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二 时间序列分析,金融时间序列分析

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Time序列分析:Time序列是按时间顺序排列的一组数据序列 。时间的类型序列 (1)绝对时间序列1，期间序列:按期间总指标排列的时间序列，什么是时间序列 分析方法？时间序列预测法是拟和分析时间序列并根据时间序列所反映的发展过程、方向和趋势进行类比或引申，从而预测未来一段时间或未来几年可能达到的水平 。
1、时间 序列 分析-基础知识与 分析场景(Timeseriesanalysis在所有可视化仪表盘中，与时间相关的图表是最常见的 。除了最基本的折线图，还有很多方式呈现和分析time序列data 。在我们开始探索分析之前 ， 我们需要确定时间序列的模式 。常见的模式有:很多时候，time 序列会包含趋势、季节、周期性 。美国新房的销售表现出很强的年度季节性和6-10年的周期性 。与此同时，数据并没有显示出明显的趋势 。
为了更清楚地看到季节分布，我们可以将多年的数据对齐 ， 按月查看 。没有外部仪器的帮助，人类的极限反应速度可以达到100毫秒 。在科学分析场景中，比如物理，时间精度可以更高 。在商业分析场景中，一般获取的数据粒度会是:年、季、月、周、日、小时 。细粒度的时间可以聚合到粗粒度，比如我们得到去年每一天的销售数据，但是作为年度汇总 ， 我们只需要看每个月的销售额 。
2、如何运用stata进行时间 序列 分析?1 。创建工作文件，创建和编辑数据 。结果如下图所示 。2.在命令行中输入lsycx，然后按Enter键 。3.弹出方程式窗口 ， 如图所示 。通过观察t统计量和可决定系数可知，模型通过了经济显著性的检验 ， 查表与X的t统计量的比较表明t检验值显著 。模型可以解释Y高达99.3% 。4.将样本期间从1978年扩展到2003年，再从1978年扩展到2004年:单击工作文件窗口中的过程>结构 。
3、【时间 序列 分析】为什么要做季节调整?对数处理?差分?(理论篇【二 时间序列分析,金融时间序列分析】通常我们在建立时间序列 data的模型之前 ， 需要对变量进行一些季节调整、对数处理和微分处理 。我们为什么要这样做？不做有什么影响？第一个问题:为什么要做季节调整？一般来说，一个经济指标往往包含四个可变要素，即长期要素、循环要素、季节性要素和其他不规则要素 。在经济分析中，真正能反映经济指标运行客观规律的往往是趋势和流通因素，而季节变化因素，比如夏天吃冰棍往往比冬天多得多，会掩盖经济变量发展的客观规律 。因此，在分析之前 ， 有必要对变量进行季节性调整和消除 。

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