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怎么用时间序列法分析,时间序列分析期末考试题及答案

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【怎么用时间序列法分析,时间序列分析期末考试题及答案】时间序列 分析方法的要素是什么？如何使用stata for time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 。时间的具体算法序列 分析方法利用随机过程和数理统计的理论，研究随机数据所遵循的统计规律序列用于解决实际问题 。

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、如何使用SPSS做时间 序列 分析1 。指数平滑法可以对不规则的时间序列数据进行平滑，从而得出其变化规律和趋势 ， 进而推断和预测未来的经济数据 。2.操作步骤3 。看结果 。4.ARIMA称为自回归移动平均模型，将非平稳时间序列转换为平稳时间序列 。5.看结果2 。季节分解11 。季节变化是指时间序列由于季节因素而发生的规律性变化 。主要方法有月或季平均法和移动平均趋势消除法 。

3、如何运用excel进行时间 序列 分析下例用季节预测计算2005年各季度用电量，将数据输入excel，输入原始数据，计算三点平滑值 ， 剔除季节变化和不规则变化 ， 保持长期趋势 。计算方法:2136(435 2217 3756)/31122.33(2217 3756 394)/3...诸如此类 。季节性指标的计算:用电量季节性指标÷三点滑动值 。计算季节指标的修正值:修正系数为4÷季节指标之和为4÷5.5250.72修正后，季节指标*用修正系数求预测模型:求S1和s2，at和bt也用公式计算 ， α为0.2 。

4、对时间 序列的 分析方法有哪几种1和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方法是一种理论完善的统计预测方法 。他们的工作为实际工作者提供了预测时间序列-1/以及识别、估计和诊断ARMA模型的系统方法 。

4.ARMA模型有三种基本形式:自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)和混合模型(ARMA) 。(1)自回归模型AR(p):如果time 序列满足是独立同分布随机变量序列且满足:，则time 序列服从P阶自回归模型 。

5、时间 序列 分析法有哪些要素? time 序列适合图形表示:数轴，时间轴 。把预测对象、预测目标和对预测的影响因素看作时间序列和时间的函数 ， 时间序列方法是研究预测对象本身的变化过程和发展趋势 。根据预测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程度，计算未来 。与目标相关的因素很多，只有那些因果关系强的因素才能被选为预测影响的因素 。成分:长期趋势、季节变化、周期变化、不规则变化 。

6、怎么用eviews做时间 序列 分析可以做画图，单位根检验，协整 ， 误差修正等等 。创建工作文件:单击并输入开始和结束日期以建立对象输入数据:单击对象/新建对象以定义数据文件名ex4_2并输入数据 。保存工作文件:单击，并仅存储存储对象 。绘制时间序列数据图:单击工作文件中的查看/折线图 。用单位根法检验平稳性:点击查看/UnitRootTest比较ADF值 。

7、时间 序列 分析法的具体算法随机数据所遵循的统计规律序列运用随机过程理论和数理统计方法研究解决实际问题 。因为在大多数问题中，随机数据是按时间顺序排列在序列中的，所以称之为time 序列 。包括一般统计分析(如自相关分析、谱分析)等 。) ， 统计模型的建立和推断，以及随机序列的最优预测、控制和滤波 。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 。
比如用x(t)表示某地区t月的降雨量，{x(t)，t1，2，...}是一个时间序列 。对于t1，2，…，T，记录月降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T) ， 称为样本，长度为t 序列，据此，可以用time 序列 分析方法来预测未来几个月的降雨量x(T l)(l1，…) 。Time 序列 分析在二战前被应用于经济预测，在二战期间和之后，它被广泛应用于军事科学、空间科学和工业自动化 。

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