时间序列分析课件

时间序列分析课件Tag内容描述：<p>1、STAT统计学第七章 时间数列分析 第七章 时间数列分析 第一节 时间数列分析概述 第二节 时间数列的指标分析法 第三节 时间数列的因素分析 天马行空官方博客：http:/t.qq.com/tmxk_docin ；QQ:1318241189；QQ群：175569632 STAT统计学第七章 时间数列分析 第一节 时间数列分析概述 一、时间数列的概念 二、时间数列的种类 三、时间数列的编制原则 四、时间数列的分解 STAT统计学第七章 时间数列分析 一、时间数列的概念 时间数列 时间数列的图示方法 编制时间数列的意义 时间数列（Time series）:在连续时 点或连续时期上测量的观测值的集合。</p><p>2、7 时间序列分析法 7.1概述 7.2 多项式曲线法 7.2.1 一次曲线 设定直线回归方程 当时间点t1，t2，t3，tn为连续等间隔时，为计算方便，把原点取在 时间序列的中间，式（6-2）、（6-3）可简化为： 以下举例说明时间序列数据的直线回归分析方法。 表6-1 1985-1998年我国职工平均货币工资统计数据表 年份平均货币工资（元）年份平均货币工资（元） 1985114819922711 1986132919933371 1987145919944538 1988174719955500 1989193519966210 1990214019976470 1991234019987479 根据表6-1中的数据，绘制1985-1998年我国职工的平均货币工资时间序。</p><p>3、作者 贾俊平,统 计 学 (第三版),2008,未来是不可预测的，不管人们掌握 多少信息，都不可能存在能作出正 确决策的系统方法。 C. R. Rao,统计名言,第 10 章 时间序列预测,10.1 时间序列及其分解 10.2 时间序列预测的程序 10.3 平滑法预测 10.4 趋势预测 10.5 自回归模型预测 10.6 多成分序列的预测,2008年8月,学习目标,时间序列的组成要素 时间序列的预测程序 移动平均和指数平滑预测 线性趋势和非线性趋势预测 自相关和自回归模型预测 多成分序列的预测 使用Excel和SPSS预测,2008年8月,下个月的消费者信心指数是多少？,消费者信心指数不仅。</p><p>4、第一章,时间序列分析简介,本章内容,引言 时间序列的定义 时间序列分析方法简介 时间序列分析软件,1.1 引言,最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及。,尼罗河：尼罗河位于非洲东北部，流经布隆迪、卢旺达、坦桑尼亚、乌干达、苏丹和埃及等国，跨越世界上面积最大的撒哈拉沙漠，最后注入地中海。全长6650公里，为世界上最长的河流。（尼罗河阿拉伯语意为“大河）,天狼星：夜空里最亮的恒星，是大犬座中的一颗双星。双星中的亮子星是一颗比太阳亮23倍的蓝白星，体积略大于太阳。 在中国古代，看作恶星，象征侵扰，所以文人们写出“会。</p><p>5、9.2 随机时间序列分析模型,一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验,经典计量经济学模型与时间序列模型 确定性时间序列模型与随机性时间序列模型,一、时间序列模型的基本概念及其适用性,1、时间序列模型的基本概念,随机时间序列模型（time series modeling）是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型，其一般形式为 Xt=F(Xt-1, Xt-2, , t) 建立具体的时间序列模型，需解决如下三个问题： (1)模型的具体形式 (2)。</p><p>6、第11讲）,file:li-12-1 file: 5arma07 file:li-12-2,（第3版282页）,为什么学习 ARIMA模型？,（第3版282页）,为什么了解随机过程？,（第3版283页）,中国人时间上的前后观,（第3版284页）,（第3版284页）,（第3版285页）,（第3版285页）,（第3版285页）,（第3版284页）,（第3版286页）,（第3版286页）,（第3版288页）,（第3版288页）,（第3版287页）,（第3版287页）,（第3版287页）,（第3版288页）,（第3版289页）,日本人口差分序列,（第3版289页）,（第3版291页）,（第3版291页）,（第3版291页）,12.2 时间序列模型的分类,（第3版292页）,。</p><p>7、第14章 时间系列分析,Time Series,返回,各种时间序列分析过程 修补缺失值与创建时间序列 指数平滑 有关公式 操作 实例 自回归过程 有关公式 操作 实例,自回归综合移动平均过程 操作 实例 季节分解过程 操作 实例 习题14 习题参考答案 结束,目 录,返回,各种时间序列分析过程,返回,修补缺失值过程与对话框,返回,创建时间序列对话框,运行函数Lag时的结果说明,返回,指 数 平 滑,Exponential Smoothing,返回,指数平滑有关公式（Simple法）,计算公式,对第1个公式重新排列后得到：,返回,指数平滑有关公式（Holt 法）,三个方程式,利用前一期的趋势。</p><p>8、8-1,第八章 时间序列分析,第一节 时间序列分析概述 第二节 时间序列分析的水平指标 第三节 时间序列分析的速度指标 第四节 时间序列的长期趋势分析 第五节 季节变动与循环波动分析,8-2,第一节 时间序列分析概述,一、时间序列的概念 二、时间序列的种类 三、时间序列的编制原则,8-3,一、时间序列的概念,社会经济现象总是随着时间的推移而变化，呈现动态性。统计对事物进行动态研究的基本方法是编制时间序列。 时间序列又称动态数列或时间数列 就是把各个不同时间的社会经济统计指标数值，按时间先后顺序排列起来所形成的统计数列.,8-4,时间。</p><p>9、时间序列分析,西安交通大学经济与金融学院统计系 赵春艳,本课程内容体系： 第一章：平稳时间序列分析导论 第二章：平稳时间序列分析的基础知识 第三章：平稳时间序列模型的建立 第四章：协整理论导论 第五章：单位根过程 第六章：单位根过程的假设检验 第七章：协整理论,参考书目: 1、陆懋祖，高等时间序列经济计量学，上海人民出版社，1999年版； 2、王振龙主编，时间序列分析，中国统计出版社，2000； 3、王耀东等编，经济时间序列分析，上海财经大学出版社，1996； 4、马薇，协整理论与应用，南开大学出版社，2004； 5、王少平，宏观计。</p><p>10、,第8章时间序列分析TimeSeriesAnalysis,8.1时间序列的分解8.2指数平滑8.3ARIMA模型,.2,学习目标,理解时间序列分析中的基本概念；掌握时间序列成分的分解方法；掌握根据时间序列的组成成分进行预测的方法；掌握时间序列的指数平滑预测方法熟悉ARIMA模型特性，了解建模方法,.3,为什么要进行时间序列分析？,个人、企业和政府都需要根据历史数据（时间序列）对现象的未来发展作出。</p><p>11、时间序列分析入门 主要内容 确定性时间序列模型随机时间序列模型及其性质时间序列模型的估计和预测 一 确定性时间序列模型 时间序列 各种社会 经济 自然现象的数量指标按照时间次序排列起来的统计数据时间序列分析模。</p><p>12、中央财经大学统计学院 第8章时间序列分析TimeSeriesAnalysis 8 1时间序列的分解8 2指数平滑8 3ARIMA模型 中央财经大学统计学院2 学习目标 理解时间序列分析中的基本概念 掌握时间序列成分的分解方法 掌握根据时间序列的组成成分进行预测的方法 掌握时间序列的指数平滑预测方法熟悉ARIMA模型特性 了解建模方法 中央财经大学统计学院3 为什么要进行时间序列分析 个人 企业和政。</p><p>13、R ?kkk by Tom Short, EPRI PEAC, tshortepri- 2004-10-21 translated by SZ Liu, sunbjt 2006-09-22 Granted to the public domain. See www.Rpad.org for the source and latest version. Includes material f。</p><p>14、,第9章 时间序列分析 9.1 时间序列的基本概念 9.1.1 时间序列,.,9.1.2 时间序列的数字特征 1均值函数,.,.,9.1.3 平稳和非平稳的时间序列 1平稳时间序列 所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计特征不会随着时间的推移而发生变化。也就是说，生成变量时间序列数据的随机过程的特征不随时间变化而变化。,.,.,2非平稳时间序列 所谓时间序列的非平稳性，是指时间序列的统。</p><p>15、统计实例,STAT,统计实例（Statistics in Practice） 内华达职业健康诊所（Nevada Occupational Health Clinic）是一家私人诊所，专攻工业医疗。直至1993年4月6日，当诊所的主建筑物被烧毁时，诊所一直经历着戏剧性的增长。 幸运的是，诊所的保险单包括实物财产和设备，也包括由于正常商业经营的中断而引起的收入损失。但是，在诊所重建的7个月中，收入。</p>