arma，ma，var，garch，arch都是基于时序稳定性 。不需要时序稳定 ， 但是我知道arima(i代表差数，差后序列稳定，建arma) ， 积分，协整 ， 考虑因素的时间序列时间序列分析按其历史发展阶段和使用的统计分析方法可分为传统时间序列分析和现代时间序列分析 ， 根据观测时间的不同，时间序列中的时间可以是年、季度、月或其他任何时间形式 。
在1、时间序列2AR,MA,ARMA formula中，延迟算子公式中分别存在等根、不等根和负根 。回归系数方程的解和特征方程的解是倒数，所以AR(1)有格林递推公式，AR(1)有方差，AR(1)有自相关系数 。从通解可以看出 ， 自相关系数是拖尾的 。
2、求高手帮忙,时间序列分析预测法一般用于那些方面,有什么优缺点?【arma时序分析法 电力系统】时间序列是指按事件顺序排列的同一变量的一组观测值或记录值 。构成时间序列的要素有两个:一个是时间，一个是时间对应的变量的级别 。实际数据的时间序列可以显示研究对象在一定时期内的发展趋势和规律，因此可以从时间序列中找出变量变化的特点、趋势和发展规律，从而有效地预测变量未来的变化 。时间序列的变化形式一般分为四种:长期趋势变化、季节性变化、周期性变化和无规律变化 。
系统分析当观测值取自两个以上的变量时，可以用一个时间序列的变化来解释另一个时间序列的变化 ， 从而深入理解给定时间序列的机理 。为了预测未来，一般采用ARMA模型对时间序列进行拟合 ， 预测时间序列的未来值 。决策与控制根据时间序列模型 ， 可以调整输入变量，使系统的发展进程保持在目标值，即在预测到进程会偏离目标时，可以进行必要的控制 。
3、对时间序列进行分析,为什么提出平稳性问题因为平稳性是基本假设 。好像回答过类似的问题 。贴在这里 。平稳性是时间序列中一个非常重要的假设 。模型ar，ma，arma ， var，garch，arch都是基于时序平稳性 。不需要时序稳定 ， 但是我知道arima(i代表差数，差后序列稳定，建arma)，积分，协整 。
4、时间序列分析的建模思想与计量经济分析的建模思想有何不同?
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