(tài)數(shù)據(jù) 。


②根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)作相關(guān)圖，進(jìn)行相關(guān)分析 ， 求自相關(guān)函數(shù) 。相關(guān)圖能顯示出變化的趨勢和周期，并能發(fā)現(xiàn)跳點(diǎn)和拐點(diǎn) 。跳點(diǎn)是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測值 。如果跳點(diǎn)是正確的觀測值,在建模時應(yīng)考慮進(jìn)去,如果是反常現(xiàn)象，則應(yīng)把跳點(diǎn)調(diào)整到期望值 。拐點(diǎn)則是指時間序列從上升趨勢突然變?yōu)橄陆第厔莸狞c(diǎn) 。如果存在拐點(diǎn)，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如采用門限回歸模型 。


③辨識合適的隨機(jī)模型,進(jìn)行曲線擬合,即用通用隨機(jī)模型去擬合時間序列的觀測數(shù)據(jù) 。對于短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節(jié)模型加上誤差來進(jìn)行擬合 。對于平穩(wěn)時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進(jìn)行擬合 。當(dāng)觀測值多于50個時一般都采用ARMA模型 。對于非平穩(wěn)時間序列則要先將觀測到的時間序列進(jìn)行差分運(yùn)算，化為平穩(wěn)時間序列，再用適當(dāng)模型去擬合這個差分序列 。
【簡述時間序列的構(gòu)成要素】

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