stata操作介绍之时间序列分析 PPT
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stata操作介绍之时间序列-(四)[优质ppt]
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. reg fylltemp L(0/2).wNAO if year >=1970 & year <=1990
平滑分析-滞后变量
回归结果：
相关分析
自相关系数是对变量自身与其滞后变量之 间相关关系的估计。偏相关系数是在消除其 他变量影响的条件下，所计算的某两变量之 间的相关系数。交叉相关是分析两个时间序 列之间的关系。
四、平稳时间序列分析
平滑分析
大多数时间序列数据都具有上下起伏的波动，对 于时间序列数据的识别十分困难。平滑分析可以把 数据分为两个部分：一部分逐渐发生变化，便于分 析处理；另一部分则含有突变的成份。
时间平滑：用某时刻及其前后若干时刻的值进行 加权平均，所得值作为该时刻的替代值以滤去小扰 动的方法。
注：阴影部分是95%的置信区间；
自相关分析
偏相关图： . pac fylltemp,lags(9) yline(0) ciopts(bstyle(outline))
注：ciopts(bstyle(outline))表示将偏相关图中阴影部分改为 矩阵区域。
自相关分析
交叉相关图:
. xcorr wNAO fylltemp if year >=1970 & year <=1990,lags(7) xlabel(-9(1)9,grid)
平滑分析-滞后变量
时间平滑： . tssmooth ma fylln= fylltemp,window(2 1 2)
平滑分析-滞后变量
趋势图：
. graph two spike fylltemp year,base(1.67) yline(1.67) || line fylln year ,clpattern(solid)
平滑分析-滞后变量
回归结果：
相关分析
自相关系数是对变量自身与其滞后变量之 间相关关系的估计。偏相关系数是在消除其 他变量影响的条件下，所计算的某两变量之 间的相关系数。交叉相关是分析两个时间序 列之间的关系。
四、平稳时间序列分析
平滑分析
大多数时间序列数据都具有上下起伏的波动，对 于时间序列数据的识别十分困难。平滑分析可以把 数据分为两个部分：一部分逐渐发生变化，便于分 析处理；另一部分则含有突变的成份。
时间平滑：用某时刻及其前后若干时刻的值进行 加权平均，所得值作为该时刻的替代值以滤去小扰 动的方法。
注：阴影部分是95%的置信区间；
自相关分析
偏相关图： . pac fylltemp,lags(9) yline(0) ciopts(bstyle(outline))
注：ciopts(bstyle(outline))表示将偏相关图中阴影部分改为 矩阵区域。
自相关分析
交叉相关图:
. xcorr wNAO fylltemp if year >=1970 & year <=1990,lags(7) xlabel(-9(1)9,grid)
平滑分析-滞后变量
时间平滑： . tssmooth ma fylln= fylltemp,window(2 1 2)
平滑分析-滞后变量
趋势图：
. graph two spike fylltemp year,base(1.67) yline(1.67) || line fylln year ,clpattern(solid)
时间序列分析ppt课件
时间序列分析ppt课 件
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
《时间序列分析法》课件
《时间序列分析法》ppt课件
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法，通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析，以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ，以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值，需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合，利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势，可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测， 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列，通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列， 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ，通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析，预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动，预测经济走势。
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法，通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析，以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ，以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值，需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合，利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势，可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测， 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列，通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列， 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ，通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析，预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动，预测经济走势。
stata操作介绍之基础部分PPT幻灯片课件
数据编辑器
38
注意：
1.如果为某一变量输入的第一个值是一个数字，比如对人口、失业率和预 期寿命这些变量，那么stata便会认为这一列是一个“数值变量”，从此 以后只允许数字作为取值。 2.如果为某一变量第一次输入的是非数值字符，比如像地名的输入（或者 输入了带逗号的数字），那么stata会判断此列是字符串或文本变量。 3.在数据编辑器或数据浏览器中，字符串变量值显示为红色，这将其与数 值变量（黑色）或加标签的数值变量（蓝色）区分开来。
23
Stata 菜单栏简介
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
24
1.9 Stata命令输入
• Stata的命令输入方式： 1、点击菜单栏输入命令； 2、在命令窗口输入命令； 3、运行命令程序（利用.do文件）；
25
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
26
1.11 Stata命令包安装
利用Stata做统计分析时，官方提供的命令包并不一定能满足需 求，因此许多研究者编写了大量的非官方命令包（包括.do文件、 .ado文件和帮助文件），使用此类非官方命令包之前需要对其进行 安装。
Stata中有两个命令对于用户寻找与安装命令包相当有用：search 和findit。
通过这两个命令可以找到相关搜索内容中有哪些额外的命令，点 击链接后安装即可。
stata操作介绍之时间序列分析
【例1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用 进行说明。该例子是我国1983年1月年至2007年8月的居 民消费价格指数CPI。部分数据如表2所示： 表2 我国居民消费价格指数CPI Year
1983 1983 1983 1983 1983 1983 1983
month
daily weekly monthly quarterly harfyearly yearly generic format(%fmt) 时间周期 delta(#) delta((exp)) delta(#units) delta((exp)units)
注：（1）units表示时间单位，对于%tc，允许的时间单位包括：second、seconds、secs、secs、 minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式，Stata自动 获得其时间单位，delta选项经常与%tc格式一起使用。 STATA从入门到精通 Page 4
【例2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进 行说明。在本例中对该组数据进行修匀，以便消除不规则 变动的影响，得到时间序列长期趋势，本例修匀的方法是 利用之前的1个月和之后的2个月及本月进行平均。
Page 9
STATA从入门到精通
二、
ARIMA模型的估计、单位根与协整
时间序列模型一般分为四类，分别是自回归过程、移动平均过程、自 回归移动平均过程、单整自回归移动平均过程。 自回归过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性过程可表达为 xt = 1xt-1 + 2 xt-2 + … + p xt-p + ut 其中i, i = 1, … p 是自回归参数，ut 是白噪声过程，则称xt为p阶自 回归过程，用AR(p)表示。xt是由它的p个滞后变量的加权和以及ut相 加而成。
时间序列分析课件讲义
7
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
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
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（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
stata操作介绍之时间序列分析
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内， 由于各个影响因素的影响，使事物发展变化中出现的长期趋 势、季节变动、循环变动和不规则变动。
通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势，可以认 识和掌握现象发展变化的规律性，为统计预测提供必要的条 件，同时也可以消除原有时间序列中长期趋势的影响，更好 地研究季节变动和循环变动等问题。测定和分析长期趋势的 主要方法是对时间序列进行修匀。
timevar的格式为%tc, 0=1jan1960 00:00:00.000，1=1jan1960 00:00:00.001 即0代表1960年1月1日的第一秒，1为1960年1月1日的第二秒，依次后推。 timevar的格式为%td，0=1jan1960，1=2jan1960；即0为1960年第一天，1 为1960年第二天，依次后推。 timevar的格式为%tw，0=1960w1，1=1960w2；即0为1960年第一周，1 为1960年第二周，依次后推。 timevar的格式为%tm，0=1，1=；即0为1960年第一月，1为1960年第二 月，依次后推。 timevar的格式为%tq，0=1960q1，1=1960q2；即0为1960年第一季，1为 1960年第二季，依次后推。 timevar的格式为%th，0=1960h1，1=1960h2；即0为从1960起的第一个半 年，1为从1960年起第二个半年，依次后推。 timevar的格式为%ty，1960=1960，1961=1960 timevar的格式为%tg
义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值 之间的周期数）。Options的相关描述如表1所示。
Page 3
STATA从入门到精通
时间单位
格式说明
Clocktime
时间序列分析课件.pptx
第5章 时间序列分析
知识结构
第5章 时间序列分析
What is time series analysis?
Why to do ？
How to do?
日行迹
第5章 时间序列分析
时间序列
➢ 时间序列的概念 ➢ 时间序列的表示 ➢ 时间序列分析 ➢ 时间序列的分类 ➢ 时间序列的组合成分
时间序列分析方法
时间序列分析方法
时间序列分析的一般步骤： (1) 序列的预处理：如果原始序列为非等间隔序列，通常采用 曲线拟合及等距化重采样得到等距序列。 (2) 描述性时序分析：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，往往可直观地判断序列是否具有趋势 项、周期变化等特性。 (3) 统计时序分析：计算时间序列的各种统计量，如均值，方 差，正态性检验等。利用统计特性剔除不符合统计规律的异常 样本。 (4) 判断时间序列的组合成分，对不同的成分采用不同的分析 方法。 (5) 利用不同成分的模型进行预测后叠加，得到最终的时间序 列预测值。
时间序列可能是应用最普遍的数据表现形式和数据存储格式。 在生物医学领域也存在着大量的时间序列，
人体从清晨到深夜的体温记录 人体餐后血糖浓度的变化 不同睡眠阶段的脑电波形等都是时间序列 。。。。。。
绝大多数情况下时间序列被看作为随机序列。
时间序列
时间序列的表示
X {x(T ), x(2T ),, x(kT )} {x[n]}
时间序列
时间序列分析
时间序列分析的实现是通过对观察值序列的性质进行推断，即 通过对历史观察值的分析预测而得出未来观察值的预测值。
cool! What will be next?
汽车发展的时间序列
时间序列
时间序列分析 时间序列分析的目的主要在于： (1) 描述事物在过去时间的状态。 (2) 分析事物发展变化的规律。 (3) 对事物的发展变化趋势进行预测或施加控制。
知识结构
第5章 时间序列分析
What is time series analysis?
Why to do ？
How to do?
日行迹
第5章 时间序列分析
时间序列
➢ 时间序列的概念 ➢ 时间序列的表示 ➢ 时间序列分析 ➢ 时间序列的分类 ➢ 时间序列的组合成分
时间序列分析方法
时间序列分析方法
时间序列分析的一般步骤： (1) 序列的预处理：如果原始序列为非等间隔序列，通常采用 曲线拟合及等距化重采样得到等距序列。 (2) 描述性时序分析：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，往往可直观地判断序列是否具有趋势 项、周期变化等特性。 (3) 统计时序分析：计算时间序列的各种统计量，如均值，方 差，正态性检验等。利用统计特性剔除不符合统计规律的异常 样本。 (4) 判断时间序列的组合成分，对不同的成分采用不同的分析 方法。 (5) 利用不同成分的模型进行预测后叠加，得到最终的时间序 列预测值。
时间序列可能是应用最普遍的数据表现形式和数据存储格式。 在生物医学领域也存在着大量的时间序列，
人体从清晨到深夜的体温记录 人体餐后血糖浓度的变化 不同睡眠阶段的脑电波形等都是时间序列 。。。。。。
绝大多数情况下时间序列被看作为随机序列。
时间序列
时间序列的表示
X {x(T ), x(2T ),, x(kT )} {x[n]}
时间序列
时间序列分析
时间序列分析的实现是通过对观察值序列的性质进行推断，即 通过对历史观察值的分析预测而得出未来观察值的预测值。
cool! What will be next?
汽车发展的时间序列
时间序列
时间序列分析 时间序列分析的目的主要在于： (1) 描述事物在过去时间的状态。 (2) 分析事物发展变化的规律。 (3) 对事物的发展变化趋势进行预测或施加控制。
Stata 简介及基本操作ppt课件
精选版课件ppt
9
Stata 的主界面
精选版课件ppt
10
三、Stata 操作
1．将数据导入Stata 打开Stata 软件后，点击Data → Data Editor 图标,即可打
开一个类似Excel的空白表格。然后，用Excel 打开文件“实 验数据.xls”，复制文件中的相关数据，并粘贴到Data Editor 中。
单、功能强大的特点。由于使用Stata 的用户很多，对于 最新的计量方法，常常可以下载由用户写的Stata 命令程 序,十分方便。而官方的Stata版本也经常更新，以适应计 量经济学迅猛发展的需要。
Stata 11 已于2009 年出版，但由于在中国普遍使用 的仍是Stata 10，我们主要介绍Stata 10。
理功能，精致的作图，强大的统计与计量分析功能，简练 标准的程序与矩阵运算功能、丰富的网络资源，在统计学、 经济学、金融学、心理学、计算机科学、物理、化学等多 个学科领域得到广泛使用。 请浏览：/whystata/field.htm史
也可以通过逻辑关系来定义数据集的子集。如果要 列出所有满足条件“year ≥1995”的变量gov与gdp 的数 据，则可以使用以下命令: . list year gov gdp if year>=1995
其中，“>=”表示“大于等于”。其他表示关系的逻辑 符号为“= =”（等于），“>”（大于），“<”（小于）， “<=”（小于等于），“～=”或“!=”（不等于）。查看 具体数据的一个直接方法是，点击Data Editor 图标。
精选版课件ppt
19
5．画图 Stata 具有很强的画图功能。如果想看变量q 的直方图
（假定组宽为1000），可输入以下命令:
stata操作介绍之时间序列-
虽然pperron 检验和dfgls检验拒绝了变量 fylltemp具有稳定性的假设，但是dfuller 检验 不能拒绝原假设，还是可以认为该变量具有 稳定性。
ARIMA模型
自相关表： . corrgram fylltemp,lags(4)
说明：该变量的自相关关系随着滞后期的增加而减少，偏自 相关关系在一期自后滞后消失，故适合模型AR(1)来分析该 变量。
注：本部分继续使用ch52.dta数据。
自相关分析
自相关表： . corrgram fylltemp,lags(9)
说明:大多数P值都小于0.05，故认为fylltemp具有显著的自相 关性；相关关系或偏相关关系越强，相应的线条越长；
自相关分析
自相关图： . ac fylltemp,lags(9)
平滑分析
生成移动平均值（1）：
. gen water3=(water[ _n-1]+water[ _n]+water[ _n+1])/3
平滑分析
生成移动平均值（2）： . tssmooth ma water5=water,window(2 1 2)
注：tssmooth:表示移动平均值平滑(加权或不加权); window(2 1 2):表示使用该值的前两个值、该值与该值的
平滑分析-滞后变量
生成n阶滞后变量的两种方法： . gen wNAO_n=wNAO[ _n-1] . gen wNAO_n=Ln.wNAO 注：第二种方法中的''Ln''表示Lag(n)；
平滑分析-滞后变量
生成一阶滞后变量： . gen wNAO_1=wNAO[ _n-1]
生成二阶滞后变量： . gen wNAO_2=L2.wNAO
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据=修匀部分+粗糙部分，运用Stata进行修匀使用tssmooth命令， 其基本命令格式如下所示：
tssmooth smoother[type] newvar = exp [if] [in] [, ...] 其中smoother[type]有一系列目录，如下表3所示：
【例2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进 行说明。在本例中对该组数据进行修匀，以便消除不规则 变动的影响，得到时间序列长期趋势，本例修匀的方法是 利用之前的1个月和之后的2个月及本月进行平均。
可以通过以下三种方式来定义时间序列。例如，想要生成 格式为%td的时间序列，并定义该时间序列为t，则可以用 以下三种方法：
【例1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用 进行说明。该例子是我国1983年1月年至2007年8月的居 民消费价格指数CPI。部分数据如表2所示：
表2 我国居民消费价格指数CPI
义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值 之间的周期数）。Options的相关描述如表1所示。
注：（1）units表示时间单位，对于%tc，允许的时间单位包括：second、seconds、secs、secs、 minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式，Stata自动 获得其时间单位，delta选项经常与%tc格式一起使用。
通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势，可以认 识和掌握现象发展变化的规律性，为统计预测提供必要的条 件，同时也可以消除原有时间序列中长期趋势的影响，更好 地研究季节变动和循环变动等问题。测定和分析长期趋势的 主要方法是对时间序列进行修匀。
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
2、 对时间序列进行修匀
时间序列的形成是各种不同的因素对事物的发展变化共同起 作用的结果。这些因素概括起来可以归纳为四类：长期趋势 因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内， 由于各个影响因素的影响，使事物发展变化中出现的长期趋 势、季节变动、循环变动和不规则变动。
动平均过程，记为MA(q) 。
自回归移动平均过程
由自回归和移动平均两部分共同构成的随机过程称为自回归移动平均过程， 记为ARMA(p, q), 其中p, q分别表示自回归和移动平均部分的最大阶数。 ARMA(p, q) 的一般表达式是
xt = 1xt-1 + 2xt-2 +…+ p xt-p + ut + 1ut-1 + 2 ut-2 + ...+ q ut-q
1、 时间序列相关性检验的stata实现
在进行arima分析前，对序列的特征应该有相应的了解。包括自相关 图，偏自相关图和Q统计量。
自相关刻画它序列 的邻近数据之间存在多大程度的相关性。 偏自相关度量的是k期间距的相关而不考虑k -1期的相关。 p阶滞后的Q-统计量的原假设是：序列不存在p阶自相关；备选假设为：序列
二、 ARIMA模型的估计、单位根与协整
时间序列模型一般分为四类，分别是自回归过程、移动平均过程、自 回归移动平均过程、单整自回归移动平均过程。
自回归过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性过程可表达为 xt = 1xt-1 + 2 xt-2 + … + p xt-p + ut 其中i, i = 1, … p 是自回归参数，ut 是白噪声过程，则称xt为p阶自
1、 定义时间序列在stata中的实现
在进行时间序列的分析之前，首先要定义变量为时间序列 数据。只有定义之后，才能对变量使用时间序列运算符号， 也才能使用时间序列分析的相关命令。定义时间序列用 tsset命令，其基本命令格式为：
tsset timevar [, options] 其中， timevar为时间变量。Options分为两类，或者定
stata操作介绍之时间序列分析
一、 基本时间序列模型的估计
在许多情况下，人们用时间序列的观测时期代表的时间作 为模型的解释变量，用来表示被解释变量随时间的自发变 化趋势。这种变量称为时间变量，也叫做趋势变量。
时间变量通常用t表示，其在用时间序列构建的计量经济 模型中得到广泛的应用，它可以单独作为一元线性回归模 型中的解释变量，也可以作多元线性回归模型中的一个解 释变量，其对应的回归系数表示被解释变量随时间变化的 变化趋势，时间变量也经常用在预测模型中。
单整自回归移动平均过程
对于ARMA过程（包括AR过程），如果特征方程(L) = 0 的全部根取值在单 位圆之外，则该过程是平稳的；如果若干个或全部根取值在单位圆之内，则 该过程是强非平稳的。除此之外还有第三种情形，即特征方程的若干根取值 恰好在单位圆上。这种根称为单位根，这种过程也是非平稳的。
若随机过程yt 经过d 次差分之后可变换为一个以 (L)为p阶自回归算子， (L)为q阶移动平均算子的平稳、可逆的随机过程，则称yt 为（p, d, q）阶单 整(单积)自回归移动平均过程，记为ARIMA (p, d, q)。
存在p阶自相关。
在Stata中实现相关性检验的基本命令格式如下所示：
命令格式1（做出自相关和偏自相关图）： corrgram varname [if] [in] [, corrgram_options] 命令格式2（做出自相关图）： ac varname [if] [in] [, ac_options] 命令格式3（做出自相关和偏自相关图）： pac varname [if] [in] [, pac_options]
回归过程，用AR(p)表示。xt是由它的p个滞后变量的加权和以及ut相 加而成。 移动平均过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性随机过程可用下式表达
xt = ut + 1 ut –1 + 2 ut -2 + … + q ut – q 其中 1, 2, …, q是回归参数，ut为白噪声过程，则上式称为q阶移
数据=修匀部分+粗糙部分，运用Stata进行修匀使用tssmooth命令， 其基本命令格式如下所示：
tssmooth smoother[type] newvar = exp [if] [in] [, ...] 其中smoother[type]有一系列目录，如下表3所示：
【例2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进 行说明。在本例中对该组数据进行修匀，以便消除不规则 变动的影响，得到时间序列长期趋势，本例修匀的方法是 利用之前的1个月和之后的2个月及本月进行平均。
可以通过以下三种方式来定义时间序列。例如，想要生成 格式为%td的时间序列，并定义该时间序列为t，则可以用 以下三种方法：
【例1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用 进行说明。该例子是我国1983年1月年至2007年8月的居 民消费价格指数CPI。部分数据如表2所示：
表2 我国居民消费价格指数CPI
义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值 之间的周期数）。Options的相关描述如表1所示。
注：（1）units表示时间单位，对于%tc，允许的时间单位包括：second、seconds、secs、secs、 minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式，Stata自动 获得其时间单位，delta选项经常与%tc格式一起使用。
通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势，可以认 识和掌握现象发展变化的规律性，为统计预测提供必要的条 件，同时也可以消除原有时间序列中长期趋势的影响，更好 地研究季节变动和循环变动等问题。测定和分析长期趋势的 主要方法是对时间序列进行修匀。
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
2、 对时间序列进行修匀
时间序列的形成是各种不同的因素对事物的发展变化共同起 作用的结果。这些因素概括起来可以归纳为四类：长期趋势 因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内， 由于各个影响因素的影响，使事物发展变化中出现的长期趋 势、季节变动、循环变动和不规则变动。
动平均过程，记为MA(q) 。
自回归移动平均过程
由自回归和移动平均两部分共同构成的随机过程称为自回归移动平均过程， 记为ARMA(p, q), 其中p, q分别表示自回归和移动平均部分的最大阶数。 ARMA(p, q) 的一般表达式是
xt = 1xt-1 + 2xt-2 +…+ p xt-p + ut + 1ut-1 + 2 ut-2 + ...+ q ut-q
1、 时间序列相关性检验的stata实现
在进行arima分析前，对序列的特征应该有相应的了解。包括自相关 图，偏自相关图和Q统计量。
自相关刻画它序列 的邻近数据之间存在多大程度的相关性。 偏自相关度量的是k期间距的相关而不考虑k -1期的相关。 p阶滞后的Q-统计量的原假设是：序列不存在p阶自相关；备选假设为：序列
二、 ARIMA模型的估计、单位根与协整
时间序列模型一般分为四类，分别是自回归过程、移动平均过程、自 回归移动平均过程、单整自回归移动平均过程。
自回归过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性过程可表达为 xt = 1xt-1 + 2 xt-2 + … + p xt-p + ut 其中i, i = 1, … p 是自回归参数，ut 是白噪声过程，则称xt为p阶自
1、 定义时间序列在stata中的实现
在进行时间序列的分析之前，首先要定义变量为时间序列 数据。只有定义之后，才能对变量使用时间序列运算符号， 也才能使用时间序列分析的相关命令。定义时间序列用 tsset命令，其基本命令格式为：
tsset timevar [, options] 其中， timevar为时间变量。Options分为两类，或者定
stata操作介绍之时间序列分析
一、 基本时间序列模型的估计
在许多情况下，人们用时间序列的观测时期代表的时间作 为模型的解释变量，用来表示被解释变量随时间的自发变 化趋势。这种变量称为时间变量，也叫做趋势变量。
时间变量通常用t表示，其在用时间序列构建的计量经济 模型中得到广泛的应用，它可以单独作为一元线性回归模 型中的解释变量，也可以作多元线性回归模型中的一个解 释变量，其对应的回归系数表示被解释变量随时间变化的 变化趋势，时间变量也经常用在预测模型中。
单整自回归移动平均过程
对于ARMA过程（包括AR过程），如果特征方程(L) = 0 的全部根取值在单 位圆之外，则该过程是平稳的；如果若干个或全部根取值在单位圆之内，则 该过程是强非平稳的。除此之外还有第三种情形，即特征方程的若干根取值 恰好在单位圆上。这种根称为单位根，这种过程也是非平稳的。
若随机过程yt 经过d 次差分之后可变换为一个以 (L)为p阶自回归算子， (L)为q阶移动平均算子的平稳、可逆的随机过程，则称yt 为（p, d, q）阶单 整(单积)自回归移动平均过程，记为ARIMA (p, d, q)。
存在p阶自相关。
在Stata中实现相关性检验的基本命令格式如下所示：
命令格式1（做出自相关和偏自相关图）： corrgram varname [if] [in] [, corrgram_options] 命令格式2（做出自相关图）： ac varname [if] [in] [, ac_options] 命令格式3（做出自相关和偏自相关图）： pac varname [if] [in] [, pac_options]
回归过程，用AR(p)表示。xt是由它的p个滞后变量的加权和以及ut相 加而成。 移动平均过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性随机过程可用下式表达
xt = ut + 1 ut –1 + 2 ut -2 + … + q ut – q 其中 1, 2, …, q是回归参数，ut为白噪声过程，则上式称为q阶移