introduzione
Le serie temporali sono un insieme di variabili casuali nel tempo, che di solito viene osservato in una data frequenza di campionamento all'interno del periodo di tempo di intervalli uguali. risultato. I dati delle serie temporali si riflettono essenzialmente in alcune o alcune variabili casuali che sono cambiate nel tempo e il nucleo del metodo di previsione delle serie temporali è scavare questa legge dai dati e utilizzarla per stimare i dati futuri.
elementi costitutivi: tendenze a lungo termine, cambiamenti stagionali, fluttuazioni cicliche, cambiamenti irregolari.
1) Il fenomeno del trend di lungo termine (T) è un trend di cambiamento totale formato da un certo fattore fondamentale in un periodo di tempo più lungo.
2) Cambio Stagionale (S) I regolari cambi ciclici avvenuti nell'anno con la stagione nell'anno.
3) Il fenomeno della variazione ciclica (C) ha una variazione regolare nelle forme ondulate ondulate presenti in un periodo di diversi anni.
4) Modifiche irregolari (I) è una variazione su base regolare, incluse variazioni rigorose in variazioni casuali e influenze erosive irregolari.
Effetti
1. Può riflettere lo sviluppo dei fenomeni socio-economici, descrivere lo stato di sviluppo e i risultati dei fenomeni.
2. Si può studiare la tendenza e la velocità di sviluppo dell'economia sociale.
3. Puoi esplorare la legge dello sviluppo e del cambiamento e prevedere alcuni fenomeni sociali ed economici.
4. Utilizzando le serie temporali è possibile confrontare diverse regioni o paesi, che è anche uno dei metodi importanti di analisi statistica.
Categoria
(1) Sequenza temporale assoluta
1. Sequenza del periodo: organizzato in sequenza dagli indicatori totali totali.
La caratteristica principale della sequenza di sequenze è:
1) Il valore dell'identificatore nella sequenza ha addibilità.
2) La dimensione di ciascun valore dell'indicatore nella sequenza è direttamente correlata alla durata del periodo che riflette.
3) Il valore di ciascun indicatore nella sequenza è generalmente ottenuto mediante registrazione continua.
2. Sequenza temporale: Le principali caratteristiche della serie storica
del punto temporale del punto temporale
Sono:
1) sequence The numeric values in the indicator are not additive.
2) La dimensione di ciascun valore dell'indicatore non è direttamente in contatto con la lunghezza dell'intervallo di tempo nella sequenza.
3) Il valore di ciascun indicatore della sequenza è solitamente ottenuto mediante regolare registrazione.
(b) serie storiche relative
Le serie temporali, una serie di indicatori di confronto relativi, sono chiamate tempo relativo. sequenza.
(3) Serie storiche medie
La serie temporale media si riferisce a una serie temporale organizzata in ordine sequenziale da una serie di indicatori medi simili.
Caratteristiche
1, l'analisi delle serie temporali si basa sulle tendenze dei cambiamenti passati prevede lo sviluppo futuro, è la premessa che il passato continua verso il futuro.
L'analisi delle serie temporali si basa sulla continua regolarità dello sviluppo di cose oggettive, utilizzando dati storici passati, attraverso analisi statistiche, speculando ulteriormente sulle tendenze di sviluppo futuro. Il passato continuerà fino al futuro, questa ipotesi è inclusa nella premessa dei due strati; uno non è un salto improvviso, è un ritmo relativamente piccolo; due sono i fenomeni passati e attuali possono indicare lo sviluppo delle attività attuali e future. . Ciò determina che, in generale, il metodo di analisi della sequenza temporale è notevole per previsioni brevi e recenti, ma se esteso a un futuro più lontano, ci saranno molte limitazioni, con il risultato che il valore previsto sarà deviato da quello effettivo e comporterà errori decisionali . .
2, le variazioni dei dati delle serie temporali C'è una regolarità e irregolarità del
sequenza temporale, che è una varietà di diversi fattori che influenzano i cambiamenti allo stesso tempo. Risultato completo del ruolo. Dalle caratteristiche temporali della dimensione e del cambiamento di direzione di questi fattori che influenzano, i cambiamenti nei dati delle serie temporali causati da questi fattori sono divisi in quattro tipi.
(1) Tendenza: una variabile progredisce nel tempo e ha un aumento, un declino e un declino continui lenti ea lungo termine e il cambiamento, il cambiamento potrebbe non essere uguale.
(2) Periodico: Un fattore è dovuto all'impatto esterno in quanto l'alternanza della stagione naturale ha la legge di alta e bassa valle.
(3) Casualità: l'individuo è un cambiamento casuale e la legge statistica generale.
(4) Sintetico: la variazione effettiva è una sovrapposizione o combinazione di modifiche. Si prevede che il cambiamento irregolare venga effettuato quando è previsto, evidenziando la tendenza e i cambiamenti periodici.
Preparazione
per garantire la comparabilità del valore valore nella sequenza
(1) il periodo è la migliore uniforme
(due L'intervallo complessivo dovrebbe essere coerente
(3) Il contenuto economico dell'indicatore dovrebbe essere unificato
(4) metodo di calcolo dovrebbe essere unificato
(5) prezzo di calcolo e unità di misura Rispetto a
Caratteristiche variabili
Non-stationary (Nonstationarity, also translated as uncomfortable, unstable): The immersed sequence variable cannot present a long period of time Trends and eventually tend to tend to constant or a linear function.
Volumex amplitude Change (Time-VaryingVolatility): That is, the variable variable variable variation changes over time makes effective analysis time sequence variables are difficult .
The stable time number (stationaryTimeSeries) means a time-to-list statistical characteristics will not change over time.
Metodo di analisi
(1) Analisi degli indicatori
Attraverso gli indicatori di analisi delle serie temporali, vengono rivelati il livello di sviluppo e i cambiamenti di sviluppo.
(b) Metodo di analisi dei componenti
Scomponendo i fattori costitutivi che influenzano le serie temporali, rivela la legge evoluta con il cambiamento del tempo.
Modello di analisi
Modello combinato di serie storiche
1 modello di addizione: y = t + s + c + i (y, T l'unità metrologica è la stessa metrica (s, c, i)
2 modello di moltiplicazione: y = t · s · c · i (modello comune)
2 (frequenze) (Y, T) L'importo totale dell'unità è uguale all'importo totale dell'unità) (S, C, I aumento o diminuzione)
predizione
la previsione delle serie temporali si basa principalmente sui principi di continuità. Il principio di continuità si riferisce allo sviluppo delle cose oggettive. Ha una continuità consecutiva e lo sviluppo delle cose si svolge secondo la sua stessa legge. In determinate condizioni, la tendenza di sviluppo di base delle cose continuerà in futuro fintanto che le condizioni verranno regolarmente modificate.
La previsione delle serie temporali consiste nell'utilizzare tecniche e metodi statistici per identificare le modalità di evoluzione dagli indicatori predittivi, stabilire modelli matematici e stimare quantitativamente la tendenza di sviluppo futuro degli indicatori di previsione.