（三）时间序列分析的基本方法 1.模型的选择和建模基本步骤（1）建模基本步骤1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。3）辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。（2）模型的选择当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时，赋予离得越近的观测值以更多的权，而“老”观测值的权数按指数速度递减，称为指数平滑（exponential smoothing），它能用于纯粹时间序列的情况。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型或其组合的自回归移动平均（ARMA）模型等来拟合。一个纯粹的AR模型意味着变量的一个观测值由其以前的p个观测值的线性组合加上随机误差项而成，就像自己对自己回归一样，所以称为自回归模型。MA模型意味着变量的一个观测值由目前的和先前的n个随机误差的线性的组合。当观测值多于50个时一般采用ARMA模型。对于非平稳时间序列，则要先将序列进行差分（Difference，即每一观测值减去其前一观测值或周期值。
时间序列建模问题，如何准确的建立时间序列模型？ 新手请教时间序序列建模问题。这种带趋势的序列是否说明序列是非平稳的？一阶差分之后的数据如图2：ACF…
应用时间序列分析 SAS已有一组数据（非平稳），有周期性，怎样对数据进行分析与预测.请写出大概的步骤及用什么方法进行分析.
如何深入理解时间序列分析中的平稳性？ 在引入ARMA模型之前，一般课本都会对时间序列的平稳性作一个描述，但是总感觉没有描述特别清晰：1.通常…
时间序列分析的教材推荐？ 时间序列分析的教材有很多；在这里我们整理了16本时间序列教材，并在阅读后给出介绍，比较和总结；全部资…
关于eviews 做时间序列分析预测的问题， 下面是一阶差分后的分析，序列平稳吗 ，有周期性吗 可以直接进行 不会做的话，就让人帮你做我经常帮别人做这类的数据分析的
在时间序列的长期趋势分析中，或者时间序列预测中，在什么情况下条件下，使用指数平滑法是最合适的？ 扩展的预测历史数据，也被称为历史隐含的预测。是一个时间序列，可以体现在社会经济现象和规律的发展，进行扩展外推法来预测趋势。时间序列，也被称为时间序列，历史复杂或列的动态数。它是列在一个统计指标值的数量，按时间顺序排出形成。时间序列预测的方法是通过时间序列的制备和分析的基础上，开发过程反射的方向和趋势，类比或延伸，以预测的年的下一个号码的一段时间之后，或者可以到达的时间序列水平。其内容包括：收集和分析的一种社会现象的历史资料的整理；这些数据识别检查，串联排列，时间序列分析，发现社会现象随时间变化而变化的规律，绘制图案，这模型预测的社会现象未来的情况。步时间序列预测方法收集历史数据的第一步，组织，时间序列编译和绘制基于时间序列图。时间序列分析，通常可以起到分类作用的各种因素，传统的分类是基于效果或各种因素的影响分为四类特征：（1）长期趋势；变化（2）季节（3）周期的变化；（4）不规则运动。时间序列第二步分析。数值序列中的每个时间段是许多不同因素的综合结果，而以后发挥作用。第三步是寻找时间序列（T）的季节变化（S）和不规则变动（I）值，并选择代表他们的近似数学模型的长期趋势。各种数学模型中的。
什么是时间序列 生活中的观察值序列
