时间序列000
时间序列总结课件
时间序列的频率、偏移量
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通过一张表来列举时 间序列的基础频率。
时间序列的频率、偏移量
28
每个基础频率还可以跟着一个被称为日期偏 移量的DateOffset对象。如果想要创建一个 DateOffset对象，则需要先导入pd.tseries. offsets模块后才行。
from pandas.tseries.offsets import * DateOffset(months=4, days=5)
创建时期对象
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DatetimeIndex是用来指代一系列时间点 的一种索引结构，而PeriodIndex则是用 来指代一系列时间段的索引结构。
时期的频率转换
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Pandas中提供了一个asfreq()方法来转换时 期的频率。
asfreq（freq，method = None，how = None，normalize = False，fill_value = None ）
通过时间戳索引选取子集
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除了使用索引的方式以外，还可以通过 truncate()方法截取 Series或DataFrame对象。
truncate(before = None,after = None, axis = None,copy = True)
➢ before -- 表示截断此索引值之前的所有行。 ➢ after -- 表示截断此索引值之后的所有行。 ➢ axis -- 表示截断的轴，默认为行索引方向
2018-08-20 11 2018-08-28 22 2018-09-08 33
创建时间序列
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还可以将包含多个datetime对象的列表传给 index参数，同样能创建具有时间戳索引的 Series对象。
时间序列的基本概念
时间序列的基本概念（以下Y t 表示一随机时间序列）注：由于缺少公式编辑器，有些需要用公式才能更好注明的概念就没有整理出来。
1．平稳：广泛地说，如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期之间的协方差仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的（弱平稳随机过程）如果一个时间序列X t的联合概率分布不随时间而变，即对于任何n和k，X1,X2,…，X n 的联合概率分布与X1+k,X2+k, …，X n+k 的联合分布相同，则称该时间序列是严格平稳的，但一般上述联合概率分布很难确定。
通常我们所指的平稳性就是指弱平稳性。
2．单位根：单位根是表示非平稳性的一种形式，可以用来检验平稳性。
如果我们做回归Y t＝ρY t-1+u t（其中u t 是遵从零均值，恒定方差和非自相关等经典假设的白噪音随机误差项），并确定发现ρ＝1，则说明随机变量Y t 有一个单位根。
3．随机游走时间序列：一个有单位根的时间序列叫随机步游时间序列，它是非平稳的。
4．DF检验：在ρ＝1（非平稳）的虚拟假设下，把惯常计算的t统计量称为τ统计量，迪基和富勒以蒙特卡罗模拟为基础，算出了τ统计量的临界值表。
τ检验就是DF检验。
在一个正式的（判别）水准上，平稳性可通过时间序列是否含有单位根来检查，这时就可以利用DF或ADF检验。
5．ADF检验：是将检验单位根的DF方法推广到一般的单位根的过程，当误差项存在自相关时，一般要应用ADF检验，即扩充迪基－富勒检验。
6．求积时间序列：如果一个时间序列经过一个差分就变成平稳的，我们就说该原始（随机步游）序列是一阶求积（或一阶求和）序列，同理，经过d阶差分变为平稳的，就说该原始时间序列是d阶求积序列。
7．相关图：在一个非正式的（判别）水准上，弱平稳性可通过时间序列的相关图即各种滞后的自相关图形来检验。
对于平稳时间序列来说，相关图会很快变平，而对非平稳时间序列来说，它则消失得很缓慢。
时间序列
适用范围
• 时间序列法是事物发展渐进过程的一种 统计方法， 统计方法，适用于事物内部和外部环境 都比较平稳的情况， 都比较平稳的情况，如正处于某一生命 周期中的商品、 周期中的商品、人口发展统计和生物繁 殖等。 殖等。
模型种类
• • • • • 线性平稳模型； 线性平稳模型； 自回归模型(AR模型) (AR模型 自回归模型(AR模型) ； 滑动平均模型(MA模型) (MA模型 滑动平均模型(MA模型) ； 自回归－滑动平均混合模型(ARMA模型 模型); 自回归－滑动平均混合模型 模型 非平稳的时间序列模型 – ARIMA模型 模型 – IMA模型 模型
t =1
n−2
rk =
∑ ( xt − x )( xt +k − x )
t =1
n−k
( xt − x ) 2 ∑
t =1
n
r1 =
411.41 647.44 × 303.71 169.49
= 0.9278
r2 =
r3 =
615.52 × 87.02
30.83 510.65 × 26.53
= 0.7323
STOCK
28 26 1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248
序號
稳定化 稳定化
• 差分 (difference) 可帮助将不稳定的数列转化 为稳定. 为稳定 – 一阶差分 : Y ′ = Y − Y
= 0.2649
r4 =
− 34.83 463.53 × 16.13
= −0.4159
r5 =
− 37.42 452.97 × 15.09
时间序列分析课件讲义
3.5E+09 3.0E+09 2.5E+09 2.0E+09 1.5E+09 1.0E+09
5.0E+08 99:01 99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Y
8
单变量时间序列分析
趋势模型
确定型趋势模型
平滑模型 季节模型
水平模型
加法模型
9
乘法模型
ARMA模型 ARIMA模型 （G）ARCH类模型
42
（2）ADF检验 DF检验只对存在一阶自相关的序列适用。 ADF检验 适用于存在高阶滞后相关的序列。 y = y t 1 + t
表述为
y t = y t 1 + t
t
存在高阶滞后相关的序列，经过处理可以表述为 y t = y t 1 + 1yt 1+ 2yt 2 + ....... + p1yt p1 + t 上式中，检验假设为
34
特别地，若 其中，{ t }为独立同分布，且E（ t ） = 0，
D（ t ）
2 = <
yt= y t 1+ t
t = 1，2，......
，则{
（random waik process) 。可以看出，随机游动过程是 单位根过程的一个特例。
yt }为一随机游动过程
（2） 季节差分
3. 随机性
23
（四）ARMA模型及其改进 1. 自回归模型 AR（p） 模型的一般形式
( B) yt
=
et
AR (p) 序列的自相关和偏自相关 rk ：拖尾性 k ：截尾性
时间序列分析基础知识
时间序列分析基础知识简介时间序列分析是研究时间序列的一种统计分析方法，通过对时间序列数据的观测、建模和预测，可以揭示数据中存在的内部规律和趋势变化。
本文将介绍时间序列分析的基础知识，包括时间序列的概念、时间序列数据的特点以及常用的时间序列分析方法。
时间序列的概念时间序列是按照一定的时间间隔进行观测或测量得到的数据集合，其中数据与其对应的时间密切相关。
时间序列可以是离散的，也可以是连续的。
离散时间序列是在固定的时间点上观测到的数据，连续时间序列则是在一段时间内连续观测得到的数据。
时间序列数据的特点时间序列数据具有以下几个特点：趋势性：时间序列中包含着某种趋势的演变规律，例如随着时间的推移，销售额呈现逐渐增长或逐渐下降的趋势。
季节性：某些时间序列会受到季节因素的影响，例如每年夏季冰淇淋销量增加，冬季销量减少。
周期性：时间序列中可能存在周期性波动，例如经济周期、股市周期等。
随机性：除趋势、季节和周期外，时间序列中还可能包含无规律性的波动。
这些特点使得时间序列数据在分析和预测时与其他类型数据有所不同。
时间序列分析方法描述性统计分析描述性统计分析是对时间序列数据进行初步分析和总结，以便更好地理解其特点。
常用的描述性统计方法包括：均值：计算一组数据（如一年中销售额）的平均值，用于表示数据的集中趋势。
方差：衡量数据中个体间离散程度，方差越大说明个体间差异越大。
自相关函数：用于判断观测值之间是否存在相关性。
自相关函数图示能够帮助我们发现季节变化或者其他周期性模式。
百分位数：刻画了一组数据中各个子集合所占比例。
平稳性检验平稳性是指时间序列的均值、方差和自相关函数在任意时刻都保持不变。
平稳性检验对于后续模型建立和预测非常重要。
常见的平稳性检验方法包括：观察法：通过绘制时间序列图观察是否具有明显趋势或周期性。
统计检验：使用单位根检验（如ADF检验）来判断时间序列是否平稳。
时间序列预测基于对历史数据进行建模，并利用建模结果进行未来值预测是时间序列分析的核心内容。
第五章 时间序列全文编辑修改
1996年——2000年某旅行社接待旅游者人数
年度
1996年
人数（万人） 1763
1997年 2281
1998年 1999年 2000年
2690
3160 3456
我国总人口时间数列表
年份
1983年
人数（万人） 102764
1984年 103876
1985年 1986年 1987年 105044 106529 108073
（一）发展速度
1、定义：现象两个不同发展水平的比值 2、反映内容：反映社会经济现象发展变化
快慢相对程度
v 3、公式：发展速度 i =
报告期水平 基期水平 100%
4、环比发展速度和定基发展速度
按照基期不同进行的分类
环比发展速度
定基发展速度
（3）联系
环比发展速度的乘积等于相应的定基发展
2）若不等时间间隔，则采用加权算术平均数，
计算公式： a a0 f 0 a1 f1 a2 f 2 an f n n fi i 0
例题
某单位2006年12月份职工人数如下，1—6 日为110人，7—15日为109人，16—28日为 112人，29—31日为113人，则该单位12月份 平均职工人数？
时期序列与时点序列的比较
项目
时期数列
定义
统计数是 时期数
各项数据相加是否有 实际意义
有
统计数据的大小与时 期长短有无关系
有
数据的取得方式
连续登记
时点数列 统计数是
时点数 无
无
间断登记
四、相对数时间序列
1、定义 将一系列同类的统计相对数按照时间 先后顺序排列起来而形成的时间序列。
时间序列知识点总结
时间序列知识点总结时间序列的特征在进行时间序列分析之前，需要先了解时间序列数据的特征。
时间序列数据通常包括趋势、季节性、周期性和随机性等几个方面的特征。
趋势是时间序列数据长期变化的倾向，可以分为上升趋势、下降趋势和水平趋势。
趋势可以通过线性趋势、非线性趋势等形式进行建模。
季节性是时间序列数据在一年内重复出现的短期周期性变化。
例如，零售业的销售额在每年的圣诞节期间通常会有显著增长，这就是季节性的表现。
周期性是时间序列数据在非固定时间段内重复出现的周期性变化。
例如，房地产市场可能会出现10年一个周期的波动。
随机性是无法被趋势、季节性和周期性所解释的时间序列数据的波动。
随机性也被称为噪声，它可以通过模型的残差项来描述。
时间序列的模型时间序列分析的目标是从历史数据中找出模式，并据此预测未来的走势。
在时间序列分析中，最常用的模型有自回归移动平均模型（ARMA模型）、自回归积分移动平均模型（ARIMA模型）和指数平滑模型等。
ARMA模型是一种描述时间序列数据的随机过程，它包括自回归和移动平均两种成分，可以用来描述时间序列数据的趋势和随机波动。
ARIMA模型是在ARMA模型的基础上引入差分运算，用来处理非平稳的时间序列数据。
ARIMA模型包括自回归阶数p、差分阶数d和移动平均阶数q三个参数，可以较为灵活地适应不同时间序列的特征。
指数平滑模型是一种通过加权移动平均的方式对时间序列数据进行平滑处理，并据此预测未来的走势。
指数平滑模型有简单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑等不同形式。
时间序列的预测时间序列分析的一个重要应用就是预测未来的走势。
对于经济金融领域来说，预测未来的通货膨胀率、利率和股票价格等具有重要的实际意义。
时间序列预测的方法主要包括基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
基于统计模型的方法是通过建立ARMA模型、ARIMA模型或指数平滑模型等，然后根据模型对未来的走势进行估计。
这种方法的优点是模型比较简单，容易理解和解释。
一文解读时间序列基本概念
一文解读时间序列基本概念数据STUDIO.大家对时间序列知多少？何为时间序列、时间序列分析、时间序列分解、时间序列预测，以及时间序列预测都有哪些方法？随着社会的进步，人们生活水平的提高，或是人人都有私家车，然而驱车在外，停车却成了一个头大的问题。
而没车的我在维护一组智能停车计时器，它们提供了关于它们使用频率和使用时间的数据。
而云朵君时刻都在思考，如何才能为大家提供更好的服务。
如果我可以根据仪表的过去表现，根据供求规律来预测它的未来价值，那会怎样呢?准确预测什么时间采取相应策略来实现目标，这是一个不小的挑战，但对于这个挑战，其实是可以通过时间序列预测来解决。
当你们在高峰期苦苦寻找停车位时，又被告知这将收取你比平时更多的费用，你们肯定难以接受。
但街道通畅无阻的话，车主停车方便，也能给我带来不少的收入，真是一举两得！接下来我们来探索一些时间序列算法。
一些定义时间序列预测法时间序列预测法是一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。
是以数据数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。
需要明确一点的是，与回归分析预测模型不同，时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
时间序列预测对商业有真正的价值，因为它直接应用于定价、库存和供应链问题。
虽然深度学习技术已经开始用于获得更多的洞察力，以更好地预测未来，但时间序列预测仍然是一个主要由经典ML技术提供信息的领域。
当遇到时间序列这个词时，你需要了解它在不同语境中的用法。
时间序列在数学中，时间序列是按时间顺序索引(或列出或图表)的一系列数据点。
最常见的是，时间序列是在连续的等间隔时间点上获得的序列。
时间序列的一个例子是道琼斯工业平均指数[1]的日收盘价。
在信号处理、天气预报、地震预报和其他可以绘制事件和数据点的领域中，经常会遇到时间序列图和统计建模的使用。
时间序列分析时间序列分析，就是对上述时间序列数据的分析。
时间序列分析基础知识
时间序列分析基础知识时间序列分析是统计学和数据科学中一项重要的内容，广泛应用于经济、金融、气候、医学等各个领域。
通过时间序列数据，可以发现数据随时间变化的趋势和规律，并用于模型预测。
以下是关于时间序列分析的一些基本知识。
一、时间序列的定义时间序列是按照时间顺序排列的数据。
这些数据可以是一个变量在不同时间点的观测值，也可以是多个变量在同一时间点的观测值。
时间序列通常由时间索引（如年、月、日、小时等）和数值组成。
例如，某个公司的月销售额、每日气温变化等都属于时间序列数据。
二、时间序列的特征趋势（Trend）趋势是描述整个时间序列中长期变化的一种成分。
它表明了数据随着时间推移所表现出的整体运动方向。
例如，一个科技公司在其成立后的几年内可能表现出清晰的销售增长趋势。
季节性（Seasonality）季节性指的是在一定周期内（如每年、每季度等）重复出现的波动现象。
例如，冰淇淋的销售在夏季通常会显著上升，而在冬季则会下降，这种规律性的波动体现为季节性。
周期性（Cyclicality）周期性与季节性相似，但不同之处在于周期性并非固定时间间隔。
周期性的变化通常跟经济周期或其他长期因素有关，如经济衰退与繁荣交替。
不规则成分（Irregular component）不规则成分是指一种随机的波动，通常是由突发事件引起的，比如自然灾害、政策变动等。
这些成分较难预测和建模。
三、时间序列分析的方法时间序列分析有多种方法，以下是几种常用的方法：移动平均法移动平均法通过计算某些滑动时间窗口内的数据均值来平滑数据，从而识别长期趋势。
常用的有简单移动平均和加权移动平均。
指数平滑法指数平滑法给予最近的数据更多权重，可以快速响应数据变化。
最常用的是单一指数平滑和霍尔特-温特模型。
自回归模型（AR）自回归模型假设当前值与之前若干个时刻的数据值有关。
通过这些过去的数据，我们可以预测未来的数值。
移动平均模型（MA）移动平均模型假设当前值由过去随机误差项影响。
时间序列分析基本知识讲解
时间序列分析基本知识讲解时间序列分析是指对一系列按照时间顺序排列的数据进行分析、建模和预测的方法。
它在许多领域都有广泛的应用，如经济学、金融学、气象学等。
时间序列数据的特点是具有时间依赖性和序列自相关性，即当前的观测值与前面的观测值之间存在一定的关联。
时间序列分析的基本目的是通过观察过去的数据模式，来预测未来的值或者了解数据的发展趋势。
在进行时间序列分析时，我们通常关注以下几个方面的内容：1. 趋势分析：时间序列数据中的趋势是指长期内数据值的增长或下降趋势。
趋势的存在可能是持续性的，也可能是周期性的。
常见的趋势分析方法包括移动平均法、指数平滑法等。
2. 季节性分析：时间序列数据中的季节性是指每年或每个周期内数据值呈现出的周期性规律。
季节性可以是固定的，也可以是随机的。
常用的季节性分析方法有季节性指数法、周期性指数法等。
3. 周期性分析：时间序列数据中的周期性是指数据值在一段时间内出现的循环规律。
周期性往往是由于外部因素引起的，如经济周期、自然环境等。
周期性分析常用的方法有傅里叶分析、自相关函数等。
4. 随机性分析：时间序列数据中的随机性是指数据值的不可预测性和不规律性。
随机性分析可以用来寻找数据中的异常值、离群点等。
常用的随机性分析方法有自回归滑动平均模型（ARMA）、随机游走模型等。
时间序列分析的基本步骤包括收集数据、可视化数据、数据预处理、建立模型、模型检验和评估模型的预测能力等。
常用的时间序列模型有自回归移动平均模型（ARMA）、自回归整合移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归整合移动平均模型（SARIMA）等。
总之，时间序列分析是研究时间序列数据的变化规律和趋势的一种方法。
通过对时间序列数据的分析，我们可以预测未来的趋势和变化，辅助决策制定和问题解决。
在实际应用中，时间序列分析与其他统计方法和机器学习方法结合，可以提高分析预测的准确性和可靠性。
时间序列分析是研究时间序列数据的内在规律和趋势的一种方法。
时间序列分析基本知识讲解
时间序列分析基本知识讲解时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计分析和预测的方法。
它是统计学中的一个重要分支，在许多领域中都有广泛的应用，例如经济学、金融学、气象学等。
在时间序列分析中，我们通常假设观察到的数据是由内部的趋势、季节性和随机性构成的。
首先要介绍的概念是时间序列。
时间序列是按时间顺序记录的一组数据点，其中每个数据点代表某个变量在特定时间点的观测值。
每个数据点可以是连续的时间单位，如小时、天、月或年，也可以是离散的时间单位，如季度或年度。
时间序列数据通常包含趋势、季节性和随机成分。
趋势是时间序列长期上升或下降的的总体倾向，它可以是线性的，也可以是非线性的。
季节性是周期性出现在时间序列中的模式，它在一年中的特定时间段内循环出现，如一年中的季节、月份或周几。
随机成分是不可预测的随机波动，可能是由于外部因素或不可预见的事件引起的。
时间序列分析的目标通常有三个：描述、检验和预测。
描述的目标是对时间序列的特征进行统计分析，通过计算均值、方差、自相关系数等指标来揭示数据的规律和模式。
检验的目标是验证时间序列数据是否满足一定的假设条件，例如平稳性、白噪声等。
预测的目标是基于已有的时间序列数据来预测未来的值。
预测方法可以是单变量的，只使用时间序列自身的历史数据来进行预测；也可以是多变量的，将其他相关变量的信息纳入预测模型。
在时间序列分析中，有一些重要的概念和方法需要掌握。
首先是平稳性。
平稳性是指时间序列的均值、方差和自相关结构在时间上的不变性。
平稳性是许多时间序列模型的基本假设，它能够简化模型的建立和推断。
其次是自相关性。
自相关性是指时间序列中的观测值之间的相关性。
自相关结构可以通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来描述，其中ACF表示不同时滞的自相关系数，PACF表示在剔除之前的滞后时其他滞后效应后，特定滞后的自相关系数。
另外，还有移动平均、自回归过程和ARMA模型等重要的方法和模型。
时间序列简介讲解课件
MA(q)模型可以表示为 y(t) = ε(t) - θ1ε(t-1) - θ2ε(t-2) - ... θqε(t-q)
θ1, - θ2, ..., - θq 是移动平均 系数，ε(t) 是白噪声误差项。
ARMA模型
总结词
自回归移动平均模型
详细描述
公式
参数
ARMA模型是自回归模型（ AR）和移动平均模型（MA ）的组合，它基于时间序列 的过去值和过去误差来预测 未来值。通过同时建立自回 归和移动平均过程，ARMA 模型能够捕捉时间序列中的 长期依赖关系和短期波动。
时间序列简介讲解课件
contents
目录
• 时间序列基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列预测模型 • 时间序列在金融中的应用 • 时间序列在气候中的应用 • 时间序列在市场调研中的应用
01
时间序列基本概念
时间序列定义
时间序列定义
时间序列是指按照时间的顺序排 列的一组数据，通常用于描述某 个变量在不同时间点的取值。
06
时间序列在市场调研中的 应用
销售预测
01
02
03
预测未来销售趋势
通过分析时间序列数据， 可以了解销售量的历史变 化趋势，从而对未来销售 趋势进行预测。
制定销售策略
基于销售预测结果，可以 制定相应的销售策略，如 库存管理、价格调整、促 销活动等。
优化销售计划
通过对销售预测结果的分 析，可以优化销售计划， 提高销售效率和利润。
感谢您的观看
THANKS
利用时间序列分析预测货币供应量
通过分析货币供应量的时间序列数据，利用统计方法和模型来预测未来的货币供应量走势 ，为货币政策制定提供参考。
考虑因素
时间序列的模型识
• 时间序列的基本概念 • 时间序列的模型 • 时间序列的模型识别方法 • 时间序列的预测 • 时间序列的应用
01
时间序列的基本概念
时间序列的定义
总结词
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测值。
详细描述
时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点，可以是数字、文本或其他类型 的数据。这些数据点通常表示在某个特定时间点上的测量值或观察结果。
详细描述
参数法通常需要预先设定一些数学模型，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，然后通过最小二乘法 、最大似然估计等方法估计模型的参数。如果实际数据与某个模型的拟合度较高，则认为该模型适用 于该时间序列。
图形法
总结词
图形法是一种直观的方法，通过绘制时间序 列的图形和各种统计量来识别模型。
详细描述
图形法包括绘制时间序列的时序图、自相关 图、偏自相关图等，以及计算各种统计量如 峰度、偏度等。通过观察图形的特征和统计 量的值，可以初步判断时间序列的模型类型。
信息准则法
总结词
信息准则法是一种基于信息论的方法，通过比较不同模型的复杂度和拟合度来选择最优 模型。
详细描述
信息准则法包括AIC准则、BIC准则等，它们通过计算模型的复杂度和拟合度来选择最 优模型。复杂度越小、拟合度越高的模型被认为是更好的模型。信息准则法可以自动选
详细描述
差分自回归移动平均模型
ARIMA模型
总结词
详细描述
总结词
详细描述
自回归积分滑动平均模 型
ARIMA模型是一种结合 了自回归、积分和移动 平均三种模型的混合模 型。它通过同时考虑时 间序列中的过去值、过 去误差值和时间序列的 非平稳性来预测未来值 。
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。
时间序列基础知识
时间序列基础知识《嘿，聊聊时间序列基础知识那些事儿》嘿呀，今天咱来唠唠“时间序列基础知识”这玩意儿。
很多人一听可能觉得：“哎呀，这是不是很高深莫测呀？”哈哈，其实没那么玄乎。
时间序列，简单来说，就是按时间顺序排好的一串数据。
就好比是生活中的日历，一天一天顺着来。
比如说，每天的气温、每个月的销售额，这些都是时间序列啦。
你想呀，咱的生活中到处都是时间序列的影子。
就拿天气来说，今天热得要命，明天可能就凉快一些，这前后的温度变化不就是一个时间序列嘛！或者说你喜欢的那家包子店，这个月生意火爆，下个月可能稍微差点，这也是一串随着时间变化的数据。
学习时间序列基础知识就像是掌握一门特别的语言。
它能帮我们理解这些数据背后的故事。
比如说，我们可以通过分析过去的销售数据，来预测未来的销售情况，这多有意思！就好像能看见未来似的。
当然啦，不可能完全准确，但至少能给我们点参考，对吧？时间序列知识还能让我们在工作中厉害一把呢！在公司里，如果咱能熟练运用时间序列分析，把一些复杂的数据趋势给搞清楚，那老板不得对你刮目相看呀！瞬间就觉得自己牛哄哄的了。
不过呢，可别以为学时间序列基础知识很容易哦！有时候那些公式、图表什么的，也能把人弄得晕头转向。
但是别怕，就像打怪升级一样，慢慢来嘛。
而且，学的时候一定要带着好奇心。
你可以试着想想，这些数据为什么会这样变化呀？是因为季节，还是市场环境呢？多问几个为什么，就能学得更透彻啦。
总之呢，时间序列基础知识虽然听起来有点专业，但真的没那么难。
就像我们生活中的很多事情一样，只要用心去学，肯定能搞明白。
所以，大家别被吓住啦，大胆地去探索这个有趣的领域吧！说不定哪天你就能用时间序列知识做出超厉害的分析，让周围的人都惊艳一把呢！加油哦！。
时间序列分析00002-PPT课件
331.89
324.76
337.07
351.81
390.85
466.75
490.83
545.46
648.30
21.1 11244
21.5 11429
22.1 11518
23.6 12607
25.1 13351
26.0 15974
27.5 17921
29.2 20749
29.0 35418
绝对数时间序 列 时 第五节
时间序列分析
时间序列的概念和种类 时间序列指标分析法 长期趋势分析 季节变动分析 循环变动与不规则变动分析
第三章 时间序列分析
第一节 时间序列的概念和种类 一、时间序列的概念
时间序列，亦称时间数列或动态数列，是社 会经济指标的数值按时间顺序排列而形成的一种 数列。 作用： 反映社会经济现象发展变化的过程和特点，研 究社会经济现象发展变化的趋势和规律以及对未来 状态进行预测的重要依据
相对数时间序列 2019 2000 2019 第三产业增加值比重 =761.03 第三产业总增加值 / 763.52 766.35 国内生产总值
390.85 466.75 490.83
2019 771.11
2019 771.62
国内生产总值 （万元）
第三产业增加 值比重 （%） 社会劳动生产 率（元/人）
第三章 时间序列分析
3.时期序列和时点序列的特点
（1）得到指标数值的过程不同 时期序列——连续观察登记、汇总的结果 时点序列——对某一瞬时（即时点）作一 次性的观察、登记取得的 例：表3-2中的国内生产总值时间序列和社 会劳动者人数时间序列
第三章 时间序列分析
（2）各指标数值是否可以相加不同 时期序列——可以相加 时点序列——不可以相加
时间序列的概述
时间序列的概述时间序列是一种基于时间顺序排列的数据集合，用来描述过去一定时间内发生的事件或现象的变化。
它是统计学与经济学中的一个重要分析工具，被广泛应用于各个领域，如经济预测、股票市场分析、气象预报、交通流量等。
时间序列的数据可以是连续或离散的。
连续时间序列是在连续时间间隔内收集到的数据，例如每分钟、每小时或每天的数据。
离散时间序列则是在固定的时间点上收集到的数据，例如每年一次的问卷调查。
时间序列的特点是随时间变化而变化。
数据的变化可以是趋势性的，即随着时间的推移，数据呈现出持续上升或下降的趋势。
数据的变化还可以是周期性的，即在一定时间范围内，数据会周期性地波动。
此外，时间序列中还存在着随机性的变化，即数据在一段时间内没有明显的趋势或周期，呈现出随机波动的特征。
为了对时间序列进行分析，常常采用统计学中的方法。
其中最常用的是建立模型来描述时间序列的变化规律。
常见的时间序列模型包括平稳模型、非平稳模型、季节性模型和自回归移动平均模型等。
通过拟合模型，我们可以获得对时间序列的预测，从而做出相应的决策。
通过时间序列分析，我们可以提取出其中所包含的有用信息。
例如，我们可以根据过去的股票价格数据预测未来的价格趋势，或者根据过去的气温数据来预测未来的气候变化。
同时，时间序列分析还可以帮助我们检测异常值或异常事件，从而及时采取措施进行调整或干预。
总而言之，时间序列是一种重要的数据分析方法，通过对事件或现象在时间上的变化进行建模和预测，可以帮助我们理解和解释数据的规律，为决策提供有力的支持。
时间序列的应用范围广泛，几乎涵盖了所有需要对时间变化进行分析的领域。
时间序列分析是统计学中一个重要的分析方法，可以帮助我们理解数据的趋势、周期和随机波动，并预测未来的发展趋势。
时间序列分析的方法和技术有很多种，下面将介绍一些常用的时间序列分析方法。
首先，时间序列分析中最常用的方法是平滑法。
平滑法的基本思想是通过对数据进行加权平均来降低数据的波动，从而显示出数据背后的趋势。
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《时间序列分析》课程总结
（2009～2010学年第二学期）
会计学院统计系石岩涛
本学期开设的时间序列分析是统计学专业本科生的一门专业必修课，它是概率统计学中的一门比较新的分支，在经济社会中的应用越来越广泛。
本课程通过讲授一元时间序列的模型识别、参数估计、假设检验和预报等知识，使学生掌握时间序列分析的基本方法，并用以分析、探索社会经济现象，进而对未来现象进行预报。
本课程主要讲述：一是平稳时间序列、线性差分方程及最小方差估计；二是ARMA模型，包括ARMA模型的定义、性质及其判别条件、自协方差函数与偏相关函数的特征；三是ARMA模型的参数估计，包括矩估计和极大似然估计；四是模型的定阶、改进、建模、定阶的FPE方法、AIC、BIC统计量等、模型检验的方法；五是时间序列的预报，包括线性最小方差预报、信息预报等。
基本要求是要求学生掌握各类平稳ARMA过程的基本概念及基本特征，理解间序列的时域分析和频域分析的基本理论和基本方法，运用时域分析和频域分析的基本理论和方法，对获得的一组动态数据能进行分析研究，选择合适的模型，并对该模型进行参数估计，最终建立模型，达到预报目的。
由于时间序列分析是我校统计系统计专业开设的一门新课，对于我而言也是一门全新的课程，因此，备课及课堂教学都带来了前所未有的挑战、压力。
但是，为了把这样艰巨的任务保质保量的完成，我克服了重重困难，多方请教、查找资料，同时，与学生沟通，了解他们学习本课程的困难。
有时为了解决一个小的困难点，要与学生共同努力，集思广益想办法，一起查找相关资料，直到问题彻底解决。
为了调动学生学习本课程的兴趣，将学生分成五个学习小组，以小组的表现和个人表现相结合给每个学生的平时表现打分，这样既培养了学生的团队意思，又突出了个人表现，使大部分学生的学习有了明显的进步。
另外，为了使得学生的掌握知识更牢固以及期末复习的比较系统些，我将各个章节的复习内容的总结任务分配到各个小组，然后，由课代表和老师进行汇总、取舍和补充，形成学生期末复习资料，期末考试结果比较理想。
根据《时间序列分析》教学纲要的要求，本学期开设48学时（理论学时）。
在教学过程中，发现很多学生对时间序列分析的一些软件运行的结果认识比较模糊，甚至有些茫然。
根据教学中出现的这一现象，我临时调整了教学计划（这也是教学纲要的要求），增加了一些实验课，加强了学生动手能力，增强了直观认识能力，使学生由开始的被动接受（部分学生甚至出现的抵触情绪），到后来的问题解决，直至喜欢，教学效果明显改进。
具体教学时数调整分配如下表所示：
注：
一、考核方法与要求
1.平时成绩：包括期出勤、作业成绩、课堂提问、问题探讨（讨论）、上机等.平时成绩占20％。
2.试卷成绩：期终考试成绩占80％。
3.综合考核成绩：平时成绩＋期终考试卷面成绩 0.8。
二、教材与主要参考书
（一）使用教材：《应用时间序列分析》,王振龙、胡永宏主编,中国统计出版社,2009.
（二）主要参考书：1. 《应用时间序列分析》，王燕编，中国人民大学出版社，2009.
2. 《时间序列分析》，安鸿志等编，科学出版社，1986.
3．《应用时间序列分析》，王黎明、王连、杨楠编著，复旦大学出版社，2009.
4.《数据分析与EViews应用》，易丹辉主编，中国人民大学出版社，2008.
2010年7月9日。