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时间序列分析.

一个宽平稳的时间序列的均值和方差都是常数。第六章 趋势时间序列模型 第六章 趋。第三章 季节时间序列模型。3.1 季节时间序列模型的建立 3.2 季节时间序列模型的识别 3.3 季节时间序列模型的估计、检验 与预测 3.4 案例分析。时间序列分析。时间序列分析。第八专题 时间序列模型(三)。

时间序列分析.Tag内容描述:<p>1、引言:前面我们讨论的是平稳时间序列的建模和 预测方法,即所讨论的时间序列都是宽平稳的。 一个宽平稳的时间序列的均值和方差都是常数, 并且它的协方差有时间上的不变性。 但是许多经济领域产生的时间序列都是非平 稳的。对协方差过程,非平稳时间序列会出现各 种情形,如它们具有非常数的均值t,或非常数 的二阶矩,如非常方差t2,或同时具有这两种情 形的非平稳序列。 第六章 趋势时间序列模型 第六章 趋势时间序列模型 第一节 非平稳时间序列模型的种类 第二节 非平稳性的检验 第三节 平稳化方法 第三节 求和自回归滑动平均模型 (ARI。</p><p>2、应用Excel进行时间序列分析 1 重点 v1、Excel进行移动平均分析的操作步骤 v2、Excel进行指数平滑分析的操作步骤 v3、Excel进行趋势外推预测法的操作步骤 v4、Excel进行时间序列分解法的操作步骤 zfzf 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的 基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移 ,依次计算包含一定项数的序时平均值,以 反映长期趋势的方法。因此,当时间序列的 数值由于受周期变动和随机波动的影响,起 伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使 用移动平均法可以消除这些因素的影响,显 示出事件的发展方向与趋势(即趋势线), 然。</p><p>3、1,第4章 传统时间序列分析,2,4.1 趋势模型与分析,4.1.1 趋势模型,3,趋势模型的选择是定性分析和定量分析相结合的分析过程。 定性分析要求:在选模型之前,要弄清模型的条件和预测对象的性质、特点二例如,指数曲线模型成立的条件是后一期与前一期之比为常数,即发展速度为常数。 实际现象的逐期增长率不可能严格等一某一常数,但常会围绕某一常数上下波动。如果分析对象具备上述特点,可以考虑采用指数模型;否则,不宜采用。,4.1.2 模型的选择,4,有一些趋势模型是从其他领域特别是生物学领域移植过来的。比如,Logistic曲线最初用于研究生。</p><p>4、第四章 时间序列分析每一个时间序列都是事物变化过程中的一个样本,通过对样本的研究、分析,找出过程的特性、最佳的数学模型、估计模型中的参数,检验利用数学模型进行统计预测的精度。如同描述随机变量一样,利用随机过程的一些数字特征来描述随机时间序列的基本统计特性。地理要素的空间分布规律是地理系统研究的中心内容。但是空间与时间是客观事物存在的形式,两者之间是互相联系而不能分割的。因此,我们常常要分析要素在时间上的变化,在地理系统研究中,就称为地理过程。据此来阐明地理现象发展的过程和规律。1.通过对时间序列的。</p><p>5、第三章 季节时间序列模型,3.1 季节时间序列模型的建立 3.2 季节时间序列模型的识别 3.3 季节时间序列模型的估计、检验 与预测 3.4 案例分析,北京市社会商品零售额月度数据,香港GDP季度数据,我们在分析问题的时候何时应选取季度或者月度数据呢?,季度时间序列、月度时间序列、周度时间序列等时间序列中往往存在着明显的周期性变化, 这种周期往往是由于季节性变化引起的,因此这种序列又称为季节性时间序列。这种序列怎么建立模型?,seasonal ARIMA model, SARIMA multiplicative seasonal model 1、季节差分:消除季节单位根 假设季节性序。</p><p>6、Tuesday, 16 Dec. 2008,CUFE,第七讲,时间序列分析,Time Series Analysis,Tuesday, 16 Dec. 2008,CUFE,引 言,大多数经济数据特别是宏观经济数据为时间序列数据。所以对时间序列进行计量经济学分析在计量经济学中占有十分重要地位。,本章着重介绍时间序列分析中用到的一些基本概念,以便使学生对这一领域的研究有一个初步的了解。为进一步的学习和研究打下基础。,时间序列变量与横截面变量在性质上有很大不同。比如,对于两个没有任何关系的时间序列变量,如果用传统的估计方法将其中之一对另一变量进行回归,往往都能得到从统计数据来看较。</p><p>7、计量经济学课件,教师:周靖祥 单位:湘潭大学商学院 Email1:zjx2010sina.cn Email2:zhoujingx126.com,CourseZJX201008,第八专题 时间序列模型(三),本讲要点: 一、结构VAR模型(SVAR) 二、滞后阶数的确定 三、VAR模型脉冲响应与方差分解 四、AR系列扩展模型 五、状态空间模型(TVP模型),1,2,3,4,6,5,一、结构VAR模型(SVAR),内容安排: (一)两变量的SVAR模型 (二)多变量的SVAR模型 (三)结构VAR(SVAR)模型的识别条件 (四)SVAR模型的3种类型 (五)在E-views中估计SVAR模型 (六)滞后阶数p的确定,VAR模型并没有给出变量之间当期相。</p><p>8、,应用统计学,编 著 陈在余 陶应虎,第5章 时间数列分析,1.1 时间数列概述 1.2 动态数列分析指标 1.3 长期趋势的测定与预测 1.4 季节性变动的测定与预测 1.5 循环变动和不规则变动的测定 案例分析,学习目标与关键概念,学习目标 1、掌握以时间数列为基础分析经济现象发展变化特点及其规律的方法 2、了解时间数列的一般概念、种类及编制的原则 3、掌握并能够运用时间数列各种分析指标 4、掌握长期趋势分析、季节性变动的常用分析方法 关键概念 时间数列、动态分析指标、长期趋势分析、季 节性变动,第一节 时间数列概述,一、时间数列的概念和作。</p><p>9、时间序列分析,一、 基本时间序列模型的估计,在许多情况下,人们用时间序列的观测时期代表的时间作为模型的解释变量,用来表示被解释变量随时间的自发变化趋势。这种变量称为时间变量,也叫做趋势变量。 时间变量通常用t表示,其在用时间序列构建的计量经济模型中得到广泛的应用,它可以单独作为一元线性回归模型中的解释变量,也可以作多元线性回归模型中的一个解释变量,其对应的回归系数表示被解释变量随时间变化的变化趋势,时间变量也经常用在预测模型中。,1、 定义时间序列在stata中的实现,在进行时间序列的分析之前,首先要定义变量。</p>
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