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《时间序列分析概论》ppt课件•时间序列分析简介•时间序列的平稳性和趋势分析•时间序列的建模与预测CATALOGUE•时间序列的分解与分析目录•时间序列的检验与诊断•时间序列的应用案例01时间序列分析简介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特点具有时间依赖性和动态变化性,数据点之间存在因果关系和趋势性时间序列分析的目的和意义目的通过对时间序列数据的分析,揭示数据背后的规律和趋势,预测未来的变化意义在金融、经济、社会、自然等多个领域具有广泛应用,为决策提供科学依据时间序列分析的基本步骤数据收集数据清洗数据预处理根据分析目的收集相关的时间序去除异常值、缺失值和重复值,对数据进行整合、转换和标准化,列数据确保数据质量以便于后续分析结果解释与预测模型评估与优化模型选择解释模型结果,并根据模型预测通过交叉验证等方法评估模型的根据数据特点和需求选择合适的未来趋势性能,并进行优化调整分析模型02时间序列的平稳性和趋势分析时间序列的平稳性检验单位根检验趋势平稳和差分平稳用于检验时间序列是否存在单位根,如果时间序列在经过一次或多次差分即是否存在非平稳性常用的单位根后变得平稳,则称该序列为趋势平稳检验方法有ADF检验和PP检验或差分平稳随机游走模型如果时间序列通过单位根检验,则可以认为它是随机游走的,即每一期的值都与前一期的值相等或几乎相等时间序列的趋势分析非线性趋势如果时间序列的增加或减少率随时线性趋势间变化,则该序列具有非线性趋势如果时间序列存在一个线性趋势,即每一期的值都按照一个固定的增长率增加或减少,则该序列具有线性趋势季节性趋势如果时间序列在相邻的几个季度或月份呈现出相似的模式,则称该序列具有季节性趋势时间序列的季节性分析季节性分解季节性指数季节性调整将时间序列分解成趋势、季节性通过计算季节性指数,可以了解通过数学方法将季节性成分从时和残差三部分,以识别和提取季各季节之间的相对波动大小季间序列中去除,得到一个不含季节性成分节性指数大于1表示该季节的波节性的时间序列常用的季节性动较大,小于1则表示波动较小调整方法有X-12-ARIMA和SAF滤波器等03时间序列的建模与预测线性回归模型线性回归模型是时间序列分析中常用的模型之一,它通过将时间序列数据与一个或多个解释变量进行线性拟合,来预测未来的发展趋势在线性回归模型中,我们通常使用最小二乘法或加权最小二乘法来估计模型的参数,并使用残差图、决定系数和AIC准则等方法来评估模型的拟合效果ARIMA模型ARIMA模型是自回归积分滑动平ARIMA模型能够捕捉时间序列数在ARIMA模型中,我们通常使用均模型的简称,它是一种用于分据的季节性和趋势性,并通过差Box-Jenkins方法或ARIMA软件析和预测时间序列数据的统计模分和自回归项来消除数据的非平包来估计模型的参数,并使用型稳性和长期依赖性ACF图、PACF图和白噪声检验等方法来评估模型的拟合效果指数平滑模型指数平滑模型是一种用于预测时间序列数据的统计模型,它通过将历史数据加权平均来预测未来的发展趋势指数平滑模型具有简单易用和计算效率高的优点,适用于具有趋势性和季节性的时间序列数据在指数平滑模型中,我们通常使用Holt-Winters方法或Exponential Smoothing软件包来估计模型的参数,并使用预测误差图和AIC准则等方法来评估模型的拟合效果神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经元网神经网络模型具有较强的非线性拟合能在神经网络模型中,我们通常使用反向络的预测模型,它通过模拟人脑神经元力和自学习能力,适用于具有复杂性和传播算法或遗传算法等优化算法来训练的结构和功能来实现对时间序列数据的不确定性的时间序列数据模型的参数,并使用均方误差、均方根预测误差和平均绝对误差等方法来评估模型的预测效果04时间序列的分解与分析时间序列的分解方法差分法指数平滑法通过计算时间序列的差分值来利用指数函数对时间序列进行消除非季节性趋势,使季节性平滑处理,以消除随机波动,因素得以显现突出长期趋势和季节性变化移动平均法傅立叶分析通过计算时间序列的移动平均将时间序列分解为不同频率的值来消除非季节性和非趋势性分量,包括趋势、季节性和随因素,从而提取季节性因素机性分量,以便进行深入分析季节效应的提取和分析直接观察法统计检验法通过观察时间序列数据的周期性变化,识利用统计检验方法,如自相关图和偏自相别并提取季节性因素关图,检验时间序列是否存在季节性模型拟合法季节性分解图表利用时间序列分析模型,如ARIMA模型和通过绘制季节性分解图表,直观展示时间SARIMA模型,对时间序列数据进行拟合,序列数据的季节性变化规律并提取季节性因素周期效应的提取和分析峰值和谷值分析通过识别时间序列数据中的峰值和谷值,分析数据的周期性变化规律周期图法利用周期图展示时间序列数据的周期性变化,并利用傅立叶变换等方法进行周期识别谱分析利用谱分析方法,如功率谱密度函数和倒谱分析,对时间序列数据进行深入分析,揭示其周期性结构周期模型拟合利用周期模型,如周期自回归积分滑动平均模型和周期指数平滑模型,对时间序列数据进行拟合,并提取其周期性效应05时间序列的检验与诊断时间序列的残差检验残差检验是检验时间序列模型通过观察残差的自相关图和偏如果残差存在自相关或偏自相残差是否为白噪声的一种方法自相关图,可以判断残差是否关,则说明模型可能没有正确存在自相关或偏自相关地拟合数据,需要进一步调整模型时间序列的白噪声检验通过观察白噪声的特性,可以判断时白噪声检验是检验时间序列数据是否间序列数据是否适合用于时间序列分为白噪声的一种方法析白噪声是指随机信号的一种,其功率谱密度为常数,且无自相关性和周期性时间序列的异方差性检验异方差性是指时间序列数据的方异方差性检验是检验时间序列数如果时间序列数据存在异方差性,差不恒定,即随着时间的推移,据是否存在异方差性的方法则会影响模型的拟合效果,需要方差可能会发生变化采取相应的方法进行处理06时间序列的应用案例股票价格时间序列分析总结词预测股票价格走势详细描述通过分析股票价格的时间序列数据,可以预测未来股票价格的走势,为投资决策提供依据具体方法包括ARIMA模型、指数平滑等方法气候变化时间序列分析总结词评估气候变化趋势详细描述气候变化时间序列分析可以用于评估全球或地区的气候变化趋势,以及预测未来的气候状况这有助于制定适应气候变化的政策和措施人口数量时间序列分析总结词预测人口发展趋势详细描述通过对人口数量时间序列数据的分析,可以预测未来人口发展趋势,为制定人口政策、经济发展规划等提供依据常用的方法包括ARIMA模型、指数平滑等THANKS感谢观看。