1. 时间序列研究

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。

2. 时间序列研究方向

（一)绝对数时间序列

1. 时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列 。

时期序列的主要特点有：

1）序列中的指标数值具有可加性。

2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。

3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。

2. 时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列

时点序列的主要特点有：

1）序列中的指标数值不具可加性。

2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。

3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。

(二)相对数时间序列

把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。

(三)平均数时间序列

平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。

3. 时间序列研究具有什么特征的序列

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！！！

4. 时间序列研究设计

时系列：时间序列。是统计学里的一种方法。

时间序列（Time series）是计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）和罗伯特·恩格尔（Robert Engel）获得2003年度诺贝尔经济学奖的课题，是实证经济学的一种统计方法。

时间序列是用时间排序的一组随机变量，国内生产总值（GDP）、消费者价格指数（CPI）、上证综指、利率、汇率等等都是时间序列。

时间序列的时间间隔可以是分秒（如高频金融数据），可以是日、周、月、季度、年、甚至更大的时间单位。

时间序列是计量经济学所研究的三大数据形态（另两大为横截面数据和面板数据）之一，在宏观经济学、国际经济学、金融学、金融工程学等学科中有广泛应用。

时系列是否会影响各国的年中工作小时数？

不是很明白你的意思

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这个意思啊

他只是用以前的数据，利用【时系列】这个方法，来分析预测将来的走向。

时系列只是一个方法，并不是影响事物的发展方向的原因，影响发展方向的是以前的数据。

5. 基于VAR模型的时间序列研究

协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。

如果非平稳时间序列不存在协整关系，即可以建立var模型，然后利用变量的差分进行格兰杰因果关系检验，前提是满足同阶单整。

如果变量之间存在协整关系，将建立误差修正模型（ECM）进行短期因果关系分析。

通过特征值检验即可判断是否变量之间存在协整关系

6. 时间序列研究现状

零点:对于函数y=f(x)，使得f(x)=0的实数x叫做函数f(x)的零点零状态响应:在零初始状态下,由初始时刻开始施加于线性系统或线性电路的输入信号所产生的响应稳定裕量:是系统稳定度的数量标志,它表示系统的参数与系统在稳定边界时的参数之差时间序列:时间序列是按时间顺序的一组数字序列

7. 时间序列研究方法

时间理论对时间分离效应的解释

　　时间理论认为记忆与时间是紧密相联的。人们对时间上分散的项目的回忆要比时间上分布拥挤项目的回忆效果好，这主要是因为时间在编码和提取阶段起到了独立的线索作用。

　　Wehe和Laughery以及Neath和Crowder 分别对时间因素在序列项目记忆中的作用进行了验证。研究中都给被试呈现一些项目序列，而项目间时距在序列位置上随机增长(如，A·B··C···D)或随机缩短(如，A··· B· ·C·D)。

　　两项研究均发现，间隔时间长的项目的记忆效果要好一些，即在递减序列中项目越靠前回忆效果越好，而在递增序列中项目越靠后项目回忆效果越好。一些模型认为时间上的分离对项目回忆会产生促进作用。譬如，Burgess和Hitch 的模型认为编码和提取过程是由顺时呈现的与事件相关的线索单元所决定的。Brown等 的模型假定通过振荡器(Oscillators)联接来提供一个与呈现项目有关的线索信号。在提取阶段，振荡器恢复到原始状态，通过提取每一时间阶段与振荡器最相似状态的那一项目来完成回忆。因此，时间上相关的项目就会有不同的振荡器活动，从而会降低回忆活动中混淆的可能性。

8. 时间序列研究的是预测对象

时间序列分析方法一般是属于那个，预测性调查法

9. 时间序列研究方法主要集中于研究

时间序列分析法

用于系统描述、系统分析的方法

时间序列分析法，就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数字方法使其向外延伸，预计市场末来的发展变化趋势，确定市场预测值。时间序列分析法的主要特点，是以时间的推移研究来预测市场需求趋势，不受其他外在因素的影响。不过，在遇到外界发生较大变化，如国家政策发生变化时，根据过去已发生的数据进行预测，往往会有较大的偏差。

时间序列分析(Time series analysis)是一种应用于电力、电力系统的动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。一般用于系统描述、系统分析、预测未来等。

10. 时间序列研究对象

时间序列预测法

可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单

序时平均数

法、加权

序时平均数

法、移动平均法、

加权移动平均法

、

趋势预测法

、

指数平滑法

、季节性

趋势预测法

、市场寿命周期预测法等。简单

序时平均数

法也称

算术平均法

。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出

算术平均数

作为下期预测值。这种方法基于下列假设：“过去这样，今后也将这样”，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。

简单移动平均法

就是相继

移动计算

若干时期的

算术平均数

作为下期预测值。

加权移动平均法

即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。

指数平滑法

即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内

加权移动平均法

演变而来的一种方法，优点是只要有上期实际数和上期预测值，就可计算下期的预测值，这样可以节省很多数据和处理数据的时间，减少数据的存储量，方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。季节

趋势预测法

根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法，常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种：a．季(月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的总平均数，得出各季(月)指数。这种方法可以用来分析生产、销售、原材料储备、预计

资金周转

需要量等方面的经济事物的季节性变动；b．移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。市场寿命周期预测法 就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量，最常用的一种方法就是根据统计资料，按时间序列画成曲线图，再将曲线外延，即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。

11. 时间序列研究是纵向研究吗

横向与纵向结构对应结构思维是指，在思考问题时，根据问题的不同要求采取不同的分析方法，将问题按照不同的维度进行分析和解决的思维方式。通常将其分为横向结构和纵向结构两种。

1. 横向结构思维：将问题根据不同维度进行横向比较和分析，寻找问题的异同点和联系。比如，针对某种产品不同厂家的性能差异，可以通过横向结构思维，分析不同品牌的产品在参数、设计、材料、成本等方面的差异，推断影响性能的关键因素。

2. 纵向结构思维：将问题根据时间序列或逻辑顺序进行分析，寻找因果关系和演变规律。比如，在某个市场营销策略的评估中，可以通过纵向结构思维，分析营销策略的实施情况、销售情况、客户满意度、品牌声誉等因素在时间维度下的变化情况，推断营销策略的有效性和改进方向。

横向与纵向结构对应结构思维的核心在于，将问题按照不同维度进行分析，不死板地采取同样的分析方法，以得出更全面、更深入的结论。这种思维方式在多种领域的决策分析、产品设计、市场调研等工作中都有广泛的应用。