时间序列模型有哪些-一篇文章学会SPSS时间序列预测模型_80楼网赚论坛|80楼网创
小兵先说:以下这篇文章最早的出处是沈浩老师博客原创,由 计量经济学 公众号整合转载发布在公众号平台,该文中图片右下角印有“计量经济学”,但我要强调一下原创归沈浩老师,如有其它账号转载请注明原创来源。 由于原文很长,且为多篇博文合并整理,为了方便阅读,下面的图文由数据小兵进行重新分段规划、编写排版,本文标题也由小兵拟定,如有不妥还请及时告知。 ==全文如下== 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS、SPSS、还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的。 01 预测 预测是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测时间序列模型有哪些,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件。 为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过对后果的分析来确定目前的决策,力争使目前的决策获得最佳的未来结果。 我们进行预测的总的原则是:认识事物的发展变化规律,利用规律的必然性,是进行科学预测所应遵循的总的原则。 这个总原则实际上就是事物发展的。 1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性; 2-“类推”原则——事物发展的类似性; 3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的; 4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现,则结果成立、可用; 02 时间序列预测 时间序列预测主要包括三种基本方法: 1-内生时间序列预测技术; 2-外生时间序列预测技术; 3-主观时间序列预测技术; 当然今天我们主要讨论内生时间序列预测技术——也就是只关注时间序列的下的预测问题! 从数据分析的角度来考虑,我们需要研究: 时间序列有一明显的特性就是记忆性(memory),记忆性系指时间数列中的任一观测值的表现皆受到过去观测值影响。 时间序列主要考虑的因素是: 长期趋势(Long-term trend) 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。时间序列趋势一般为线性的,二次方程式的或指数函数(exponential 。 季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列。季节性变动通常和日期或气候有关。季节性变动通常和年周期有关。 周期性变动(Cyclical variation) 相对于季节性变动,时间序列可能经历“周期性变动”。周期性变动通常是因为经济变动。 随机影响(Random effects) 03 时间序列预测技术 预测技术主要包括两大类: 第一:指数平滑方法 描述时间序列数据的变化规律和行为,不去试图解释和理解这种变化的原因。 例如:您可能发现在过去的一年里,三月和九月都会出现销售的高峰,您可能希望继续保持这样,尽管您不知道为什么。 第二:ARIMA模型 描述时间序列数据的变化规律和行为,它允许模型中包含趋势变动、季节变动、循环变动和随机波动等综合因素影响。...


















