时间序列分析建模详细过程
@索以5635：时间序列模型的步骤 -
拓爬13798107310…… 辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据.对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合.对于平稳时间序列,可用通用ARIMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况...
@索以5635：spss做时间序列分析步骤 -
拓爬13798107310…… (1)分析数据序列的变化特征. (2)选择模型形式和参数检验. (3)利用模型进行趋势预测. (4)评估预测结果并修正模型.
@索以5635：如何使用SPSS做时间序列分析 -
拓爬13798107310…… 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.
@索以5635：如何用eviews做时间序列分析 -
拓爬13798107310…… 你好,用eviews做时间序列分析的方法/步骤 创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期 建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据.将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object. 画...
@索以5635：求SPSS时间序列分析的详细过程! -
拓爬13798107310…… 如果只需要作图,你在graph中选线图就可以;如果需要进行时间序列分析,三言两语也讲不清,建议找本SPSS的教程来看,图文并茂;另外,时间序列领域用Eviews软件的更多,更专业.
@索以5635：SPSS的时间序列分析怎么做 -
拓爬13798107310…… 原发布者:医学之眼 时间序列分析及其SPSS操作教师:韩艳敏电话:13676798448(668448)一、时间序列分析概述时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列.分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间...
@索以5635：如何用时间序列分析进行预测 数学建模 -
拓爬13798107310…… 一种历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法.是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法. 时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列.它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排到所形成的数列.时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平.其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,得出一定的模式;以此模式去预测该社会现象将来的情况.
@索以5635：怎么用spss作时间序列的趋势图 -
拓爬13798107310…… 第一步:定义时间.步骤:数据-定义日期.有许多种日期模式,依实际情况定. 第二步:创建模型.步骤:分析-预测-创建模型. 第一个选项卡里面有专家建模器,指数平滑法,ARIMA. 专家建模器就是傻瓜相机,基本不靠谱.波动序列用ARIMA,平滑的用指数法. 拟合优劣,ARIMA看平稳的R方,指数平滑法看R方. 第二个选项卡:统计量选项卡-拟合度量. 第三个选项卡:图表,注重单个模型图,你可以全都选上看看都是对应哪些图,多画几个就熟了.
@索以5635：如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
拓爬13798107310…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
@索以5635：在SPSS中时间序列分析怎么做?
拓爬13798107310…… SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析.先要对序列数据零均值化处理,检验数据是否符合正态分布,再检验数据的平稳性,如果平稳可以用ARMA模型,如果不平稳如果做检验,则需要进行差分来平稳化,用ARIMA模型.利用自相关和偏相关图确定模型的参数,再通过参数检验和信息准则选择最优的模型.
拓爬13798107310…… 辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据.对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合.对于平稳时间序列,可用通用ARIMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况...
@索以5635：spss做时间序列分析步骤 -
拓爬13798107310…… (1)分析数据序列的变化特征. (2)选择模型形式和参数检验. (3)利用模型进行趋势预测. (4)评估预测结果并修正模型.
@索以5635：如何使用SPSS做时间序列分析 -
拓爬13798107310…… 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.
@索以5635：如何用eviews做时间序列分析 -
拓爬13798107310…… 你好,用eviews做时间序列分析的方法/步骤 创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期 建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据.将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object. 画...
@索以5635：求SPSS时间序列分析的详细过程! -
拓爬13798107310…… 如果只需要作图,你在graph中选线图就可以;如果需要进行时间序列分析,三言两语也讲不清,建议找本SPSS的教程来看,图文并茂;另外,时间序列领域用Eviews软件的更多,更专业.
@索以5635：SPSS的时间序列分析怎么做 -
拓爬13798107310…… 原发布者:医学之眼 时间序列分析及其SPSS操作教师:韩艳敏电话:13676798448(668448)一、时间序列分析概述时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列.分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间...
@索以5635：如何用时间序列分析进行预测 数学建模 -
拓爬13798107310…… 一种历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法.是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法. 时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列.它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排到所形成的数列.时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平.其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,得出一定的模式;以此模式去预测该社会现象将来的情况.
@索以5635：怎么用spss作时间序列的趋势图 -
拓爬13798107310…… 第一步:定义时间.步骤:数据-定义日期.有许多种日期模式,依实际情况定. 第二步:创建模型.步骤:分析-预测-创建模型. 第一个选项卡里面有专家建模器,指数平滑法,ARIMA. 专家建模器就是傻瓜相机,基本不靠谱.波动序列用ARIMA,平滑的用指数法. 拟合优劣,ARIMA看平稳的R方,指数平滑法看R方. 第二个选项卡:统计量选项卡-拟合度量. 第三个选项卡:图表,注重单个模型图,你可以全都选上看看都是对应哪些图,多画几个就熟了.
@索以5635：如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
拓爬13798107310…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
@索以5635：在SPSS中时间序列分析怎么做?
拓爬13798107310…… SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析.先要对序列数据零均值化处理,检验数据是否符合正态分布,再检验数据的平稳性,如果平稳可以用ARMA模型,如果不平稳如果做检验,则需要进行差分来平稳化,用ARIMA模型.利用自相关和偏相关图确定模型的参数,再通过参数检验和信息准则选择最优的模型.
