时间序列的一般步骤

飞翔的娇龙

建立时间序列模型的基本步骤是：
第一步:搜集数据。用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
( G! T4 A- c: a/ ]- n第二步:建立函数。根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现调点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值，在建立模型的时候就必须要考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建立模型的时候用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
第三步：建立模型。即通过辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用自回归滑动平均模型，也叫做ARMA模型。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
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+ a8 o, J: F5 t  e  B. ~- p时间序列法德优点是所要的历史情报少，工作量相对较小。但是它的缺点在于，只是致力于对数据进行拟合，对规律性的问题处理不足，所以通常都只能够对短期情况进行预测，预测长期情况有效性就会大大下降。

飞翔的娇龙

天海星云 发表于 2012-10-19 16:39
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元方，这个帅锅的评价你怎么看