时间序列分析相关书籍

一、时间序列分析相关书籍

SPSSTrends-用强有力的时间序列分析工具做更好的预测

SPSSTrends可以完成多种任务，包括：

生产管理：监控质量标准

数据处理：管理预测系统的效能

预算管理：执行销售预测

公共政策研究：探讨民意

预测，能为组织计划提供可靠的科学依据。利用SPSSTrends提供的一些新功能，无论您是入门新手还是专家老手都能利用时间序列数据在瞬间建立可靠的预测模型。SPSSTrends是与SPSS完全整合地附加模块，这样您不仅可以随意支配全部SPSS的功能，您也可受益于专为支持预测设计的新特性。

因为这些工具能帮助您提出并管理计划，就获利面而言，有着相当之影响。正确的预测可帮助组织获得较佳的预期收益。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更精确地管理商务过程－所有这些改进都为组织的健康发展奠定基石。然而，运用时间序列数据建立预测模型并非易事。

SPSSTrends克服了所有传统方法的缺点，为您提供高级建模技术。与电子表格程序不图，SPSSTrends使您能够在建立预测模型时使用高级统计方法，而无需具备专业的统计知识。

籍由SPSSTrends,入门新手能够建立综合考虑多变量的成熟准确的预测模型，经验老手可以利用它来验证自己的模型。SPSSTrends能够简单快捷地建立预测模型，这让您更快获得您所需要的信息。

高效地生成和更新模型

无需一次次地重复设定参数、重新估计模型等费力工作，利用SPSSTrends您可以提高整个建立预测模型过程的速度。您将节省数个小时、甚至是数天的宝贵时间，同时不失您所建立的预测模型的质量及可靠性。

利用SPSSTrends，您可以：

·建立可靠的预测，不论数据的大小或变量的多寡

·籍由自动选取适合模型及参数降低预测误差

·使您组织内多数人能够建立预测模型

·更有效率的更新及管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其它模型的差异

·产生专家级的经验预测值、预测模型类型、模型参数值及其它相关输出

·提供可理解的有意义的信息给组织决策者，以利于企业进行正确预测

在创建预测模型时，您具有极大的灵活性。例如，利用SPSSforWindows您可以轻易地把交易数据转换成时间序列数据，把现存的时间序列数据转换到最适合您组织计划需要的时间区间。

您可以为不同层级的地理区域或功能区，甚至每个产品线或产品，同时建立单独的预测模型，而不论基于哪个层次的预测。

归因于新增的ExpertModeler,SPSSTrends可帮助您：

·自动确定参数配适最佳的ARIMA或ExponentialSmoothing时间序列模型

·让您一次能够拟合数百条时间序列模型，无需一次次地重复相同的操作（每次只能为一个时间序列数据建立预测模型）

您还可以：

·输出模型到XML文件，当数据发生变动，无需重新设定参数或重新估计模型，您就可以实现新的预测

·模型以脚本形式写入到文件，以便自动更新

指导预测的初学者

如果您对建立时间序列模型不熟悉，或只是偶然应用时间序列模型，那么您将从SPSSTrends自动选择最适合的预测模型以及建模过程中为您提供指导的能力中受益匪浅。

利用SPSSTrends，您可以：

·生成可靠的模型，即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或如何获得稳定的时间序列

·自动探查数据中的季节性、干扰事件、缺失值，并选择最恰当的模型

·探查离群值，防止它们对参数估计的影响

·图形展示数据、显示置信区间和模型拟合优度

模型建立和验证后，您可以把模型整合到微软Office应用程序中来实现结果共享。或者，利用SPSS的输出管理系统（OMS），以HTML或者XML的形式把输出发布到企业的局域网上来实现共享。您也能够以SPSS数据文件的形式保存模型，这使得您可以继续探察所建立模型的一些特征，比如模型拟合优度。

为预测专家提供控制

如果您是经验丰富预测专家，您将同样受益于SPSSTrends、。因为您能够更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的主要方面。

例如，利用SPSSTrends的ExpertModeler您可以只在ARIMA模型或者只在ExponentialSmoothing模型中寻找最佳预测模型。您也可以不利用ExpertModeler而自行设定模型的每一个参数。同时，您也可以把ExpertModeler的结果作为初始的模型选择，或者用来检验自己建立的模型。

您也可以限制模型输出，如只输出拟合最差的模型－需要进一步检验的模型。这使您能够更快更有效地发现数据或模型中的问题

零售行业预测

Greg是一主要零售厂商的库存经理，他要负责5000多种产品，并利用SPSSTrends预测未来三个月每个产品的库存。SPSSTrends能够自动地为数千个变量建立预测模型，使得初始预测模型的建立仅仅需要几个小时，而不是几天。此外，还可以高效率地实现模型的更新。

由于公司的数据库每个月都以实际的销售数据更新，所以Greg把预测作为每月运行一次的批处理工作。通过这样做，他把新的数据整合并把预测期向前扩展一个月。

这样不需要重新估计模型就可以实现预测，极大地提高了处理效率。为了检验模型的能力，Greg利用批处理工作运行SPSS命令语法，来识别包含与由原始模型根据历史销售数据确定地置信区间相偏离的时间点的序列。对于这些序列，他运行另外一个批处理工作，来建立新的模型，以更好的拟合这些数据。

利用SPSSTrends，Greg实现了高效率高精度的预测，极大地提高了公司有效计划的能力。

系统需要

SPSSBase

其他系统需求根据平台的不同而异

二、时间序列分析经典书籍

一、时期序列的特点：

1、指标数值是可加性的。

2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短具备直接关系。

3、每个指标的数值多数是经过不断的登记汇总得到的。二、时点序列的特点：

1、平稳性是时间序列的重要特征。如果时间序列的统计特性不随时间变化，则称其为静止的。

换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。

2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短不具备直接关系。

时间序列只是一系列排序的数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。

3、每个指标的数值多数是经过一次性的登记汇总得到的。扩展资料：时间序列是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排序所形成的数列。

时间序列的预测就是通过分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。

时间序列的异常检测就是通过历史的数据分析，查看当前的数据是否发生了明显偏离了正常的情况。

三、时间序列书籍推荐

时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。

构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。时间序列的变动形态一般分为四种：长期趋势变动，季节变动，循环变动，不规则变动。时间序列预测法的应用： 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。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。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。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。时间序列预测法的基本特点是： 假定事物的过去趋势会延伸到未来； 预测所依据的数据具有不规则性； 撇开了市场发展之间的因果关系。找的好辛苦！！！

四、时间序列推荐

⑴随机时间序列{}（t=1,2,…）的平稳性条件是：1）均值，是与时间t无关的常数；2）方差，是与时间t无关的常数；3）协方差，只与时期间隔k有关，与时间t无关的常数。

对于随机游走序列，假设的初值为，则易知

由于为一常数，是一个白噪声，因此，即的方差与时间t有关而非常数，所以它是一非平稳序列。

⑵在采用DF检验对时间序列进行平稳性检验中，实际上假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程（AR(1)）生成的。但在实际检验中，时间序列可能是由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，这样用OLS法进行估计均会表现出随机误差项出现自相关，导致DF检验无效。另外，如果时间序列包含有明显的随时间变化的某种趋势（如上升或下降），则也容易导致DF检验中的自相关随机误差项问题。为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF检验。

五、时间序列哪本教材比较好

拟合结果好，是因为有实际的数据在不断修正这些方法的偏差。

而预测的时候就会有问题，就像你说的，后50个数据预测的会不准。你们导师的意思是对的，我们总感觉样本数据越多，预测结果越准，其实这是不对的。预测和数据多少无关（最少也得5个以上吧），关键是你预测的数据和基年的数据的时间差值，差值越大，偏差越大，因为中间没有实际的数据修正。预测近期的，结果都很好，远期的大部分不准确。看你数据这么多，你可以尝试分步预测，比如每隔10个点，取一个数据，然后就可以预测基年后的第10个数据，依次类推。

六、时间序列经典教材

时间序列主要有以下编译原则：

1.先决条件：确保指标在同一时间序列中的可比性。

2.时间长短应具有可比性。

3.整个范围应该是相同的大小。

4.指标的内容和计算方法应统一。

扩展资料：

1.时间序列的特征

（1）非平稳性（nonstationarity，也译作不平稳性，非稳定性）：即时间序列变量无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线性函数。

（2）波动幅度随时间变化（Time－varying Volatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特征使得有效分析时间序列变量十分困难。

（3）平稳型时间数列（Stationary Time Series）：指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。

2.时间序列数据的变化具有规律性和不规则性

（1）趋势：变量随时间或自变量变化，表现出相对缓慢和长期的持续上升趋势，下降并保持相同性质，但变化的幅度可能不相等。

（2）周期性：外部影响引起的外部交替影响导致峰谷因素。

（3）随机性：个体随机变化，总体情况统计。

（4）综合性：实际变化是几个变化的叠加或组合。在预测中，我们尝试过滤掉不规则的变化，突出趋势和周期性变化。

七、与时间序列有关的书籍有哪些

1，时期序列是指由同一现象若干不同时期的时期指标按时间顺序排列所形成的时间序列； 时点序列是指同一现象在不同时点上的时点指标按时间顺序排列所形成的时间序列。

2，时期就是一个时间段的概念 ，1月1日到3月1日 之间的日子 就是一个时期 时点就是一个时间点的概念，1月1日就是一个时点 3，时期数列再不同时期的数值可以相加，气数值的大小与时间长短有直接的关系，是连续取得的。

时点再不同时期的数值可以不相加，气数值的大小与时间长短没有直接的关系，是间段取得的。

4，时点序列和时期序列都是绝对数时间序列，均可以反映被研究现象在各时期的总水平或规模及其发展变化过程。

但是，时期序列中的观测值反映现象在一段时期内发展过程的总量，不同时期的观测值可以相加，相加结果表明现象在更长一段时间内的活动总量； 而时点序列中的观测值反映现象在某一瞬间上所达到的水平，不同时期的观测值不能相加，相加结果没有实际意义。