時(shí)間序列分析第1章修訂版-資料下載頁(yè)
2025-05-12 19:23本頁(yè)面
【正文】 確? 確定性時(shí)間序列分析方法將時(shí)間序列看作主要是由 長(zhǎng)期趨勢(shì)（ T） 、 季節(jié)變動(dòng)（ S） 、循環(huán)變動(dòng)（ C） 和 隨機(jī)變動(dòng)（ I） 綜合作用的結(jié)果。 ? 確定性時(shí)間序列分析就是設(shè)法消除隨機(jī)型波動(dòng)，擬合確定性趨勢(shì)，因而形成了長(zhǎng)期趨勢(shì)分析、季節(jié)變動(dòng)分析、循環(huán)變動(dòng)測(cè)定等一系列確定性時(shí)間序列分析方法。 ? 確定型趨勢(shì)雖然控制著時(shí)間序列的基本樣式，但畢竟不是時(shí)間序列變動(dòng)的全貌，另一方面，用隨機(jī)理論來考察，許多偶然因素共同作用的隨機(jī)型波動(dòng)，其實(shí)也并非雜亂無章，而有一定的規(guī)律性，人們根據(jù)隨機(jī)理論對(duì)隨機(jī)時(shí)間序列進(jìn)行分析，就叫隨機(jī)時(shí)間分析。 ? 隨機(jī)時(shí)間序列分析方法與傳統(tǒng)的確定性時(shí)間序列分析方法相比，具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。 ? 雖然，確定型時(shí)間序列分析方法不反映時(shí)間序列的隨機(jī)性質(zhì)，也無法達(dá)到隨機(jī)序列模型所能達(dá)到的預(yù)測(cè)精度，但它仍是一個(gè)簡(jiǎn)單和相當(dāng)可接受的預(yù)測(cè)手段，許多確定型時(shí)間序列分析方法一直是經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)工具。因此隨機(jī)型時(shí)間序列分析不能完全取代確定型時(shí)間序列分析。 ?????????? 法馬爾可夫分析法灰色預(yù)測(cè)法析時(shí)列性法序機(jī)方間隨J e n k i n sB o x? （二）時(shí)間序列分析方法與其它統(tǒng)計(jì)分析方法（回歸分析）的主要區(qū)別 ? 序的重要性，而其它統(tǒng)計(jì)分析方法則不必如此。 ? 2 .時(shí)間序列各觀察值之間存在一定的依存關(guān)系，而其它統(tǒng)計(jì)分析一般要求每一變量各自獨(dú)立 ? 3 .時(shí)間序列分析根據(jù)序列自身的變化規(guī)律來預(yù)測(cè)未來，而其它統(tǒng)計(jì)分析則根據(jù)某一變量與其它變量間的因果關(guān)系來預(yù)測(cè)該變量的未來。 ? 4 .時(shí)間序列是一組隨機(jī)變量的一次樣本實(shí)現(xiàn)，而其它統(tǒng)計(jì)分析的樣本值一般是對(duì)同一隨機(jī)變量進(jìn)行 N次獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。 ? ： ?應(yīng)用時(shí)間序列分析方法的重要性 ? 與回歸分析方法相比較，有時(shí)應(yīng)用時(shí)間序列分析方法顯得很有必要： ? 1 .很多情況下，很難或不可能用變量間的因果關(guān)系來說明某一變量的變化。 ? 2 .即使能估計(jì)出一個(gè)有關(guān)變量的令人滿意的回歸方程，其結(jié)果也可能不能用于預(yù)測(cè)。 金融時(shí)間序列分析 ? 研究金融過程的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu) ? 探索金融變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系 ? 對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)或其它形式的周期調(diào)整（如日內(nèi)效應(yīng)、周效應(yīng)等） ? 通過對(duì)具有自相關(guān)關(guān)系的模型誤差分析，改進(jìn)用時(shí)間序列進(jìn)行回歸分析的模型 ? 對(duì)均值或波動(dòng)率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)或區(qū)間預(yù)測(cè) 時(shí)間序列分析概論 ? 計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步極大地促進(jìn)了時(shí)間序列分析的發(fā)展。 ? 許多統(tǒng)計(jì)軟件都可以用于時(shí)間序列分析工作。 ? 常用軟件 Eviews。
黨政相關(guān)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1