时间序列模型及应用案例课件
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《时间序列模型 》课件
《时间序列模型》ppt 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。
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
第七专题时间序列模型PPT教案
X12对X11方法进行改进：
（1） 扩展贸易日和节假日影响的调节功能，增加季节、趋势 循环和不规则要素分解模型的选择功能； （2） 新的季节调整结果稳定性诊断功能； （3） 增加X12-ARIMA模型的建模和模型选择功能。
例子：
（1） 2010年国庆房地产销售？ （2） 农产品销售？ （3） 月饼的销售？ （4） 羊肉和狗肉销售？
第21页/共113页
1、Hodrick-Prescott（HP）滤波
在宏观经济分析中，常常需要分解序列组成成分中的长期 趋势，Hodrick-Prescott滤波是被广泛使用的一种方法。该方 法在Hodrick and Prescott(1980) 分析战后美国经济周期的论 文中首次使用。 设{Yt}是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列，{YtT}是 其中含有的趋势成分， {YtC}是其中含有的波动成分。则
第4页/共113页
1 贸易日和节假日影响
由每天经济活动的总和组成的月度时间序列受该月各周的影响 ，这种影响称为贸易日影响（或周工作日影响）。 例如，对于零售业在每周的星期一至星期五的销售额比该周的 星期六、星期日要少得多。北京周一——周五商场不拥挤？ 因此，在某月如果多出的星期天数是一周的前五天，那么该月 份销售额将较低；如果多出的星期天数是一周的星期六、星期 日，那么该月份销售额将较高。 又如，在流量序列中平均每天的影响将产生“月长度”影响。 因为在每年中二月份的长度是不相同的，所以这种影响不可能 完全被季节因素承受。二月份残留的影响被称为润年影响（28 和29的差异）。
当选择Pross/Seasonal Adjustment/Tramo Seats 时， E-views执 行外部程序，将数据输给外部程序，然后将结果返回E-views 。
（1） 扩展贸易日和节假日影响的调节功能，增加季节、趋势 循环和不规则要素分解模型的选择功能； （2） 新的季节调整结果稳定性诊断功能； （3） 增加X12-ARIMA模型的建模和模型选择功能。
例子：
（1） 2010年国庆房地产销售？ （2） 农产品销售？ （3） 月饼的销售？ （4） 羊肉和狗肉销售？
第21页/共113页
1、Hodrick-Prescott（HP）滤波
在宏观经济分析中，常常需要分解序列组成成分中的长期 趋势，Hodrick-Prescott滤波是被广泛使用的一种方法。该方 法在Hodrick and Prescott(1980) 分析战后美国经济周期的论 文中首次使用。 设{Yt}是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列，{YtT}是 其中含有的趋势成分， {YtC}是其中含有的波动成分。则
第4页/共113页
1 贸易日和节假日影响
由每天经济活动的总和组成的月度时间序列受该月各周的影响 ，这种影响称为贸易日影响（或周工作日影响）。 例如，对于零售业在每周的星期一至星期五的销售额比该周的 星期六、星期日要少得多。北京周一——周五商场不拥挤？ 因此，在某月如果多出的星期天数是一周的前五天，那么该月 份销售额将较低；如果多出的星期天数是一周的星期六、星期 日，那么该月份销售额将较高。 又如，在流量序列中平均每天的影响将产生“月长度”影响。 因为在每年中二月份的长度是不相同的，所以这种影响不可能 完全被季节因素承受。二月份残留的影响被称为润年影响（28 和29的差异）。
当选择Pross/Seasonal Adjustment/Tramo Seats 时， E-views执 行外部程序，将数据输给外部程序，然后将结果返回E-views 。
时间序列分析PPT授课课件
2.3 181 323.625 5.1 324 432.125 7.3 390 525.500
2.4 753 341.750 5.2 224 426.000 7.4 978 542.750
3.1 269 357.875 5.3 284 417.000 8.1 483
20232./23/23 214 374.875 5.4 822 427.000 8.2 320
2.乘法模型（时间序列的变化在每周期有与趋 势相同的比例时适用）
假定四种变动因素之间存在着交互作用 y=T×S × C × R
同样可简化为： y=T×S × R y=T×S
2022/3/23
5
第二节 长期趋势的测定
一.数学模型法
设时间序列的数据为（ti，yi)
设直线趋势方程为：
yt a bt
1.4 733 283.699 2.584 3.4 860 363.819 2.364
2.1 224 293.714 0.763 4.1 345 373.834 0.923
2.2 114 303.729 0.375 4.2 203 383.849 0.529
2.3 181 313.744 0.577 4.3 233 393.864 0.592
（2）求周期每一点的算术平均数（或几何平均数）得 到一个周期的季节因子
（3）对季节因子进行修正
若为季度数据，则S1+S2+S3+S4=4；
若为月度数据，则S1+S2+ …+S12=12。
2022/3/23
19
第三节 季节变动的测定
（资料见例1）
年.
季 度
销售 额Y
趋势值T
季节因子 Y/T
模板时间序列分析模型实例.ppt
项的线性函数，即可表示为
X t ut 1ut1 2ut2 L qutq 【3】
式【3】称为 q阶移动平均模型，记为MA（ q ）
注：实参数 1,2 ,L ,q 为移动平均系数，是待估参数
最新 文档
20
1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介
引入滞后算子，并令 (B) 11B 2B2 L qBq 则模型【3】可简写为
1、自回归【 AR 】模型
自回归序列 X t：
如果时间序列 X t 是它的前期值和随机项的线性 函数，即可表示为
X t 1 X t1 2 X t2 L p X t p ut 【1】
【1】式称为 p 阶自回归模型，记为AR（ p ）
注1：实参数 1,2 ,L , p 称为自回归系数，是待估参数.
注4：ARMA过程的平稳条件是滞后多最新项文式档 (B) 的根均在单位圆外
22
可逆条件是滞后多项式 (B) 的根都在单位圆外
1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介 二、随机时间序列的特性分析
1、时序特性的研究工具 （1）自相关 构成时间序列的每个序列值 Xt , Xt1, Xt2,L , Xtk 之间的简单
识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的 最优预测.
ARMA模型有三种基本类型：
自回归（AR：Auto-regressive）模型 移动平均（MA：Moving Average）模型 自回归移动平均（ARMA：Au最t新o-文re档gressive Moving Average）模型17
1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介
k 1
1 k 1, j j
j 1
k 1 k 2,3,L
k 其中 k 是滞后 期的自相关系数，
X t ut 1ut1 2ut2 L qutq 【3】
式【3】称为 q阶移动平均模型，记为MA（ q ）
注：实参数 1,2 ,L ,q 为移动平均系数，是待估参数
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20
1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介
引入滞后算子，并令 (B) 11B 2B2 L qBq 则模型【3】可简写为
1、自回归【 AR 】模型
自回归序列 X t：
如果时间序列 X t 是它的前期值和随机项的线性 函数，即可表示为
X t 1 X t1 2 X t2 L p X t p ut 【1】
【1】式称为 p 阶自回归模型，记为AR（ p ）
注1：实参数 1,2 ,L , p 称为自回归系数，是待估参数.
注4：ARMA过程的平稳条件是滞后多最新项文式档 (B) 的根均在单位圆外
22
可逆条件是滞后多项式 (B) 的根都在单位圆外
1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介 二、随机时间序列的特性分析
1、时序特性的研究工具 （1）自相关 构成时间序列的每个序列值 Xt , Xt1, Xt2,L , Xtk 之间的简单
识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的 最优预测.
ARMA模型有三种基本类型：
自回归（AR：Auto-regressive）模型 移动平均（MA：Moving Average）模型 自回归移动平均（ARMA：Au最t新o-文re档gressive Moving Average）模型17
1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介
k 1
1 k 1, j j
j 1
k 1 k 2,3,L
k 其中 k 是滞后 期的自相关系数，
《时间序列模型》课件
对于非线性时间序列，可能需要使用 其他复杂的模型，如神经网络、支持 向量机或深度学习模型。
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
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
ARMA时间序列模型及其相关应用教材PPT(共 49张)
对于零均值的平稳时间序列中，给定 Xt1, ,Xtk1 ，则 Xt和Xtk 之间
的偏相关函数定义为：
偏 相 关 函 数 = E [X tX tk] =E [X tX tk]
E [X t2]E [X tk2]
2 X
注意：此时的期望指的是条件期望 。
17
AR模型偏相关函数
设 X t 为零均值的实平稳时间序列，设它满足AR(p)模型：
9
AR与MA模型的比较
自回归模型： X t 1 X t 1 2 X t 2 p X t p a t.
意义在于仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测 目标的影响和作用，不一定平稳。
滑动平均模型：X t a t 1 a t 1 2 a t 2 q a t q .
型。
其中， a t 是独立同分布的随机变量序列，且满足 E[at ] 0，D[at]a2 也称
白噪声序列。 为了方便表示，引进延迟算子的概念。令：
Xt1 BXt Xt2BXt-1B2Xt Xtp BpXt
则自回归模型可写为： (B)Xt at
其中： (B ) 1 1 B 2 B 2 p B p .
(B) Xt
=
(B)at
模型简记为ARMA(p, q).
显然，当q =0时，ARMA(p, q)模型就是AR (p)模型； 显然，当p =0时，ARMA(p, q)模型就是MA (q)模型；
ARMA(p, q)模型的平稳性只依赖于AR 部分； ARMA(p, q)模型的可逆性只依赖于MA 部分；
1976年，英国统计学家G.E.P.Box和英国统计学家G.M.Jenkins联合出版了 《时间序列分析——预测和控制》一书，在总结前人的研究的基础上， 系统地阐述了ARMA模型的识别、估计、检验及预测的原理和方法，成 为时间序列分析的核心，故ARMA 模型也称为Box-Jenkins模型。
时间序列分析课件
模型的诊断
残差诊断
检查模型是否符合残差的正态性和 平稳性，如是否存在自相关性等。
精度评估
使用MAPE、RMSE等指标对预测值 和实际值的误差进行评价。
过度拟合
注意模型过度拟合数据，需要在稳 定性和预测精度之间寻找平衡点。
时间序列模型的应用
股票价格的时间序列 分析
利用ARIMA模型对股票价格进行 预测和交易策略的优化。
真实案例：COVID-1 9疫情数据的时间序列分 析
数据收集
收集全球COVID-19疫情历史数据， 包括新增确诊、治愈、死亡等。
数据可视化
数据分析和预测
使用时间序列图表和热力图等方式， 使用ARIMA模型对未来疫情趋势进 展示疫情随时间和地域的变化趋势。 行预测和分析。
宏观经济指标的时间 序列分析
理解各项经济数据的趋势和关系， 对政策制定具有重要意义。
人口统计数据的时间 序列分析
预测社会变化，如人口流动、城 市化趋势等。
时间序列分析的未来展望
机器学习与数据挖掘
在更大的数据集上应用机器学习和 数据挖掘技术，进行复杂变量和非 线性关系的预测。
动态因果模型
建立具有时间约束和因果关系的复 杂模型，包括时间滞后、时间间隔 等。
差分技术
减少时间序列的非平稳性，包括一阶差分、季节性差分 等。
ARIMA模型
1
自回归模型
当前值受前阶数的过去值和噪声的影响。
2
差分
将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。
3
移动平均模型
误差受前阶数的过去误差和噪声的影响。
Байду номын сангаас
ARMA模型
1 自回归模型
2 移动平均模型
时间序列模型讲义(PPT184张)
虚线之间的区域是自相关中正负两倍于估计 标准差所夹成的。如果自相关值在这个区域内， 则在显著水平为5%的情形下与零没有显著区别。 本例1～3阶的自相关系数都超出了虚线，说 明存在3阶序列相关。各阶滞后的Q-统计量的P 值都小于5%，说明在5%的显著性水平下，拒
绝原假设，残差序列存在序列相关。
07.03.2019
07.03.2019
21
此检验拒绝 直至2阶的无序 列相关的假设。 Q-统计和LM检 验都表明：残差
是序列相关的，
因此方程在被用 于假设检验和预 测之前应该重新 定义。
07.03.2019
22
例9.3: 关于残差序列相关的LM检验(2)
考虑美国的一个投资方程。美国的 GNP 和国内私人 总投资 INV 是单位为 10 亿美元的名义值，价格指数 P 为 GNP的平减指数（1972=100），利息率R为半年期商业票
ˆ ln( inv ) 0 . 016 r 0 . 734 ln( gnp ) u t t 1 t t
t =（-1.32） （154.25） R2=0.80 D.W.=0.94
从D.W.值来看，这个模型存在正的序列相关，
但是，看起来还不是强的正序列相关。
07.03.2019
24
07.03.2019 19
在给定的显著性水平下，如果这两个统计量小于设
定显著性水平下的临界值，说明序列在设定的显著性水 平下不存在序列相关；反之，如果这两个统计量大于设 定显著性水平下的临界值，则说明序列存在序列相关性。
在软件中的操作方法：
选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test， 一般地对高阶的，含有 ARMA误差项的情况执行 BreushGodfrey LM。在滞后定义对话框，输入要检验序列的最 高阶数。
时间序列ppt课件
气象领域应用
总结词
时间序列分析在气象领域的应用主要涉及气 候变化研究、气象预报和气象数据管理等。
详细描述
通过对长时间序列的气象数据进行研究，科 学家可以了解气候变化的规律和趋势。此外 ，时间序列分析在气象预报中发挥着重要作 用，通过对实时气象数据的分析，可以预测 未来的天气状况。气象数据管理方面，时间 序列分析有助于组织和管理大量的气象数据 ，提高数据的质量和可用性。
交通领域应用
总结词
时间序列分析在交通领域的应用主要涉及交 通流量预测、交通拥堵分析和交通安全研究 等。
详细描述
通过对历史交通数据的分析，可以了解交通 流量的变化规律和趋势，预测未来的交通流 量。此外，时间序列分析还可以用于交通拥 堵分析，探究拥堵产生的原因和规律，为交 通管理部门提供决策依据。在交通安全研究 方面，时间序列分析有助于了解交通事故的 发生规律和趋势，为制定安全措施提供支持
时间序列ppt课件
目录
CONTENTS
• 时间序列基础 • 时间序列分析方法 • 时间序列预测 • 时间序列在各领域的应用 • 时间序列研究前沿与展望
01 时间序列基础
CHAPTER
时间序列的定义
总结词
时间序列是一种数据结构，它按照时间顺序排列了一系列的 数据点。
详细描述
时间序列数据通常以时间为横轴，以相应的数值或观测值为 纵轴，记录了某一指标在不同时间点的数值。这些数据点通 常具有时间先后顺序，能够反映事物随时间变化的发展过程 。
详细描述
统计特征分析法能够深入挖掘数据的 内在规律和性质，通过计算各种统计 特征，可以了解数据的稳定性、周期 性、趋势性等特点，从而为进一步分 析提供依据。
模型分析法
总结词
时间序列分析与预测第二讲时间序列模型课件
时间序列旳分类
时间序列
绝对数序列
相对数序列
平均数序列
时期序列 时点序列
时间序列旳编制原则
• 时间长短要一致 • 总体范围要一致 • 指标内容要一致 • 计算措施和口径要一致
时间序列旳水平分析
平均增长量 增长量
平均发展水平 发展水平
发展水平与平均发展水平
• 发展水平
– 现象在不同步间上旳观察值 – 阐明现象在某一时间上所到达旳水平
• 除了增长旳趋势和季节影响之外，还有些无规律旳随机原因旳作用。
120
100
80
60
40
20
JAN
19S9E0P
19M9A0Y
1J9A9N1 19S9E2P
19M9A2Y
1J9A9N3 19S9E4P
1M99A4Y
JAN 1995
19S9E6P
19M9A6Y
1J9A9N7 19S9E8P
19M9A8Y
Байду номын сангаас
• 第二步：计算只反应季节波动旳季节指数（Seasonal
indices）
– 用移动平均值清除原时间序列中相应时期旳实际值，得到只 包括季节波动和不规则波动旳时间序列，即：
Yt T S C I S I
Mt
T C
– S×I 一般是围绕1随机波动旳值，某个时期旳值不小于1，则 该时期旳季节波动不小于平均水平
– 乘积形式：Y=T×S ×C ×I – 和旳形式：Y=T + S + C + I
Y
Y=T + S + C + I
t Y
Y=T×S ×C ×I
t
时间序列分解法
时间序列模型及应用案例课件
PPT学习交流
9
• 时序模型的数据要求
• 单个键时间列 每个模型都必须包含一个用作事例序列的 数值或日期列，该列定义了该模型将使用的时间段。
• 可预测列 每个模型都必须至少包含一个可预测列，算 法将根据这个可预测列生成时序模型。可预测列的数据 类型必须具有连续值。
• 可选序列键列 每个模型可包含一个附加的键列，该列 包含标识序列的唯一值。可选序列键列必须包含唯一值。
时间序列模型
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提纲
• 一.时序的基本概念 • 二.时序的构成 • 三.时序的预测 • 四.时序的应用
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一.时序的基本概念
某种现象某一个统计指标
在不同时间上的各个数值， 按时间先后顺序排列而形 成的序列。
按照时间序列所 得的观测值
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• 时序模型建立的目的是为了描述时间序 列中产生数据的随机机制与趋势，以此 模型来判断在某一时间或随机机制下会 发生的数据达到预测和控制的目的。时 间序列可分为平稳的时间序列和非平稳 的时间序列。
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• 四.时序的应用
Microsoft 时序算法提供了一些针对连续值（例 如一段时间内的产品销售额）预测进行了优化 的回归算法。虽然其他 Microsoft 算法（如决策 树）也能预测趋势，但是他们需要使用其他新 信息列作为输入才能进行预测，而时序模型则 不需要。时序模型仅根据用于创建该模型的原 始数据集就可以预测趋势。进行预测时还可以 向模型添加新数据，随后新数据会自动纳入趋 势分析范围内。
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• 算法的原理
• 在 SQL Server 2008 中，Microsoft 时序算法同时使用 ARTxp 算法和另一种算法 ARIMA。ARTXp 算法针对短期 预测进行了优化，因此可预测序列中下一个可能的值。 ARIMA 算法针对长期预测进行了优化。
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二.时序的构成
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三.时序的预测
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了解时序模型的结构
时序模型具有表示该模型及其元数据的单一父节点。 根据用于创建该模型的算法的不同，在该父节点下 面有一个或两个时序树。
如果创建混合模型，则两个单独的树会添加到该模 型中，一个适用于 ARIMA 算法，另一个适用于 ARTxp 算法。 如果选择仅使用 ARTxp 算法和 ARIMA 算法中的一个，则将拥有对应于所选算法的 单个树。 可以通过设置 FORECAST_METHOD 参数 来指定要使用的算法。
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• 时序模型的数据要求
• 单个键时间列 每个模型都必须包含一个用作事例序列的 数值或日期列，该列定义了该模型将使用的时间段。
• 可预测列 每个模型都必须至少包含一个可预测列，算 法将根据这个可预测列生成时序模型。可预测列的数据 类型必须具有连续值。
• 可选序列键列 每个模型可包含一个附加的键列，该列 包含标识序列的唯一值。可选序列键列必须包含唯一值。
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• 然后我们就需要部署、处理该挖掘模型了。然 后下一步我们进行结果分析。
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• 上面的图就是Microsoft时序算法出来的结果图了，挖掘 模型查看器为这种算法提供了两个面板查看，一个是图 表、另一个是模型，下面我们将以此详细分析，平常最 常用的就是图表模型查看器，图标区分为两块，如上图， 前半部分模型历史分析数据，后面模糊区为推测区域， 右侧一个序列筛选的下拉选项框，从横轴中我们可以看 到，图中的实线是输入的历史数据，通过虚线区域可以 观察到模型算法对未来时间线的预测，以及它们的波动 范围。
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• 算法的原理
• 在 SQL Server 2008 中，Microsoft 时序算法同时使用 ARTxp 算法和另一种算法 ARIMA。ARTXp 算法针对短期 预测进行了优化，因此可预测序列中下一个可能的值。 ARIMA 算法针对长期预测进行了优化。
• 默认情况下，Microsoft 时序算法在分析模式和进行预测 时混合使用这两种算法。该算法使用相同的数据为两个 单独的模型定型：一个模型采用 ARTxp 算法，另一个模 型采用 ARIMA 算法。然后，该算法结合这两个模型的结 果来产生可变数量时间段的最佳预测。
那些内容，是不是满足时序算法的数据要求条件。 • （3）新建挖掘结构 • 在选择数据挖掘技术时选择Microsoft时序
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• （4）参数配置
• 对于Microsoft时序算法有几个参数比较重要，需要单独 配置，这里我们介绍一下
• PERIODICITY_HINT：该参数提供了有关数据模式重复频 率的算法信息。简单点讲就是时间序列的重复迭代时间 间隔，比如本篇文章中用到的时间轴就是为每个月更改 一次，且周期为年为单位，所以我们将这个参数设置成 12，意思是每十二个月重复一次。
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提纲
• 一.时序的基本概念 • 二.时序的构成 • 三.时序的预测 • 四.时序的应用
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一.时序的基本概念
某种现象某一个统计指标
在不同时间上的各个数值， 按时间先后顺序排列而形 成的序列。
按照时间序列所 得的观测值
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• 时序模型建立的目的是为了描述时间序 列中产生数据的随机机制与趋势，以此 模型来判断在某一时间或随机机制下会 发生的数据达到预测和控制的目的。时 间序列可分为平稳的时间序列和非平稳 的时间序列。
• 简而言之，要求分析数据序列必须含有时间序列，并且 序列值为连续，要求分析数据序列存在唯一标示值，其 实也就说传统意义上面的主键。
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• 处理过程： • （1）新建解决方案，然后数据源，然后数据源视图 • （2）预览数据，分析源数据结构内容 • 这里我们需要对要分析的数据进行分析，先看看里面有
PPTrosoft 时序算法提供了一些针对连续值（例 如一段时间内的产品销售额）预测进行了优化 的回归算法。虽然其他 Microsoft 算法（如决策 树）也能预测趋势，但是他们需要使用其他新 信息列作为输入才能进行预测，而时序模型则 不需要。时序模型仅根据用于创建该模型的原 始数据集就可以预测趋势。进行预测时还可以 向模型添加新数据，随后新数据会自动纳入趋 势分析范围内。
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• 通过分析折线图，可知，出口净值在在春季和 秋季最高，说明春季和秋季是旺季。
• 从走势来看，出口净值总体保持上升。
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