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

時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)就是通過對預(yù)測目標(biāo)自身時(shí)間序列的處理，來研究其變化趨勢的。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）長期趨勢變動(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；

（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)間走勢就能確定該時(shí)間序列的長期趨勢變動(dòng)。而很 多行業(yè)都是存在季節(jié)性變動(dòng)的趨勢的。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)趨勢也成為 周期趨勢。比如經(jīng)濟(jì)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(dòng)。而無規(guī)則的隨機(jī)趨勢是 難以進(jìn)行預(yù)測的，且波動(dòng)較大。因此，對于時(shí)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(jī)趨勢的影響。

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二、ARMA 模型

1.自回歸模型AR（n）

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2.移動(dòng)平均模型MA（m）

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3.自回歸移動(dòng)平均模型

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4.平穩(wěn)時(shí)間序列的模型識別

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三、ARIMA 模型

1.差分運(yùn)算

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2.差分方式的選擇

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四、ARIMA 實(shí)現(xiàn)步驟

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五、例題精講

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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