时间序列预测方法有哪些分类，分别适合使用的情况是？ 时间序列预测方法根据对2113资料分析5261方法的不同，可分为：简单序时平均数法、加4102权序时平均数法、1653移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。1、简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。2、加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。3、简单移动平均法适用于近期期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。4、加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。5、指数平滑法即根用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。6、季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。7、市场寿命周期预测法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。扩展资料：时间序列预测法的特征1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展，前提是。
时间序列分析有研究么？有撒入门的比较好的。 《应用时间序列分析》可作为经济统计学、金融学等经济管理类本科专业的教材，或作为经济管理类相关专业研究生的选修课教材，也适合自学应用时间序列分析的读者参考和使用
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金融时间序列分析的作者简介 Ruey S.Tsay(蔡瑞胸)美国芝加哥大学布斯商学院经济计量及统计学的H.G.B.Alexander讲席教授。1982年于美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位。中国台湾“中央研究院”院士，美国统计协会和数理统计学会的会士，Journal Of Forecasting的联合主编，Journal Of Financial Econometrics的副主编。曾任美国统计学会商务与经济统计分会主席、《商务与经济统计》期刊主编目录译者序前言第1章 金融时间序列及其特征1.1 资产收益率1.2 收益率的分布性质1.2.1 统计分布及其矩的回顾1.2.2 收益率的分布1.2.3 多元收益率1.2.4 收益率的似然函数1.2.5 收益率的经验性质1.3 其他过程练习题参考文献第2章 线性时间序列分析及其应用2.1 平稳性2.2 相关系数和自相关函数2.3 白噪声和线性时间序列2.4 简单的自回归模型2.4.1 AR模型的性质2.4.2 实际中怎样识别AR模型2.4.3 预测2.5 简单滑动平均模型2.5.1 MA模型的性质2.5.2 识别MA的阶2.5.3 估计2.5.4 用MA模型预测2.6 简单的ARMA模型2.6.1 ARMA（1，1）模型的性质2.6.2 一般的ARMA模型2.6.3 识别ARMA模型2.6.4 用ARMA模型预测2.6.5 ARMA模型的三种表示2.7 单位根非平稳性2.7.1 随机游动2.7。
考研数学大纲解析、考试分析和考试参考书有什么区别？ 都是高教出版社的吧。拜托各位了！ 17：概率论a：几何概率 b：概率分布 c：极限理论 d：随机过程(包括正态过程与平稳过程、点过程等)e：马尔可夫过程 f：随机分析 g：鞅论 h：应用概率论(具体应用入有关学科)i：概率论其他学科18：数理统计学a：抽样理论(包括抽样分布、抽样调查等)b：假设检验 c：非参数统计 d：方差分析 e：相关回归分析 f：统计推断 g：贝叶斯统计(包括参数估计等)h：试验设计 i：多元分析 j：统计判决理论 k：时间序列分析 l：数理统计学其他学科
金融时间序列分析的其他图书 图书信息作 者：张世英，许启发，周红 编著出 版 社：清华大学出版社出版时间：2008-1-1版 次：1页 数：258字 数：331000印刷时间：2008-1-1开 本：16开纸 张：胶版纸印 次：1I S B N：9787302164081包 装：平装内容简介金融时问序列分析是一门新的金融统计学课程，汇总了时间序列在金融经济方面应用的理论、办法和应用。本教材是以作者多年来在金融时间序列方面的科研和教学为基础编写的。该书体现了较强的理论深度和学术前沿性，同时针对我国金融市场实际进行了大量实证研究，具有理论和实际指导意义。在长期的教学和相关研究中，我们汇集了大量巾国金融市场时间序列多方面的实证分析成果，这将是我们教材的重要内容。该书作作为财经类或综合类院校的数量经济学、金融学、统计学、数学等专业高年级本科生和棚天领域研究生的教科书，亦可作为数量经济、金融计量、金融工程等领域的研究人员、有关教帅、经济和金融工作者的参考书。图书目录前言第一章 绪论第一节 金融时间序列分析概述第二节 金融时间序列的特点第二章 时间序列分析第一节 时间序列与随机过程第二节 时间序列模型第三节 非平稳及长记忆时间序列ARFIMA模型第四节 VAR模型与。
