时间序列预测受什么影响，时间序列分析第四版王燕课后答案

时间序列预测受什么影响？

时间序列预测是指利用取得的数据及时间顺序排成序列，分析其变化方向和程度，以此对未来若干时期可能达到的水平进行推算预测。时间序列预测的基本思想，就是将时间序列作为一个随机变量的一个样本，用可能性统计的方式，以此尽量减少偶然因素的影响。

这当中，时间序列即是把客观过程一个变量或一组变量X（t）将行量度，在时刻：

t1t2…tn上得到以时间t为自变量、离散化的有序集合。

X（t1），X（t2），…，X（tn）自变量t可以具有不一样的物理意义，比如长度、温度或其他物理量等。时间序列的波动是不少因素共同作用的结果。各自不同的因素作用的效果有长时间趋势、季节变化、循环变化和随机变化4类。若以T、S、C、I分别表示长时间趋势、季节变化、循环变化和随机变化的数值，既然如此那，对时间序列yt的分析最经常会用到的模型有两类：yt=T×S×C×I　yt=T+S+C+I

局限性：在预测方差最小原则的前提下，预测时间越长预测值的方差越大，因为这个原因时间序列数据只合适做短时间预测。

时间序列分析王燕第四版答案？

没有明确的结论。 因为“时间序列分析 王燕第四版”是一本考试教材，它主要讲解时间序列分析的理论和方式，还有实践中的应用案例。在这本书中，包含了非常多的数学公式和图表，需精细的推导和计算。针对时间序列分析专业人才士来说，这本书是很有价值的参考资料。但针对非专业人才士来说，阅读这本书可能会比较困难，需有足够的数学基础和实践经验。因为这个原因是否充分主要还是看读者的背景知识和能力水平。

时间序列分析-王燕-习题4答案 1616 16 16 5.265.5 5.10.4( 2120 19 18 17 16 13+11+10+10+12=11.2 2221 20 19。

序列习题王燕时间分析波分析 3+11+1+13+11+10.40.6进行迭代计算就可以。另外,222120该题详细内容查看Excel。

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什么是时间序列，生活中的观察值序列？

时间序列是指根据时间顺序排列而成的数据序列，这当中的每个数据点都记录了某种情况在不一样时间点的观测值。时间序列一般涉及到的对象可以是某公司的股票价格、某城市的气温变化、某产品的销售量随时间的变化等。

生活中的观察值序列是指我们在平日生活中观察到的一部分数据序列，也经常是根据时间顺序排列而成。比如，我们记录每天自己所做的运动量，这些运动量数值就组成了一个观察值序列，我们还可以记录每天所消费的金额，这些金额数值也组成了一个观察值序列。

时间序列分析是一种利用数学或统计方式对时间序列进行认真分析和预测的方式。针对不一样类型时间序列，比如季节性时间序列、趋势项等，我们可以采取不一样的方式进行认真分析和预测。时间序列的分析和预测应用广泛，可以用于经济、金融、天气、社会、科学、健康等各个方面，针对我们了解事物的变化规律和发展趋势具有重要价值。

时间序列是指同一情况或者变量在不短的一个时期内经过观察并记录下来的一系列数据，这些数据记录的是该情况或变量在不一样时间点的取值情况。生活中的观察值序列指的就是我们平日观察到的某些情况时间序列，如天气变化、股票价格、交通流量等，都可以被看做是时间序列的一种。通过对这些序列进行认真分析和预测，我们可以更好地了解现目前的状态和未来的走势，以此做出更准确的决策。

时间序列是指在不短的一个时期内连续被观察或记录的变量值序列。这些变量可能是某个情况、事物或某种情况的指标。时间序列一般可以用来分析某种趋势、周期性或特定事件的影响，比如气温的变化、股票价格的波动、销售量的变化等。

生活中的观察值序列很多，比如我们每天的体重、每小时的心率、每周的身高、每月的蔬菜消费量、每季度的公司营收等都是时间序列。通过对这些序列的分析，我们可以了解自己的健康状况、生活习惯、经济收支情况等，并做出对应的调整和决策。

时间序列是一种根据时间顺序排列的数据序列，每个数据点都与一个特定时间点有关联。时间序列可以是连续的，也可是离散的，一般用于分析随时间变化的数据趋势和周期性变化。

生活中的观察值序列，也可理解为时间序列的一种应用。在实质上生活中，我们常常会记录某些数据或者指标在一定时间范围内的变化情况，比如30天内每天的气温、每周的销售额、每一年的经济增长率等。这些数据及时间顺序排列，形成了时间序列。

时间序列的应用很广泛，比如经济学领域的宏观经济指标分析、金融领域的股票价格预测和风险管理、气象领域的气象预测、医学领域的疾病监测等等。在这些领域中，针对时间序列的分析和预测是很重要的，能有效的帮大家更好地了解数据的历史走势和未来趋势，以做出更准确的决策。

时间序列是指按照时间顺序来排列的一组观察值，一般是以等时间间隔为参考，对同一情况进行的连续观察而得到的结果。时间序列分析是一种利用过去的数据预测未来趋势的方式，广泛应用于经济、金融、航空航天、农业、天气预报等领域。

在生活中，我们经常需观察某些情况的变化并记录下来。这些情况可以是自然情况，比如气温、降雨量、风力等；也可是社会情况，比如人口增长、就业率、房价等。通过记录和整理这些变化趋势，我们完全就能够得到一组时间序列数据。

比如，我们可以通过每天测量室内温度的方式，得到一个室内温度时间序列。在这个时间序列中，每个观察值是按照时间顺序排列的，因为这个原因我们完全就能够用这些数据来研究温度如何随时间而变化，以此预测未来的温度变化趋势。类似地，通过观察和记录其他情况，我们也可得到不少不一样时间序列数据，对各自不同的情况进行认真分析和研究。

时间序列是指将某种情况某一个统计指标在不一样时间上的各个数值，及时间先后顺序排列而形成的序列。

时间序列法是一种定量预测方式，亦称简单外延方式。在统计学中作为一种经常会用到的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种变动数据处理的统计方式。该方式根据随机过程理论和数理统计学方式，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于处理实质上问题。时间序列编辑 构成要素：长时间趋势，季节变化，循环变化，不规则变化 长时间趋势（ T ）情况在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变化趋势 季节变化（ S ）情况在一年内随着季节的变化而出现的有规律的周期性变化 循环变化（ C ）情况以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变化 不规则变化（I ）是一种无规律可循的变化，涵盖严格的随机变化和不规则的突发性影响很大的变化两种类型 比如下表中年份是[1] 2要素一：编辑 时间 t；国内生产总值 3要素二：编辑 指标数值 年份 国内生产总值 （亿元） 年份 国内生产总值 （亿元） 1994 1995 1996 1997 1998 1999 48 198 60 794 71 177 78 973 84 402 89 677 99 215 109 655 120 333 135 823 159 878 182 321 作用 1. 可以反映社会经济情况的蓬勃发展和进步变化过程，描述情况的蓬勃发展和进步状态和结果。2. 可以研究社会经济情况的蓬勃发展和进步趋势和发展速度。3. 可以探索情况发展变化的规律，对某些社会经济情况进行预测。4. 利耗费时长间序列可在不一样地区或国家当中进行对比分析，这也是统计分析的重要方式之一。4种类编辑 (一)绝对数时间序列 1. 时期序列：由时期总量指标排列而成时间序列 。时期序列的主要特点有： 1）序列中的指标数值具有可加性。2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的阶段长短有直接联系。3）序列中每个指标数值一般是通过连续持续性登记汇总获取的。2. 时点序列：由时点总量指标排列而成时间序列 时点序列的主要特点有： 1）序列中的指标数值不具可加性。2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。3）序列中每个指标数值一般是通过定期的一次登记获取的。(二)相对数时间序列 把一系列同种相对数指标及时间先后顺序排列而成时间序列叫做相对数时间序列。(三)平均数时间序列 平均数时间序列是指由一系列同一类型平均指标及时间先后顺序排列时间序列。5编制原则编辑 保证序列中各期指标数值的可比性 (一)时期长短最好完全一样 (二)整体范围应该完全一样 (三)指标的经济内容应该统一 (四)计算方式应该统一 (五)计算价格和计量单位可比 6变量特点编辑 非平稳性（nonstationarity，也译作不平稳性，非稳定性）：即时间序列变量没办法呈现出一个长时间趋势并最后趋于一个常数或是一个线性函数。[2] 波动幅度随时间变化（Time－varying Volatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特点让有效分析的时候间序列变量十分困难。[2] 平稳型时间数列（Stationary Time Series）系指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。[2] 7分析方式编辑 （一）指标分析法 通过时间序列的分析指标来揭示情况的蓬勃发展和进步变化状况和发展变化程度。（二）构成因素分析法 通过对影响时间序列的构成因素进行分解分析，揭示情况随时间变化而演变的规律。8分析模型编辑 时间数列的组合模型 1 加法模型：Y=T+S+C+I (Y,T 计量单位一样的总量指标)(S,C,I 对长时间趋势出现的或正或负的偏差) 2 乘法模型：Y=T·S·C·I(经常会用到模型) (Y,T 计量单位一样的总量指标)(S,C,I 对原数列指标增多或减少的百分比) 9预测编辑 时间序列预测主要是以连续性原理作为依据的。连续性原理是指客观事物的蓬勃发展和进步具有合乎规律的连续性，事物发展是根据它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以出现作用的条件不出现质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。时间序列预测就是利用统计技术与方式，从预测指标时间序列中找出演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。[3]

时间序列预测法的步骤有什么？

时间序列预测法的有以下哪些步骤。

第1个步骤，收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并按照时间序列绘成统计图。时间序列分析一般是把各自不同的可能出现作用的因素进行分类，传统的分类方式是按各自不同的因素的特点或影响效果进行分类： （1）长时间趋势； （2）季节变化； （3）循环变化； （4）不规则变化。第2个步骤，分析的时候间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许不少多不一样的因素同时出现作用后的综合结果。第3个步骤，求时间序列的长时间趋势(T)、季节变化(S)和不规则变化(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。针对数学模式中的诸未知参数，使用适合的技术方式得出其值。第4个步骤，利耗费时长间序列资料得出长时间趋势、季节变化和不规则变化的数学模型后，完全就能够利用它来预测未来的长时间趋势值T和季节变化值S，在可能的情况下预测不规则变化值I。然后用以下模式计算出未来时间序列的预测值Y。加法模式：T+S+I=Y乘法模式：T乘以S乘以I=Y 假设不规则变化的预测值很难求得，就只求长时间趋势和季节变化的预测值，以两者相乘之积或相加上和为时间序列的预测值。假设经济情况本身没有季节变化或不需预测分季分月的资料，则长时间趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映情况未来的蓬勃发展和进步趋势，就算很准确的趋势线在及时间顺序的观察方面所起的作用实质上也只是一个平均数的作用，实质上值将紧跟着它上下波动。

影响时间序列的因素有什么？

一句话：在不一样时间点上除了解释变量之外的其他因素也具有这个时间上的连续性，带来他们对被解释变量的影响的连续性，故此，时常存在序列有关性。

大多数情况下致使时间序列有关性的三种原因:

1.经济变量固有的惯性。例如建立一个消费模型时，消费习惯被当作随即干扰项，这时候前一期的消费习惯肯定会影响当期的消费习惯。

2.模型设定偏误：例如遗漏重要变量。

3.数据的编造：内插和简单平均等。

Eviews软件进行时间序列分析，单位根检验后，如何按照自有关图和偏自有关图确定AR、MA的滞后阶？

模型ARMA(P,Q),自有关图一般提供了q的信息，偏有关图提供了p的信息。

这里说的的信息，无非就是：截尾、拖尾、周期、季节等信息，综合这些信息就可以

得到一个总体的印象而提出若干候选模型，然后按照信息准则完全就能够确定一个较理想的模型。

模型没有对与错，一般任何一个模型都是对真实情况的近似，还各自不同的模型当中一般也是可以找到互换关系。在多个模型都满足要求而让你不了解该选择哪一个时，使用“剃刀原则”是最好，一言蔽之，就是挑最简单，参数最少的模型是做好的选择。

编制时间序列有什么原则？

（1）时间序列中各指标所属时间长短应前后完全一样。

针对时期序列，因为指标数值的大小会因时间的长短而出现变化，因为这个原因要求时期序列中各指标所包含的阶段前后一定要完全一样，促进对比分析。

针对时点序列，因为各指标数值反映的是情况在某一时点上所达到的水平，因为这个原因不涉及指标所属时间长短的问题，但为了进行对比，各指标值时间间隔应该做到尽可能完全一样。

需要大家特别注意的是，指标所属的阶段长短与各指标值当中时间间隔的大小是两个不一样的问题。针对时期序列，其间隔应该做到尽量相等；针对时点序列，相邻时点的间隔尽可能相等，这样才可以方便对比。

（2）时间序列中各指标所反映情况经济内容应完全一样。

指标的经济内容是由其理论内涵所决定的，随着社会经济条件的变化，同一名称的指标，其经济内容也会出现变化。假设不注意这些问题，有可能致使错误结论的出现。

（3）时间序列中各指标所反映的整体范围应完全一样

时间序列主要有以下编译原则：

1.先决条件：保证指标在同一时间序列中的可比性。

2.时间长短应具有可比性。

3.整个范围肯定是一样的大小。

4.指标的主要内容和计算方式应统一。

扩展资料：

1.时间序列的特点

（1）非平稳性（nonstationarity，也译作不平稳性，非稳定性）：即时间序列变量没办法呈现出一个长时间趋势并最后趋于一个常数或是一个线性函数。

（2）波动幅度随时间变化（Time－varying Volatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特点让有效分析的时候间序列变量十分困难。

（3）平稳型时间数列（Stationary Time Series）：指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。

2.时间序列数据的变化具有规律性和不规则性

（1）趋势：变量随时间或自变量变化，表现出相对缓慢和长时间的持续上升趋势，下降并保持一样性质，但变化的幅度可能不相等。

（2）周期性：外部影响导致的外部交叉替换影响致使峰谷因素。

（3）随机性：个体随机变化，整体情况统计。

（4）综合性：实质上变化是哪些变化的叠加或组合。在预测中，我们尝试过滤掉不规则的变化，突出趋势和周期性变化。

“时系列”是什么东西？

时系列：时间序列。是统计学里的一种方式。

时间序列（Time series）是计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）和罗伯特·恩格尔（Robert Engel）取得 年诺贝尔经济学奖的课题是实证经济学的一种统计方式。

时间序列是耗费时长间排序的一组随机变量，国内生产总值（GDP）、消费者价格指数（CPI）、上证综指、利率、汇率等等都是时间序列。

时间序列时间间隔可以是分秒（如高频金融数据），可以是日、周、月、季度、年、甚至更大时间单位。

时间序列是计量经济学所研究的三大数据信息内容服务平台形态（另两大为横截面数据和面板数据）之一，在宏观经济学、国际经济学、金融学、金融工程学等学科中有广泛应用。

时系列是不是会影响各国的年中工作小时数？

不是很明白你的意思

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这个意思啊

他只是用之前的数据，利用【时系列】这个方式，来分析预测以后的走向。

时系列只是一个方式，并非影响事物的蓬勃发展和进步方向的原因，影响发展方向的是之前的数据。