《时间序列分析》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Part时间序列分析简介01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yt特点时间序列具有动态性、趋势性和周期性等特点，可以反映不同时间点的数据变化趋势和规律时间序列分析的应用领域气象预报金融市场分析气温、降水、风速等气象时间序股票价格、汇率、债券收益率等列数据的分析，用于预测天气和金融时间序列数据的分析，用于气候变化预测市场走势和风险评估交通规划能源消耗车流量、客流量等交通时间序列电力、燃气等能源消耗时间序列数据的分析，用于优化交通路线数据的分析，用于节能减排和能和调度源管理时间序列分析的基本步骤数据收集数据预处理收集具有时间标签的数据，清洗、去噪、填充缺失值确保数据质量和完整性等操作，提高数据质量特征提取提取时间序列中的趋势、模型评估与优化模型选择与训练周期性、季节性等特征选择适合的时间序列分析评估模型的预测精度和稳模型，如ARIMA、定性，根据需要进行模型SARIMA、LSTM等，并优化和调整进行模型训练Part时间序列的平稳性检验02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详细描述时间序列的平稳性是指其统计特性，如均值、方差和自协方差不随时间的推移而发生变化平稳的时间序列具有恒定的均值和方差，且自协方差函数仅与时间间隔有关，而与时间点无关常见的平稳性检验方法总结词详细描述常见的平稳性检验方法包括图检验、单位根检验、自图检验是通过观察时间序列数据的图形来判断其平稳相关图检验等性，如果数据随时间变化而呈现趋势或季节性变化，则可能不是平稳的单位根检验是一种基于统计模型的检验方法，通过检验单位根的存在与否来判断时间序列是否平稳自相关图检验则是通过观察时间序列的自相关系数来判断其平稳性，如果自相关系数随着时间间隔的增加而迅速减小并趋于零，则序列可能是平稳的平稳性检验的案例分析要点一要点二总结词详细描述以某个股票价格指数为例，通过绘制图形和计算自相关系首先，绘制股票价格指数的时间序列图，观察其趋势和周数等方法，判断其平稳性期性变化然后，计算其自相关系数，观察自相关系数是否随着时间间隔的增加而迅速减小并趋于零最后，结合图检验和自相关图检验的结果，判断该股票价格指数是否为平稳时间序列如果该序列不是平稳的，则需要进行差分或其他转换方法使其平稳，以便进行后续的分析和建模Part时间序列的预处理03数据的清理与整合清理数据删除重复、异常、不完整的数据，确保数据质量整合数据将不同来源、格式的数据进行统一整合，便于后续分析数据的缺失值处理删除缺失值对于缺失值较多的数据，可考虑删除整行或整列数据插值对于少量缺失值，可采用插值法进行填充，如线性插值、多项式插值等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时间序列的模型选择与建立04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…考虑了时间序列的季节性特征，适用于具有周期性变化的时间序列指数平滑模型通过不同的平滑参数对时间序列进行平滑处理，适用于消除时间序列的随机波动线性回归模型将时间序列作为因变量，其他解释变量作为自变量进行回归分析，适用于解释时间序列的变化模型的参数估计与检验最大似然估计法最小二乘法2通过最大化似然函数来估1计模型参数，适用于更广通过最小化预测误差平方泛的模型和来估计模型参数，适用于线性回归模型参数检验残差检验3通过统计检验方法对模型4参数进行假设检验，如t对模型残差进行检验，以检验和F检验评估模型的拟合效果和预测能力模型的适用性评估与选择残差分析AIC准则通过比较不同模型的AIC值选择最观察残差的分布和自相关性，以优模型，AIC值越小表示模型拟合评估模型的适用性越好交叉验证BIC准则通过将数据分成训练集和测试集类似于AIC准则，但BIC值越大表来评估模型的预测能力示模型拟合越好Part时间序列的预测与分析05时间序列的预测方法线性回归模型ARIMA模型指数平滑法通过建立时间序列数据与基于时间序列数据的自回利用历史数据的加权平均相关变量之间的线性关系，归、移动平均和季节性差来预测未来趋势，适用于预测未来趋势分，构建预测模型具有长期趋势的时间序列时间序列的波动性分析STEP03检验时间序列的方差是否异方差性检验随时间变化，以判断其异方差性STEP02检验时间序列是否存在聚波动聚集性检验集性波动，即大波动后跟随大波动，小波动后跟随STEP01小波动方差分析通过比较不同时间段的方差，分析时间序列的波动程度时间序列的周期性分析010203周期图法自相关图法周期性模式识别通过绘制时间序列数据的利用自相关系数图判断时通过分析时间序列数据的频率谱图，识别其周期性间序列是否存在周期性规趋势和季节性变化，识别成分律其潜在的周期模式Part时间序列分析的软件实现06Python在时间序列分析中的应用Python是一种高级的、动态类型的编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域在时间序列分析中，Python有许多库可以用来处理和分析时间序列数据，如Pandas、NumPy和SciPy等Pandas库提供了强大的数据结构和函数，可以方便地处理和清洗时间序列数据NumPy和SciPy库则提供了大量的数学和统计函数，可以对时间序列数据进行各种计算和分析R在时间序列分析中的应用R是一种用于统计计算和图形的编程语言，具有丰富的统计和机器学习包在时间序列分析中，R有许多专门的包可以用来处理和分析时间序列数据，如ts和forecast等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，Excel提供了日期函数、趋势线和移也常被用于数据处理和分析在时间动平均等工具，可以对时间序列数据序列分析中，Excel可以通过使用各进行清洗、整理和可视化虽然种函数和工具来处理和分析时间序列Excel的功能相对有限，但对于一些数据VS简单的时间序列分析任务，Excel仍然是一个方便的选择THANKS感谢您的观看。