時(shí)間序列分析xxxxchap1-展示頁(yè)
2025-03-09 11:22本頁(yè)面
【正文】 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 。 描述性時(shí)序分析案例 強(qiáng)生公司的季度利潤(rùn)： Johnson Johnson Quarterly Earnings 頻 域 (Frequency domain)分 析方法 ? 原理 ? 假設(shè)任何一種無趨勢(shì)的時(shí)間序列都可以分解成若干不同頻率的周期波動(dòng) ? 發(fā)展過程 ? 早期的頻域分析方法借 助傅立葉（ Fourier)分 析從頻率的角度揭示時(shí)間序列的規(guī)律 ? 后來借助了 傅立葉 變換，用正弦、余弦項(xiàng)之和來逼近某個(gè)函數(shù) ? 20世紀(jì) 60年代， 引入 最大熵譜估計(jì)理論，進(jìn)入現(xiàn)代譜分析階段 ? 特點(diǎn) ? 非常有用的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析方法，但是由于分析方法復(fù)雜，結(jié)果抽象，有一定的使用局限性 Fourier transformation 時(shí) 域 (Time Domain)分 析方法 ? 原理 ? 事件的發(fā)展通常都具有一定的 慣性 ，這種慣性用統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言來描述就是序列值之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系，這種相關(guān)關(guān)系通常具有某種統(tǒng)計(jì)規(guī)律。更好的反映了時(shí)間序列的隨機(jī)性質(zhì)，有較高的預(yù)測(cè)精度。 ? 信 號(hào)的提取。 ? 對(duì)外界因素（政策或者事件）的影響加以分析。 平穩(wěn) 時(shí) 間序列 非平 穩(wěn)時(shí)間序列 時(shí) 間序列的主要分類 按序列的統(tǒng)計(jì)特征： 20234000600080001 0 0 0 01 2 0 0 01 4 0 0 0500 1000 1500香港恒生指數(shù)香港恒生指數(shù) ~ 非平穩(wěn)時(shí)間序列 0. 12 0. 08 0. 040. 000. 040. 08500 1000 1500D L O G H S對(duì)香港恒生指數(shù)取一階對(duì)數(shù)差分后趨勢(shì)圖 分 析 時(shí)間序列數(shù)據(jù)間的動(dòng)態(tài)依存關(guān)系，找尋時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律以及多個(gè)序列間的相互作用關(guān)系，從而對(duì)序列的未來變化趨勢(shì)和發(fā)展情況作出 預(yù)測(cè) 。 ?但可能是有規(guī)律的可循的變化。 時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特性隨時(shí)間而變化。 ?時(shí)間序列的潛在隨機(jī)過程是不變的。 離散性時(shí)間序列 連續(xù)時(shí)間序列 時(shí) 間序列的主要分類 按觀察時(shí)間的連續(xù)性： 我們所研究的是離散性時(shí)間序列，對(duì)于連續(xù)性時(shí)間序列，可以采用等間隔采樣使之化為離散序列。 每一個(gè)序列所對(duì)應(yīng)的時(shí)間參數(shù)為時(shí)間的連續(xù)函數(shù)。 一元時(shí)間序列 多元時(shí)間序列 時(shí) 間序列的主要分類 按 所研究現(xiàn)象的多少 分： 每一個(gè)序列所對(duì)應(yīng)的時(shí)間參數(shù)為間斷點(diǎn)。 研 究的是某一個(gè)指標(biāo)的時(shí)間序列，如 GDP序列，銷售量序列等。 ? 每 個(gè)時(shí)點(diǎn)上的觀測(cè)值可以是 流量 或 存量 數(shù)據(jù)。 ?高 頻數(shù)據(jù)（ highfrequency or tickbytick data)中， 觀測(cè)時(shí)間間隔大多是 irregular和 asynchronous。 14 道瓊斯指數(shù)的日收益率 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 案例 時(shí) 間序 列數(shù)據(jù)的特點(diǎn) ? 時(shí)間序列中數(shù)據(jù)的 位置與時(shí)間有關(guān) 。 12 時(shí)間序列 數(shù) 據(jù) 案例 Peak breakingup times: 13 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 案例 ? 2023年 7月 21日中國(guó)啟動(dòng)人民幣匯率改革以來，不斷完善匯率形成機(jī)制，人民幣對(duì)美元匯率總體呈現(xiàn)小幅上揚(yáng)態(tài)勢(shì)。本例給出我國(guó) 1978年 — 2023年 GDP數(shù)據(jù)（單位：億元）的時(shí)間序列圖。 ? 如 GDP，失業(yè)人數(shù)統(tǒng)計(jì) ，產(chǎn)品銷售量，公司利潤(rùn)，股 票價(jià)格指 數(shù)，成交量等 都呈時(shí)間序列的形式。 從 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的角度講 ：時(shí)間序列是某一 個(gè)數(shù)量指 標(biāo)在不同的時(shí)間上 的觀測(cè)數(shù) 值 按時(shí)間先后順序 排成的序列 。 按照時(shí)間的順序把隨機(jī)事件變化發(fā)展的過程記錄下來就構(gòu)成了一個(gè)時(shí)間序列。 對(duì)這個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)期的觀察使他們發(fā)現(xiàn)尼羅河的漲落非常有 規(guī)律 。時(shí)間序列分析 TIME SERIES ANALYSIS 2023 FALL 周凡吟 ? 第一章 時(shí)間序 列 數(shù) 據(jù)的總體概 述 ? 第二章 線性平 穩(wěn)時(shí)間序 列 模型 ? 第三章 ARMA模型的特征 ? 第四章 平穩(wěn)時(shí)間序列模型的
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