文档介绍：时间序列分析
汪晓云
时间序列分析的应用领域
主要是对时间序列做短期预测。运用时间序列模型可以预测和控制现象的未来行为。许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据, 通过对这些数据进行分析、处理和研究,从中挖掘有用信息。
什么是时间序列
随机性时间序列分析
确定性时间序列分析
本讲座主要内容
在自然界和社会活动领域,普遍存在着随时间变化而不断发生变化的现象,为了观测研究这些现象的动态变化情况,需要每隔一段时间,把他们变化的具体数值记录下来。
第一部分时间序列的概念
定义1 按时间顺序排列的各期观察数据的序列,就叫做时间序列。
观察值序列日常生活中比比皆是,例如:
;
;
.
时间序列又称为动态序列。假定表示时间t时刻的观察值,则时间序列可表示成
时间序列的分类:平稳时间序列和非平稳时间序列
第一部分时间序列的概念
第一部分时间序列的概念
平稳时间序列的最简单的判别方法为时序图检验法:
时序图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,则它是平稳时间序列。
如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势性或周期性,那么它通常不是平稳序列。
第一部分时间序列的概念
:已知1964-1999年中国纱产量序列(),判断序列的平稳性。
第一部分时间序列的概念
具有明显单增趋势,从而序列为非平稳时间序列
data a;
input sha@@;
time=intnx('year','1jan1964'd,_n_-1);
format time year4.;
cards;
97 130 190 196
223 317 327
542 567
;
proc gplot data=a;
plot sha*time;
symbol v=star i=join c=red;
run;