《时间序列分析终》课件.pptVIP

*******************时间序列分析终时间序列分析是研究数据随时间变化规律的一种重要统计方法，在金融、经济、气象、医疗等多个领域都有广泛应用。课程大纲时间序列分析基础时间序列的基本概念、平稳性和非平稳性。模型构建与预测AR、MA、ARMA、ARIMA模型，以及指数平滑法等预测方法。实际应用与案例股票价格预测、电力需求预测、汽车销量预测等真实案例分析。代码实战使用Python编程语言进行时间序列分析和模型构建。为什么要学习时间序列分析？预测未来趋势时间序列分析能够帮助我们预测未来趋势，例如股票价格波动、商品销量变化和天气预报等。识别隐藏模式时间序列分析可以从数据中识别出隐藏的模式和周期性，例如季节性变化和趋势性变化。优化业务决策通过分析历史数据，时间序列分析可以帮助我们优化业务决策，例如库存管理、生产计划和市场营销策略等。时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种用于分析随时间推移而变化的数据的方法，它被广泛应用于各种领域，例如金融、经济、气象、环境和医疗保健。时间序列分析的关键概念包括时间依赖性、趋势、季节性、周期性和随机性。时间依赖性是指数据点之间的相互依赖性，而趋势是指数据的长期方向。季节性是数据在特定时间段内重复出现的模式，而周期性则是数据在更长的时间段内出现的循环模式。随机性是指数据的不可预测性。平稳时间序列均值不变时间序列的均值随时间推移保持不变。方差不变时间序列的方差随时间推移保持不变。自相关性不变时间序列在不同时间点上的相关性保持不变。非平稳时间序列趋势时间序列数据随着时间推移呈现线性或非线性的趋势变化。例如，人口增长数据通常表现出上升趋势。季节性数据在特定时间周期内出现规律性的波动，例如，夏季的冰淇淋销售量通常高于冬季。随机性数据受不可预测的随机因素影响，导致其在时间序列中呈现无规律的波动。自相关函数和部分自相关函数1自相关函数时间序列与自身不同时间滞后值的关联性2部分自相关函数控制了其他时间滞后值的影响后的关联性3模型识别判断时间序列的模型类型自相关函数和部分自相关函数是识别时间序列模型的重要工具。通过观察它们的图形，可以判断时间序列是否存在自相关性以及自相关的程度。这有助于选择合适的模型来进行预测和分析。平稳性检验自相关函数(ACF)自相关函数(ACF)用于衡量时间序列数据在不同时间点上的相关性。偏自相关函数(PACF)偏自相关函数(PACF)用于衡量时间序列数据在去除其他时间点的相关性后，不同时间点上的相关性。ADF检验ADF检验是一种常用的单位根检验方法，用于确定时间序列是否具有趋势或季节性。KPSS检验KPSS检验是另一种常用的单位根检验方法，用于确定时间序列是否具有趋势或季节性。差分与季节差分1差分使时间序列平稳2季节差分消除季节性影响3一阶差分当前值减去前一个值4季节差分当前值减去同一季节前一期的值差分和季节差分是将非平稳时间序列转换为平稳时间序列的常用方法。差分可以通过消除时间序列中的趋势和季节性，使其更易于建模。AR模型1自回归模型AR模型是一种时间序列模型，假设当前值可以由之前的值线性表示。2模型参数AR模型的参数表示过去观测值对当前值的影响程度。3预测未来通过AR模型，可以利用历史数据预测未来的时间序列值。4应用广泛AR模型广泛应用于股票价格预测、天气预报、销量预测等领域。MA模型1移动平均模型MA模型是时间序列分析中常用的模型，它假设当前时刻的观测值是过去多个时刻随机误差的加权平均。2模型参数MA模型的参数是误差项的系数，它们决定了历史误差对当前观测值的权重。3自相关函数MA模型的自相关函数具有截尾性，即在一定滞后阶数之后，自相关系数会迅速衰减到零。4模型应用MA模型常用于对具有短期相关性的时间序列进行建模，例如短期天气预报。ARMA模型组合模型将自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)结合在一起，更灵活地捕捉时间序列数据中的自相关性。模型参数包括自回归系数(p)和移动平均系数(q)，用于描述时间序列的依赖关系和随机噪声。应用广泛适用于平稳时间序列的预测和分析，在金融、经济、气象等领域都有应用。参数估计通过最大似然估计或最小二乘法估计模型参数，并根据AIC或BIC准则选择最佳模型。ARMA模型模型介绍ARMA模型结合了自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)的优点。ARMA模型能够模拟时间序列的自相关性和部分自相关性。模型参数ARMA模型需要确定两个参数：自回归阶数p和移动平均阶数q。参