《第章时间序列分析概论ppt课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第章时间序列分析概论ppt课件.ppt（32页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、2019/4/13,1,应用时间序列分析,时间序列分析 上海立信会计学院 数学与信息学院 叶晓佳 ,2019/4/13,2,应用时间序列分析,教材及参考资料,应用时间序列分析，王黎明等，复旦大学出版社，2009. 应用时间序列分析，王燕主编，中国人民大学出版社，2005. 应用时间序列分析，史代敏、谢小燕，高等教育出版社，2011. 时间序列分析：方法与应用，易丹辉编著，中国人民大学出版社，2011. Time Series Analysis, Forecasting and Control, Box, G.E.P. and Jenkins, G.M., Holden-Day,1970. In
2、troduction to Time Series and Forecasting, Brockwell, P.J. and Davis, R.A.,Springer,2002.,应用时间序列分析,第一章 时间序列分析概论,上海立信会计学院 数学与信息学院,2019/4/13,4,应用时间序列分析,目录,时间序列的定义和例子 时间序列分析方法简介 时间序列分析软件,2019/4/13,5,应用时间序列分析,基本知识点及重点,掌握时间序列的定义； 了解时间序列分析的基本方法。,2019/4/13,6,应用时间序列分析,引言,最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及 古埃及人把尼罗河涨落的
3、情况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列。通过对这个时间序列长期的观察，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。由于掌握了尼罗河泛滥的规律，古埃及的农业迅速发展，为埃及灿烂的史前文明奠定了物质基础。,2019/4/13,7,应用时间序列分析,按照时间顺序把随机事件变化发展的过程，依年、季、月或日记录下来就构成了一个时间序列。 时间序列是某一统计指标长期变动的数量表现。 对时间序列进行观察、估算，并研究其在长期变动过程中所存在的统计规律性，预测它将来的走势就是时间序列分析。,2019/4/13,8,应用时间序列分析,时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动
4、等众多领域都有着广泛的应用 主要从经济领域的研究中发展起来的。迄今为止，像Granger和Engle等经济学家都是因为在经济时间序列分析方面作出了卓越贡献而获得诺贝尔经济学奖,应用时间序列分析,1.1时间序列的定义和例子,2019/4/13,10,应用时间序列分析,基本定义,时间序列：按照时间顺序排列的一组随机序列 简记为Xt,tT 或者Xt。 观测值序列：时间序列Xt的n个有序观测值，称其为长度为n的观察值序列，记为 其中xi为Xi的观测值（i=1,2,n）,2019/4/13,11,应用时间序列分析,时间序列Xt的特点： 序列中的数据或数据点的位置依赖于时间，即数据的取值依赖于时间的变化，
5、但不是时间t的严格函数。 对任意时刻t，Xt是一个随机变量。 对任意时刻t和s，随机变量Xt和Xs一般不相互独立的，有一定的相关性。,2019/4/13,12,应用时间序列分析,时间序列和观察值序列的关系： 观察值序列是时间序列的一个实现。 时间序列分析就是根据观察值序列xt的特点为时间序列Xt建立尽可能合理的统计模型，然后利用该模型的统计特性去解释时间序列Xt的统计规律，以达到控制和预报的目的。,2019/4/13,13,应用时间序列分析,时间序列应用实例,例1.1：德国业余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年左右的周期（ 18201869年）。,2019/4/13,14,应用时间序列
6、分析,例1.2：我国19852007年CPI年度数据时序图 。,2019/4/13,15,应用时间序列分析,例1.3：我国19782007年GDP数据时序图（单位：亿元）。,2019/4/13,16,应用时间序列分析,例1.4：北京地区19491964年洪涝灾害面积数据时序图（单位：万亩）。,2019/4/13,17,应用时间序列分析,例1.5： 1992年第一季度至2008年第三季度我国GDP季度数据（单位：亿元）。,2019/4/13,18,应用时间序列分析,例1.6： 1997年1月2008年9月美元对人民币汇率的月度数据时序图（单位：元） 。,2019/4/13,19,应用时间序列分析
7、,例1.8： 1990年12月19日2008年11月6日上证A股指数日数据时序图（除去节假日，共4386个数据）。,2019/4/13,20,应用时间序列分析,例1.8： 1980年1月1991年10月澳大利亚红酒的月度销量时序图（单位：公升） 。,2019/4/13,21,应用时间序列分析,例1.9： 19511980年，美国每年罢工次数序列，该图显示了这些数据一种不规律的上下波动。,2019/4/13,22,应用时间序列分析,例1.10：1994年1月1日1995年12月31日香港环境数据序列：(a) 表示因循环和呼吸问题就诊的人数；(b) 表示二氧化硫日平均水平；(c) 表示二氧化氮日平
8、均水平；(d) 表示可吸入悬浮颗粒物日平均水平。,应用时间序列分析,1.2时间序列分析方法简介,2019/4/13,24,应用时间序列分析,时间序列分析依赖于不同的应用背景，有着不同的目的。 时间序列分析的三个基本目的： 分析过去，揭示支配观测到的时间序列的统计规律； 通过所了解的统计规律，预测现象未来的走势； 干预、控制事件的发展。,2019/4/13,25,应用时间序列分析,通常的ARIMA的建模过程,第一步，对时间序列进行特性分析； 第二步，模型的识别与建立，这是建立ARMA模型的重要步骤； 第三步，模型的评价，并利用模型进行预测。,2019/4/13,26,应用时间序列分析,时间序列分
9、析早期的研究,频域（Frequency Domain）分析方法：也称为“频谱分析”或“谱分析”方法，着重研究时间序列的功率谱密度函数，对序列的频率分量进行统计分析和建模。 时域（Time Domain）分析方法：基本思想是源于事件的发展通常都有一定的惯性，这种惯性使用统计语言来描述即为序列之间的相关关系，而这种相关关系具有一定的统计性质，时域分析的重点就是寻找这种统计规律，并且拟合适当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟合模型来预测序列未来的走势。 相对于频域分析方法，时域分析方法具有比较系统的统计学理论基础，操作过程规范，分析结果易于解释。,2019/4/13,27,应用时间序列分析,金
10、融时间序列分析,研究金融过程的动态结构； 探索金融变量之间的动态关系； 对金融数据进行季节或其它形式的周期调整（如日内效应、周效应等）； 通过对具有自相关关系的模型误差分析，改进用时间序列进行回归分析的模型； 对均值或波动率进行点预测或区间预测。,应用时间序列分析,1.3时间序列分析软件,2019/4/13,29,应用时间序列分析,计算机技术的进步极大地促进了时间序列分析的发展。 许多统计软件都可以用于时间序列分析工作。 常用软件S-plus、Matlab、Gauss、TSP、Eviews和SAS软件。,2019/4/13,30,应用时间序列分析,SAS软件介绍,由美国北卡来罗纳州立大学（No
11、rth Carolina State University）的两位教授（A. J. Barr and J. H. Goodnight）共同开发。 专门用于数学建模和统计分析的软件系统。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统 。 人机对话界面不太友好，并且在编程操作时需要用户最好对所使用的统计方法有较清楚的了解，非统计专业人员掌握起来较为困难。,2019/4/13,31,应用时间序列分析,EViews 软件介绍,美国GMS公司1981年发行第1版的Micro TSP的Windows版本，通常称为计量经济学软件包。 与SAS相比，Eviews操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。Eviews的界面比较友好，使用简便。,应用时间序列分析,谢谢！,