时间序列分析.ppt

文档介绍：时间序列分析
内容提纲
时间序列分析基本概念
时间序列因素分解
时间序列分析方法
平稳时间序列分析
非平稳时间序列分析
1 时间序列分析基本概念
定义
按照时间先后顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。
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。
特征统计量
均值
方差
自协方差
自相关系数
平稳时间序列定义
满足如下条件的序列称为平稳序列
(1)概率分布函数不随时间的平移而变化,即:
(2)期望值、方差和自协方差是不依赖于时间的常数,即:
平稳性的检验(图检验法)
时序图检验
根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质,平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动,而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征
自相关图检验
平稳序列通常具有短期相关性。该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加,平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零
纯随机序列的定义
纯随机序列也称为白噪声序列,它满足如下两条性质
标准正态白噪声序列时序图
白噪声序列的性质
纯随机性
各序列值之间没有任何相关关系,即为“没有记忆”的序列
方差齐性
根据马尔可夫定理,只有方差齐性假定成立时,用最小二乘法得到的未知参数估计值才是准确的、有效的
2 时间序列因素分解

长期趋势(T)
是指时间序列随时间的变化而逐渐增加或减少的长期变化的趋势。
季节变动(S)
是指时间序列在一年中或固定时间内,呈现出的固定规则的变动。