平稳性检验是时间序列分析的关键步骤之一,它用于确定时间序列数据是否具有平稳性。本文将介绍时间序列分析中的平稳性检验的基本概念、方法和应用。 一、平稳性的概念 在时间序列分析中,平稳性是指时间序列数据的统计特性在不同时间段内保持不变。具体而言,平稳性要求时间序列的均值、方差和自相关函数在时间上不发生显著...
所以叫平稳时间序列。 一般来说,时间序列的跨越步长越长,相关性越小。比如x1和x5的相关性就比x1和x2的相关性小。 二、如何判断一个时间序列是否是平稳时间序列? 对序列的平稳性有两种检验方法,一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验方法;一种是构造检验统计量进行假设检验的方法。(这里我们先...
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录。 在进行投资和交易研究时,对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。
同样地,在预测一个时间序列未来的变化时,不再使用一组有因果关系的其他变量,而只是用该序列的过去行为来预测未来。该类方法的基本内容,包括平稳时间序列及其三种重要的形式:AR序列、MA序列和ARMA序列。在非平稳的时间序列方面介绍与平稳时间序列相关的ARIMA序列。实际计算及应用表明,...
时序图就是普通的时间序列图,即以时间为横轴,观察值为纵轴进行检验。利用时序图可以粗略观察序列的平稳性 首先打印数据 如下图 然后利用时序图检验稳定性 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# import matplotlib.dates as mdates# from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acfdata = pd.read...
时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列,常见的包括股票价格、气温、销售额等。 时间序列分析的基本概念是对时间序列数据进行模型拟合和预测。它的主要目的是揭示数据的内在规律和特征,为未来的预测和决策提供依据。下面将介绍时间序列分析的基本概念和时间序列的平稳性检验。 一、时间序列分析的基本概念 1.趋势分析...
1.时间序列的平稳性 如果一个时间序列的统计特征不随时间推移而变化,即满足: 1.对于任意的时间t,其均值恒为一常数; 2.对于任意的时间t和s,其自协方差和自相关系数只依赖于时间间隔t-s,而与t和s的起止点无关。 这样的时间序列被称为平稳时间序列。也可以认为,如果一个时间序列无明显的上升或下降趋势,各观...
有1969年1月至1973年9月在芝加哥海德公园内每28天发生的抢包案件数构成的时间序列x t x_txt,具体数据(行数据)见表1所示,判断该时序的平稳性和纯随机性。同时为用作后续研究,若原序列非平稳,需要使用差分、对数变换、平滑、时序分解等平稳化方法将序列平稳化,并进行白噪声检验。
做时间序列分析,之前需要做两个准备工作,即检查序列是否是平稳的,如果是平稳的,还要检查是否是白噪声。我们一个一个来讲。 使用数据 我们用一个例子来说明:数据集是49 - 98 北京最高气温,数据如下: {{1949., 38.8}, {1950., 35.6}, {1951., 38.3}, {1952., 39.6}, {1953., ...
(1)时序图检验 若无明显的趋势性和周期性,则平稳; (2)自相关图检验 零均值平稳序列的自相关函数要么截尾要么拖尾;若时间序列零均值化后出现缓慢衰减或周期性衰减,则说明存在趋势性和周期性(非平稳); (3)单位根检验就是通过检验时间序列自回归特征方程的特征根是在单位圆内(平稳)还是在单位圆及单位圆外(非平稳...