还剩25页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
《时间序列分析入门》ppt课件目录•时间序列分析简介•时间序列的平稳性和非平稳性•时间序列的预处理•时间序列的模型选择与参数估计•时间序列的预测与决策应用•时间序列分析软件介绍01时间序列分析简介Chapter时间序列的定义和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和观测值y的序列特点时间序列具有动态性、有序性和依赖性,即数据点之间存在因果关系或趋势时间序列分析的应用领域01020304金融市场预测自然灾害预警交通流量预测能源需求预测股票价格、汇率、债地震、洪水、台风等高速公路、城市道路、电力、天然气、石油券收益率等铁路等等时间序列分析的基本步骤清洗、去噪、填充缺根据数据特点和需求,失值等,为后续分析选择合适的模型进行提供高质量的数据拟合和预测数据预处理模型选择数据收集平稳性检验模型评估收集时间序列数据,判断时间序列是否平使用适当的评估指标确保数据的准确性和稳,即是否存在趋势对模型进行评估,确完整性和季节性保预测的准确性和可靠性02时间序列的平稳性和非平稳性Chapter平稳时间序列的定义和性质定义如果一个时间序列的统计特性不随时间推移而变化,则称该序列为平稳时间序列性质均值、方差和自协方差不随时间变化,且各观测值独立同分布检验时间序列平稳性的方法010203图形检验单位根检验统计检验绘制时间序列图,观察是通过ADF检验、PP检验等利用统计量如峰度、偏度否有趋势或季节性变化方法,判断时间序列是否等,检验时间序列是否符存在单位根,从而判断是合平稳性的要求否平稳非平稳时间序列的处理方法对非平稳时间序列进行差分运算,差分法消除趋势或季节性影响,使其转化为平稳序列适用于含有季节性因素的非平稳季节性差分法序列,通过逐期差分消除季节性影响利用指数平滑公式对非平稳序列指数平滑法进行平滑处理,消除随机波动将非平稳序列转换为平稳序列,确定性转换如对数转换、多项式转换等03时间序列的预处理Chapter缺失值处理总结词处理缺失值是时间序列预处理的重要步骤,可以采取插值、删除等方法详细描述在进行时间序列分析之前,需要检查数据是否存在缺失值如果存在缺失值,可以采用插值方法,如线性插值或多项式插值,对缺失值进行填充另外,如果缺失值较多或无法通过插值方法解决,可以考虑删除含有缺失值的整个数据点异常值处理总结词异常值会影响时间序列分析的准确性,需要进行识别和处理详细描述异常值是指明显偏离正常数据范围的值,对于时间序列数据,可以通过计算标准差、四分位数范围等方法识别异常值一旦识别出异常值,可以采用删除、替换或用平均值填充等方法进行处理季节性和趋势性消除总结词详细描述消除时间序列中的季节性和趋势性是预处理的必要时间序列数据中可能存在季节性和趋势性,这些因步骤,有助于提高分析准确性素会对分析结果产生影响为了消除季节性和趋势性,可以采用移动平均法、差分等方法移动平均法可以平滑数据,减少季节性和趋势性的影响;差分方法可以消除时间序列中的线性趋势在消除季节性和趋势性后,可以更好地揭示时间序列数据的内在规律和模式04时间序列的模型选择与参数估计Chapter线性模型与非线性模型的选择线性模型适用于数据呈现线性关系的情况,如时间趋势、季节性变化等常用的线性模型有ARMA、ARIMA等非线性模型适用于数据呈现非线性关系的情况,如指数增长、逻辑回归等常用的非线性模型有SARIMA、Prophet等参数估计的方法和步骤最小二乘法最大似然估计法参数估计的步骤通过最小化预测误差的平通过最大化似然函数来估包括数据预处理、模型选方和来估计参数,适用于计参数,适用于数据量较择、参数初始化、迭代优数据量较大、模型较为简小、模型较为复杂的情况化等单的情况模型的诊断和检验残差诊断预测检验通过观察残差的分布和自相关图,通过比较实际值和预测值的差异,判断模型是否拟合良好判断模型的预测能力010203AIC准则交叉验证通过比较不同模型的AIC值,选通过将数据分成训练集和测试集,择最优模型AIC值越小,模型对模型进行多次训练和测试,以04拟合效果越好评估模型的稳定性和泛化能力05时间序列的预测与决策应用Chapter时间序列的预测方法ARIMA模型神经网络通过模拟人脑神经元的工作方式,构自回归移动平均模型,用于预测时间建多层感知器或深度学习模型,对时序列数据通过调整模型参数,可以间序列数据进行预测这种方法适用更好地拟合数据,提高预测精度于具有非线性关系的数据指数平滑法利用历史数据的加权平均值来预测未来数据,权重随着时间逐渐减小这种方法适用于具有长期趋势的时间序列数据基于时间序列的决策支持系统生产计划结合市场需求和生产能力,制定合库存管理理的生产计划,以满足客户需求并降低生产成本通过分析历史销售数据,预测未来的销售趋势,从而确定最佳的库存水平,避免缺货或积压现象风险管理通过分析历史金融数据,预测未来的市场走势,为投资决策提供依据,降低投资风险时间序列分析在金融市场预测中的应用股票价格预测利率变动预测外汇汇率预测利用历史股票价格数据,通过时通过对历史利率数据的分析,预通过分析历史外汇数据,预测两间序列分析方法,预测未来的股测未来的利率变动趋势,为债券种货币之间的汇率变动趋势,为票价格走势投资提供决策依据国际贸易和投资提供参考06时间序列分析软件介绍ChapterEViews软件介绍及使用方法EViews是一款专门用于经济学、金融学和统计学等领域的计量经济学软件,提供时间序列分析功能01EViews具有强大的数据处理、分析和预测功能,支持多种时间序列分析方法,如ARIMA、指数平滑、季节性分解等用户可以通过EViews进行数据导入、处理、模型拟合和预测,以及结果解读和可视化使用EViews需要一定的统计学02和计量经济学基础R软件介绍及使用方法R语言是一种开源的统计计算和图形R语言具有丰富的统计函数库和强大绘制语言,广泛应用于数据分析和科的图形功能,可以用于进行各种时间学计算领域序列分析,如ARIMA模型、指数平滑、季节性分解等R语言还支持自VS定义函数和脚本编写,用户可以根据自己的需求进行数据处理和分析使用R语言需要一定的编程基础和统计学知识Python软件介绍及使用方法Python是一种通用编程语言,也广泛应用于数据分析和科学计算领域Python具有简洁的语法和丰富的数据处理库,如Pandas、NumPy等,可以方便地进行时间序列数据处理和分析Python还支持多种机器学习和时间序列分析库,如Scikit-learn、statsmodels等使用Python进行时间序列分析需要一定的编程基础和统计学知识THANKS感谢观看。