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时间序列第二章时间序列第二章课件#PPT时间序列分析是研究时间上一系列观测值的统计方法,它在许多领域具有广泛的应用本章将介绍时间序列的基本概念,包括定义、特点和分类等时间序列基本概念定义和特点分类组成部分时间序列是按照时间顺序排时间序列可以分为经济时间时间序列由趋势成分、季节列的一组数据,具有时间的序列、气候时间序列、股票性成分、循环成分和随机成相关性和趋势性价格时间序列等等分组成平稳性和白噪声平稳性的概念和检验平稳性是指时间序列在统计特性上不随时间的变化而变化,可以通过单位根检验等方法进行判定白噪声的概念和检验白噪声是指时间序列的变化不具有任何模式和相关性,可以通过自相关函数和偏自相关函数的检验来确定自相关和偏自相关定义和计算方法性质解读自相关是指时间序列与时间自相关函数和偏自相关函数自相关图和偏自相关图可以序列自身在不同时间点的相的性质包括衰减性、稳定性帮助我们了解时间序列的趋关性,偏自相关是指消除其和截尾性,可以用来分析时势和周期性他变量影响后的相关性间序列的相关性模型和模型AR MA定义与性质参数的估计和检验方法模型的组合ARMA模型(自回归模型)和可以使用最小二乘法、极大模型和模型可以结合AR ARMA模型(移动平均模型)似然估计等方法估计模型参成为模型,更好地描MA ARMA是常用的时间序列模型,分数,并进行显著性检验述时间序列的特性别描述了时间序列与其过去值和白噪声之间的关系模型选择与优化模型选择的方法可以使用信息准则、模型残差分析等方法选择合适的模型模型优化的建议和技巧可以通过参数调整、数据扩充等方法优化模型的预测效果实例分析股票价格走势城市空气质量利用时间序列分析技术,分析和预测股票价格的走应用时间序列分析方法对某城市的空气质量进行预势,帮助投资者做出决策测和监测,为环境管理提供支持总结实际应用1时间序列分析在经济、气象、医学等领域具有广泛的实际应用价值限性和发展前景2时间序列分析仍存在一些限制,但随着技术的不断进步,其发展前景仍然广阔。