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时间序列分析第四章

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第二步，分析 Time 序列 。Time 序列 分析(统一第五章Time 序列)是在不同时间按时间顺序排列的一系列相似的指标值 ， 时间的分类序列: 1，总索引时间序列:总索引值按时间顺序排列，时间序列 分析是经济现象动态分析的主要方法分析 。时间的基本步骤序列 分析时间序列建模的基本步骤是:①观测系统时间序列动态数据是通过观察、调查、统计、抽样等手段获得的 。

1、什么是时间 序列数据,它与截面数据有何异同 Section data:描述某一时刻现象的变化 。时间序列数据:描述了随时间变化的现象 。观察一个不同时期的统计指标，将得到的数据按时间顺序排列 。得到的统计数据称为时间序列数据 。月销售额，季度进口量，每年年末存款余额都是时间序列数据 。相比之下，如果在不同的个体上观察一个指数，则获得该指数的一组横截面数据 。

2、时间 序列预测法的步骤有哪些? time 序列预测方法有以下步骤 。第一步:收集历史数据，整理，编成time 序列 ， 根据time 序列绘制统计图 。时间序列 分析通常，对各种可能的因素进行分类 。传统的分类方法是根据各种因素的特点或影响效果进行分类:①长期趋势；②季节变化；③周期性变化；④不规则变化 。第二步，分析 Time 序列 。时间序列中每一个时期的价值都是许多不同因素同时作用的综合结果 。

对于数学模型中的未知参数，采用适当的技术方法获得数值 。第四步，利用time 序列的数据 ， 找到长期趋势、季节变化和不规则变化的数学模型，我们可以用它来预测未来的长期趋势值T和季节变化值S，如果可能的话预测不规则变化值I 。然后用下面的模型计算未来时间的预测值y序列 。加法模式:T S IY乘法模式:T乘以S乘以IY 。如果难以找到不规则变化的预测值，则只找到长期趋势和季节变化的预测值，它们相乘的乘积或和就是时间的预测值序列 。

3、简述时间 序列的构成要素【时间序列分析第四章】 time 序列有四个分量 ， 分别是趋势(t)、季节变化(s)、周期性或循环波动(c)和不规则波动(I) 。趋势 ， 也称长期趋势，是指在很长一段时间内 ， 在时间序列上持续向上或向下的变化 。是由某个固定因素作用于序列，形成的 。它可以是线性的，也可以是非线性的 。季节变化是指一年中时间序列的周期性波动 。周期波动或周期性波动是指在时间序列中围绕长期趋势的波浪式或振荡式变化 。

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