Ⅰ 求高手幫忙，時間序列分析預測法一般用於那些方面，有什麼優缺點
時間序列是指同一變數按事件發生的先後順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變數水平。實際數據的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內的發展變化趨勢與規律，因而可以從時間序列中找出變數變化的特徵、趨勢以及發展規律，從而對變數的未來變化進行有效地預測。
時間序列的變動形態一般分為四種：長期趨勢變動，季節變動，循環變動，不規則變動。
時間序列預測法的應用：
系統描述
根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
系統分析
當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。
預測未來
一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。
決策和控制
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。
時間序列預測法的基本特點是：
假定事物的過去趨勢會延伸到未來；
預測所依據的數據具有不規則性；
撇開了市場發展之間的因果關系。
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Ⅱ 時間序列分析中，ADF檢驗和D-W檢驗都是干什麼的 它們的結果有什麼聯系
ADF檢驗是單位跟檢驗。其實就是檢驗數據序列的平穩性，如果存在同階平穩的話，就可以對它們進行協整檢驗。
Ⅲ 求《金融時間序列分析(中文第3版)》(RueyS.Tsay)的 pdf
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Ⅳ 灰色預測，比較它和時間序列分析在預測時的異同
ARIMA模型要求數據平穩，
灰色模型要求通過級比檢驗，
而神經網路則對
數據的體量有要求，
Ⅳ 預測時間序列時，准確性測試的相對誤差在什麼范圍內，說明擬合效果較好速回，謝謝
對模型擬合的好壞不能光看相對誤差值, 應該關注殘差的分布(是否為白雜訊),系數的顯著性如何等等,這些都有一系列的檢驗方法. 預測能力取決於模型的質量,所以對預測能力的評價就是對模型本身的評價.
Ⅵ 時間序列分析預測法優缺點
時間序列分析預測法有兩個特點：
①時間序列分析預測法是根據市場過去的變化趨勢預測未來的發展，它的前提是假定事物的過去會同樣延續到未來。事物的現實是歷史發展的結果，而事物的未來又是現實的延伸，事物的過去和未來是有聯系的。市場預測的時間序列分析法，正是根據客觀事物發展的這種連續規律性，運用過去的歷史數據，通過統計分析，進一步推測市場未來的發展趨勢。市場預測中，事物的過去會同樣延續到未來，其意思是說，市場未來不會發生突然跳躍式變化，而是漸進變化的。
時間序列分析預測法的哲學依據，是唯物辯證法中的基本觀點，即認為一切事物都是發展變化的，事物的發展變化在時間上具有連續性，市場現象也是這樣。市場現象過去和現在的發展變化規律和發展水平，會影響到市場現象未來的發展變化規律和規模水平；市場現象未來的變化規律和水平，是市場現象過去和現在變化規律和發展水平的結果。
需要指出，由於事物的發展不僅有連續性的特點，而且又是復雜多樣的。因此，在應用時間序列分析法進行市場預測時應注意市場現象未來發展變化規律和發展水平，不一定與其歷史和現在的發展變化規律完全一致。隨著市場現象的發展，它還會出現一些新的特點。因此，在時間序列分析預測中，決不能機械地按市場現象過去和現在的規律向外延伸。必須要研究分析市場現象變化的新特點，新表現，並且將這些新特點和新表現充分考慮在預測值內。這樣才能對市場現象做出既延續其歷史變化規律，又符合其現實表現的可靠的預測結果。
②時間序列分析預測法突出了時間因素在預測中的作用，暫不考慮外界具體因素的影響。時間序列在時間序列分析預測法處於核心位置，沒有時間序列，就沒有這一方法的存在。雖然，預測對象的發展變化是受很多因素影響的。但是，運用時間序列分析進行量的預測，實際上將所有的影響因素歸結到時間這一因素上，只承認所有影響因素的綜合作用，並在未來對預測對象仍然起作用，並未去分析探討預測對象和影響因素之間的因果關系。因此，為了求得能反映市場未來發展變化的精確預測值，在運用時間序列分析法進行預測時，必須將量的分析方法和質的分析方法結合起來，從質的方面充分研究各種因素與市場的關系，在充分分析研究影響市場變化的各種因素的基礎上確定預測值。
需要指出的是，時間序列預測法因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預測誤差的缺陷，當遇到外界發生較大變化，往往會有較大偏差，時間序列預測法對於中短期預測的效果要比長期預測的效果好。因為客觀事物，尤其是經濟現象，在一個較長時間內發生外界因素變化的可能性加大，它們對市場經濟現象必定要產生重大影響。如果出現這種情況，進行預測時，只考慮時間因素不考慮外界因素對預測對象的影響，其預測結果就會與實際狀況嚴重不符。
Ⅶ sen trend test 這種時間序列趨勢分析方法可以用什麼統計分析工具、模型或者軟體來實現
用散點圖來做就可以了
Ⅷ ARIMA時間序列分析結果解讀中怎麼看用哪個模型
順序這個分析解讀日中怎麼看哪個模型，這個模型和模型它是不一樣的？
Ⅸ 時間序列分析法的依據與特點有哪些
很多企業以過去的資料為基礎，利用統計分析和數學分析預測未來需求。這種方法的根據是：①過去的統計數據之間存在著一定的關系，而且這種關系利用統計方法可以揭示出來；②過去的銷售狀況對未來的銷售趨勢有決定性影響，銷售額只是時間的函數。因此，企業可以利用這種方法預測未來的銷售趨勢。
時間序列分析法的主要特點是，以時間推移研究和預測市場需求趨勢，不受其他外界因素的影響。不過，在遇到外界發生較大變化，如國家政策發生變化時，根據過去已發生的數據進行預測往往會有比較大的偏差。
望採納