xxxx數(shù)據(jù)分析方法12-時間序列分析1(編輯修改稿)
2025-02-09 08:30 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 的檢驗 ， 它是時間序列頻域分析中識別序列隱含周期性的有效方法。 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 。 ?互相關圖 (Cross correlations) 對兩個互相對應的時間序列進行相關性分析的實用圖形工具 。 互相關圖是依據(jù)互相關函數(shù)繪制出來的 。 是不同時間序列間不同時期滯后序列的相關性 。 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 。 但有時還需要一些定量的檢驗方法 。 ?參數(shù)檢驗法 。 基本思路是 ， 將序列分成若干子序列 ， 并分別計算子序列的均值 、 方差 、 相關函數(shù) 。 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 。 如果差值大于檢驗值 ， 則認為序列具有非平穩(wěn)性 。 32 ?游程檢驗法 。 游程檢驗是一個非參數(shù)檢驗方法 ,其基本思路是 ， 將序列的數(shù)值按一定規(guī)則重新分組形成兩類 。 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) 。 一般認為， 平穩(wěn)性的或隨機性的序列中不應出現(xiàn)許多同類數(shù)據(jù)連續(xù)出現(xiàn)的情況 ， 也不應出現(xiàn)兩類數(shù)據(jù)反復交替出現(xiàn)的情形 。 也就是說 游程不能太多 ， 也不能太少 。 關于游程檢驗的詳細內(nèi)容可參見本書有關非參數(shù)檢驗的章節(jié) 。 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 。 34 2) 將需繪圖的序列變量選入 變量 Variables框。 3) 在 時間軸標簽 Time Axis Labels框中指定橫軸（時間軸）標志變量。該標志變量默認的是日期型變量。 4) 在 轉(zhuǎn)換 Transform框中指定對變量進行怎樣的變化處理。其中 Natural log transform表示對數(shù)據(jù)取自然對數(shù)， Difference表示對數(shù)據(jù)進行 n階 (默認 1階 )差分， Seasonally difference表示對數(shù)據(jù)進行季節(jié)差分。 35 5) 單擊 時間線 Time Lines 按鈕定義序列圖中需要特別標注的時間點 ， 給出了無參考線 (No reference Lines)、 每一個更改的線 (Line at each change of)、 在日期上的線 (Line at date)三項供選擇 。 6) 單擊 格式 Format 按鈕定義圖形的格式 ， 可選擇橫向或縱向序列圖；對于單變量序列圖 ， 可選擇繪制線圖或面積圖 ， 還可選擇在圖中繪制序列的均值線；對多變量的序列圖 ， 可選擇將不同變量在同一時間點上的點用直線連接起來 . 36 1) 分析 ?預測 ?自相關 。 37 2) 將需繪制的序列變量選入 變量 Variables框 。 3)在 輸出 Display框選擇繪制哪種圖形 ， 其中Autocorrelations 表示繪制自相關函數(shù)圖；Partial autocorrelations表示繪制偏自相關函數(shù)圖 。 一般可同時繪制兩種圖形 。 4)單擊 選項 Options按鈕定義相關參數(shù) ， 其中Maximum Number of Lags表示相關函數(shù)值包含的最大滯后期 ， 即時間間隔 h。 一般情況下可選擇兩個最大周期以上的數(shù)據(jù) 。 在 Standard Error Method框中指定計算相關系數(shù)標準差的方法 ， 它將影響到相關函數(shù)圖形中的置信區(qū)間。 38 目 其中 Independence model表示假設序 列是白噪聲的過程； Bartlett’s approximation表示 ， 根據(jù) Bartlett 給出的估計自相關系數(shù)和偏自相關系數(shù)方差的近似式計算方差 。 該方法適合當序列是一個 k1階的移動平均過程 ， 且標準差隨階數(shù)的增大而增大的情況 。 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 。 一般如果只考慮序列中的周期因素可選中該項 ， 否則該步可略去 。 39 3. 繪制互相關圖的基本操作 1) 分析 ?預測 ?互相關圖 。 2) 把需繪圖的序列變量選到 Variables框中 。 要求兩個序列均具有平穩(wěn)性 。 40 圖形化觀察應用舉例 利用模擬序列數(shù)據(jù)： 1) 以各種序列繪制序列圖； 2) 以各種序列繪制自相關函數(shù)圖和偏自相關函數(shù)圖 。 利用海關總出口額數(shù)據(jù) ， 繪制出口總額和外匯儲備的一階逐期差分后的序列互相關圖。 41 時間序列分析（模擬序列數(shù)據(jù)） .sav 1) 以各種序列繪制序列圖 操作過程 42 輸出圖形 1 平穩(wěn)序列的序列圖示例 43 輸出圖形 2 具有上升趨勢的非平穩(wěn)序列 44 輸出圖形 3 具有異方差性的非平穩(wěn)序列 45 輸出圖形 4 具有波動性的非平穩(wěn)序列 46 輸出圖形 5 具有周期性的非平穩(wěn)序列 47 時間序列分析（模擬序列數(shù)據(jù)） .sav 非平穩(wěn)序列差分處理后變?yōu)槠椒€(wěn)序列 輸出圖形 操作過程 48 時間序列分析（模擬序列數(shù)據(jù)） .sav 2) 以各種序列繪制自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)圖 49 正態(tài)白噪聲的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)的輸出數(shù)據(jù)表 輸出結果中的數(shù)據(jù)表舉例 50 輸出圖形 1 正態(tài)白噪聲的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)圖 51 輸出圖形 2 一個上升趨勢序列
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