1时间序列简介讲解

单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,应用时间序列分析,教材介绍,教材：应用时间序列，王燕编著，中国人民大学出版社。,应用软件：SAS,练习数据库：Time Series Data Library,:/datamarket /data/list/?q=provider:tsdl,第一章 时间序列分析简介,本章构造,引言,1.,时间序列的定义,2.,时间序列分析方法简介,3.,时间序列分析软件,4.,最早的时间序列分析,7000年前，古埃及人把尼罗河涨落的状况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列。,对这个时间序列长期的观看使他们觉察尼罗河的涨落特殊有规律。当天狼星第一次和太阳同时升起的那一天之后，再过200天左右，尼罗河就开头泛滥，泛滥期将持续7080天，洪水过后，土地肥沃，任凭播种就会有丰厚的收成。,由于把握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业快速进展，解放出大批的劳动力去从事非农业生产，从而创立了埃及绚烂的史前文明。,1,月,1,日,6,月,17,日,10,月,12,月,尼罗河泛滥期,“落泪夜,本章构造,引言,1.,时间序列的定义,2.,时间序列分析方法简介,3.,时间序列分析软件,4.,时间序列的定义,随机序列:按时间挨次排列的一组随机变量,观看值序列:随机序列的 个有序观看值，称之为序列长度为 的观看值序列,随机序列和观看值序列的关系,观看值序列是随机序列的一个实现,我们争论的目的是想提示随机时序的性质,实现的手段都是通过分析观看值序列的性质，由观看值序列的性质来推断随机序列的性质,案例,我们想争论全国高校招生人数的进展变化规律,那么每一年全国一般高等学校的招生人数就构成了一个随机序列,通过统计，得到的19992023年全国高等学校的招生人数序列就构成一个序列长度为10的观看值序列,我国19992023年全国一般高等学校招生人数单位：万人,159.7，220.6，268.3，320.5，382.2,447.3，504.5，546.1，565.9，607.7,1999-2023年全国一般高等学校招生人数单位：万人,本章构造,引言,1.,时间序列的定义,2.,时间序列分析方法简介,3.,时间序列分析软件,4.,时间序列分析方法,描述性时序分析,通过直观的数据比较或绘图观测，查找序列中蕴含的进展规律,序列,统计时序分析,利用数理统计学的根本原理，分析序列值内在的相关关系,描述性时间序列分析,早期的时序分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测，查找序列中蕴含的进展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析。,古埃及人觉察尼罗河泛滥的规律就是依靠这种分析方法。,在天文、物理、海洋学等自然科学领域，这种简洁的描述性时序分析方法也常常能使人们觉察意想不到的规律。,描述性时序分析案例粮食生产与价格,史记.货殖列传记载，早在我国春秋战国时期，范蠡和计然就提出我国农业生产具有“六岁穰，六岁旱，十二岁一大饥”的自然规律。,越绝书计倪内经则描述得更加具体：“太阴三岁处金则穰三岁处水则毁三岁处木则康三岁处火则旱天下六岁一穰六岁一康凡十二岁一饥。”,翻译成现代文就是：“木星绕天空运行运行三年，假设处于金位，则该年为大丰收年假设处于水位则该年为大灾年；再运行三年，假设至木位则该年为小丰收年假设处于火位则该年为小灾年，所以天下平均六年一大丰收，六年一小丰收，十二年一大饥饿。”,这是2500多年前，我国对农业生产具有3年一小波动，12年左右一个大周期的记录，是一个典型的描述性时间序列分析。,我国稳定粮价的方法“平粜,法,”,范蠡依据“六岁穰，六岁旱，十二岁一大饥”的自然规律提出了我国最早稳定粮价的方法：“平粜法”,“夫粜，二十病农，九十病末。末病则财不出，农病则草不辟矣。上不过八十，下不减三十，则农末俱利，平粜齐物，关市不乏，治国之道也。”,这段话的意思是：假设是丰收年，粮食贱卖，会损害农民种粮的乐观性。假设是大灾年，粮食天价，会伤到老百姓的生存。所以要实行“平粜法”。政府应当在粮食丰收时高于最低价购置粮食进展贮存，以疼惜农民的利益；在粮食短缺时，将贮存粮食投放市场，以稳定粮价，确保百姓的生存。这是对农民和百姓都有利的政策，是一个国家的治国之道。,欧洲粮食产量的描述性时序图,在范蠡之后2023年，欧洲经济学家在争论欧洲各地粮食产量时觉察了类似规律。,1884-1939年苏格兰与威尔士每英亩大麦产量时序图,Beveridge小麦价格指数序列,贝弗里奇Beveridge 小麦价格指数序列，它由1500-1869年逐年估量的小麦价格构成，可以清晰地看到该序列有一个13年左右的周期,太阳黑子的运动规律,德国业余天文学家施瓦贝觉察太阳黑子的活动具有11-12年左右的周期,粮食价格波动的天文学解释,太阳黑子的运动周期和农业生产的周期长度特殊接近，这引起了英国天文学家、天王星的觉察者威廉赫歇尔F.W.Herschel的关注。最终他觉察当太阳黑子变少时，地球上的雨量也会削减。所以在没有良好人工浇灌技术的时代，农业生产会呈现出和太阳黑子近似的变化周期。,我们没有承受任何简洁的模型或分析方法，仅仅是沿着时间挨次收集数据，描述和呈现序列的波动，就了解到小麦产量的周期波动特征，以及产生该周期波动的气候成因及该周期对价格的影响。,描述性时序分析,通过直观的数据比较或绘图观测，查找序列中蕴含的进展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析,描述性时序分析方法具有操作简洁、直观有效的特点，它通常是人们进展统计时序分析的第一步。,局限性：它只能呈现特殊明显的规律性。,而在金融、保险、法律、人口、心理学等社会科学争论领域，随机变量的进展通常会呈现出特殊强的随机性，想通过对序列简洁的观看和描述，总结出随机变量进展变化的规律，并准确猜测出它们将来的走势通常是特殊困难的。,统计时序分析方法,频域分析方法,时域分析方法,统计,时序分析,频域分析方法,原理,假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成假设干不同频率的周期波动,进展过程,早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度提示时间序列的规律,后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来靠近某个函数,20世纪60年月，引入最大熵谱估量理论，进入现代谱分析阶段,特点,特殊有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法简洁，结果抽象，有确定的使用局限性,时域分析方法,原理,大事的进展通常都具有确定的惯性，这种惯性用统计的语言来描述就是序列值之间存在着确定的相关关系，这种相关关系通常具有某种统计规律。,目的,查找出序列值之间相关关系的统计规律，并拟合出适当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟合模型猜测序列将来的走势,特点,理论根底扎实，操作步骤标准，分析结果易于解释，是时间序列分析的主流方法,时域分析方法的分析步骤,考察观看值序列的特征,依据序列的特征选择适当的拟合模型,依据序列的观看数据确定模型的口径,检验模型，优化模型,利用拟合好的模型来推断序列其它的统计性质或猜测序列将来的进展,时域分析方法的进展过程,启蒙阶段,根底阶段,进展阶段,Yule,Walker,Box,Jenkins,Engle,Granger,启蒙阶段,G.U.Yule,英国数学家。1927年，Yule提出用线性回归方程来模拟一个时间序列，这是最早的AR模型。,英国数学家，天文学家。,1931年，Walker利用Yule的分析,方法 争论了衰减正弦时间序列，,得出Yule-Walker方程,根底阶段,和 G.M.Jenkins,1970年，他们出版了Time Series Analysis Forecasting and Control一书,书中，他们系统地阐述了ARIMA模型的识别、估量、检验及猜测的原理及方法。这些学问现在被称为经典时间序列分析方法，是时域分析方法的核心内容。,为了记念Box和Jenkins对时间序列进展的特殊奉献，现在人们也常把ARIMA模型称为Box-Jenkins模型。,ARIMA模型的实质,单变量、同方差场合的线性模型,完善阶段,异方差场合,Robert F.Engle，1982年，ARCH模型,Bollerslov，1985年，GARCH模型,Nelson等人提出了GARCH模型的多种衍生模型,多变量场合,C.Granger，1987年提出了协整co-integration理论,非线性场合,汤家豪等，1980年，门限自回归模型,C.Granger，1978年，双线性模型,Robert F.Engle,C.Granger,本章构造,引言,1.,时间序列的定义,2.,时间序列分析方法简介,3.,时间序列分析软件,4.,时间序列分析软件,常用软件,S-plus，Matlab，Gauss，TSP，Eviews 和SAS,推举软件SAS,在SAS系统中有一个特地进展计量经济与时间序列分析的模块：SAS/ETS。SAS/ETS编程语言简洁，输出功能强大，分析结果准确，是进展时间序列分析与猜测的抱负的软件,由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能，因此在进展海量数据的时间序列分析时它具有其它统计软件无可比较的优势,本章SAS软件操作指导,SAS操作界面介绍,菜单栏，工具栏，窗口,创立SAS数据集,使用DATA步创立数据集,直接导入外部数据文件转换成SAS数据集,时间序列数据集的处理,间隔函数intnx的使用,序列变换,子集,缺失数据插值,谢谢!,