时间序列分析第四章第九题代码

时间序列分析第四章的题目通常会涉及实际的数据处理、模型建立和预测。由于没有具体的代码提供，我可以给你一个一般性的框架，假设这是一道关于Python中使用pandas库做基础时间序列操作的问题：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 加载数据集，例如csv文件
data = pd.read_csv('timeseries_data.csv', parse_dates=['date_column']) # 假设日期列名为'date_column'

# 数据清洗和预处理
data['datetime_index'] = data['date_column'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d'))  # 根据日期格式转换
data.set_index('datetime_index', inplace=True)  # 将日期设置为索引

# 可能的第9题内容：
# 1. 计算数据的移动平均 (rolling mean)
moving_avg = data['value_column'].rolling(window=7).mean()  # 按7天滚动窗口计算均值

# 2. 季节性分解 (Seasonal Decomposition of Time Series)
decomposition = seasonal_decompose(data['value_column'], model='additive')  # 例如STL分解

# 3. 自回归整合移动平均模型 (ARIMA) 预测
model = ARIMA(data['value_column'], order=(5,1,0))  # 参数选择视具体情况
predictions = model.fit().forecast(steps=12)  # 预测接下来12步

请注意，你需要替换`'timeseries_data.csv'`、`'date_column'`和`'value_column'`为你实际的数据文件名和列名。