时间序列分析概述

1. 时间序列分析概述

 时间序列具有如下特点：
   分类：
       五个步骤：特征分析、模型识别、模型参数估计、模型检验、模型应用。
   ​    在进行时间序列建模的过程中，首先要对时间序列的特征有所了解，一般的，从时间序列的 随机性、平稳性和季节性 三个方面进行考虑，其中平稳性尤为重要，对于一个非平稳时间序列，通常需进行平稳化处理后在进行建模，也可以根据特性之间建模。
        单位根检验 是指判断时间序列中是否存在单位根，即对时间序列的平稳性进行检验。可以证明若存在单位根，则序列是不平稳的，常用的单位根检验方法包括：ADF（Augmented Dickey Fuller）检验、PP（Phillips Person）检验、NP（Nelson Plosser）检验等。
   ​       时间序列的模型识别主要包括：确定模型类别和模型阶数两个方面。
   ​           在确定时间序列模型的类别方面，平稳序列样本自相关函数和偏相关函数的拖尾性和截尾性是判断模型类别的基本方法。
       在确定时间序列模型的阶数方面，主要有以下几种定阶方式。
       对时间序列模型的检验分为两大类：模型的显著性检验及模型参数的显著性检验
       时间序列模型的显著性检验主要检验模型的有效性。模型的显著性检验的主要任务是看模型是否充分有效地提取了全部信息，即一个好的模型应该确保残差序列为白噪声，这样确保了再无可利用信息。如果残差是非白噪声，则意味着残差中留有相关信息。
       模型参数的显著性检验，是要检验模型中的每一个参数是否显著异于零，目的是使模型更为精简和准确。如果模型中包含了不显著的参数性，则可以说明一方面参数冗余，另一方面会影响其他参数的估计精度。因此要提出模型中那些不显著的参数。
       利用模型进行预测分析。
    参考：《时间序列模型及预测》    王立柱著；科学出版社 

2. 时间序列的分析方法

（一）指标分析法
通过时间序列的分析指标来揭示现象的发展变化状况和发展变化程度。
（二）构成因素分析法
通过对影响时间序列的构成因素进行分解分析，揭示现象随时间变化而演变的规律。

3. 时间序列的分析方法

（一）指标分析法通过时间序列的分析指标来揭示现象的发展变化状况和发展变化程度。（二）构成因素分析法通过对影响时间序列的构成因素进行分解分析，揭示现象随时间变化而演变的规律。

4. 时间序列分析的简介

它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。随着计算机的相关软件的开发，数学知识不再是空谈理论，时间序列分析主要是建立在数理统计等知识之上，应用相关数理知识在相关方面的应用等。

5. 时间序列分析的介绍

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

6. 时间序列分析的参考

参考自：科学技术方法大辞典时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。

7. 时间序列分析

8. 时间序列分析

时间序列 概念 ：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列
  
 形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成
  
 排列的时间可以是年、季度、月...
  
 
  
  
 时间序列的 分类 ：
  
 1.绝对数序列：
  
 一系列绝对数按时间顺序排列而成；最基本的表现形式；反映在不同时间上所达到的绝对水平（时期序列，一段时期内总量的排序、时点序列，某一瞬间时点上总量的排序）
  
 2.相对数序列：一系列相对数按时间顺序排列而成
  
 3.平均数序列：一系列平均数按时间顺序排列而成
  
 
  
  
 时间序列的 编制原则 ：
  
 时间长短一致
  
 总体范围一致
  
 指标内容一致
  
 计算方法和口径一致
  
 
  
  
  一、时间序列的对比分析 
  
    
  
  水平分析： 
  
 1.发展水平：现象在不同时间上的观察值；说明现象在某一时间上所达到的水平；
  
 2.平均发展水平：现象在不同时间上取值的平均数，又称序时平均；说明现象在一段时间内所达到的一般水平；（不同序列的类型选择不同的计算方法-时期、连续时点（逐日排序）、不等距时点（加权）、等距时点（不等距的特例））；
  
 #相对数：两个绝对数相除
  
 #相对数的序时平均数：分子的平均数与分母的平均数相除
  
 3.增长量：报告期水平与基期水平之差，说明现象在观察期内增长的绝对数量
  
 分为逐期增长量（报告期水平与前一期水平之差）与累计增长量（报告期水平和某一固定时期水平之差）--各逐期增长量之和等于最末期的累计增长量
  
 4.平均增长量：各逐期增长量的平均数，等于逐期增长量之和/逐期增长量个数（也就是观察值个数-1）
  
 
  
  
  速度分析： 
  
 1.发展速度：报告期水平与基期水平之比，说明现象在观察期内相对的发展变化程度，
  
 分为环比发展速度（报告期水平和前一期水平之比）与定期发展速度（报告期与某一固定时期水平之比）--各环比发展速度之积等于最末期定期发展速度；
  
 2.增长速度（增长率）：增长量与基期水平之比，说明现象的相对增长程度，
  
 等于发展速度-1；分为环比增长速度和定基增长速度；
  
 3.平均发展速度：观察期内各环比发展速度的平均数，说明现象在整个观察期内平均发展变化的程度（几何法算平均数）
  
 4.平均增长速度：等于平均发展速度-1
  
 
  
  
  二、时间序列的趋势分析 
  
 可以采用移动平均、最小二乘法等...
  
 
  
  
  三、季节变动分析 
  
 季节变动：现象在一年内随着季节更换形成的有规律变动；各年变化强度大体相同，且没年重现；
  
 扩展：对一年内由于社会、政治、经济、自然因素影响，形成的以一定时期为周期的有规则的重复变动；
  
 测定目的：确定现象过去的季节变化规律，消除时间序列中的季节因素；
  
 分析原理：将季节变动规律归纳为一种典型的季节模型；季节模型由季节指数所组成；季节指数的平均数等于100%；根据季节指数与其平均数的偏差程度测定季节变动的程度；
  
 
  
  
 季节指数：1.反映季节变动的相对数；2.以全年或季资料的平均数为基础计算的；3.平均数等于100%；4.指数越远离其平均数季节变动程度越大；5.同期平均法和趋势剔除法
  
 
  
  
 同期平均法：
  
 根据原时间序列通过简单平均计算季节指数
  
 假定时间序列没有明显的长期趋势和循环波动
  
 步骤：1.计算同期平均数；2.计算全部数据总季的平均数；3.计算季节指数S=同期平均数/总季平均数
  
 
  
  
 趋势剔除法：
  
 先将时间序列中长期趋势予以消除，在计算季节指数
  
 步骤：1.计算移动平均趋势值Y；2.从序列中剔除趋势值Y/T；3.按上述方法计算季节指数
  
 四项移动平均后再进行二项移动平均（四项做年的去掉季节，二项更为稳定）
  
 
  
  
 季节变动的调整：将季节变动剔除，方法是江源时间序列除以相应的季节指数
  
 
  
  
  四、循环波动分析 
  
 循环波动：近乎规律性的从低到高再从高至低的周而复始的变动；不同于趋势变动，他不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动；不同于季节波动，其变化无固定规律，变动周期多在一年以上，且周期长短不一
  
 目的是探索现象活动的规律性
  
 
  
  
 测定方法：采取剩余法
  
 计算步骤：1.先消除趋势值，求得无长期趋势数据资料；2.再消去季节变动（原始数据/季节指数），求得循环及不规则波动相对数；3.将结果移动平均，以消除不规则波动，即得循环波动值