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首頁大數(shù)據(jù)時代CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《時間序列》
CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《時間序列》
2024-08-13
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一、趨勢分解法

時間序列預(yù)測技術(shù)就是通過對預(yù)測目標(biāo)自身時間序列的處理,來研究其變化趨勢的。一個時間序列往往是以下幾類變化形 式的疊加或耦合。

(1)長期趨勢變動:是指時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;

(2)季節(jié)變動:是指季度或月度的周期變化;

(3)循環(huán)變動: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;

(4)不規(guī)則變動:通常它分為突然變動和隨機變動。

如圖所示,黑色的曲線代表時間序列的原始取值,而根據(jù)原始序列的時間走勢就能確定該時間序列的長期趨勢變動。而很 多行業(yè)都是存在季節(jié)性變動的趨勢的。比如,運輸行業(yè)、風(fēng)力發(fā)電行業(yè)。又比如,水果和蔬菜價格等。而循環(huán)趨勢也成為 周期趨勢。比如經(jīng)濟周期趨勢。相對而言,循環(huán)和季節(jié)性趨勢是原始序列中較為穩(wěn)健的趨勢變動。而無規(guī)則的隨機趨勢是 難以進行預(yù)測的,且波動較大。因此,對于時間序列的拆分,通常是將較為穩(wěn)健的長期循環(huán)以及季節(jié)性趨勢拆分出來,而 不考慮隨機趨勢的影響。

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《時間序列》
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二、ARMA 模型

1.自回歸模型AR(n)

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2.移動平均模型MA(m)

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3.自回歸移動平均模型

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4.平穩(wěn)時間序列的模型識別

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三、ARIMA 模型

1.差分運算

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2.差分方式的選擇

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四、ARIMA 實現(xiàn)步驟

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五、例題精講

1.時間序列AR(p)模型,其中p指的是? A. 時間序列的自相關(guān)系數(shù)是p階截尾的 B. 時間序列的自相關(guān)系數(shù)是p階拖尾的 C. 時間序列的偏相關(guān)系數(shù)是p階截尾的 D. 時間序列的偏相關(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),本題要求對模型參數(shù)和概念要熟知。



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