01Chapter时间序列数据概念定义特点平稳性检验意义平稳性平稳性检验意义课件目标与内容安排目标内容安排介绍平稳性检验的基本概念、方法和应用案例，通过实例演示如何进行平稳性检验。02Chapter严平稳与宽平稳概念严平稳宽平稳平稳性分类标准01020304严平稳：所有统计性质都是稳定的。宽平稳：均值、方非平稳：均值、方根据均值和方差是否稳定，将平稳性分为以下三类差和自协方差稳定，但高阶矩可能不稳定。差或自协方差至少有一个是不稳定的。实际应用中平稳性判断方法观察时序图统计检验方法自相关函数和偏自相关函数03Chapter时序图观察法观察时间序列数据的整体趋势通过时序图可以直观地观察到数据随时间的变化趋势，如上升、下降或平稳等。检查异常值和季节性时序图还能帮助发现数据中的异常值和季节性变化，这对于平稳性检验非常重要。自相关图观察法判断序列的自相关性确定滞后阶数案例分析与操作演示演示如何绘制时序图和自相关图分析实际案例的平稳性04Chapter游程检验原理及实施步骤游程检验原理通过计算序列中游程的数量，判断序列是否存在趋势或周期性变化，进而判断序列的平稳性。实施步骤计算游程数量、构建游程统计量、进行假设检验、得出结论。单位根检验原理及实施步骤单位根检验原理实施步骤通过检验序列是否存在单位根，判断序列是否为平稳序列。若存在单位根，则构建检验统计量、确定临界值、进行假设检验、得出结论。VS序列为非平稳序列；反之，为平稳序列。案例分析与操作演示案例选择数据预处理检验方法应用结果解读与讨论05ChapterARIMA模型简介ARIMA模型定义ARIMA模型构成ARIMA模型平稳性诊断方法残差检验特征根检验信息准则案例分析与操作演示案例数据数据预处理010203模型构建与选择模型诊断0406Chapter差分运算原理及应用场景差分运算原理应用场景季节性调整方法介绍及实施步骤要点一要点二季节性调整方法实施步骤通过剔除时间序列中的季节性因素，使序列更好地反映实际变化趋势。确定季节性周期、计算季节指数、进行季节性调整。案例分析与操作演示案例选择操作演示选择具有代表性和实际应用价值的非平稳时间序列数据进行案例分析。演示差分运算和季节性调整方法的具体操作步骤，包括数据导入、预处理、模型建立与评估等环节。07Chapter关键知识点回顾时间序列数据平稳性定义010203平稳性检验方法平稳性处理方法平稳性检验在实际应用中挑战与机遇挑战机遇未来发展趋势预测THANKS
