"时间序列模型分析及预测方法概述"

第24章 时间序列模型介绍了时间序列分析的方法，时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。研究时间序列的方法构成了数据分析的一个重要领域。根据研究对象的多少，时间序列可以分为一元时间序列和多元时间序列。另外，根据时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。根据序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。平稳时间序列是指时间序列的概率分布与时间t无关，且序列的一、二阶矩存在，并满足均值为常数，协方差为时间间隔τ的函数。确定性时间序列分析方法概述了时间序列预测技术通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势的一些形式。包括长期趋势变动，季节性变化，周期波动和随机波动等。 时间序列是一种按时间排序的数据序列，它随时间的推移而发生变化，其各个数据之间存在一定的关联性。因此，时间序列分析就是研究这种随时间变化的数据序列的一种数据分析方法。时间序列的研究对象可以是一个变量，也可以是多个变量，因此可以分为一元时间序列和多元时间序列。离散时间序列是指数据点在时间上不连续，通常在一些固定时点上具有观测值，比如天、周、月等；而连续时间序列则是指数据点在时间上连续，通常是在一段时间内的观测。根据序列的统计特性，平稳时间序列的均值和方差是常数，而非平稳时间序列的均值和方差则会随时间发生变化。因此，对时间序列的平稳性进行检验是非常重要的。 时间序列模型的确定性分析方法是通过对预测目标自身的时间序列进行处理，来研究其变化趋势的。一个时间序列可能包括长期趋势变动、季节性变化、周期波动和随机波动。长期趋势变动是指时间序列长时间持续上升或下降，或者停留在某一水平上。季节性变化是指时间序列在一年内或者一天内等特定时期出现的重复模式。周期波动是指时间序列在长时间内表现出的重复变化模式，而随机波动则是指时间序列中无法预测的随机波动。 在时间序列模型的研究中，我们主要研究的是宽平稳时间序列。宽平稳时间序列是指时间序列的一、二阶矩存在，且满足均值为常数，协方差为时间间隔的函数。确定性时间序列分析方法的目的就是通过对时间序列进行处理，来揭示数据序列中的规律性变化，从而进行预测和决策。 总之，时间序列分析是对按时间顺序排列、随时间变化且相互关联的数据序列的一种重要的数据分析方法。时间序列按研究对象的多少、时间的连续性、序列的统计特性、以及分布规律等进行了分类。确定性时间序列分析方法主要是研究时间序列的变化趋势，对预测目标自身的时间序列进行处理，研究时间序列的长期趋势变动、季节性变化、周期波动和随机波动等形式。通过时间序列分析，可以揭示数据序列中的规律性变化，从而进行预测和决策。