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简述时间序列的构成要素

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简述时间序列的构成要素

简述时间序列的构成要素


１、长期趋势（Ｔ）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势；２、季节变动（Ｓ）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动；３、循环变动（Ｃ）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动；３、不规则变动（Ｉ）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型 。
SPSS时间序列预测问题——预测值为什么是负数您好！
如果您下载的答卷中出现了-2 ， -3，-4这样的数字 。是因为您选择了”按选项序号“下载到excel，它们的含义如下：-2表示(空)，-3表示(跳过) ， -4表示(未填)，统一来说这些都是缺失值，使用负数作为代码 ， 因为正常的序号是不会有负数的 。
下载SPSS的sav格式数据，同样会有这样的数字 。
时间序列n是什么意思1.时间序列的定义


时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据 。


在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量来表示一个随机事件的时间序列 ， 简记为{Xt}


用x1,x2...,xn表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列 。


2.时间序列分析的定义


对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析 。


3.时间序列分析的特殊性


由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的序列观察值，这种特殊的数据结构导致时间序列分析有其非常特殊、自成体系的一套分析方法 。


4.进行时间序列研究的目的


目的是想揭示随机时间序列{Xt}的性质，而要实现这个目标，就是通过分析它的观察值序列{xt}的性质，由观察值序列的性质来推断随机时间序列{Xt}的性质 。
序列特征分析步骤①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据 。


②根据动态数据作相关图，进行相关分析 ， 求自相关函数 。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点 。跳点是指与其他数据不一致的观测值 。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值 。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点 。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型 。


③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据 。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合 。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合 。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型 。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列 。
【简述时间序列的构成要素】

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