目录一览：

• 1、时间序列分析方法一般属于
• 2、(19)时间序列分析
• 3、时间序列分析法是什么?
• 4、时间序列数据分析步骤

时间序列分析方法一般属于

时间序列分析方法一般属于定量预测方法。时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析，统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列分析侧重研究数据序列的互相依赖关系。

时间序列分析常用的方法：趋势拟合法和平滑法。趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。

时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。

时间序列分析一般是Box-Jenkins的方法。把因变量的滞后项作为自变量y_t = b0 + b1*y_{t-1} + b2*y_{t-2} + ... + bp*y_{t-p} + u_t。有大量的理由可以假定滞后因变量是Y或△Y的原因之。

时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。

(19)时间序列分析

从时间序列中移除季节因素、长期趋势、和循环变动之后留下的序列，也就是原始序列中的不规则变动构成的序列。 2)SAS(季节因素校正后序列)：是移除原始序列中的季节因素后的校正序列。 3)SAF(季节因子)：是从序列中分解出的季节因素。

时间序列分析(Time-SeriesAnalysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。

简述时间序列分析法的特点：(1)时间序列分析法是根据市场过去的变化规律预测未来的发展的，它的前提是假定事物过去的规律会同样延续到未来。 (2)时间序列数据存在着不同规律的变动。

一般时间序列可以依据变化特征分解为四个部分，即趋势（trend）、季节性（seasonal）、周期性（cyclical）和不规则（irregular）部分。构建时间序列预测模型的一种重要是方法使用随机过程理论。

数据收集：首先，通过观测、调查、统计和抽样等方法获取被观测系统的时间序列动态数据。这是整个分析过程的基础，数据的质量和准确性对分析结果有着直接的影响。

时间序列分析法是什么?

1、时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。

2、时间序列适合图形表示：数轴，时间轴。把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势。

3、时间序列分析方法一般属于定量预测方法。时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析，统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列分析侧重研究数据序列的互相依赖关系。

4、经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。

5、时间序列顾名思义即是通常在连续时间上采集的序列数据。例如股票指数数据、营收数据和天气数据等。时间序列分析是利用已知数据使用合适的模型拟合时间序列同时估算相应模型的参数。

时间序列数据分析步骤

1、时间序列数据分析步骤如下：用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

2、在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据做时间序列分析，在显示的对话框中“打开现有数据源”下面选择excel文件。在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择输入数据的Excel sheet表格，单击“确定”。

3、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。