時間序列數據為什麼要檢驗

❶ 對於時間序列模型需要做哪些檢驗

作圖、擬合。

根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARIMA模型等來進行擬合。

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時間序列模型作用及影響：

1、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。用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。

2、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。

3、提供給用戶一套較完整的時間序列建模分析、進行預測預報的工具，包括平穩無趨勢時間序列分析預測、有趨勢的時間序列預測、具季節性周期的時間序列預測以及差分自回歸滑動平均(ARIMA)建模分析。

❷ 時間序列獨立性是什麼概念為什麼要檢驗獨立性

哲學上,獨立性可以用蝴蝶效應來理解,曾經發生的很微小的事情可以對後事造成很大的影響以至於出現不同的未來,這就是時間的相互獨立性

❸ 時間序列模型擬合時為什麼要先進行序列的平穩性檢驗

樓主提取趨勢的原因是想讓趨勢序列平穩化吧？你說要提取時間序列的周期，那就說明去趨勢序列還含有周期變動，這樣的話它肯定就不是白雜訊序列了。如果這樣，則首先要對提取趨勢後的序列做單位根檢驗，檢驗提取趨勢後的序列是否平穩。單位根檢驗的步驟為（eviews）：打開序列，點擊view，unit root test ，使用默認選項即可，看輸出的P-value，H0為：序列有單位根（不平穩），H1為：沒有單位根（平穩）。根據P值做出判斷。若去趨勢序列平穩了，那就可以對平穩序列建模了，例如ARMA模型，存在周期的話也可以用周期函數擬合，或者使用季節差分的ARMA模型。當這些都完成後，再應該對殘差序列做白雜訊檢驗，通過白雜訊檢驗就說明建模完成。白雜訊檢驗的步驟為：打開resid序列，view，correlogram，差分階數選擇level，確定，看q統計量的伴隨p值是不是很大就行了。

❹ 時間序列數據回歸必須要做平穩性檢驗嗎

摘要 您好！是的，一般時間序列數據是需要做單位根檢驗的，也就是平穩性檢驗。因為如果數據不平穩，做出來的可能是偽回歸。

❺ 時間序列數據回歸必須要做平穩性檢驗嗎

一般時間序列數據是需要做單位根檢驗的（也就是平穩性檢驗），因為如果數據不平穩，做出來的可能是偽回歸。如果X是嚴格外生的，則用不到OLSE的漸進性質，平穩與否無關緊要；
如果如果X不是嚴格外生的，則用到OLSE的漸進性質，大數定律和中心極限定理以平穩性（相當於橫截面數據的同分布）為條件，故要求進行平穩性檢驗，否則可能出現虛假回歸。

❻ 為什麼時間序列做回歸時只需協整檢驗就夠了

原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做回歸，後做協整檢驗。

❼ 時間序列數據分析是不是一定要做格蘭傑因果關系檢驗

你要探討因果關系的時間序列 自然要做這個分析
如果在你的時間序列中不存在因果關系的探討，比如單純的指數平滑、移動自回歸這些不需要做

❽ 什麼叫做時間序列 什麼情況下需要進行ADF檢驗 急！

各變數進行單位根檢驗，必須在同階差分平穩的基礎上才能做協整回歸

❾ 時間序列數據一定要進行平穩性檢驗么急急急！！！！！

接受原假設，從算出來的檢驗統計量 -8.888888 都大於各臨界值，可以認為你的序列在這些顯著性水平下都是非平穩的。不能通過ADF檢驗。 這些你可以參考一下易丹輝的書，易丹輝數據分析與Eviews應用。

❿ 時間序列的平穩性檢驗的目的是什麼

一階差分平穩說明可以用一階差分序列進行分析，採用ARMA模型。

為了確定沒有隨機趨勢或確定趨勢，否則將會產生「偽回歸」問題。偽回歸是說，有時數據的高度相關僅僅是因為二者同時隨時間有向上或向下的變動趨勢，並沒有真正聯系。這樣數據中的趨勢項,季節項等無法消除，從而在殘差分析中無法准確進行分析。

時間序列

時間序列（或稱動態數列）是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先後順序排列而成的數列。時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。

構成要素：長期趨勢，季節變動，循環變動，不規則變動。

長期趨勢（T）現象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢。

季節變動（S）現象在一年內隨著季節的變化而發生的有規律的周期性變動。