老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于绝对数时间序列和绝对数时间序列和相对数时间序列的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享绝对数时间序列以及绝对数时间序列和相对数时间序列的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
一、时间序列中为什么要取对数
1、时间序列和面板数据,都要做平稳的单位根检验,取对数一般能使序列平稳(stationary),不然就取差分进行平稳。
2、能使模型的残差呈现随机的特 *** ,而不是趋势或者截距。
3、减少共线 *** 和异方差(heteroscedasticity)出现的概率。
4、有经济学意义上,比如增长率,变化率和弹 *** 。
5、统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势,取对数可以让联合分布(对应的F-statisti *** )呈现正态, l *** l形式的数据,特别是时间序列,更好做L *** ene检验。
6、Log-linearization，取对数方便最小二乘的线 *** 拟合，乘积运算用对数就变成了求和。
，即a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作
。其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做“以a为底N的对数”。
特别地，我们称以10为底的对数叫做常用对数（common logarithm），并记为lg。称以无理数e（e=2.71828...）为底的对数称为自然对数（nat *** al logarithm），并记为ln。
在实数范围内，负数无对数。在虚数范围内，负数是有对数的。事实上，当
对数在数学内外有许多应用。这些事件中的一些与尺度不变 *** 的概念有关。例如，鹦鹉螺的壳的每个室是下一个的大致副本，由常数因子缩放。这引起了对数螺旋。Benford关于领先数字分配的定律也可以通过尺度不变 *** 来解释。对数也与自相似 *** 相关。
例如，对数算法出现在算法分析中，通过将算法分解为两个类似的较小问题并修补其解决方案来解决问题。自相似几何形状的尺寸，即其部分类似于整体图像的形状也基于对数。对数刻度对于量化与其绝对差异相反的值的相对变化是有用的。
此外，由于对数函数log（x）对于大的x而言增长非常缓慢，所以使用对数标度来压缩大规模科学数据。对数也出现在许多科学公式中，例如Tsiolkovsky火箭方程，Fenske方程或能斯特方程。
二、什么是时间序列,它包括哪些指标
时间序列是指同类现象指标值按时间顺序排列而形成的数列。它包括，一是水平指标：发展水平是指时间序列中的各项指标值；序时平均数，又称平均发展水平或动态平均数，它是根据时间序列中各个时期或时点的发展水平即指标值加以平均所得到的平均数。其计算 *** 有三种形式。(1)绝对指标的序时平均数。二是速度指标，发展速度是表明现象在一定时期内的发展方向和程度的动态相对指标；增长速度是反映现象增长程度的相对指标，由增长量与发展水平的比求得。与发展速度相对应，增长速度分为定基增长速度和环比增长速度。其中定基增长速度加上1(或100％)等于定基发展速度；而环比增长速度加上1(或100％)等于环比发展速度；通常，计算平均发展速度采用几 *** 均法。
三、时间序列的种类
1、时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
1）、序列中的指标数值具有可加 *** 。
2）、序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
3）、序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2、时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列
1）、序列中的指标数值不具可加 *** 。
2）、序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
3）、序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
时间序列数据变动存在着规律 *** 与不规律 ***
时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特 *** 来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。
1、趋势 *** :某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同 *** 质变动趋向,但变动幅度可能不相等。
2、周期 *** :某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
3、随机 *** :个别为随机变动,整体呈统计规律。
4、综合 *** :实际变化情况是几种变动的叠加或组合。预测时设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势 *** 和周期 *** 变动。
参考资料：百度百科——时间序列
四、五种经典的时间序列类型
1、绝对数时间序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
2、相对数时间序列：把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
3、平均数时间序列：平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
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,它的前提是假定事物的过去延续到未来。
2、时间序列数据变动存在着规律 *** 与不规律 *** 。
以上内容参考：百度百科-时间序列
五、时间序列的典型例子
时间序列的典型例子：BaseL *** l+Trend+Seasonality+Error
V a l u e= B a s e L e v e l+ T r e n d+ S e a s o n a l i t y+ E r r o r Value= Base L *** l+ Trend+ Seasonality+ Error
Value=BaseL *** l+Trend+Seasonality+Error
时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
1）序列中的指标数值具有可加 *** 。
2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2.时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列
1）序列中的指标数值不具可加 *** 。
2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
六、时间序列分析
1、ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
2、当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
3、ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型。当然，研究人员如果自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，此时SPSSAU则按照研究人员的设置进行模型构建。建议用户直接使用SPSSAU的智能分析即可。
七、什么是时期序列和时点序列
1、时期序列：指由同一现象若干不同时期的时期指标按时间顺序排列所形成的时间序列。
2、时点序列：指同一现象在不同时点上的时点指标按时间顺序排列所形成的时间序列。
时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
1、可以反映社会经济现象的发展变化过程，描述现象的发展状态和结果。
2、可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。
3、可以探索现象发展变化的规律，对某些社会经济现象进行预测。
4、利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析，这也是统计分析的重要 *** 之一。
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