《《應(yīng)用時(shí)間序列分析》PPT課件.ppt》由會(huì)員分享，可在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)《《應(yīng)用時(shí)間序列分析》PPT課件.ppt（17頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、目 錄 第一章 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介 第二章 時(shí)間序列的預(yù)處理 第三章 平穩(wěn)時(shí)間序列分析 第四章 非平穩(wěn)序列的確定性分析 第五章 非平穩(wěn)序列的隨機(jī)分析 第六章 多元時(shí)間序列分析 應(yīng)用時(shí)間序列分析 第一章 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)介 本章結(jié)構(gòu) 引言 時(shí)間序列的定義 時(shí)間序列分析方法簡(jiǎn)介 時(shí)間序列分析軟件 1.1 引言 最早的時(shí)間序列分析可以追溯到 7000年前的古 埃及 。 古埃及人把尼羅河漲落的情況逐天記錄下來(lái) ， 就構(gòu) 成所謂的時(shí)間序列 。 對(duì)這個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)期的觀(guān)察使 他們發(fā)現(xiàn)尼羅河的漲落非常有規(guī)律 。 由于掌握了尼 羅河泛濫的規(guī)律

2、 ， 使得古埃及的農(nóng)業(yè)迅速發(fā)展 ， 從 而創(chuàng)建了埃及燦爛的史前文明 。 按照時(shí)間的順序把隨機(jī)事件變化發(fā)展的過(guò)程記 錄下來(lái)就構(gòu)成了一個(gè)時(shí)間序列 。 對(duì)時(shí)間序列進(jìn) 行觀(guān)察 、 研究 ， 找尋它變化發(fā)展的規(guī)律 ， 預(yù)測(cè) 它將來(lái)的走勢(shì)就是時(shí)間序列分析 。 1.2 時(shí)間序列的定義 隨機(jī)序列 :按時(shí)間順序排列的一組隨機(jī)變量 觀(guān)察值序列 :隨機(jī)序列的 個(gè)有序觀(guān)察值，稱(chēng)之 為序列長(zhǎng)度為 的觀(guān)察值序列 隨機(jī)序列和觀(guān)察值序列的關(guān)系 觀(guān)察值序列是隨機(jī)序列的一個(gè)實(shí)現(xiàn) 我們研究的目的是想揭示隨機(jī)時(shí)序的性質(zhì) 實(shí)現(xiàn)的手段都是通過(guò)觀(guān)察值序列的性質(zhì)進(jìn)行推斷 ,,,,, 21 tXXX

3、 txxx ,,, 21 n n 1.3 時(shí)間序列分析方法 描述性時(shí)序分析 統(tǒng)計(jì)時(shí)序分析 描述性時(shí)序分析 通過(guò)直觀(guān)的數(shù)據(jù)比較或繪圖觀(guān)測(cè)，尋找 序列中蘊(yùn)含的發(fā)展規(guī)律，這種分析方法 就稱(chēng)為描述性時(shí)序分析 描述性時(shí)序分析方法具有操作簡(jiǎn)單、直 觀(guān)有效的特點(diǎn)，它通常是人們進(jìn)行統(tǒng)計(jì) 時(shí)序分析的第一步。 描述性時(shí)序分析案例 德國(guó)業(yè)余天文學(xué)家施瓦爾發(fā)現(xiàn)太陽(yáng)黑子的活動(dòng)具有 11年左右的周期 統(tǒng)計(jì)時(shí)序分析 頻域分析方法 時(shí)域分析方法 頻域分析方法 原理 假設(shè)任何一種無(wú)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(guò)程 早期的頻域分析方法借助富里埃

4、分析從頻率的角度揭示時(shí)間 序列的規(guī)律 后來(lái)借助了傅里葉變換，用正弦、余弦項(xiàng)之和來(lái)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 時(shí)域分析方法 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(lái)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。 目的 尋找出序列值之間相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，并擬合出 適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來(lái)描述這種規(guī)律，進(jìn)而利用這個(gè)擬 合模型預(yù)測(cè)序列未來(lái)的走勢(shì) 特點(diǎn) 理論基礎(chǔ)扎實(shí)，操作步驟

5、規(guī)范，分析結(jié)果易于解釋?zhuān)?是時(shí)間序列分析的主流方法 時(shí)域分析方法的分析步驟 考察觀(guān)察值序列的特征 根據(jù)序列的特征選擇適當(dāng)?shù)臄M合模型 根據(jù)序列的觀(guān)察數(shù)據(jù)確定模型的口徑 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?， 優(yōu)化模型 利用擬合好的模型來(lái)推斷序列其它的統(tǒng) 計(jì)性質(zhì)或預(yù)測(cè)序列將來(lái)的發(fā)展 時(shí)域分析方法的發(fā)展過(guò)程 基礎(chǔ)階段 核心階段 完善階段 基礎(chǔ)階段 G.U.Yule 1927年， AR模型 G.T.Walker 1931年， MA模型， ARMA模型 核心階段 G.E.P.Box和 G.M.Jenkins 1970年，出版 Time Series Analysi

6、s Forecasting and Control 提出 ARIMA模型（ Box Jenkins 模型） Box Jenkins模型實(shí)際上是主要運(yùn)用于單變 量、同方差場(chǎng)合的線(xiàn)性模型 完善階段 異方差場(chǎng)合 Robert F.Engle， 1982年， ARCH模型 Bollerslov， 1985年 GARCH模型 多變量場(chǎng)合 C.Granger ， 1987年，提出了協(xié)整（ co- integration） 理論 非線(xiàn)性場(chǎng)合 湯家豪等， 1980年，門(mén)限自回歸模型 1.4 時(shí)間序列分析軟件 常用軟件 S-plus， Matlab， Gauss， TSP， Eviews 和 SAS 推薦軟件 SAS 在 SAS系統(tǒng)中有一個(gè)專(zhuān)門(mén)進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)與時(shí)間序列 分析的模塊： SAS/ETS。 SAS/ETS編程語(yǔ)言簡(jiǎn)潔， 輸出功能強(qiáng)大，分析結(jié)果精確，是進(jìn)行時(shí)間序列分 析與預(yù)測(cè)的理想的軟件 由于 SAS系統(tǒng)具有全球一流的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功能，因此 在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析時(shí)它具有其它統(tǒng)計(jì) 軟件無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)