XXXX预测-第5讲(时间序列分析)-1VIP专享

1预测理论与方法授课教师：杨小宝 副教授北京交通大学2012.122 6.1 时间序列分析概述 6.2 数据准备 6.3 时间序列的图形化观察及检验 6.4 时间序列的预处理 ( 重点 ) 6.5 简单回归分析法和趋势外推法 ( 自学 ) 6.6 指数平滑法 ( 重点 ) 6.7 ARIMA 模型分析 ( 重点 ) 6.8 季节调整法 ( 重点 )时间序列分析36.1 时间序列分析概述• 6.1.1 时间序列的相关概念• 6.1.2 时间序列分析的一般步骤• 6.1.3 SPSS 时间序列分析的特点4• 时间序列分析是研究事件发展变化规律的一种量化分析方法。一般情况下，那些依时间先后顺序排列起来的一系列有相同内涵的数据通信都可以称为时间序列。• 时间序列与一般的统计数据的不同之处在于：这是一些有严格先后顺序的数据。大多数情况下它们往往存在某种前后相承的关系，而非互相独立的。时间序列分析就是包含了针对这种独特数据特点而形成和发展起来的一系列统计分析方法的一个完整的体系。56.1.1 时间序列分析概述 12,,,.,tty yyty ttTty通常将时间序列描述成一个有序的数列其中下标 表示时间对上述数列可以有以下几种理解:第一,可理解为一个有先后顺序且时间间隔均匀的数列.第二,可理解为随机变量族或随机过程的一个实现.即在一个固定的时间点 上,将现象 看做是一个具有多种可能事实的随机变量.612,,,tttyyy yy每一个 只是随机变量 由于种种原因而表现出来的一个结果,而在所有被关注时间点上,就是一系列随机变量所表现出来的一个结果,通常称做一个实现或一个现实,也可以称做一个轨道.使时间序列得以产生的随机有什么样的性质?它们之间的关系如何?随着时间的推移这些性质和关系会有什么样的变化?所有这些都是时间序列分析中必须关注的问题.7• 研究时间序列问题时常会涉及到以下概念： 1. 指标集 T 指标集 T 可理解为时间 t 的取值范围。2. 采样间隔△ t 采样间隔△ t 可理解为时间序列中相邻两个数的时间间隔。 3. 平稳随机过程和平稳时间序列 时间序列的平稳性是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。8•直观上，一个平稳的时间序列可以看作是一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上，有两种意义的平稳性，一个是严平稳或完全平稳，一个是宽平稳或广义平稳。 •严平稳：如果对 t1 ， t2 ，…， tn ， h∈T和任意整数 n ，都使（ yt1 ， yt2… ， ytn ）与（ yt1+h ， yt2+...