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时间序列分析估计
时间序列
的构成因素包括
答:
时间序列
是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势,而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律,并利用其对将来的数据做出
估计
。 [2] 构成要素:长期趋势...
如何评价一个
时间序列
是否有
分析
价值
答:
一个
时间序列
是否有
分析
价值,要看序列观测值之间是否有一定的相关性。根据查询相关公开信息:若序列各项之间不存在相关,即相应滞后阶数的自相关系数与0没有显著性差异。
平稳
时间序列分析
之模型检验
答:
ar3系数显著性检验 t0=11.0223/3.0906 pt(t0,df=56,lower.tail = F)结果如下:参数检验结果显示, 三个系数均显著非零,说明模型参数有统计学意义 。
时间序列
之模型检验的内容就讲到这里,大家有任何疑问都可以加入我们的 QQ群: 生物统计学习讨论群 :938773609 。期待我们的再次相约。
什么时候
用回归
分析
,什么时候用
时间序列
答:
时间序列对数据的假设:相关性但对于
时间序列分析
而言,我们必须假设而且利用数据的相关性。核心的原因是我们没有其他任何的外部数据,只能利用现有的数据走向来预测未来。因此,我们需要假设每个数据点之间有相关性,并且通过建模找到对应的相关性,利用它去预测未来的数据走向。这也是为什么经典的时间序列分析(...
如何深入理解
时间序列分析
中的平稳性
答:
教授有天在审本科毕业论文,看到一个写金融的,用平稳
时间序列
去
估计
股票走势(真不知这老兄怎么想的)。当时教授就说:“金融领域很多东西之所以难以估计,就是因为其经常突变,根本就不是平稳的。”果不其然,论文最后实践阶段,对于股票选择的正确率在40%。连期望50%都不到(任意一点以后要么涨要么跌...
三年级上册第四单元预测方法有哪些
答:
预测的方法主要有定性预测,
时间序列分析
,因果联系法,模拟四种。1、定性预测。定性预测属于主观判断,它基于
估计
和评价。常见的定性预测方法包括:一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展做出性质和程度上...
时间序列
数据做回归模型步骤
答:
首先,数据准备是构建任何模型的基础。在
时间序列
回归
分析
中,这一步涉及收集目标时间序列数据及其潜在的解释变量(也称为自变量或特征)。例如,若要分析某地区月度电力需求,就需要收集包括历史电力需求数据、气温、节假日等在内的相关信息。其次,数据预处理对于确保模型性能至关重要。时间序列数据常常需要...
时间序列分析
法的主要用途
答:
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。
弱平稳
时间序列
的必要条件
答:
每一个统计学问题,我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线性回归中,要假设:不相关且非随机(是固定值或当做已知)独立同分布服从正态分布(均值为0,方差恒定)。在
时间序列分析
中,考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。时间序列 时间序列(或称动态数列)是指将...
应用计量经济学
时间序列分析
在股票预测上有多大的作用?
答:
作用没有想象中的大,你可以用股票的滞后变量来进行回归
分析
,滞后2~3期就够了,不过数据必须具体点,最好细分到每季度、每月的上证指数,还有
时间
上怎么也要十年左右吧!我以前在论文附录中做过分析,数据都是自己按季度整理的,挺麻烦的呢,如果需要的话就发给你~还有就是,我觉得写关于股票的预测...
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