大家好，关于求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于时间序列季节特性不建议做的知识，希望对各位有所帮助！
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时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验
1.带趋势的序列一定是非平稳的。平稳序列的时序图一般是会在某个常数值附近随机波动，而且波动的范围有边界。
2.证明序列是否为平稳序列有两种方法，一种就是上面说的图像法，另一种是单位根检验，比如ADFtest。
3.时间序列的建模过程一般是这样的：首先要判断序列的平稳性，对于非平稳性的序列可以进行差分或者去趋势和季节效应，转变成平稳性序列，接下来对平稳性序列进行arma建模，建模首先是看自相关系数和偏相关系数的特征，对模型定阶，然后估计模型中的未知参数，最后对模型的残差进行白噪声检验以确定模型。如果有多个模型都通过检验，那就运用aic和sbc对模型进行删选，选值小的。
4.想要提高模型的拟合程度，我觉得应该结合确定性分析和随机性分析两种方法，以充分提取观察序列中的有效信息。
时间序列的种类
（一)绝对数时间序列
1.时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。
时期序列的主要特点有：
1）序列中的指标数值具有可加性。
2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2.时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列
时点序列的主要特点有：
1）序列中的指标数值不具可加性。
2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
(二)相对数时间序列
把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。
(三)平均数时间序列
平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。
时间序列分析预测法优缺点
优点：
1、根据过去的变化趋势利用统计学方式预测未来，通常符合事物发展的规律；
2、在考虑发展趋势的同时，注重季节性和周期性变化对具体时间点的影响，更加准确；
3、承认随机变量可能对最终结果造成的影响。
缺点：
1、仅使用时间作为分析因子，未考虑其他因素的影响；
2、仅按照历史数据进行预测，未考虑市场变化的可能性。
求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点
时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。
构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。时间序列的变动形态一般分为四种：长期趋势变动，季节变动，循环变动，不规则变动。时间序列预测法的应用：系统描述根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。预测未来一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。决策和控制根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。时间序列预测法的基本特点是：假定事物的过去趋势会延伸到未来；预测所依据的数据具有不规则性；撇开了市场发展之间的因果关系。找的好辛苦！！！关于求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点，时间序列季节特性不建议做的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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