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时间序列分析理论分析

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如何理解时间的依据序列 分析？经典统计学分析都假设数据序列是独立的，而时间序列 分析则侧重于数据序列的相互依赖 。时间序列分析平稳性分析时间-1分析分为平稳时间-1分析和随机过程按时间排序 。
1、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 。
2、【时间 序列 分析】为什么要做季节调整?对数处理?差分?( 理论篇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 。
目前常用的方法有四种，CensusX12、X11、移动平均法和Tramo/Seats法 。CensusX12方法比较常用，怎么做很简单 。季节调整有什么坏处？说白了，经季节调整后的数据，无论总量还是增速，差距都很大 ， 数据很可能没有反映出该指标在会计期间的实际经济含义 。
3、对时间 序列的 分析方法有哪几种【时间序列分析理论分析】1，time 序列取自随机过程 。如果这个随机过程的随机特征不随时间变化 ， 我们就说这个过程是平稳的 。如果随机过程的随机特征随时间变化，则称该过程为非平稳过程 。2.宽平稳时间的定义序列:设时间序列，对任意和 ， 都称之为宽平稳 。3.BoxJenkins方法是一种完美的统计预测方法 。他们的工作为实际工作者提供了预测时间-1分析以及识别、估计和诊断ARMA模型的系统方法 。

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