时间序列数据为什么要检验

❶ 对于时间序列模型需要做哪些检验

作图、拟合。

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。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。

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，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ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARIMA模型等来进行拟合。

(1)时间序列数据为什么要检验扩展阅读：

时间序列模型作用及影响：

1、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。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。

2、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、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。

❷ 时间序列独立性是什么概念为什么要检验独立性

哲学上,独立性可以用蝴蝶效应来理解,曾经发生的很微小的事情可以对后事造成很大的影响以至于出现不同的未来,这就是时间的相互独立性

❸ 时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验

楼主提取趋势的原因是想让趋势序列平稳化吧？你说要提取时间序列的周期，那就说明去趋势序列还含有周期变动，这样的话它肯定就不是白噪声序列了。如果这样，则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验，检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为（eviews）：打开序列，点击view，unit root test ，使用默认选项即可，看输出的P-value，H0为：序列有单位根（不平稳），H1为：没有单位根（平稳）。根据P值做出判断。若去趋势序列平稳了，那就可以对平稳序列建模了，例如ARMA模型，存在周期的话也可以用周期函数拟合，或者使用季节差分的ARMA模型。当这些都完成后，再应该对残差序列做白噪声检验，通过白噪声检验就说明建模完成。白噪声检验的步骤为：打开resid序列，view，correlogram，差分阶数选择level，确定，看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。

❹ 时间序列数据回归必须要做平稳性检验吗

摘要 您好！是的，一般时间序列数据是需要做单位根检验的，也就是平稳性检验。因为如果数据不平稳，做出来的可能是伪回归。

❺ 时间序列数据回归必须要做平稳性检验吗

一般时间序列数据是需要做单位根检验的（也就是平稳性检验），因为如果数据不平稳，做出来的可能是伪回归。如果X是严格外生的，则用不到OLSE的渐进性质，平稳与否无关紧要；
如果如果X不是严格外生的，则用到OLSE的渐进性质，大数定律和中心极限定理以平稳性（相当于横截面数据的同分布）为条件，故要求进行平稳性检验，否则可能出现虚假回归。

❻ 为什么时间序列做回归时只需协整检验就够了

原因：只有同阶单整，变量之间才有共同的增长趋势，才能同涨同落。时间序列的协整检验：先做回归，后做协整检验。

❼ 时间序列数据分析是不是一定要做格兰杰因果关系检验

你要探讨因果关系的时间序列 自然要做这个分析
如果在你的时间序列中不存在因果关系的探讨，比如单纯的指数平滑、移动自回归这些不需要做

❽ 什么叫做时间序列 什么情况下需要进行ADF检验 急！

各变量进行单位根检验，必须在同阶差分平稳的基础上才能做协整回归

❾ 时间序列数据一定要进行平稳性检验么急急急！！！！！

接受原假设，从算出来的检验统计量 -8.888888 都大于各临界值，可以认为你的序列在这些显着性水平下都是非平稳的。不能通过ADF检验。 这些你可以参考一下易丹辉的书，易丹辉数据分析与Eviews应用。

❿ 时间序列的平稳性检验的目的是什么

一阶差分平稳说明可以用一阶差分序列进行分析，采用ARMA模型。

为了确定没有随机趋势或确定趋势，否则将会产生“伪回归”问题。伪回归是说，有时数据的高度相关仅仅是因为二者同时随时间有向上或向下的变动趋势，并没有真正联系。这样数据中的趋势项,季节项等无法消除，从而在残差分析中无法准确进行分析。

时间序列

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。

构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。

长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势。

季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动。