xxxx數(shù)據(jù)分析方法12-時間序列分析1-文庫吧在線文庫
【正文】 只依賴于時間間隔 h。 12 時間序列分析的一般步驟 (重點 ) ?數(shù)據(jù)的準備階段 ； ?數(shù)據(jù)的觀察及檢驗階段 ：總體把握時間序列發(fā)展變化的特征 ， 以便選擇恰當?shù)哪Ｐ瓦M行分析 ， 包括圖形方法和統(tǒng)計檢驗方法； ?數(shù)據(jù)的預處理階段 ：一方面能夠使序列的特征體現(xiàn)得更加明顯 ， 利于分析模型的選擇；另一方面使數(shù)據(jù)滿足于模型的要求； 13 ?數(shù)據(jù)分析和建模階段 ：根據(jù)時間序列的特征和分析的要求 ， 選擇恰當?shù)哪Ｐ瓦M行數(shù)據(jù)建模和分析； ?模型的評價階段 ：與模型分析的目標相結合評價是否達到了分析的目的以及效果如何； ?模型的實施應用階段 。 17 數(shù)據(jù)準備 ? SPSS的數(shù)據(jù)準備 包括數(shù)據(jù)文件的建立 、 時間定義和數(shù)據(jù)期間的指定 。 ? 數(shù)據(jù)期間的選取可通過 SPSS的 數(shù)據(jù) ?選擇個案(Select Cases)功能實現(xiàn) 。 26 ? 直方圖 (Histogram) 直方圖是體現(xiàn)序列數(shù)據(jù)分布特征的一種圖形 ， 通過直方圖可以了解序列的平穩(wěn)性 、 正態(tài)性等特征 。 3) 異方差的非平穩(wěn)時間序列 ， 其各階自相關函數(shù)顯著不為零 ， 且呈現(xiàn)出正負交錯 ， 緩慢下降的趨勢 ；偏自相關函數(shù)值也呈正負交錯的形式 ， 且下降趨勢明顯 。 31 時間序列的檢驗方法 ?通常序列的非平穩(wěn)性可通過 序列圖 、 自相關函數(shù)圖和偏自相關函數(shù)圖大致分辨出來 。 游程則為時間序列中同類數(shù)據(jù)連在一起的子序列個數(shù) 。 4) 在 轉換 Transform框中指定對變量進行怎樣的變化處理。 一般情況下可選擇兩個最大周期以上的數(shù)據(jù) 。 要求兩個序列均具有平穩(wěn)性 。 60 1) 差分是一種通過逐項相減消除前后期數(shù)據(jù)相關性的方法 ， 可大致剔除序列中的趨勢性 ，使數(shù)據(jù)在水平方向基本平穩(wěn) 。 62 ? 另外 ， 還可以通過序列取對數(shù)以及對序列進行標準化 、 中心化 、 歸一化處理等方法進行數(shù)據(jù)變換 。 67 其中的方法除前面介紹的幾種外 ， 還包括： ?累加求和 ：即對當前值和當前值之間的所有數(shù)據(jù)進行求和 ， 生成原序列的累計值序列 。 所要研究的時間序列被當做回歸模型的被解釋變量， 其他變量被稱為回歸模型的解釋變量 。 :12:4802:12Feb239Feb23 1故人江海別，幾度隔山川。 02:12:4802:12:4802:122/9/2023 2:12:48 AM 1成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。 , February 9, 2023 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 2月 9日星期四 2時 12分 48秒 02:12:489 February 2023 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。勝人者有力，自勝者強。 2023年 2月 9日星期四 上午 2時 12分 48秒 02:12: 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 2月 上午 2時 12分 :12February 9, 2023 1行動出成果，工作出財富。 74 應用舉例 ? 書上 P358(薛薇 ), 根據(jù)煤炭和成品油出口量月度數(shù)據(jù) ， 研究： 1. 煤炭出口量在較長一段時間內(nèi)的發(fā)展變化趨勢 ； 2. 煤炭出口量與成品油出口量之間的數(shù)量關系 。 這樣形成的新序列將損失后 k個數(shù)據(jù) 。 3) 注意，若序列中第一個或最后一個數(shù)據(jù)為缺失值，只能用 序列均值 和 線性趨勢法 處理。 ? ? ? ?? ? ? ?1121 1 21 , 12ddt t t t t t t td d dt t t t t ty x B x y x x x B xx x x x x x???? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?61 2) 時間序列的平滑處理目的是為了消除序列中隨機波動性影響 。 ? 預處理的目的可大致歸納為兩個方面： ?第一 ， 使序列的特征體現(xiàn)得更加明顯 ， 利于分析模型的選擇； ?第二 ， 使數(shù)據(jù)滿足于某些特定模型的要求 。 5) 選中 Display autocorrelation at periodic lags表示只顯示時間序列周期整數(shù)倍處的相關函數(shù)值 。 37 2) 將需繪制的序列變量選入 變量 Variables框 。 33 圖形化觀察和檢驗的基本操作 1. 繪制序列圖的基本操作 1) 分析 ?預測 ?序列圖 。 根據(jù)平穩(wěn)性假設 ， 當子序列中數(shù)據(jù)足夠多時 ， 各統(tǒng)計量在不同序列之間不應有顯著差異 。 譜分析法重在 對序列當中的周期成分進行識別， 從而達到對序列進行認識和分解的目的 。 27 ? 自相關函數(shù)圖和偏自相關函數(shù)圖 對識別時間序列的各種非平穩(wěn)性和確定時序模型中的參數(shù)有非常重要的作用 。 24 圖形化觀察工具 ? 序列圖 （ Sequence） 一個平穩(wěn)的時間序列在水平方向平穩(wěn)發(fā)展 ， 在垂直方向的波動性保持穩(wěn)定 ， 非平穩(wěn)性的表現(xiàn)形式多種多樣 ， 主要特征有 ：趨勢性 、 異方差性 、 波動性 、 周期性 、 季節(jié)性 、 以及這些特征的交錯混雜等 。 并在 第一個個案為 框中輸入起初日期 。 ?譜分析方法 適用于那些高頻波動數(shù)據(jù) 。 ?當模型的殘差序列成為白噪聲序列時 ， 可認為模型達到了較好的效果 ， 剩余殘差中已經(jīng)沒有可以識別的信息 。 ?嚴平穩(wěn) ： 如果對 t1， t2， … ， tn， h∈ T和任意整數(shù) n，都使（ yt1， yt2… ， ytn）與（ yt1+h， yt2+h， … ， ytn+h）同分布 ， 則概率空間（ W,F,P）上隨機過程｛ y(t)， t
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