时间序列分析-时间序列分析法

大家好，今天关注到一个比较有意思的话题，就是关于时间序列分析的问题，于是就整理了4个相关介绍时间序列分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 时间序列图怎么分析？
2. 求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点？
3. 时间序列分析难么？
4. 如何深入理解时间序列分析中的平稳性？

时间序列图怎么分析？

1.

首先时间序列的预处理包括两个方面的检验，平稳性检验和白噪声检验。序列的平稳性，一般通过时序图和相关图来判断。如果序列是非平稳的，可通过对数据进行差分处理，然后进行平稳性检验，判断序列是否平稳。一般在应用中，差分的阶数（d）不超过2。

2.

ARIMA模型(p,d,q) 称为差分自回归移动平均模型，根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR(p)模型、I(d)即差分、和MA(q)模型，因此需要分别确定这三个参数的阶数。

求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点？

时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。

构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。时间序列的变动形态一般分为四种：长期趋势变动，季节变动，循环变动，不规则变动。时间序列预测法的应用： 系统描述 　　根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析 　　当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。预测未来 　　一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。决策和控制 根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。时间序列预测法的基本特点是： 假定事物的过去趋势会延伸到未来； 预测所依据的数据具有不规则性； 撇开了市场发展之间的因果关系。找的好辛苦！！！

时间序列分析难么？

时间序列分析比较难。预测未来一个时间点或者未来几个时间点的状态或实际值。这是一个传统的时间序列分析问题，在金融领域尤为常见，类似股票的价格预测区域时间序列分析

这一问题主要是针对一定范围内的时间序列进行分析，其目标不在于预测而在于对过往的数据进行分析。这一问题的定性决定了算法的适用性。因为在第一大类问题中，需要捕捉时间序列的快速变化以预测未来的时间点，是一个高频信息，而在这一大类问题中，可以利用全频信息，因此很多频域分析的能力都可以得到施展。

如何深入理解时间序列分析中的平稳性？

通过对时间序列分析的整体感觉整体关照，自然可以做出这样的理论表述。

从时间序列分析自身的内涵可以这样认为，时间序列分析具有平稳性。时间序列分析的一种平稳随机序列作为其基础，由此可以认为平稳性是时间序列分析重要特点。从时间序列分析的原理承认事物发展的延续性同时考虑事物发展的随机性，是在两者之间取得平衡以实现其平稳性。

到此，以上就是对于时间序列分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于时间序列分析的4点解答对大家有用。