时间序列特性分析教材
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《时间序列分析 》课件
股票价格时间序列分析是研究股票价格随时间变化的过 程，通过分析历史数据来预测未来走势。
详细描述
股票价格时间序列数据具有波动性和趋势性，通过计算 相关统计量，如均值、方差、自相关图等，可以分析股 票价格的变动规律。同时，利用ARIMA、SVM、LSTM 等时间序列分析模型，可以对股票价格进行预测，为投 资者提供决策依据。
04
时间序列的预测
预测的种类和步骤
种类
时间序列预测可以根据不同的标准进行分类，如预测方法的性质可以分为定量预测和定性预测，预测 的时间跨度可以分为长期预测、中期预测和短期预测等。
步骤
时间序列预测通常包括以下几个步骤：数据收集和整理、数据分析和处理、模型选择和建立、模型评 估和优化、预测结果分析和应用。
人口数量时间序列分析
总结词
人口数量时间序列分析是研究人口数量 随时间变化的过程，通过分析历史数据 来预测未来人口走势。
VS
详细描述
人口数量时间序列数据具有趋势性和周期 性，通过计算相关统计量，如增长率、年 龄结构、性别比例等，可以分析人口数量 的变动规律。同时，利用ARIMA、 Logistic模型等时间序列分析模型，可以 对人口数量进行预测，为政策制定和资源 分配提供决策依据。
要点二
实例2
气候变化预测：利用时间序列分析方法，对历史气候数据 进行分析，建立气候变化的时间序列模型，对未来的气候 变化趋势进行预测。
05
时间序列分析软件介绍
EViews软件介绍
总结词
EViews是一款专门用于时间序列分析和预测的软件，具有强大的数据处理和模型估计 功能。
详细描述
EViews提供了丰富的计量经济学模型和统计方法，包括ARIMA、SARIMA、VAR、 VECM等时间序列分析模型，以及回归分析、方差分析、假设检验等统计方法。它还支 持多种数据导入导出格式，如Excel、CSV、Stata等，方便用户进行数据管理和分析。
详细描述
股票价格时间序列数据具有波动性和趋势性，通过计算 相关统计量，如均值、方差、自相关图等，可以分析股 票价格的变动规律。同时，利用ARIMA、SVM、LSTM 等时间序列分析模型，可以对股票价格进行预测，为投 资者提供决策依据。
04
时间序列的预测
预测的种类和步骤
种类
时间序列预测可以根据不同的标准进行分类，如预测方法的性质可以分为定量预测和定性预测，预测 的时间跨度可以分为长期预测、中期预测和短期预测等。
步骤
时间序列预测通常包括以下几个步骤：数据收集和整理、数据分析和处理、模型选择和建立、模型评 估和优化、预测结果分析和应用。
人口数量时间序列分析
总结词
人口数量时间序列分析是研究人口数量 随时间变化的过程，通过分析历史数据 来预测未来人口走势。
VS
详细描述
人口数量时间序列数据具有趋势性和周期 性，通过计算相关统计量，如增长率、年 龄结构、性别比例等，可以分析人口数量 的变动规律。同时，利用ARIMA、 Logistic模型等时间序列分析模型，可以 对人口数量进行预测，为政策制定和资源 分配提供决策依据。
要点二
实例2
气候变化预测：利用时间序列分析方法，对历史气候数据 进行分析，建立气候变化的时间序列模型，对未来的气候 变化趋势进行预测。
05
时间序列分析软件介绍
EViews软件介绍
总结词
EViews是一款专门用于时间序列分析和预测的软件，具有强大的数据处理和模型估计 功能。
详细描述
EViews提供了丰富的计量经济学模型和统计方法，包括ARIMA、SARIMA、VAR、 VECM等时间序列分析模型，以及回归分析、方差分析、假设检验等统计方法。它还支 持多种数据导入导出格式，如Excel、CSV、Stata等，方便用户进行数据管理和分析。
《时间序列分析》课件
《时间序列分析》 ppt课件
• 时间序列分析简介 • 时间序列的平稳性检验 • 时间序列的预处理 • 时间序列的模型选择与建立 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析的软件实现
目录
Part
01
时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是一组按照时间顺序排列的 数据点，通常表示为时间t的函数y(t) 。
"ts"包提供了各种时间序列函数，可以用来创建、合并、分解和转换时间序列数据。而"forecast"包则 提供了各种预测算法，可以对时间序列数据进行预测和分析。
Excel在时间序列分析中的应用
Excel是一种广泛使用的办公软件， 也常被用于数据处理和分析。在时间 序列分析中，Excel可以通过使用各 种函数和工具来处理和分析时间序列 数据。
选择适合的时间序列分析 模型，如ARIMA、 SARIMA、LSTM等，并 进行模型训练。
提取时间序列中的趋势、 周期性、季节性等特征。
Part
02
时间序列的平稳性检验
平稳性的定义与特点
总结词
平稳性是指时间序列数据的统计特性不随时间推移而发生变化，即时间序列数据的各个 观测值之间具有相同的随机特性。
数据的异常值处理
识别异常值
通过统计方法、可视化方法等识别异 常值。
处理异常值
根据实际情况，可删除异常值、用均 值或中位数填充异常值或对异常值进 行修正。
Part
04
时间序列的模型选择与建立
常见的时间序列模型
随机游走模型
假设时间序列的下一个值是前一个值的随机扰动，适用于描述长期趋 势。
季节性自回归积分滑动平均模型（SARIM…
• 时间序列分析简介 • 时间序列的平稳性检验 • 时间序列的预处理 • 时间序列的模型选择与建立 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析的软件实现
目录
Part
01
时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是一组按照时间顺序排列的 数据点，通常表示为时间t的函数y(t) 。
"ts"包提供了各种时间序列函数，可以用来创建、合并、分解和转换时间序列数据。而"forecast"包则 提供了各种预测算法，可以对时间序列数据进行预测和分析。
Excel在时间序列分析中的应用
Excel是一种广泛使用的办公软件， 也常被用于数据处理和分析。在时间 序列分析中，Excel可以通过使用各 种函数和工具来处理和分析时间序列 数据。
选择适合的时间序列分析 模型，如ARIMA、 SARIMA、LSTM等，并 进行模型训练。
提取时间序列中的趋势、 周期性、季节性等特征。
Part
02
时间序列的平稳性检验
平稳性的定义与特点
总结词
平稳性是指时间序列数据的统计特性不随时间推移而发生变化，即时间序列数据的各个 观测值之间具有相同的随机特性。
数据的异常值处理
识别异常值
通过统计方法、可视化方法等识别异 常值。
处理异常值
根据实际情况，可删除异常值、用均 值或中位数填充异常值或对异常值进 行修正。
Part
04
时间序列的模型选择与建立
常见的时间序列模型
随机游走模型
假设时间序列的下一个值是前一个值的随机扰动，适用于描述长期趋 势。
季节性自回归积分滑动平均模型（SARIM…
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
《时间特性分析法》课件
参数调整复杂 某些时间特性分析方法涉及的参 数较多，需要仔细调整和优化， 这增加了分析的难度和复杂度。
06 时间特性分析法的未来发展
技术发展
算法优化
随着计算能力的提升，时间特性 分析法的算法将进一步优化，提
高分析的准确性和效率。
数据处理能力
随着大数据和云计算技术的发展， 时间特性分析法将能够处理更大规 模和更复杂的数据集。
可视化技术
借助先进的可视化技术，时间特性 分析法的结果将更加直观易懂，有 助于更好地理解和应用分析结果。
应用拓展
跨领域应用
时间特性分析法的应用范围将进一步拓展，不仅局限于某 一特定领域，还将广泛应用于其他领域，如金融、医疗、 教育等。
实时监测与预警
随着物联网和传感器技术的发展，时间特性分析法将能够 实现实时监测和预警功能，及时发现异常情况并采取相应 措施。
05 时间特性分析法的优缺点
优点
全面性
动态性
时间特性分析法能够全面地考虑时间因素 对研究对象的影响，从而更准确地描述和 预测事物的变化趋势。
该方法能够揭示事物随时间变化的规律， 有助于理解其发展过程和未来趋势。
实用性
，可以用于各种领域的数据分析和 预测。
该方法具有明确的分析步骤和工具，便于 实际操作和应用。
缺点
数据要求高 时间特性分析法需要大量的时间 序列数据，如果数据量不足或数 据质量不高，会影响分析结果的 准确性。
对非线性关系处理不足 传统的时间特性分析方法在处理 非线性时间序列数据时可能存在 局限性，需要借助其他方法或模 型进行改进。
模型选择困难 在选择合适的模型进行时间特性 分析时，需要充分了解数据特性 和业务背景，否则可能会影响分 析结果。
个性化推荐与决策支持
06 时间特性分析法的未来发展
技术发展
算法优化
随着计算能力的提升，时间特性 分析法的算法将进一步优化，提
高分析的准确性和效率。
数据处理能力
随着大数据和云计算技术的发展， 时间特性分析法将能够处理更大规 模和更复杂的数据集。
可视化技术
借助先进的可视化技术，时间特性 分析法的结果将更加直观易懂，有 助于更好地理解和应用分析结果。
应用拓展
跨领域应用
时间特性分析法的应用范围将进一步拓展，不仅局限于某 一特定领域，还将广泛应用于其他领域，如金融、医疗、 教育等。
实时监测与预警
随着物联网和传感器技术的发展，时间特性分析法将能够 实现实时监测和预警功能，及时发现异常情况并采取相应 措施。
05 时间特性分析法的优缺点
优点
全面性
动态性
时间特性分析法能够全面地考虑时间因素 对研究对象的影响，从而更准确地描述和 预测事物的变化趋势。
该方法能够揭示事物随时间变化的规律， 有助于理解其发展过程和未来趋势。
实用性
，可以用于各种领域的数据分析和 预测。
该方法具有明确的分析步骤和工具，便于 实际操作和应用。
缺点
数据要求高 时间特性分析法需要大量的时间 序列数据，如果数据量不足或数 据质量不高，会影响分析结果的 准确性。
对非线性关系处理不足 传统的时间特性分析方法在处理 非线性时间序列数据时可能存在 局限性，需要借助其他方法或模 型进行改进。
模型选择困难 在选择合适的模型进行时间特性 分析时，需要充分了解数据特性 和业务背景，否则可能会影响分 析结果。
个性化推荐与决策支持
时间序列特性分析教材(PPT 50页)
EViews统计分析基础教程
y,y ,,y 专题时间序列特性分析
t t1 tk
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk 1. 时序特性的研究工具
自相关 偏自相关 Eviews中自（偏自）相关分析的操作
EViews统计分析基础教程
yt,yty1,,ytk 1.1.自相关, AC，Autocorrelation
t t1 t
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk EViews6.0为用户提供了6种单位根检验的方法，有
“Augmented Dickey–Fuller”(ADF)检验法， “Dickey–Fuller GLS (ERS)”（DF）检验法， “Phillips–Perron”（PP）检验法， “Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin”(KPSS)检验法， “Elliott–Rothenberg–Stock Point–Optimal”(ERS)检验法, “Ng–Perron”(NP)检验法。
若自相关系数与0无显著不同，说明各年中同一月(季) 不相关，序列不存在季节性；反之，则存在季节性。
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk 季节性调整例：“民航客运量”
序列X的折线图：总体上升趋势 相关图（原序列，最大滞后期24）：自相关系数没有
很快趋于0，说明序列是非平稳序列。 Байду номын сангаас分：生成序列dx，满足dx=x-x(-1) 绘制序列“dx”的相关图：季节性 季节差分消除序列季节性，差分步长应与季节周期一
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk 单位根检验（Unit Root Test）主要用来判定时间序 列的平稳性。
y,y ,,y 专题时间序列特性分析
t t1 tk
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk 1. 时序特性的研究工具
自相关 偏自相关 Eviews中自（偏自）相关分析的操作
EViews统计分析基础教程
yt,yty1,,ytk 1.1.自相关, AC，Autocorrelation
t t1 t
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk EViews6.0为用户提供了6种单位根检验的方法，有
“Augmented Dickey–Fuller”(ADF)检验法， “Dickey–Fuller GLS (ERS)”（DF）检验法， “Phillips–Perron”（PP）检验法， “Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin”(KPSS)检验法， “Elliott–Rothenberg–Stock Point–Optimal”(ERS)检验法, “Ng–Perron”(NP)检验法。
若自相关系数与0无显著不同，说明各年中同一月(季) 不相关，序列不存在季节性；反之，则存在季节性。
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk 季节性调整例：“民航客运量”
序列X的折线图：总体上升趋势 相关图（原序列，最大滞后期24）：自相关系数没有
很快趋于0，说明序列是非平稳序列。 Байду номын сангаас分：生成序列dx，满足dx=x-x(-1) 绘制序列“dx”的相关图：季节性 季节差分消除序列季节性，差分步长应与季节周期一
EViews统计分析基础教程
yt,yt1,,ytk 单位根检验（Unit Root Test）主要用来判定时间序 列的平稳性。
时间序列分析教材(PPT62张)
STAT （4）间隔不等的间断的时点数列 [例 ]试 求 A厂 成 品 仓 库 当 年 的 平 均 库 存 量 时 间 1月 初 3月 末 7月 初 1 0月 末1 2月 末 库 存 量 a 3 8 （ a ） 4 2 （ a ） 3 9 （ a ） 3 7 （ a ） 4 1 （ a ） 1 2 3 4 5
32
38 39
37
42 50
26
30 35
120
140 153
2005
2006 2007 2008 2009 2010 2011
30
29 31 33 34
39
42 43 45 46
51
55 54 58 60
37
38 41 42 45
157
164 169 178 185
面对15年的数 据，王先生认 为首先应做些 描述性分析， 以作为预测的 基础，其次是 找出各年总销 售量的变动趋 势，并进行预 测；第三是对 销售量进行季 节性分析，进 而分别在含有 季节变动的条 件下进行预测。
STAT 2、时点数列 （1）间隔相等的连续的时点数列 [ 例 ] 某 厂 成 品 仓 库 有 关 资 料 如 下 1 2 日 期 8 4 2 库 存 量 （ 台 ） 3 a a a 1 2 试 求 该 仓 库 5 天 的 平 均 库 存 量
3 3 9 a 3
4 3 7 a 4
5 4 1 a 5
38 42 39 37 41 a a 计算公式 :a 1 1 1 1 1 n
111 % 120 % 125 % ( ) 平均的计划完成程度 c 118 . 67 % 3 实际产值 100 120 125 a 第二季度计% 计划产值 90 100 100 b
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
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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
时间序列分析教材(PPT 113页)
反映现象在较长一段时间内总的发展变动程度，也称为发展 总速度。
9-29
发展速度（续）
二者关系：
定基发展速度＝相应时期的环比发展速度之积。 相邻两定基发展速度之商＝相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响，可计算：
根据表9-1中各年年末人口数，计算2001～2010年这 10年间的平均人口数。
解：
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假 定条件的。实际中，计算结果通常只是近似值。
一般认为，间隔越短，计算结果就越准确。
例如，由一年中各月底数计算的全年平均数，就比只用年初和年末两 项数据计算的结果更准确。
8
8
9-28
二、时间序列分析的速度指标
（一）发展速度＝报告期水平／基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度； 有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度＝报告期水平／上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度，也可称为逐期发展速度。
定基发展速度＝报告期水平／固定基期水平 yt / y0
居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性，是 编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
9-12
18
35%
16
30%
14
12
25%
10
20%
9-29
发展速度（续）
二者关系：
定基发展速度＝相应时期的环比发展速度之积。 相邻两定基发展速度之商＝相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响，可计算：
根据表9-1中各年年末人口数，计算2001～2010年这 10年间的平均人口数。
解：
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假 定条件的。实际中，计算结果通常只是近似值。
一般认为，间隔越短，计算结果就越准确。
例如，由一年中各月底数计算的全年平均数，就比只用年初和年末两 项数据计算的结果更准确。
8
8
9-28
二、时间序列分析的速度指标
（一）发展速度＝报告期水平／基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度； 有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度＝报告期水平／上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度，也可称为逐期发展速度。
定基发展速度＝报告期水平／固定基期水平 yt / y0
居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性，是 编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
9-12
18
35%
16
30%
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12
25%
10
20%
时间序列分析教材81页
❖ SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的 一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它 们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：
1) 选择菜单: DataDefine Dates，出现窗口：
2) 个案为(Cases Are)框提供了多种时间形式,可根 据数据的实际情况选择与其匹配的时间格式和 参数。并在第一个个案为框中输入起初日期。
❖ 16.3.1 图形化观察及检验目的
❖ 16.3.2 图形化观察工具
❖ 16.3.3 时间序列的检验方法
❖ 16.3.4 图形化观察和检验的基本操作
❖ 16.3.5 图形化观察的应用举例
❖回忆一下回归分析的图形 观察与检验
✓ 做散点图看大致趋势
✓ 检验基本假设是否满足
✓ 非线性的转化为线性的处理
16.3.4 图形化观察和检验的基本操作
1. 绘制序列图的基本操作
1) 分析预测序列图。
2) 将需绘图的序列变量选入变量Variables框。
3) 在时间轴标签Time Axis Labels框中指定横轴 （时间轴）标志变量。该标志变量默认的是日 期型变量。
4) 在转换Transform框中指定对变量进行怎样的 变化处理。其中Natural log transform表示对 数据取自然对数，Difference表示对数据进行n 阶(默认1阶)差分，Seasonally difference表示 对数据进行季节差分。
16.1.2 时间序列分析的一般步骤 (重点)
➢ 数据的准备阶段； ➢ 数据的观察及检验阶段：总体把握时间序列
发展变化的特征，以便选择恰当的模型进行 分析，包括图形方法和统计检验方法； ➢ 数据的预处理阶段：一方面能够使序列的特 征体现得更加明显，利于分析模型的选择； 另一方面使数据满足于模型的要求；
时间序列分析教材(PPT 171页)
fn
ai fi
i 1 n
fi
i 1
9 - 25
统计学
STA[T例IST]I某CS厂成品仓库库存变动时登记如下
日期
1
6
10
库存量（台） 38(a1) 42(a2) 39(a3)
25 37(a4)
试求该仓库该月的平均库存量
31 41(a5)
x xf a af
f
f
a 38 5 42 4 39 15 37 6 411 5 4 15 6 1
统月计初 学
一
二
三
四
S库TA存TI量ST（IC台S ） 38(a1) 42(a2) 39(a3) 37(a4)
五 41(a5)
38 42 1 42 39 1 39 37 1
a 2
2
2
111
x xf f
(a1 a2 ) (a2 a3 ) (a3 a4 )
2
2
2
3
x
f
时间 库存量 a 间隔 f
1/1—31/1 38—42 1
1 2
a1
a2
a3
1 2
a4
39.5(台)
4 1
1/2—28/2 42—39 1
1/3—31/3 39—37 1
——
3
a
912-a218
a2
a3
1 2
an
n 1
首尾折半法 n指标值个数 n1时间长度
统计学
STA（TIS４TI）CS间隔不等的间断时点资料
一季
二季
统计学
STA3TI、STI作CS用
（1）描述现象的历史状况； （2）揭示现象的发展变化规律；
（3）外推预测。
时间序列分析基于r第2版
时间序列分析基于r第2版《时间序列分析基于R第2版》（Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples, 2nd Edition）是由Shumway和Stoffer合著的一本经典时间序列分析教材。
该书详细介绍了时间序列分析的理论和实践应用，并使用R语言进行实例演示和编程实现。
以下是《时间序列分析基于R第2版》的主要内容概述：第1章：时间序列分析简介介绍时间序列分析的基本概念和应用领域，并概述本书的内容和使用R语言进行时间序列分析的优势。
第2章：时间序列的基本特性介绍时间序列的基本特性，包括平稳性、自相关性和白噪声等概念，并通过实例演示如何使用R进行时间序列数据的可视化和描述性统计分析。
第3章：时间序列的线性模型介绍时间序列的线性模型，包括自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）和自回归滑动平均模型（ARMA）等，并通过R语言实现模型的参数估计和预测。
第4章：时间序列的谱分析介绍时间序列的谱分析方法，包括周期图和功率谱密度估计等，并通过R语言实现谱分析方法的应用和结果可视化。
第5章：时间序列的非线性模型介绍时间序列的非线性模型，包括ARCH、GARCH和非线性AR模型等，并通过R语言实现模型的参数估计和预测。
第6章：时间序列的状态空间模型介绍时间序列的状态空间模型，包括线性状态空间模型和非线性状态空间模型，并通过R语言实现模型的参数估计和预测。
第7章：多变量时间序列分析介绍多变量时间序列分析的方法，包括向量自回归模型（VAR）、向量误差修正模型（VEC）和协整模型等，并通过R语言实现模型的参数估计和预测。
第8章：季节性和周期性时间序列介绍季节性和周期性时间序列的分析方法，包括季节性自回归移动平均模型（SARMA）和周期性自回归移动平均模型（PARMA）等，并通过R语言实现模型的参数估计和预测。
第9章：时间序列的预测介绍时间序列的预测方法，包括简单指数平滑、Holt线性趋势模型和ARIMA模型等，并通过R语言实现模型的参数估计和预测。
时间序列分析教材
时间序列分析教材本教材将介绍时间序列分析的基本概念、常用方法和应用示例，帮助读者了解和掌握时间序列分析的基本原理和操作方法。
一、时间序列分析的基本概念1、时间序列的特点：时间序列数据具有趋势性、季节性和周期性等特点，可以通过分析这些特征来预测未来的数据变化。
2、平稳时间序列：平稳时间序列是指时间序列数据的统计特性在时间上保持恒定，如均值、方差和自相关系数等。
平稳时间序列可以使用各种统计方法进行分析和预测。
3、非平稳时间序列：非平稳时间序列是指时间序列数据的统计特性在时间上发生变化，如趋势变化、季节变化和周期变化等。
非平稳时间序列需要进行差分或转化处理，使其变为平稳时间序列再进行分析。
二、时间序列分析的基本方法1、时间序列的图形表示：通过绘制时间序列的折线图、散点图和自相关图等，可以观察数据的分布、趋势和季节性等特征。
2、时间序列的分解：时间序列的分解是将时间序列数据分解为趋势、季节和随机成分三个部分，以便更好地对数据进行分析和预测。
3、时间序列的平滑方法：平滑方法包括移动平均法和指数平滑法，可以减少数据的随机波动，更好地揭示数据的趋势性。
4、时间序列的预测方法：预测方法包括线性回归模型、ARIMA模型和季节性ARIMA模型等，可以基于历史数据对未来数据进行预测。
5、时间序列的评估方法：评估方法包括残差分析、均方误差和平均绝对误差等，可以评估预测模型的准确性和可靠性。
三、时间序列分析的应用示例1、经济学中的时间序列分析：时间序列分析可以应用于宏观经济指标的预测和监测，如国内生产总值、通货膨胀率和失业率等。
2、金融学中的时间序列分析：时间序列分析可以应用于股票价格、汇率和利率等金融数据的分析和预测，帮助投资者进行投资决策。
3、气象学中的时间序列分析：时间序列分析可以应用于气象数据的分析和预测，如气温、降雨量和风速等，帮助预测天气变化和灾害风险。
四、时间序列分析的实际案例1、某股票价格的时间序列分析：通过对某只股票价格的时间序列数据进行分析，预测未来股票价格的走势，指导投资决策。
时间序列分析教材(PPT 109页)
11244 11429 11518 12607 13351 15974
490.83
27.5 17921
545.46
29.2 20749
648.30
29.0 35418
第三章 时间序列分析
三、时间序列的编制原则
（一）总体范围应该一致 （二）统计指标的经济内容应该一致 （三）统计指标的计算方法、计算价格和计量单
表1：某种股票1999年各统计时点的收盘价
统计时点 1月1日 3月1日 7月1日 10月1日 12月31日
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
第三章 时间序列分析
表3-2 某市社会劳动者、国内生产总值、社会劳动生产率时间序列
年份
1995 1996 1997 1998 1999
2000
2001
2002
2003
社会劳动者 （万人）
2003 771.62 648.30
第三产业增加 值比重 （%）
社会劳动生产 率（元/人）
21.1 11244
21.5 22.1 23.6 25.1 11429 11518 12607 13351
26.0 15974
27.5 17921
29.2 20749
29.0 35418
第三章 时间序列分析
（三）平均数时间序列
位应该保持前后一致 （四）时间序列的时间跨度应力求一致
第三章 时间序列分析
第二节 时间序列的指标分析法
时间序列的指标分析法包括水平指标分析 法与速度指标分析法。
水平指标主要包括平均发展水平和增长量； 速度指标主要包括平均发展速度与平均增 长速度。
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总结
纯随机序列的自相关：多用于模型残差，以评价模型 的优劣。
如：“上证综指收益指数”
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2.2. 时序的平稳性
平稳时间序列的各观测值围绕其均值上下波动，且该 均值与时间t无关，振幅变化不剧烈。平稳序列折线图
序列的平稳性可以用自相关分析图判断：如果序列的 自相关系数很快地（滞后阶数k大于2或3时）趋于0， 即落入随机区间，时序是平稳的，反之非平稳。
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使用命令方式绘制序列的自相关和 偏自相关分析图
在主菜单窗口输入“ident_序列名称”，以后的操作 与菜单方式完全相同
或在主窗口命令行只输入“ident”，以后的操作与菜 单方式完全相同
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操作练习1
1. 打开工作文件“上证综指”
2. 使用菜单方式绘制序列“CLSINDEX”的相关图，将 结果固化，命名为“Table01”、 “Table02” 。要求 ：分别使用原序列和一阶差分序列，最大滞后阶数 为30。
常见的时间序列多具有某种趋势，但很多序列通过差 分可以平稳。如果原序列非平稳，经过d阶逐期差分后 平稳。
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判断时间序列的趋势是否消除，只需要考察经过d阶差 分后序列的自相关分析图，自相关系数是否具有平稳 序列的性质，即很快趋于0。
差分方法的缺点：虽然能消除某些序列的趋势而易于 建模，但同时也消除了原序列的长期特征，会丢失某 些信息。因此，实际的经济时间序列差分阶数d一般不 超过2。
以5%为检验水平，则该概率大于0.05时，该序列是非 自相关的；小于0.05时，该序列是自相关的。
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序列自相关系数：
T k
( yt y)( ytk y)
rk t 1 T
( yt y)2
相关图AC的定义：
t 1
AC r1, r2 ,, rk
滞后K期的偏自相关系数：
3. 使用命令方式绘制序列“RETINDEX”的相关图，将 结果固化，命名为“Table03”。要求：使用原序列 ，最大滞后阶数为30。
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2. 时间序列特性分析
时序的随机性 时序的平稳性 时序的季节性
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相关图及偏相关图的分析
如果几乎所有自相关系数都落入随机区间，可认为序 列是随机的。随机序列自相关图
显示了相关图、偏相关图、Q统计量及相应的频率。 在图的左部显示的是根据这些统计量的值绘出的图形， 右边显示的是这些统计量的数值列表。
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输出结果
Autocorrelation：自相关图 Partial Correlation：偏相关 自然序数列：滞后期k的值 AC：估计的自相关系数值 PAC：估计的偏相关系数值 Q-Stat：Q统计量,对序列进行独立性检验 原假设：序列是非自相关的。 Prob：Q统计量取值大于该样本计算的Q值的概率，若
如果 r1（AC）较大，则意味着这个序列存在自相关。
如果 rk随着滞后期k的增加或多或少地呈几何状递减， 则标志着这一序列服从一个低阶自回归过程。（非平 稳序列）非平稳序列自相关图
如果k的值增加不大， rk的值就降到接近于0，则标志 着这一序列服从一个低阶移动平均过程。（平稳序列） 平稳序列自相关图
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1.3. Eviews中自（偏自）相关分析的操作
Quick/Series Statistics/Correlogram 第一项：对于按序列（Level），原序列的一次差分
（1st difference），原序列的2次差分（2nd difference）做相关图。
第二项：决定自相关函数的最大滞后期数，考察季节 数据时，如月度数据，季节周期为12个月，k取12， 24等；季度数据时，k取4,8等。
PAC 11,22 ,,kk
滞后K期的Ljung-Box-Q统计量：Fra bibliotekQLB
T (T
2)
K j 1
rj2 T
j
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Q-Stat表示的是Q统计量值系列，Prob表示的是Q统计 量取值大于该样本计算的Q值的概率。
若以5%为检验水平，则该概率大于0.05时，该序列是 非自相关的（随机的）；小于0.05时，该序列是自相 关的（非随机的）。
对于时间序列 yt ，在给定 yt1, yt2 , ytk的1条件下，
与
y之t 间的条yt件k 相关关系。
相关程度由偏自相关系数 kk度量，满足 1 kk 1
r1, k 1
k 1
kk
rk
k 1, j
j 1
k 1
• rk j
,k
2,3,
1
k 1, j • rj
j 1
k, j k1, j kk k1,k j , j 1,2,, k 1
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2. 1. 时序的随机性
如果一个时间序列是纯随机序列，意味着序列没有任 何规律性，序列诸项之间不相关，即序列为白噪声序 列，其自相关系数应该与0没有显著差异。
判断一个时间序列是否是纯随机序列最直观的方法是 利用自相关分析图。
自相关分析图中给出了显著水平0.05时的置信带，自 相关系数落入置信区间内表示与0无显著差异。如果几 乎所有自相关系数都落入随机区间，可认为序列是纯 随机的。
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专题 时间序列特性分析
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1. 时序特性的研究工具
自相关 偏自相关 Eviews中自（偏自）相关分析的操作
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1.1.自相关, AC，Autocorrelation
自相关：构成时间序列的每个序列值 yt , yt1,, ytk 之 间的简单相关关系称为自相关。
序列自相关程度由自相关系数度量，表示时间序列中 相隔k期的观测值之间的相关程度。
nk
( yt y)( ytk y)
rk t 1 T
( yt y)2
t 1
自相关系数的取值范围[-1,1]，越接近1（或-1），自相 关程度越高。
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1.2. 偏相关, PAC，Partial Correlation