众文网sas时间序列毕业论文
1.SAS数据挖掘与分析论文
SAS数据挖掘技术的实现
一、智能型的数据挖掘集成工具：SAS/EM
作为智能型的数据挖掘集成工具，SAS/EM的图形化界面、可视化操作可引导用户（即使是数理统计经验不太多的用户）按SEMMA原则成功地进行数据挖掘，用户只要将数据输入，经过SAS/EM运行，即可得到一些分析结果。有经验的专家还可通过修改数据调整分析处理过程。
SAS/EM可实现同数据仓库和数据集市、商务智能及报表工具的无缝集成，它内含完整的数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程以及数据挖掘评价工具。
二、基于传统统计算法的数据挖掘工具：SAS/INSIGHT、SAS/STAT以及SAS/ETS等
SAS/INSIGHT是一个可视化数据探索与分析工具，它将统计方法与交互式图形显示融合在一起，为用户提供全新的使用统计分析方法的环境。用户用SAS/INSIGHT可以考察单变量（或指标）的分布，显示多变量（或指标）数据，用回归分析、方差分析和广义线形模型等方法去建立模型。由于所有的图形和分析都是动态的，用户可以通过3D旋转图形来探索数据，并通过点击图形上的点来识别它们，方便快捷地增加或删除一些变量。用户还可以发现数据中的规律性，快捷地建立模型，并分析各指标间的关系。
SAS/STAT软件包中覆盖所有实用数理统计方法，提供多个过程进行不同类型模型与不同特点数据的回归分析，具有多种形式模型化的选择方法，可处理多种复杂数据，并为多种试验设计模型提供方差分析工具；它可处理一般线性模型和广义线性模型的专用过程，为主成分分析、典型相关分析、判别分析和因子分析提供许多专用过程；此外，它含有多种聚类准则的聚类分析方法，用户可利用SAS/STAT进行生存分析。
SAS/ETS拥有丰富的计量经济学和时间序列分析方法，是研究复杂系统和进行预测的有力工具。它提供方便的模型设定手段与多样的参数估计方法。
除此之外，SAS/OR可提供全面的运筹学方法，SAS/QC为全面质量管理提供一系列工具，SAS/IML提供功能强大的面向矩阵运算的编程语言。
在数据挖掘中使用哪种方法，用SAS软件包中什么方法来实现，主要取决于用户的数据集的特征和要实现的目标。实际上，选择不是惟一的，用户不妨多试几种方法，从实践中选出最适合自己的方法和软件。
除了使用SAS的开发工具以外，用户还可选择其他厂商的开发工具，将SAS提供的数据挖掘功能通过界面集成起来，实现用户定制的数据挖掘应用。
三、产品应用范围
SAS数据挖掘软件广泛应用于客户关系管理、金融风险防范、供应关系管理、数据库营销及竞争优势分析等方面。据悉，SAS新近推出了专用于网络流量分析的最新软件产品e-Discovery和webHound，可对优化网站的结构起到非常有效的作用。
2.时间序列分析与SAS应用的目录
1 时间序列的基本知识
1.1 时间序列概念
1.2 SAS介绍
1.2.1 SAS的显示管理系统
1.2.2 SAS的程式结构
1.2.3 SAS程式的输入及运行
1.2.4 DATA语句
1.2.5 CARDS语句
1.2.6 INPUT语句
1.2.7 PROC语句
1.2.8 PRINT过程
1.3 时间序列的平稳性
1.3.1 统计特征
1.3.2 时间序列的平稳性
1.3.3 严平稳与宽平稳的关系
1.3.4 样本均值、方差、自协方差与自相关函数
1.3.5 平稳时间序列的意义
1.4 异常点检验与缺省值的补足
1.4.1 时间序列数据的采集
1.4.2 异常点的检验与处理
1.4.3 缺省值的补足
1.5 平稳性检验
1.6 纯随机性检验
1.7 方差的同质性检验
1.7.1 方差的同质性检验
1.7.2 方差的稳定性转换
1.8 差分运算与后移算子
1.8.1 差分运算
1.8.2 后移算子
习题1
2 平稳时间序列
2.1 AR(p)模型
2.1.1 p阶自回归模型
2.1.2 P阶自回归模型的统计特性
2.2 MA模型
2.2.1 q阶移动平均模型
2.2.2 移动平均模型的统计特性
2.3 ARMA模型（Auto Regression Moving Average Model）
2.3.1 ARMA(p,q)模型
2.3.2 ARMA(p,q)模型的统计特性
2.4 ARMA模型的识别与参数估计
2.4.1 模型的初步识别
2.4.2 模型定阶
2.4.3 模型参数估计
2.4.4 模型的适应性检验和参数的显著性检验
2.5 平稳时间序列的预测
2.6 实例分析（I）
习题2
3 非平稳时间序列的确定性分析
3.1 时间序列的分解
3.1.1 Gramer分解定理
3.1.2 确定性因素分解
3.2 长期趋势分析及预报
3.2.1 平滑法
3.2.2 趋势拟合法
3.3 季节变动分析及预报
3.3.1 季节变动及其测定目的
3.3.2 季节变动分析及预测的原理与方法
3.4 X—11方法简介
3.4.1 X—11方法的基本思想
3.4.2 X—11方法
习题3
4 ARIMA模型
4.1 平稳化方法
4.1.1 差分运算的实质
4.1.2 平稳化方法
4.1.3 过差分
4.2 ARIMA(p,d,q)模型
4.2.1 ARIMA(p,d,q)模型
4.2.2 ARIMA(p,d,q)模型参数统计与预报
4.3 实例分析（Ⅱ）
习题4
5 传递函数模型
5.1 传递函数模型
5.2 传递函数模型的识别
5.3 干预模型
习题5
附表
参考文献
……
3.如何用sas软件做时间序列分析
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
4.sas时间序列分析nlag怎么运用
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
5.sas时间序列分析nlag怎么运用
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
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Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
6.求`论文`《SAS软件在 方面的应用》
数学建模介绍 1. 什么是数学建模？ 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。
这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象 比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容 我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物 理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
2. 什么是数学模型？ 数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它一般是实际事物的一种数学简化。
它常常是以某种意义上接近实际事物 的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等 等。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是 数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际 物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。 3. 为什么要建立数学模型？ 在科学领域中，数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言--因为他们普遍相信，自然是严格地演化 着的，尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。
因此，人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述 解释，预计或分析出与实际事物相关的规律。 top 数学建模软件介绍 一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。
1.MATLAB的概况 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处 理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等 语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包（Toolbox）.工具包又可以分为功能性工具 包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强 的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改 或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况 Wolfram Research 是高科技计算机运算（ Technical computing ）的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于 1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以 及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级 科学运算环境。
目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广 泛使用。 Mathematica 的特色 ·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。
·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。 ·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。
·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。 ·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的 自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。
·可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。 ·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。
Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简 单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。
3.lingo的概况 LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中 LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和 LINGO不能直接求解目标规划问题，但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。
模型建立语言和求解引擎的整合 LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言。
应用时间序列毕业论文
1.时间序列分析的实际应用性有多大
时间序列分析预测法有两个特点：①时间序列分析预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来.事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的.市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势.市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的.时间序列分析预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样.市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平；市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果.需要指出，由于事物的发展不仅有连续性的特点，而且又是复杂多样的.因此，在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致.随着市场现象的发展，它还会出现一些新的特点.因此，在时间序列分析预测中，决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸.必须要研究分析市场现象变化的新特点，新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内.这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律，又符合其现实表现的可靠的预测结果.②时间序列分析预测法突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响.时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在.虽然，预测对象的发展变化是受很多因素影响的.但是，运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系.因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值.需要指出的是，时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的缺陷，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好.因为客观事物，尤其是经济现象，在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大，它们对市场经济现象必定要产生重大影响.如果出现这种情况，进行预测时，只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响，其预测结果就会与实际状况严重不符.。
2.时间序列分析的基本步骤
时间序列建模基本步骤是：①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。
②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，并能发现跳点和拐点。
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，在建模时应考虑进去，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，则在建模时必须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。
③辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即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ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。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到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。 。
3.对时间序列的分析方法有哪几种
1、时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。
2、宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 ， 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。
他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。
4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR:Auto-regressive），移动平均模型（MA:Moving-Average）和混合模型（ARMA:Auto-regressive Moving-Average）。 (1) 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。
或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。
(2) 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。
平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从（p,q）阶自回归移动平均模型。
或者记为 。 特殊情况：q=0，模型即为AR(p),p=0， 模型即为MA(q)。
二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。
2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。
3、样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、样本的偏自相关函数： 其中， 。
5、时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。
6、判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。
7、ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。
这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。
三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test），我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声，而且存在自相关的情况。 ②随机游动 如果在一个随机过程中， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布，即随机过程 满足： ， ，其中 独立同分布，并且： ， 称这个随机过程是随机游动。
它是一个非平稳过程。 ③单位根过程 设随机过程 满足： ， ，其中 ， 为一个平稳过程并且 ，，。
2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列，其某个现性组合后的序列呈平稳性，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。这是一个很重要的概念，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和J 很高兴回答楼主的问题 如有错误请见谅。
4.基于RBF神经网络的时间序列预测研究本科毕业论文,请求帮忙 爱问
我一本正经地胡说一下吧。
多因素时间序列预测是数据挖掘的一个重要研究内容，描述预测指标与影响因素之间存在的潜在关系，被广泛应用于许多领域。经典的预测方法在用于非线性系统预测时有一定的困难，而RBF神经网络具有较好的非线性特性，特别适用于高度非线性系统的处理，为多因素时间序列预测开辟了新的发展空间。
本文对基于RBF神经网络的预测模型进行了深入的研究，并详细研究了对网络输入空间的降维重构。论文主要内容如下： 采用RBF神经网络进行建模训练，并将结果与BP网络比较，仿真实验表明RBF网络的训练速度比BP网络显著加快，具有较好的泛化能力，能有效地应用于多因素时间序列预测。
将灰色关联分析（GRA）引入预处理过程，以消除与预测指标关联度相对小的影响因素，提出了基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简，简化了网络结构，提高了预测精度。 针对多因素时间序列各因素之间存在相关性，导致信息重叠的缺点，提出了基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简。
文中利用PCA方法对原有指标体系进行处理，提取主成分构成新的指标作为RBF神经网络的输入，优化了网络结构，提高了网络的泛化能力。 将上述两种约简方法相结合，提出了基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简，减少了采集样本数目，提高了建模效率和预测精度。
5.时间序列分析及应用参考文献怎么办
比较ADF值，输入起止日期建立object输入数据：点击File/：点击View/save.0722>步骤创建Workfile，故可初步判定序列Y适合AR(2)模型：由图知.4946：点击File/：点击Workfile中的View/UnitRootTest。
用单位根法检验平稳性；linegraph:ADF_T=0，而store只存储对象object;2时，定义数据文件名ex4_2并输入数据，用eviews做时间序列分析的方法/。模型识别：点击View/Workfile;New/newobject，呈拖尾现象，即呈现2步截尾现象。
则当K>，则X序列非平稳：点击object/。画时序数据图。
结果分析，则。将Workfile保存；correlogram画自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）图；-3你好，而序列被负指数函数控制收敛于零。
时间序列毕业论文
1.时间序列分析的基本步骤
时间序列建模基本步骤是：
①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。
②根据动态数据作相关图，进行相zhidao关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。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，在建模时应考虑进去，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，则在建模时必须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。
③辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即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专间序列，可用趋势模型属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ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。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到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。
2.如何深入理解时间序列分析中的平稳性
声明：本文中所有引用部分，如非特别说明，皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年，尽力回答。
如果回答有误，欢迎指出。对第一个问题，我们把它拆分成以下两个问题：Why stationary？（为何要平稳？） Why weak stationary？（为何弱平稳？） Why stationary？（为何要平稳？） 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（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②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，我们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。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。
正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ，， · · ·， is the same as that of，， · · · ，for all choices of natural number n, all choices of time points ，， · · · ， and all choices of time lag k.强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同时，我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if：① the mean function is constant over time, and ② γ（t, t − k） = γ（0, k） for all times t and lags k.弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。
此时我们转到第二个问题：Why weak stationary？（为何弱平稳？） 我们先来说说两种平稳的差别：两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。
例子：{}独立服从柯西分布。{}是强平稳，但由于柯西分布期望与方差不存在，所以不是弱平稳。
（之所以不存在是因为其并非绝对可积。） 另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。
例子：，，互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。
知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为） 当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。
（多元正态分布的二阶矩可确定分布性质） 而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强，无论是从理论上还是实际上。理论上，证明一个时间序列是强平稳的一般很难。
正如定义所说，我们要比较，对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同。当分布很复杂的时候，不仅很难比较所有可能性，也可能很难写出其联合分布函数。
实际上，对于数据，我们也只能估算出它们均值和二阶矩，我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF，这些性质都和弱项和性质有关。
而且，教我时间序列教授说过："General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ，如果考虑的是强平稳，我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题：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）。暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。
刚开始收益率还好，越往后就越。后面直接亏损了。
（软件是金字塔，第二列是利润率） 亏损的图当时没截，现在也没法补了，程序都删了。所以应该和平稳没关系吧，毕竟我的做法也没假设是平稳的。
如果平稳我就不会之后不盈利了。（吐槽）自己果然不适合做股票、期货什么的。
太高端理解不能。以上。
3.时间序列是研究什么的
时间序列分析 在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2， …， tn (t为自变量且t1 这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下，动植物种群数量逐月或逐年的消长过程、某证券交易所每天的收盘指数、每个月的GNP、失业人数或物价指数等等。 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。 时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。时间序列建模基本步骤是：①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。 ②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，并能发现跳点和拐点。 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，在建模时应考虑进去，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，则在建模时必须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。 ③辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即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ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。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到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。时间序列分析主要用于：①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。②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。③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。④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。 DPS数据处理系统提供给用户一套较完整的时间序列建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析、预测等时间序列分析和建模技术。 声明：本文中所有引用部分，如非特别说明，皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年，尽力回答。 如果回答有误，欢迎指出。对第一个问题，我们把它拆分成以下两个问题：Why stationary？（为何要平稳？）Why weak stationary？（为何弱平稳？）Why stationary？（为何要平稳？）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（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②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，我们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。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。 正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ，， · · ·， is the same as that of，， · · · ，for all choices of natural number n, all choices of time points ，， · · · ， and all choices of time lag k.强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同时，我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if：① the mean function is constant over time, and② γ（t, t − k） = γ（0, k） for all times t and lags k.弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。 此时我们转到第二个问题：Why weak stationary？（为何弱平稳？）我们先来说说两种平稳的差别：两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。 例子：{}独立服从柯西分布。{}是强平稳，但由于柯西分布期望与方差不存在，所以不是弱平稳。 （之所以不存在是因为其并非绝对可积。）另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。 例子：，，互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。 知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为）当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。 （多元正态分布的二阶矩可确定分布性质）而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强，无论是从理论上还是实际上。理论上，证明一个时间序列是强平稳的一般很难。 正如定义所说，我们要比较，对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同。当分布很复杂的时候，不仅很难比较所有可能性，也可能很难写出其联合分布函数。 实际上，对于数据，我们也只能估算出它们均值和二阶矩，我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF，这些性质都和弱项和性质有关。 而且，教我时间序列教授说过："General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ，如果考虑的是强平稳，我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题：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）。暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。 刚开始收益率还好，越往后就越。后面直接亏损了。 （软件是金字塔，第二列是利润率）亏损的图当时没截，现在也没法补了，程序都删了。所以应该和平稳没关系吧，毕竟我的做法也没假设是平稳的。 如果平稳我就不会之后不盈利了。（吐槽）自己果然不适合做股票、期货什么的。 太高端理解不能。 你好的！ ① 中国知网也好、万方数据也好都有例子！ ② 并且大部分的院校都有免费的接口！ ③ 如果真没有免费的接口，那就百度知道悬赏求助下载吧！ ④ 要是要外文的论文准备翻译的话，最好的办法就是【谷歌学术】 ⑤ 需要什么语言的论文直接就用相应的语言搜索！100% 能找到类似的！ ⑥ 至于翻译，可以直接谷歌翻一下，弄完在自己缕缕就可以了！ ⑦ 要是计算机类的代码什么的到CSDN或者51CTO下载！ 【友情提示】==================论文写作方法=========================== {首先就不要有马上毕业，最后一次花点钱就得了的想法} ① 其实，原创的论文网上没有免费为你代谢的！谁愿意花时间给你写这个呢？难道你在空闲的时间原以为别人提供这种毫无意义的服务么？所以：还不如自己写。主要是网上的不可靠因素太多，万一碰到骗人的，就不上算了。 ② 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题【这个很可能老师已经给你确定了】，然后在网上查找几份类似的文章。 ③ 通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！看看别人都从哪些方面写这个东西！ ④ 参照你们学校的论文的格式，列出提纲，接着要将提纲给你们老师看看，再修改。等老师同意你这个提纲之后，你就可以补充内容！ ⑤ 也可以把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后，网上就查不到了！ ⑥ 最后，到万方等数据库进行检测【这里便宜啊，每一万字才1块钱】，将扫红部分进行再次修改！ ⑦ 祝你顺利完成论文！ 【WARNING】========================================================= [Ⅰ] 如果确认找人代笔，交押金的要慎重考虑！ [Ⅱ] 淘宝交易的话，一定看好他的打款时间，有的设定为【3天】，到期之后人家自然收到钱！ [Ⅲ] 希望用我的回答能让童鞋们多个心眼！ 1、时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 ， 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。 他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR:Auto-regressive），移动平均模型（MA:Moving-Average）和混合模型（ARMA:Auto-regressive Moving-Average）。 (1) 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。 或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 (2) 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。 平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从（p,q）阶自回归移动平均模型。 或者记为 。 特殊情况：q=0，模型即为AR(p),p=0， 模型即为MA(q)。 二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。 3、样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、样本的偏自相关函数： 其中， 。 5、时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。 6、判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。 7、ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。 这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。 三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test），我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声，而且存在自相关的情况。 ②随机游动 如果在一个随机过程中， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布，即随机过程 满足： ， ，其中 独立同分布，并且： ， 称这个随机过程是随机游动。 它是一个非平稳过程。 ③单位根过程 设随机过程 满足： ， ，其中 ， 为一个平稳过程并且 ，，。 2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列，其某个现性组合后的序列呈平稳性，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。这是一个很重要的概念，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和J 很高兴回答楼主的问题 如有错误请见谅。 时间序列分析预测法有两个特点：①时间序列分析预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来.事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的.市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势.市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的.时间序列分析预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样.市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平；市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果.需要指出，由于事物的发展不仅有连续性的特点，而且又是复杂多样的.因此，在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致.随着市场现象的发展，它还会出现一些新的特点.因此，在时间序列分析预测中，决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸.必须要研究分析市场现象变化的新特点，新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内.这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律，又符合其现实表现的可靠的预测结果.②时间序列分析预测法突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响.时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在.虽然，预测对象的发展变化是受很多因素影响的.但是，运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系.因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值.需要指出的是，时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的缺陷，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好.因为客观事物，尤其是经济现象，在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大，它们对市场经济现象必定要产生重大影响.如果出现这种情况，进行预测时，只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响，其预测结果就会与实际状况严重不符.。 声明：本文中所有引用部分，如非特别说明，皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年，尽力回答。 如果回答有误，欢迎指出。对第一个问题，我们把它拆分成以下两个问题：Why stationary？（为何要平稳？） Why weak stationary？（为何弱平稳？） Why stationary？（为何要平稳？） 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（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②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，我们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。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。 正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ，， · · ·， is the same as that of，， · · · ，for all choices of natural number n, all choices of time points ，， · · · ， and all choices of time lag k.强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同时，我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if：① the mean function is constant over time, and ② γ（t, t − k） = γ（0, k） for all times t and lags k.弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。 此时我们转到第二个问题：Why weak stationary？（为何弱平稳？） 我们先来说说两种平稳的差别：两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。 例子：{}独立服从柯西分布。{}是强平稳，但由于柯西分布期望与方差不存在，所以不是弱平稳。 （之所以不存在是因为其并非绝对可积。） 另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。 例子：，，互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。 知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为） 当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。 （多元正态分布的二阶矩可确定分布性质） 而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强，无论是从理论上还是实际上。理论上，证明一个时间序列是强平稳的一般很难。 正如定义所说，我们要比较，对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同。当分布很复杂的时候，不仅很难比较所有可能性，也可能很难写出其联合分布函数。 实际上，对于数据，我们也只能估算出它们均值和二阶矩，我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF，这些性质都和弱项和性质有关。 而且，教我时间序列教授说过："General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ，如果考虑的是强平稳，我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题：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）。暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。 刚开始收益率还好，越往后就越。后面直接亏损了。 （软件是金字塔，第二列是利润率） 亏损的图当时没截，现在也没法补了，程序都删了。所以应该和平稳没关系吧，毕竟我的做法也没假设是平稳的。 如果平稳我就不会之后不盈利了。（吐槽）自己果然不适合做股票、期货什么的。 太高端理解不能。以上。 时间序列建模基本步骤是： ①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。 ②根据动态数据作相关图，进行相zhidao关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。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，在建模时应考虑进去，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，则在建模时必须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。 ③辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即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专间序列，可用趋势模型属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ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。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到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。 声明：本文中所有引用部分，如非特别说明，皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年，尽力回答。 如果回答有误，欢迎指出。对第一个问题，我们把它拆分成以下两个问题：Why stationary？（为何要平稳？）Why weak stationary？（为何弱平稳？）Why stationary？（为何要平稳？）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（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②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，我们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。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。 正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ，， · · ·， is the same as that of，， · · · ，for all choices of natural number n, all choices of time points ，， · · · ， and all choices of time lag k.强平稳过程：对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同时，我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if：① the mean function is constant over time, and② γ（t, t − k） = γ（0, k） for all times t and lags k.弱平稳过程：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关，我们才称其为弱平稳。 此时我们转到第二个问题：Why weak stationary？（为何弱平稳？）我们先来说说两种平稳的差别：两种平稳过程并没有包含关系，即弱平稳不一定是强平稳，强平稳也不一定是弱平稳。一方面，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，但强平稳并不一定是弱平稳，因为其矩不一定存在。 例子：{}独立服从柯西分布。{}是强平稳，但由于柯西分布期望与方差不存在，所以不是弱平稳。 （之所以不存在是因为其并非绝对可积。）另一方面，弱平稳也不一定是强平稳，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。 例子：，，互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。 知道了这些造成差别的根本原因后，我们也可以写出两者的一些联系：一阶矩和二阶矩存在时，强平稳过程是弱平稳过程。（条件可简化为二阶矩存在，因为）当联合分布服从多元正态分布时，两平稳过程等价。 （多元正态分布的二阶矩可确定分布性质）而为什么用弱平稳而非强平稳，主要原因是：强平稳条件太强，无论是从理论上还是实际上。理论上，证明一个时间序列是强平稳的一般很难。 正如定义所说，我们要比较，对于所有可能的n，所有可能的，， · · · ， 和所有可能的k，当，， · · ·，的联合分布与，， · · · ，相同。当分布很复杂的时候，不仅很难比较所有可能性，也可能很难写出其联合分布函数。 实际上，对于数据，我们也只能估算出它们均值和二阶矩，我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF，这些性质都和弱项和性质有关。 而且，教我时间序列教授说过："General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ，如果考虑的是强平稳，我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题：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）。暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。 刚开始收益率还好，越往后就越。后面直接亏损了。 （软件是金字塔，第二列是利润率）亏损的图当时没截，现在也没法补了，程序都删了。所以应该和平稳没关系吧，毕竟我的做法也没假设是平稳的。 如果平稳我就不会之后不盈利了。（吐槽）自己果然不适合做股票、期货什么的。 太高端理解不能。 时间序列分析 在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2， …， tn (t为自变量且t1 这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下，动植物种群数量逐月或逐年的消长过程、某证券交易所每天的收盘指数、每个月的GNP、失业人数或物价指数等等。 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。 时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。时间序列建模基本步骤是：①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。 ②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，并能发现跳点和拐点。 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，在建模时应考虑进去，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，则在建模时必须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。 ③辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即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ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。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到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。时间序列分析主要用于：①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。②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。③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。④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。 DPS数据处理系统提供给用户一套较完整的时间序列建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析、预测等时间序列分析和建模技术。 1、时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 ， 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。 他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR:Auto-regressive），移动平均模型（MA:Moving-Average）和混合模型（ARMA:Auto-regressive Moving-Average）。 (1) 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。 或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 (2) 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。 平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从（p,q）阶自回归移动平均模型。 或者记为 。 特殊情况：q=0，模型即为AR(p),p=0， 模型即为MA(q)。 二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。 3、样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、样本的偏自相关函数： 其中， 。 5、时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。 6、判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。 7、ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。 这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。 三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test），我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声，而且存在自相关的情况。 ②随机游动 如果在一个随机过程中， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布，即随机过程 满足： ， ，其中 独立同分布，并且： ， 称这个随机过程是随机游动。 它是一个非平稳过程。 ③单位根过程 设随机过程 满足： ， ，其中 ， 为一个平稳过程并且 ，，。 2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列，其某个现性组合后的序列呈平稳性，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。这是一个很重要的概念，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和J 很高兴回答楼主的问题 如有错误请见谅。 你好的！ ① 中国知网也好、万方数据也好都有例子！ ② 并且大部分的院校都有免费的接口！ ③ 如果真没有免费的接口，那就百度知道悬赏求助下载吧！ ④ 要是要外文的论文准备翻译的话，最好的办法就是【谷歌学术】 ⑤ 需要什么语言的论文直接就用相应的语言搜索！100% 能找到类似的！ ⑥ 至于翻译，可以直接谷歌翻一下，弄完在自己缕缕就可以了！ ⑦ 要是计算机类的代码什么的到CSDN或者51CTO下载！ 【友情提示】==================论文写作方法=========================== 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