时间序列分析简介课件.ppt
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1、1-1-时间序列分析简介时间序列分析简介 在此添加副标题在此添加副标题2022-12-29联系方式及答疑时间地点 联系方式 邮件:zplusfs.ecnu.edu 答疑时间地点 时间:每周二中午11h45-12h45 地点:金统楼235办公室 上机时间:待定 2022-12-29考核方式 平时:Project:30%(2人一组)+作业10%期末:60%作业:理论+实际数据2022-12-29教材 时间序列分析及应用 R语言 Cryer and Chan 机械工业出版社 20102022-12-29参考书目 Ruey S.Tsay(2011)王辉 潘家柱 译 金融时间序列分析(第二版)人民邮电出
2、版社 P.J.Brockwell and R.A.Davis(2006)Time Series:Theory and Methods(2nd Edition),Springer.Time Series Analysis and its Applications.With R Examples,Shumway and Stoffer.2nd Edition.2006.何书元(2003)应用时间序列分析,北大出版社 Google中输入“Time series analysis&R”Google中输入“时间序列分析”2022-12-29Planp 时间序列分析简介p R语言介绍(New)p 时间序列
3、的预处理p 平稳时间序列分析 线性模型 非线性模型p 非平稳序列分析p 多元时间序列分析2022-12-29第一章 时间序列分析简介1.1 引言1.2 时间序列的定义1.3 时间序列分析方法简介 1.4 时间序列分析软件 2022-12-291.1 引 言最早的时间序列分析可追溯到7000年前的古埃及 古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来,就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落的规律。按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究,找寻它变化发展的规律,预测它将来的走势就是时间序列分析。时间序列分析与金融和经济生活密
4、切相关2022-12-299We analyze time series to detect patterns.The patterns help in forecasting future values of the time series.Predicted value1.00.80.60.40.20.0543210-1-2-3TimeXWeak linear trend不同的时间序列有不同的特征1.00.80.60.40.20.0100806040200TimeStrong linear trend1.00.80.60.40.20.05.02.50.0-2.5-5.0TimeXNon-l
5、inear trend1.00.80.60.40.20.03210-1-2-3TimeXChanging variance1.00.80.60.40.20.086420-2TimeLog(X)Log-transformed data1.00.80.60.40.20.0300025002000150010005000TimeXTime-dependent variance2022-12-291.2 时间序列的定义 随机序列:按时间顺序排列的一组随机变量观察值序列:随机序列的 个有序观察值,称之为序列长度为 的观察值序列随机序列和观察值序列的关系观察值序列是随机序列的一个实现研究的目的是想揭示随机
6、时序的性质实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断,21tXXXnxxx,21nnWhat is time series data?We can think of time series as being generated by a stochastic process,or the data generating process(DGP).2022-12-292022-12-292022-12-29Properties of Time Series Data Property#1:Time series data have autoregressive(AR),moving averag
7、e(MA),and seasonal dynamic processes.Because time series data are ordered in time,past values influence future values.U.S.Monthly Presidential Approval Data,1978:1-2004:720406080100PRESAP1980m11985m11990m11995m12000m12005m1dateProperties of Time Series Data Property#2:Time series data often have tim
8、e-dependent moments(e.g.mean,variance,skewness,kurtosis).The mean or variance of many time series increases over time.This is a property of time series data called nonstationarity.As Granger&Newbold(1974)demonstrated,if two independent,nonstationary series are regressed on each other,the chances for
9、 finding a spurious relationship are very high.Number of Militarized Interstate Disputes(MIDs),1816-2001050100150(sum)count18001850190019502000yearNonstationarity in the Variance of a Series If the variance of a series is not constant over time,we can model this heteroskedasticity using models like
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