
時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)就是通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)自身時(shí)間序列的處理,來(lái)研究其變化趨勢(shì)的。一個(gè)時(shí)間序列往往是以下幾類變化形 式的疊加或耦合。
(1)長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng):是指時(shí)間序列朝著一定的方向持續(xù)上升或下降,或停留在某一水平上的傾向,它反映了客觀事物的主要 變化趨勢(shì);
(2)季節(jié)變動(dòng):是指季度或月度的周期變化;
(3)循環(huán)變動(dòng):通常是指周期為一年以上,由非季節(jié)因素引起的漲落起伏波形相似的波動(dòng);
(4)不規(guī)則變動(dòng):通常它分為突然變動(dòng)和隨機(jī)變動(dòng)。
如圖所示,黑色的曲線代表時(shí)間序列的原始取值,而根據(jù)原始序列的時(shí)間走勢(shì)就能確定該時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)。而很 多行業(yè)都是存在季節(jié)性變動(dòng)的趨勢(shì)的。比如,運(yùn)輸行業(yè)、風(fēng)力發(fā)電行業(yè)。又比如,水果和蔬菜價(jià)格等。而循環(huán)趨勢(shì)也成為 周期趨勢(shì)。比如經(jīng)濟(jì)周期趨勢(shì)。相對(duì)而言,循環(huán)和季節(jié)性趨勢(shì)是原始序列中較為穩(wěn)健的趨勢(shì)變動(dòng)。而無(wú)規(guī)則的隨機(jī)趨勢(shì)是 難以進(jìn)行預(yù)測(cè)的,且波動(dòng)較大。因此,對(duì)于時(shí)間序列的拆分,通常是將較為穩(wěn)健的長(zhǎng)期循環(huán)以及季節(jié)性趨勢(shì)拆分出來(lái),而 不考慮隨機(jī)趨勢(shì)的影響。
1.自回歸模型AR(n)
2.移動(dòng)平均模型MA(m)
3.自回歸移動(dòng)平均模型
4.平穩(wěn)時(shí)間序列的模型識(shí)別
1.差分運(yùn)算
2.差分方式的選擇
1.時(shí)間序列AR(p)模型,其中p指的是? A. 時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)是p階截尾的 B. 時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)是p階拖尾的 C. 時(shí)間序列的偏相關(guān)系數(shù)是p階截尾的 D. 時(shí)間序列的偏相關(guān)系數(shù)是p階拖尾的 答案:C 解析:考核如何通過(guò)觀察ACF和PACF圖形,確定AR模型和MA的類型和滯后階數(shù),本題要求對(duì)模型參數(shù)和概念要熟知。
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