大家好，如果您还对季节 *** 时间序列不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享季节 *** 时间序列的知识，包括时间序列有哪几种分类的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
- 季节数列是什么
- 如何借助excel用季节 *** 预测法预测时间序列
- 时间序列的四个成分
- 什么是季节 ***
- 在量化分析中在带有季节 *** 的情况下如何决定季节的数量
- 时间序列构成要素
- ARIMA模型做时间序列分析怎么判断序列图是否具有季节 ***
一、季节数列是什么
季节型时间数列的走势按日历时间周期起伏，即在某日历时间段内时间数列的后序值逐步向上，到达顶峰后逐步向下，探谷底后又逐步向上，周而复始。因为最初研究产生于伴随一年四季气候的变化而出现的现象数量变化，故称为季节型时间数列。其实，“季节”可是一年中的四季、一年中的12个月、一月中的4周、一周中的7天等等。
通常呈季节型时间数列的有月社会零售额，与气候有关的季节 *** 商品季度、月度销售量等等。
时间序列即一列均匀分布（每周、每月、每季等等）的数据点。分析时间序列意味着将过去数据分成几部分然后用之于外推。一个典型的时间序列可分成四个部分：趋势、季节、周期和随机波动。
1、趋势是数据在一段时间的逐渐向上或向下的移动。
2、季节是数据自身经过一定周期的天数，周数，月数或季数（此即季节 *** 叫法由来，即季节分为秋、冬、春、夏）不断重复的 *** 。下表列出了6个常见的季节 *** 形式：时间序列分解。
3、周期为数据每隔几年重复发生的时间序列形式。它们一般与经济周期有关，并对短期经营分析与计划起重要作用。
4、随机波动是由偶然、非经常 *** 原因引起的数据变动。它们没有可识别的形式。
统计学上，时间序列有两种一般形式：乘法模式和加法模式。使用得最广泛的是乘法模式。该模式假定需求是四各成分的乘积：需求=趋势*季节*周期*随机波动。另一形式是加法模式，即这四各成分相加：需求=趋势+季节+周期+随机波动。在大多数实际模型中，预测者假定随机波动平均后可不考虑其影响。他们主要注意季节成分及趋势和周期相结合的成分。
二、如何借助excel用季节 *** 预测法预测时间序列
如下实例用季节 *** 预测求2005年各季度用电量，把数据输入到excel中
输入原始数据，计算三点平滑值，消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势。
计算 *** ：2136=（435+2217+3756）/3
1122.33=（2217+3756+394）/3........以此类推。
计算季节 *** 指标：季节 *** 指标=用电量÷三点滑动值。
校正系数=4÷季节 *** 指标之和=4÷5.525=0.72
校正后季节 *** 指标=季节 *** 指标*校正系数
求预测模型：求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt，α取0.2。
计算公式可参照下列表格也可自行百度。
求预测值。以2004年第4季度为基期，套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数
之一季度：y=（ *** 33. *** +486.61*1）*0.42=2906.61
第二季度：y=（ *** 33. *** +3486.61*2）*0.99=13273.04
第三季度：y=（ *** 33. *** +3486.61*3）*2.15=36321.50
第四季度：y=（ *** 33. *** +3486.61*4）*0.44= *** 67.35
由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为：
y=四个季度相加=61468.49（10的四次方千瓦）
三、时间序列的四个成分
时间序列的四个成分包括趋势、季节 *** 或季节变动、周期 *** 或循环波动以及随机 *** 或不规则波动。
这是时间序列在长时期内呈现出来的持续上升或持续下降的变动。趋势可以是线 *** 的，也可以是非线 *** 的。
这是时间序列在一年内重复出现的周期 *** 波动。它是由诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。
这是时间序列呈现出得非固定长度的周期 *** 变动。与趋势不同，循环波动不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。
这是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。
时间序列数据包含了历史信息，通过对这些数据进行统计分析，可以发现隐藏在其中的趋势和模式。利用这些趋势和模式，可以对未来的发展进行预测。例如，在经济学中，通过分析历史上的GDP数据，可以预测未来的经济增长。
时间序列数据中的模式和趋势可能受到多种因素的影响。通过时间序列分析，可以识别出这些因素，并理解它们如何影响数据的变化。例如，在股票市场中，通过分析历史股价数据，可以了解影响股价波动的因素，如公司业绩、宏观经济状况等。
时间序列分析可以为决策提供支持。例如，在商业预测中，通过分析历史销售数据，可以制定未来的销售策略；在电力行业中，通过分析历史电力需求数据，可以制定电力生产计划。
四、什么是季节 ***
在数据统计领域，季节 *** ，季节变化量，周期变量或者周期波动都被认为是周期 *** 变量的时间序列表现形式。他们可以使规则的或者半规则的。季节变量是时间序列的一个组成成分，被定义为在一年或者更短的时期内在一个趋势线上重复 *** 和可预测的的变动。他是通过测量小段的时间间隔(比如天，星期，月份，或者季度)中的值而发现的。
五、在量化分析中在带有季节 *** 的情况下如何决定季节的数量
1、在时间序列分析中，季节 *** 是一个很常见的现象。例如，某些产品在每年的特定时间段内销售量将显著增加，并在其他时间段内下降。为了量化和预测这种季节 *** 变化，需要对季节进行数量化处理。
2、如何决定季节的数量通常可以从以下方面考虑：
3、首先，观察时间序列图并识别季节 *** 模式。通过对时间序列数据的可视化分析，可以清晰地看到季节的长期趋势和周期 *** 变化。如果时间序列数据基本上呈现出固定的重复模式，那么可能会有季节 *** 。
4、其次，使用专业软件或在线工具来检测季节 *** 。自动化工具可以更好地捕捉季节 *** 的属 *** 和交互效应，并减少模型误差。例如STL分解、X-11或SEATS是检测季节 *** 的常用 *** 。
5、另外，可以使用统计测试（如观察是否存在同一季节的时间序列之间的显着差异）来检测季节 *** 是否存在。此外，也可以尝试使用不同数量的季节进行建模和预测，并评估各模型的质量，以确定最适合问题的季节数量。
6、总之，在实践中，判断季节的数量需要根据具体情况和数据属 *** 进行评估和选择。一般建议尝试不同数量的季节，然后比较结果以确定更佳模型。
六、时间序列构成要素
1、时间序列是指一组按照时间顺序排列的数据。在统计学和经济学等领域，时间序列被广泛应用于分析和预测各种类型的数据，如股票 *** 、经济产出、气温等。时间序列构成要素包括以下几个方面：
2、时间：时间是时间序列的基本构成要素，它通常是一个连续的时间段，如小时、天、月、年等。时间作为时间序列的 *** 变量，可以用来描述和分析数据的变化趋势和周期 *** 。
3、观测值：观测值是时间序列中的每个数据点，它通常表示某个变量在特定时间点的取值。观测值可以是连续的或离散的，并且可以是定量的或定 *** 的。
4、趋势：趋势是时间序列中长期变化的方向和程度，它可以是线 *** 的或非线 *** 的。趋势分析可以用来预测未来的变化趋势，同时也可以用来评估政策的效果和经济的发展趋势。
5、季节 *** ：季节 *** 是时间序列中具有一定周期 *** 的变化，通常与自然的季节、假期等有关。季节 *** 分析可以揭示时间序列中的周期 *** 特征，并为制定季节 *** 策略提供依据。
6、循环 *** ：循环 *** 是时间序列中具有一定周期 *** 的变化，但它通常与季节 *** 不同，是由于经济、 *** 等因素引起的。循环 *** 分析可以帮助人们预测经济周期的变化，并为政策制定提供参考。
7、随机 *** ：随机 *** 是时间序列中不可预测的变化，通常被视为误差或噪声。随机 *** 分析可以帮助人们评估预测模型的准确 *** 和可靠 *** 。
8、总之，时间序列是一种重要的统计分析 *** ，它包括时间、观测值、趋势、季节 *** 、循环 *** 和随机 *** 等构成要素。了解这些要素可以帮助人们更好地理解和分析时间序列数据，为决策提供依据。
七、ARIMA模型做时间序列分析怎么判断序列图是否具有季节 ***
1、输出et与et-1，et-2…et-p（p是事先指定的滞后期长度）的相关系数和偏相关系数。
2、异方差的检验：最简单的检验 *** 是White检验。
3、长期趋势(T)。即时间序列在一个长时期内受基本因素的影响而增大或减小的趋势。
4、周期波动(C)，也叫循环变动。即时间序列受经济等原因影响呈现出的波浪形和震荡式发展。
5、季节变动(S)。即时间序列在一年内某个时期重复出现的波动。
6、不规则变动(I)。即时间序列由于突发或偶然事件引起的变动。
季节 *** 时间序列的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于时间序列有哪几种分类、季节 *** 时间序列的信息别忘了在本站进行查找哦。
