06时间序列(包括了季节因素的处理详细过程).pdf

王燕时间序列课本季节效应分析与X过程简介.ppt 季节效应分析【例4.6】(P122)以北京市1995年——2000年月平均气温序列为例，介绍季节效应分析的基本思想和具体操作步骤。时序图季节指数季节指数的概念所谓”季节”指数就是用简单平均法计算的周期内各时期季节性影响的相对数季节模型季节指数的计算计算周期内各期平均数(假定m期为一周期，共n个周期) 计算总平均数计算季节指数季节指数的理解季节指数反映了该季度与总平均值之间的一种比较稳定的关系如果这个比值大于1，就说明该季度的值常常会高于总平均值如果这个比值小于1，就说明该季度的值常常低于总平均值如果序列的季节指数都近似等于1，那就说明该序列没有明显的季

2017-06-18 约小于1千字 30页立即下载

季节时间序列模型.pptx 北京市社会商品零售额月度数据香港GDP季度数据季度时间序列、月度时间序列、周度时间序列等时间序列中往往存在着明显的周期性变化，这种周期往往是由于季节性变化引起的，因此这种序列又称为季节性时间序列。这种序列怎么建立模型？我们在分析问题的时候何时应选取季度或者月度数据呢？3.1 季节时间序列模型的建立seasonal ARIMA model, SARIMAmultiplicative seasonal model 1、季节差分：消除季节单位根假设季节性序列的变化周期为s，存在季节单位根即yt= yt – s+ ut ，则季节差分为yt - yt – s.季节差分算子定义为， ?s = 1

2020-02-20 约4.2千字 25页立即下载

第章 季节时间序列模型.ppt 第四章非平稳时间序列和季节序列模型 季节时间序列模型SARIMA模型 季节时间序列的重要特征表现为周期性。在一个序列中，如果经过S个时间间隔后观测点呈现出相似性，比如同处于波峰或波谷，我们就说该序列具有以S为周期的周期特性。一般，季度资料的一个周期表现为一年的四个季度，月度资料的周期表现为一年的12各月，周资料表现为一周的7天或5天。 处理季节性时间序列的一个重要工具：季节差分：可消除周期性变化对于非平稳季节性时间序列，有时需要进行D次季节差分之后才能转换为平稳的序列。随机季节模型乘积季节模型季节性SARIMA(P,D,Q)模型： D为季节差分阶数，P为季

2017-06-19 约字 15页立即下载

季节时间序列建模与预测.pdf 应用时间序列分析实验报告院系：理学院专业：应用统计学班级：姓名：学号： 2016 年4 月19 日 1 一、实验目的：（一）利用X12 季节调整过程，

2017-09-16 约5.3千字 16页立即下载

_经济时间序列的季节调整.ppt 经济时间序列的季节调整; 经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素T、循环要素C、季节变动要素S 和不规则要素I。　　长期趋势要素 (T ): 代表经济时间序列长期的趋势特性。　　循环要素 (C ): 是以数年为周期的一种周期性变动。　　季节要素 (S ): 是每年重复出现的循环变动，以12个月或4个季度为周期的周期性影响，由温度、降雨、每年中的假期和政策等因素引起。季节要素和循环要素的区别在于季节变动是固定间距（如季或月）中的自我循环，而循环要素是从一个周期变动到另一个周期，间距比较长且不固定的一种周期性波动。　　不规则要素 (I ): 又称随机因子

2017-04-19 约6.3千字 37页立即下载

旅游时间序列季节性特征研究.doc 旅游时间序列季节性特征研究　　[摘要]国内学者在旅游时间序列的季节性特征方面具有广泛的研究，但多数是从纵向时间角度分析旅游时间序列自身较为外显的季节性特征，而对旅游时间序列自身相对较为隐性的季节性特征到目前为止鲜有研究。基于此，文章以城市入境旅游时间序列为例，从季节性单位根入手，通过分析杭州市入境旅游人天样本数据，获得杭州入境旅游时间序列的隐性季节特征。研究结果表明，杭州入境旅游人天数据时间序列是一个非平稳性的随机季节过程，其季节性特征显著，具有一个非季节性单位根以及5个季节性单位根。　　[关键词]旅游季节性；季节性单位根；HEGY检验　　[中图分类号]F59 　　[文献标识码

2018-09-10 约6.31千字 13页立即下载

季节效应分析[时间序列论文].doc 季节效应分析一、数据来源： P.122.例4.6，北京市1995——2000年月平均气温序列（附录1.10）。二、研究目的：在日常生活中，我们可以见到许多有季节效应的时间序列，比如：四季的气温，每个月的商品零售额，某自然景点每季度的旅游人数等等。他们都会呈现出明显的季节变动规律。所谓季节效应就是在不同的季节中数据会呈现很明显的差异。在对北京市1995——2000年月平均气温序列的分析中，把每月温度绘制成图，可以帮助我们更清楚地看到季节效应的存在。三、理论背景：假如没有季节效应的影响，北京市的气温应该始终在某个均值附近随机波动，季节效应的存在，使

2017-03-12 约2.41千字 11页立即下载

第章季节性时间序列模型.doc 第8章季节性时间序列模型由于在日常生活中经常遇到季节性时间序列，因此我们为其单辟一章。在引入一些基本概念和常用模型之后，我们将自回归求和移动平均模型加以推广，用来描述季节时间序列。另外，为了说明该方法，我们还给出了详细例子。 8.1 基本概念许多商业和经济时间序列都包含有季节现象，即在一段时期后不断地对自身作有规律的重复。重复现象出现的最小时间间隔称为季节周期。例如，并吉林小玲的季度序列在夏季最高，序列在每年都重复这一现象，相应的季节周期为4。类似地，汽车的月度销量和销售额在每年7月和8月也趋于下降，因为这是经常更换新的车型。而玩具的月销售量在每年的12月增加。后两种情形的季节周期是1

2017-03-25 约7.81千字 18页立即下载

时间序列的季节调整、分解与平滑说课.ppt 第二部分 时间序列分析 ——时间序列的季节调整、分解与平滑主要内容主要介绍经济时间序列的分解和平滑方法。 时间序列的分解:季节调整趋势分解平滑方法:指数平滑 时间序列是按时间次序排列的随机变量序列，任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为是由几个部分叠加而成。三个部分：趋势部分(T) 、季节项部分（S）和随机噪声部分（I）。注意：常见的时间序列都是等间隔排列的。有时为了更细致地研究趋势部分,又将趋势部分分成趋势和循环两部分,前者用直接或二次曲线来描述,体现经济的发展趋向;后者则是波动变化,体现排除季节影响后经济发展中的波动性与周

2017-03-24 约8.18千字 46页立即下载

时间序列预处理.ppt 例题例2.1检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性例2.2检验1962年1月——1975年12月平均每头奶牛月产奶量序列的平稳性例2.3检验1949年——1998年北京市每年最高气温序列的平稳性第32页,共51页，星期六，2024年，5月例2.1时序图第33页,共51页，星期六，2024年，5月例2.1自相关图第34页,共51页，星期六，2024年，5月例2.2时序图第35页,共51页，星期六，2024年，5月例2.2自相关图第36页,共51页，星期六，2024年，5月例2.3时序图第37页,共51页，星期六，2024年，5月例2.3自相关图第38页,共51页，星期六，2024年

2025-01-29 约5.38千字 51页立即下载

第2章时间序列预处理.ppt 第二章 时间序列的预处理本章结构平稳性检验纯随机性检验 2.1平稳性检验特征统计量平稳时间序列的定义平稳时间序列的统计性质平稳时间序列的意义平稳性的检验概率分布概率分布的意义随机变量族的统计特性完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定 时间序列概率分布族的定义实际应用的局限性特征统计量均值方差自协方差自相关系数平稳时间序列的定义严平稳严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳。宽平稳宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。它认为序列的统计

2018-08-25 约1.84千字 34页立即下载

应用时间序列分析（第5版）ch5 无季节效应的非平稳序列分析.pptx 无季节效应的非平稳序列分析;本章内容;Cramer分解定理;Cramer分解定理;本章内容;差分运算;差分运算的实质;差分方式的选择;例5-1;例5-1 一阶差分提取确定性信息;例4.2;差分后序列时序图;例4.3;差分后序列时序图;过差分 ;例4.4;比较;本章内容;ARIMA模型结构;ARIMA 模型族;随机游走模型( random walk);ARIMA模型的平稳性;ARIMA模型的方差齐性（以ARIMA(0,1,0）为例）;ARIMA模型建模步骤;例4.9;差分平稳;模型定阶;建模;建模;ARIMA模型预测;预测值;例5-7;例5-7解;例4.9;例4.9;本章内容;疏系数模型;疏系数

2021-06-07 约小于1千字 45页立即下载

X11方法--时间序列季节调整X11方法--时间序列季节调整.pdf §2.1 各种变动要素的构成在 X-11 方法中，原序列的变动假定由下面四个要素构成 : ① 趋势 ·循环要素( TC )； ② 季节变动要素 (S )； ③ 不规则变动要素( I )； ④ 周工作日变动要素 (D )。因经济指标的性质不同，这四种要素的构成也不同，同时季节调整的计算步骤也不一样，下面具体列举其不同的构成方法。首先介绍几种记号： D ：先验的周工作日调整要素； p

2017-12-15 约2.5万字 10页立即下载

非平稳过程的时间序列分析.doc 第三章非平稳过程的时间序列分析 §1 Brown运动及其性质我们知道，平稳的时间过程可用ARMA模型或谱表示来近似表达。在统计上，可通过样本值推断出未知参数以及的估计，或给出它的谱密度估计。并可检验模型设定的合理性。但是，经济中仍有大量数据表现出趋势平稳性和非平稳性。如趋势平稳：GDP增长、货币增长等；差分平稳：股票、汇率、利率等的涨落。对非平稳的时间过程，沃尔德分解就不成立。参数估计所依据的极限定理也不能用。我们需要对非平稳的时间序列的描述引入新的工具和更一般的极限定理。它们与布朗运动有关。定义：布朗运动是一个连续时间的随机过程，。（r也可以是R或）如果满足条件：（1）具有概率1

2017-02-14 约8.49千字 25页立即下载

2025-04-14 约1.54万字 29页立即下载