时间序列相关论文研究方法有哪些
时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列通常有以下三种方法：1.方法一是把一个时间序列的数值变动，分解为几个组成部分，通常分为：(1)倾向变动，亦称长期趋势变动T；(2)循环变动，亦称周期变动C；(3)季节变动，即每年有规则地反复进行变动S；(4)不规则变动，亦称随机变动I等。然后再把这四个组成部分综合在一起，得出预测结果。2.方法二是把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势。3.方法三是根据预测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程度来推算未来。与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。
状态空间模型起源于平稳间序列析用于非平稳间序列析需要非平稳间序列解随机游走(趋势)弱平稳两部别建模 含随机游走间序列称积间序列随机游走弱平稳或积向量值积序列某些序列线性组合变弱平稳称些序列构协调积(cointegrated)程 非平稳间序列线性组合能产平稳间序列思想追溯归析Granger提协调积概念使思想科论证 AokiCochrane等研究表明：非平稳变量间序列随机游走比前认要甚至完全消失协调积概念提具两面意义：① 组非平稳间序列协调积程能同考察间期稳定关系短期关系变化；② 组非平稳间序列协调积程则要协调归误差代入系统状态程即纠系统刻状态估计值形所谓误差纠模型Aoki向量值状态空间模型处理积间序列引入协调积概念与相关误差纠向量值状态空间模型误差纠模型 向量值间序列否积序列需判断其否含单位根即状态空间模型态矩阵否含量值1特征值 根据态矩阵特征值即间序列解两部其特征值1部(包括接近1近积部)表示随机游走趋势其余弱平稳部两部别建模两步建模趋势模型周期模型状态空间模型假设条件态系统符合马尔科夫特性即给定系统现状态则系统与其独立状态空间模型特点状态空间模型具特点：1、状态空间模型仅能反映系统内部状态且能揭示系统内部状态与外部输入输变量联系2、状态空间模型变量间序列处理向量间序列种变量向量转变更适合解决输入输变量情况建模问题3、状态空间模型能够用现信息形式描述系统状态需要量历史数据资料既省省力
时间序列（time series）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
研究时间序列主要目的可以进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。
时间序列的基本特点
假设事物发展趋势会延伸到未来
预测所依据的数据具有不规则性
不考虑事物发展之间的因果关系
时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。
时间序列考虑因素
时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看分为传统的时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
时间序列分析时的主要考虑的因素是：
l长期趋势(Long-term trend)
时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。
时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。
l季节性变动(Seasonal variation)
按时间变动，呈现重复性行为的序列。
季节性变动通常和日期或气候有关。
季节性变动通常和年周期有关。
l周期性变动(Cyclical variation)
相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。
周期性变动通常是因为经济变动。
l随机影响(Random effects)
除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。
时间序列的主要成分
时间序列的成分可分为4种：
l趋势（T）、
l季节性或季节变动（S）、
l周期性或循环波动（C）、
l随机性或不规则波动（I）。
传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。
时间序列建模基本步骤
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。
spss时间序列分析过程
第一步：定义日期标示量：
打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，
数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，
最后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量
如下图：
第二步：了解时间序列的变化趋势
了解时间序列的变化趋势做一个序列表就可以了，单击"分析"，里面选择"时间序列预测，选择"序列图"对话框，然后把'平均值'移到"变量"框里面，‘DATE_’移到"时间轴标签"框中，单击"确定"。结果如图
根据序列图的分析知道，序列的波动随着季节的波动越来越大，所以我们选择乘法模型；
第三步：分析
单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”，弹出“季节性分解”对话框，确认无误之后点击确定，如图：
多了四个变量：
lERR表示误差分析；
lSAS表示季节因素校正后序列；
lSAF表示季节因子；
lSTC表示长期趋势和循环变动序列。
我们可以把新出现的四个变量、平均值和DATE_做序列图。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做个序列图，效果如下：
再单独做个SAT和DATE＿的时间序列图
第四步：预测
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建传统模型”，之后就会弹出“时间序列建模”对话框。
2、 将“平均值”移至“因变量”框中，然后确定中间的“方法”，在下拉列表中选择“专家建模器”项，单击右侧的“条件”按钮，弹出“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框。
3、 在“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”项，并勾选“专家建模器考虑季节性模型”复选框，设置完，点“继续”按钮
4、 在“时间序列建模器”对话框中，切换至“保存”选项卡中，勾选“预测值”复选框，单击“导出模型条件”框中“XML文件”后面的“浏览”按钮，然后设置导出的模型文件和保存路径，然后单击“确定”按钮就可以了。
做完上面的步骤之后，在原始数据上面就又会多一列预测值出现。如图：
之前保存了预测的模型，我们现在就利用那个模型进行预测数据。
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用传统模型”，弹出“应用模型序列”对话框。具体的操作如下图：
最后一步切换至“保存”界面，勾选“预测值”之后单击确定就可以了。
从预测值直接看看不出来，可以把预测的数据和原始数据放到一起看下，也是直接做序列图就可以。
这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。
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书名：时间序列分析
作者：詹姆斯·D·汉密尔顿 (James )
译者：夏晓华
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出版社：中国人民大学出版社
出版年份：2015-1-1
页数：926
内容简介：
近几年间，研究者分析时间序列数据的方式发生了显著的变化。因此，很有必要对这一日益重要的研究领域的新近发展进行综合，并整体呈现出来。作者第一次对时间序列分析的相关进展做出详细、全面的梳理与阐述。这些研究进展包括向量自回归、广义矩估计、单位根的经济与统计结果、非线性时间序列等。另外，作者在本书中还阐述了包括线性表征、自相关、生成函数、谱分析、卡尔曼滤波等动态系统的传统分析工具。这些内容有助于经济理论研究和解释现实世界的数据.
本书将为学生、研究者和预测人员提供对动态系统、计量经济和时间序列分析的独立而明确的全面分析。从最简单的原理出发，作者的清晰表达使得一年级研究生和非专业人士也能理解相关内容的历史进展和新近发展。同时，由于其全面性，使得该书为研究者了解学术前沿提供了宝贵的参考文献。作者一方面通过大量的例子展示理论结果如何运用于实践，另一方面在相关章节后面提供了详细的数学附录。作为为相关领域学生和研究者提供的理论路线图，该书将成为未来若干年相关领域的权威指导书。
作者简介：
詹姆斯D汉密尔顿（James D. Hamilton）现为加州大学圣地亚哥分校（University of California, San Diego）经济学教授，1983年毕业于加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）,早年曾在弗吉尼亚大学（The University of Virginia）任教。他在时间序列和能源经济学研究上取得了丰硕的研究成果。
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时间序列相关论文题目
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时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 和 enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
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论文写作的研究方法
导语：论文写作有哪些研究方法呢？研究方法是人们在从事科学研究过程中不断总结、提炼出来的，在撰写论文过程中非常的重要。下面是我分享的论文写作的研究方法，欢迎阅读！
调查法
调查法是指通过书面或口头回答问题的方式，了解被试的心理活动的方法。调查法的主要特点是，以问题的方式要求被调查者针对问题进行陈述的方法。根据研究的需要，可以向被调查者本人作调查，也可以向熟悉被调查者的人作调查。调查法可以分为书面调查和口头调查两种。
观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。常见的观察方法有：核对清单法;级别量表法;记叙性描述。
实验法
实验法是研究者有意改变或设计的社会过程中了解研究对象的外显行为。实验法的依据是自然和社会中现象和现象之间相当普遍存在着的一种相关关系——因果关系。实验法有实验室实验法与自然实验法两种。
文献研究法
文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。文献法是一种古老、而又富有生命力的科学研究方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。
实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。
定量分析法
定量分析法是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。
定性分析法
定性分析法亦称非数量分析法，主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。定性分析法主要是解决研究对象“有没有”、“是不是”的问题。
跨学科研究法
运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。
个案研究法
个案研究法是指对某一个体、某一群体或某一组织在较长时间里连续进行调查，从而研究其行为发展变化的全过程，这种研究方法也称为案例研究法。
数量研究法
数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
探索性研究法
探索性研究社会调查的一个研究方式。对所研究的现象或问题进行初步了解，获得初步印象和感性认识，为今后的深入研究提供基础和方向。
描述性研究法
描述性研究法是一种简单的研究方法，又称为描述流行病学(descriptive epidemiology)，是流行病学研究方法中最基本的类型，主要用来描述人群中疾病或健康状况及暴露因素的分布情况，目的是提出病因假设，为进一步调查研究提供线索，是分析性研究的基础;还可以用来确定高危人群，评价公共卫生措施的效果等。
思维方法
思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。
系统科学方法
系统科学方法是指用系统科学的理论和观点，把研究对象放在系统的形式中，从整体和全局出发，从系统与要素、要素与要素、结构与功能以及系统与环境的对立统一关系中，对研究对象进行考察、分析和研究，以得到最优化的处理与解决问题的一种科学研究方法。
知识扩展：论文写作题目如何定
选择研究课题。有狭义与广义之分。狭义是指选择写作论文的题目;广义是指选择研究领域、确定科研方向。这里我们主要是指前者。正确的选择题目是论文撰写的关键一步。
1、选题的一般原则
(1)学术价值和社会急需原则
要选择有科学价值的课题。经济领域中有科学价值的新发现、新创造、新成果、新经验，是每个经济工作者努力追求的目标。科学价值体现在提示规律、探求真理、有益于经济事业发展上。因此。对于凡是有科学价值的课题。都应在选择之列，尤其是要选择处于经济学科前沿领域和经济体制改革中急需解决的重大课题。
(2)量力而行原则
选择课题要充分考虑主观条件与客观条件，从实际出发，量力而行。主观条件主要是指个人兴趣与爱好、知识水平和研究能力等统筹考虑，切不可好高骛远，强行为之。实践证明，凡是勉强为之的题目，是不可能出好的成果的。而选题适中，难易适度，通过努力可以取得成功。
2、选题方法
每个人从事经济论文的基本条件都不同，因而选题方法也是不同的，我们必须在坚持上述选题原则的基础上，寻求适合自己的基本条件的选题方法，才能取到事半功倍的效果。
(1)个人偏好法。
即从自己的专长和兴趣人手选题。经济理论文章大体可以分为总结实践经验的理论文章、探讨研究经济理论、政策的文章等。可以根据自己擅长和兴趣，进行选择。
(2)尖刀法
选择问题的开口要小，就是说选题在保证有充分的发挥余地的前提下，要尽可能小一些，小一些的问题容易说透，如同尖刀，可以插的深一些一样。还以消费信贷问题为例，如果笼统的写如何开展消费信贷，或如何解决消费信贷发展中存在的问题。当然也可以，但显然缺乏足够的深度，但是如果仅仅写消费信贷某一方面的问题，就较容易写出深度来，例如，个人信用制度建立问题、个人信用调查问题、个人信贷风险防范问题、个人信贷保险问题等等。
(3)眼观六路法
即充分利用已有的知识储备，尤其是经济学科研究历史与现状的知识储备，充分发挥自己的想象力与创造力，在多方面开拓思路，不能局限于某一方面或某一角度，而应从更广泛的领域，更高的视点来观察研究选择课题。选题本身就是科学研究的一个重要内容。要选择出理想的课题，就需要调动自己的知识储备，全方位开拓思路，进行创造性思维。具体地说：
①延伸法，即对某个总是的研究方向不变，增加深度。
②补差法，即对所研究的领域中尚未研究或研究不充分的问题进行研究。
③爹杂交法，即利用其他学科研究成果，运用于经济学科。
④比较法，即通过对几种事物或同一事物的几个方向的比较研究来认识事物。
⑤换角度法，即对同一问题可以选取一个新的角度加以论述。这样从不同角度来研究同一问题，研究相对也较为容易一些。
论文写作要点
1、选题要小，开掘要深;不要题目很大，内容却很单薄。
2、写作前要读好书、翻阅大量资料、注意学术积累，在这个过程中，还要注重利用网络，特别是一些专业数据库。
3、“选题新、方法新、资料新”的三新原则。
4、“新题新做”和“小题大做
总之，一点之见即成文。
一个比喻：写论文就如同盖房子
1.盖房子的程序大家是熟悉的，即要选好址、制好图、打牢基、立起架、垒实墙、细装修，写论文的程序也与此十分相似。
2.好址就是要选好主题。主题的选择一定要结合自己的学习实际，结合自己的兴趣、学科特点、当前的热点(也可反其道而行之，如：科学课原先表面呈现的热热闹闹，而有人却提出这热闹背后的浮躁，提倡有序的操作、冷静的思考)。选好主题非常重要，可以说，选对了主题就等于把论文写成了一半，选错了，下面的`一切努力都白搭。此环节便如王国维的第一境界：“独上高楼，望尽天涯路。”就是要选择好自己研究的目标。
3.制好图，就是要对选好的主题进行规划、设计写作的大体思路，就如建房的平面设计图。
4.打牢基，就是要紧紧围绕主题尽可能多地收集需要的素材，使需要阐述的主题有一个牢固的基础。
5.立起架，就是要将深思熟虑后的思路以条条杠杠的形式搭成论文的框架。这个框架可大可小，可高可低，这就看自己的能力和水平了。没有金刚钻，别揽瓷器活。一定要根据自己的才力去构建论文的框架，千万不要贪大求全。垒实墙，就是要将收集到的材料放到合适的位置。充实和丰富论文的内容，使其和框架溶为一体。
6.细装修，就是要对写好的论文进行润色、修改，有时甚至要忍痛割爱。这是一个痛苦的过程，自己下力气写好的论文，就如同自己怀胎十月后临盆的孩子，有那一位母亲会嫌弃他?修改论文既需要站在一定的高处去审视全文的立意、构架和所用的材料;也要从小处着手，仔细推敲字、词、句、段的运用，甚至是标点符号的使用都很关键。通过这个环节，可以使自己的论文“熠熠生辉”。以上几个环节便是王国维的第二境界：“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”
两个基点：兴趣和热点
兴趣是写论文的动力，而且是内在的永不枯竭的动力。没有兴趣的写作，就味同嚼蜡，写出来也干巴巴的，形如枯槁。只有情趣盎然的投入，才能使自己的文章充满活力和朝气，充满青春的气息，才能进入“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”的第三境界!不过，兴趣是可以培养的。只要坚持不懈地写下去，·旦你通过自己的努力，终于在刊物发表处女作之后，你的兴趣就会如决口的黄河一泻千里了。
热点一方面是指要与时俱进，要紧跟时代的脚步，紧随教育改革的步伐，要瞄准当前改革的焦点;另一面是指要有新意，千万要注意不要老生常谈，不要人云亦云;要写出自己的与众不同的观点，要有创新。创新点在论文写作中的地位就如同论文的生命一样，没有创新点就不要写。创新点从那里来?实践、研究就是它的活水源头!三个体会：及时抓拍、趁热打铁、慢火煎熬平时可随身携带一个小本子，及时抓拍头脑中闪现的点滴灵光，不管成熟与否。也可以随时随地记日志，保存起来备用。
在学习时，有什么好的想法，妙的做法，新的体会，及时抓拍后，还要趁热打铁，不要让它时过境迁。如果当时不写，过了一段时间后，当时的激情可能就烟消云散了。当有想法后，不管三七二十一，把它们都写下来。然后需要的就是润色、修改。这个过程既是一个慢火煎熬的过程：不断地删改、不断地提取精华、不断地汲取可用的素材、不断地推敲字词句段，直至最后定稿;同时也是一个享受的过程：当你突然冒出一个灵光时、发现一个好的论证方法时、找到需要的素材时，那种愉悦是精神上的一种极高享受。
细节：撰写前的准备工作
复习和准备好相关文献;再次审定实验目的(学术思想,idea);实验资料完整并再次审核
Introduction:
问题的提出;研究的现状及背景;以前工作基础;本工作的目的;思路(可提假说);对象;方法;结果。在… 模型上，观察 … 指标， 以探讨 … (目的)
M & M：
⑴ 材料的写法和意义; 伦理。
⑵ 程序与指标。操作程序：能序贯，可操作性;方法： 多指标方法的排序;引出参照文献简述;改良之处;哪些详或简?
⑶ 统计学处理 。
Results：
⑴指标归类描述，忌流水帐。不分析不解释，但要体现思路
⑵ 文字、图、表相对独立，但避免重复
⑶ 避免统计错误：对照，均衡，随即，重复。计量-计数、绝对值-相对值、专一指标—综合指标的转换。盲判与非盲判。技术资料直接概率法与卡方检验;多组资料与两组资料;等级相关与直线相关;多因素与单因素分析;配对资料与独立样本资料;非正态分布资料;例数不当;平行管，混合样本;突出差异(绝对值， Δ值，变化%; 联合×、÷比值，分亚组等)有效位数的保留。统计学结论与专业结论。
Discussion：
⑴ 背景材料：展开问题的提出;有关本研究的一些基本知识内容(不要离题太远)
⑵ 本实验结果分析：各指标的意义(与文献值比较)，结果说明什么问题
⑶ 进一步对结果机理分析：结合文献
⑷ 本工作的意义、结语或小结，进一步提出的新问题
其它注意点：
① 引证讨论文献知识太多(不同于学位论文)，掩盖了本工作的贡献;② 分析不合逻辑，结论不当;③ 讨论太浮浅，文献知识不熟悉;④ 写成工作总结，缺乏学术高度;⑤ 要正确使用缩写词，尤其是组别缩写词
参考文献：
为什么要引文献：⑴ 立论依据的文献：新,权威性文献，不用快报或摘要;⑵ 自己工作的自引：工作连续性;⑶ 实验结果与文献资料比较：新，可用快报, 会议及个人咨询资料;⑷ 方法学：经典文献,注意引文准确，不要转引
摘要：
问题的提出(Background);本工作目的;对象;方法(指标，分组);主要结果(数据，统计);结论与展望。
再推敲文章题目：
不切题，过大、过小
投稿：
按杂志稿约修定(留底)、引用该杂志文章、忌一稿两投
致命伤：
目的不明确;重复性工作无创新;方法学问题致结果不可信。
三种写法：
论文的写法有很多，此处把写作方法归纳为三类。
1.点石成金法就是在平时的学习中，会突发灵感，会发现一些新的方法、遇到感人的事例等。这时就可以结合新的理念将它们糅合起来，使它们闪烁出新理念的光彩。这种方法特别适宜写作随笔、札记、反思一类的论文。而且极易发表。
2.巧串项链法是指在平时的学习中，积累许多感人的片段、反思、札记、评析等。到期末的时候，再根据这些材料的内在联系，提出一个鲜明的主题，把它们首尾串接起来，便可成为一个完整的、闪烁出熠熠光辉的美丽的“项链”。这种方法最适合写经验总结类的论文。
3.主干生枝法就是当确立一个主题后，围绕这个主题，再衍生出一些分论点、小论点，再用这些分论点、小论点去论证主题。这样，就会使论文的整体结构十分沉稳，思路清晰，论证严密。
一篇合格的硕士论文，至少包含：序言(前言)、相关知识(背景)、主要研究工作、验证结果、结论五个部分的内容。那么，具体我们在写作硕士论文的时候，应该注意什么?
1.序言的写法
读者阅读论文首先会从序言开始，序言部分应该回答：
为什么要研究该课题?
作者一定要回答为什么要开展该课题的研究，就是需求的问题。不是为了研究而研究，而是为了理论探索、或生产需要解决某些问题而进行研究，应说明研究工作是有意义的，理由要充分。很多研究生的论文一上来用很大的篇幅讲述自己做了这样那样的研究工作，读者不知道这些研究工作是否需要，大大降低了论文的价值。
目前国内外的研究]状况如何，现有的研究有什么优点和缺点?
有的研究工作，尽管实际需要，但已经有了现成的结果，不需要重新研究，这类课题是没有意义的。所以，必须对国内外的状况进行全面的了解，进展如何，能否满足实际的需要。要分析现有研究成果或方法的优点和缺点，重点放在对其不足的分析上面，描述他人的不足正是为了显示自己研究工作的意义。分析他人不足时，可引出其原理、方法可能存在的问题，为自己的研究工作作好铺垫。当然，在描述他人工作不足时，一定要客观、实事求是，不要引起纠纷。
作者的研究有什么特别的地方，准备采用什么策略?
主要是针对他人研究的不足展开自己的研究工作，或者补充、或者完善、或者改进、或者创造等，一定要说出作者的研究工作与别人的研究工作的不同。可以简略的介绍作者研究工作所采用的原理和方法。要作到这一点，首先对他人工作有充分的了解，要有针对性。真正熟悉该研究领域的研究人员，通过对论文所采用的原理、方法的了解，大体上可以对论文的结果作出初步的判断。读者在深入阅读论文时，就会有一定的思想准备，那些是最关心的，那些是要重点了解的。
简要说明论文的框架结构
介绍各个章节的内容是什么，读者会在脑海对论文形成粗略的框架结构，有利于读者选择重点。
极为简要的阐明本文的创新性工作
主要目的还是给读者加深印象，与文章的结尾相呼应。
总之，序言是论文非常重要的部分，有的研究生不太注重这部分内容，认为只要将自己的研究工作阐述清楚就行，实际上，专家从序言部分就可大体判断出作者的基础知识、专业知识和了解本研究领域的程度。
2.相关知识和背景导引
论文涉及到不少其他学科和专业的知识，需要预先作些介绍。在介绍相关知识时，应该重点介绍论文中所要用到的部分。例如，在介绍器件时，论文中将要用到的参数、性能等要重点介绍。有的论文在这一部分可能要介绍自己的研究工作，两者尽量能合理的结合在一起，做到自然合理。所谓的背景导引就是通过所要用到的相关知识引导到自己的研究工作上来。
3.论文的主要研究工作
这一部分是重点内容，作者要将自己的研究内容阐述清楚，可能会分为2~3个章节，划分章节时，根据研究工作性质来定，最好根据模块来划分，模块的划分可以按任务划分，可以按性质划分，也可以按结构划分。例如作者研究的是一个测试系统，就可按结构划分为硬件模块和软件模块，在每个模块中又有若干个子模块，硬件中涉及器件选择、结构涉及等，软件涉及结构设计和算法设计等。在介绍自己研究工作过程中，有的部分是利用现成技术和结果的，有的是自己设计、推导或创造的，一定要描述清楚。不少论文对这一部分介绍的很详细，分不清那些工作是作者做的，那些工作是引用他人的。也看不出来特色是什么，能解决什么问题，该细的部分粗略带过，该简要的地方太过冗长。
一般作者至少要用两个章节来介绍自己的研究工作，包括原理介绍、定理、公式的证明推导等。有的作者可能会用到三个章节完成这部分工作，但不能更多。否则，一方面会使论文太分散，另一方面，作者在一年多的研究时间内也很难做更多的工作。
在这几个章节的结尾处，要将自己独立完成的作以工作总结，增加读者的印象：首先要把思路交代清楚，为了解决什么问题，才用怎样的思路;要把概念阐述明白;推导过程要符合逻辑;内容安排要条理清楚。读者通过阅读这一部分内容，知道作者想解决什么问题，怎样去解决，能否解决，作者要围绕这个目标去写论文。
4.验证结果
我们鼓励研究生做课题时要结合实际(纯理论研究除外)，最好能完整的参与课题的全过程，所以最后的结果应和实际对比，接受实际检验，鼓励学生完成实验验证，要通过对比数据说明研究成果的实际效用。充实的实验验证数据无疑增加了论文的价值，也可给读者提供应用的范例。在这一部分应该有分析和结论，那怕是不十分完美的验证结果也是有意义的，因为科学研究本身就是探讨的过程。
目前，许多研究工作离不开计算机，用来模拟、仿真、或数据处理等。所以，验证系统是论文的重要组成部分。
5.结论部分
作为论文的结尾，对论文起总结作用，通过阅读全文，读者基本了解了作者所做的工作，结尾主要是再给读者一个完整的印象，所以，要将主要内容再提纲携领的复述一下，特别要注明论文的创新点。同时，要自己指出研究工作还需要改进的地方，或者今后继续努力的方向。实际上，专家在阅读完论文后，可能已经在脑子里对论文的内容、意义、价值、不足有了基本的印象，通过作者自己的叙述，说明作者对本研究工作还是比较透彻的，成绩和不足是心中有数的。另外，结尾部分和序言部分应该有一定的对应性，作者对结尾部分也应充分重视，不要给读者匆匆收场的感觉。就象一顿宴席，开头、中间过程都很丰盛，最后一道果盘清淡乏味。
一、提高小学语文写作教学效果的有效方法
1．提升教师自身素质
在作文教学中，教师依托写下水文，提升自身写作能力，是最直接有效的方法。一方面能激发学生写作的兴趣，能避免教学中的许多误区（如最常见的命题作文，命题往往脱离学生的生活）；另一方面，“实践出真知”，老师自己动手，才会懂得评价学生的作文，如果一个题目写不出，就可以更宽容学生的作品；如果一个题目写得很好，那讲授就有了依据，学生学习也有了方向。这是教学相长的好办法。在作文教学改革中，教师勤于动笔不仅是言传身教，更重要的是通过写下水文，教师能真正体验写作规律，在教学中把写作规律和教学规律更好地结合在一起。
2．点燃学生的写作兴趣
第一，教师在设置作文题目时，应该结合学生的实际生活状况，选择学生感兴趣的话题，这样学生才会有话可说、有内容可写。第二，教师应该给予学生充分的肯定，让学生感受到成功的喜悦。第三，在写作教学中，教师应该范读优秀的文章，鼓励学生参加形式多样的作文比赛，在竞争中让学生体会到写作的快乐，从而使学生的写作兴趣得以提高。
3．培养学生的写作能力
为了让学生轻松、容易地完成写作内容，教师应该加强学生写作能力的培养，在写作教学过程中，可以根据学生的实际情况来选择写作题目，使之赋予文章趣味性和生活性，从而让学生将自己的情感流露于文字之间。引导学生感受生活的趣味，并使之把感情抒发出来，这样才能提高学生的写作技能，如教师可以组织学生开展协调性强的集体活动，如拔河比赛、足球比赛、踢毽子比赛等等，在活动结束后可要求学生描述对活动的认识，或者是对伙伴的认识，抑或是对集体的认识等等，同时教师在学生写作时要引导学生多使用修辞手法，从而使文章生动与活泼。
4．引导学生积累写作素材
课外活动的开展是对课堂教学的有效补充，课外活动不仅可以帮助学生积累切身体会到的写作素材，而且能够让学生在写作中流露真情实感、开启创新思维。如自己坐车回家，自己去看医生等，通过接触社会来开启学生对事物的思考；通过体育比赛活动激发学生的写作热情；通过开展义务劳动，积累劳动的感受和素材；通过游览名胜古迹，积累学生的游记素材等等，切身融入生活，对学生的写作水平会有很大的提高。
5．拓宽学生的写作思路
优秀的作文是具备创造性和真情实感的，小学生写不出好的作品，主要原因在于学生没有良好的创造精神、缺乏想象力、知识积累不足、生活体验不足、情感投入不丰富等。因此，教师在写作教学过程中，要积极引导学生多进行课外阅读，丰富写作教学形式，开展形式多样的语言活动，如词语接龙、讲故事比赛、小型辩论会等，这样的写作教学模式不仅可以诱导学生的学习兴趣，而且能够在愉悦的环境中丰富学生的知识。同时，教师可以采取分组讨论的形式让学生进行评论和学习，在此过程中学生可以从别人的文章中感受到写作的不同思路以及借鉴别人的优美语句，进行加工再创造并恰当地用于今后的写作中，使自己的写作思路得以扩宽、知识得以丰富，从而有效提高自己的写作水平。
二、结语
综上可知，教师要结合小学生自身的特点来完善写作教学，帮助学生树立写作的自信心，培养学生的写作兴趣，让学生在自信与兴趣的驱使下主动贴近生活、感受生活，愿意表达、善于动笔，为以后的学习和写作打下坚实的基础。
论文的研究方法与技术路线有哪些1、研究背景 研究背景即提出问题，阐述研究该课题的原因。研究背景包括理论背景和现实需要。还要综述国内外关于同类课题研究的现状：①人家在研究什么、研究到什么程度？②找出你想研究而别人还没有做的问题。③他人已做过，你认为做得不够
时间序列毕业论文的统计方法
时间序列（time series）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
研究时间序列主要目的可以进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。
时间序列的基本特点
假设事物发展趋势会延伸到未来
预测所依据的数据具有不规则性
不考虑事物发展之间的因果关系
时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。
时间序列考虑因素
时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看分为传统的时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
时间序列分析时的主要考虑的因素是：
l长期趋势(Long-term trend)
时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。
时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。
l季节性变动(Seasonal variation)
按时间变动，呈现重复性行为的序列。
季节性变动通常和日期或气候有关。
季节性变动通常和年周期有关。
l周期性变动(Cyclical variation)
相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。
周期性变动通常是因为经济变动。
l随机影响(Random effects)
除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。
时间序列的主要成分
时间序列的成分可分为4种：
l趋势（T）、
l季节性或季节变动（S）、
l周期性或循环波动（C）、
l随机性或不规则波动（I）。
传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。
时间序列建模基本步骤
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。
spss时间序列分析过程
第一步：定义日期标示量：
打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，
数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，
最后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量
如下图：
第二步：了解时间序列的变化趋势
了解时间序列的变化趋势做一个序列表就可以了，单击"分析"，里面选择"时间序列预测，选择"序列图"对话框，然后把'平均值'移到"变量"框里面，‘DATE_’移到"时间轴标签"框中，单击"确定"。结果如图
根据序列图的分析知道，序列的波动随着季节的波动越来越大，所以我们选择乘法模型；
第三步：分析
单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”，弹出“季节性分解”对话框，确认无误之后点击确定，如图：
多了四个变量：
lERR表示误差分析；
lSAS表示季节因素校正后序列；
lSAF表示季节因子；
lSTC表示长期趋势和循环变动序列。
我们可以把新出现的四个变量、平均值和DATE_做序列图。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做个序列图，效果如下：
再单独做个SAT和DATE＿的时间序列图
第四步：预测
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建传统模型”，之后就会弹出“时间序列建模”对话框。
2、 将“平均值”移至“因变量”框中，然后确定中间的“方法”，在下拉列表中选择“专家建模器”项，单击右侧的“条件”按钮，弹出“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框。
3、 在“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”项，并勾选“专家建模器考虑季节性模型”复选框，设置完，点“继续”按钮
4、 在“时间序列建模器”对话框中，切换至“保存”选项卡中，勾选“预测值”复选框，单击“导出模型条件”框中“XML文件”后面的“浏览”按钮，然后设置导出的模型文件和保存路径，然后单击“确定”按钮就可以了。
做完上面的步骤之后，在原始数据上面就又会多一列预测值出现。如图：
之前保存了预测的模型，我们现在就利用那个模型进行预测数据。
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用传统模型”，弹出“应用模型序列”对话框。具体的操作如下图：
最后一步切换至“保存”界面，勾选“预测值”之后单击确定就可以了。
从预测值直接看看不出来，可以把预测的数据和原始数据放到一起看下，也是直接做序列图就可以。
这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。
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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
用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。由于在多数问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如,用x(t)表示某地区第t个月的降雨量，{x(t)，t=1，2，…}是一时间序列。对t=1，2，…，T，记录到逐月的降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T)，称为长度为T的样本序列。依此即可使用时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。频域分析 一个时间序列可看成各种周期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的分配，这种分配称为“谱”，或“功率谱”。因此频域分析又称谱分析。谱分析中的一个重要是统计量,称为序列的周期图。当序列含有确定性的周期分量时，通过I(ω)的极大值点寻找这些分量的周期，是谱分析的重要内容之一。在按月记录的降雨量序列中，序列x(t)就可视为含有以12为周期的确定分量，所以序列x(t)可以表示为 ,它的周期图I(ω)处有明显的极大值。当平稳序列的谱分布函数F（λ）具有谱密度ƒ(λ)（即功率谱）时，可用(2π)-1I(λ)去估计ƒ(λ)，它是ƒ(λ)的渐近无偏估计。如欲求ƒ(λ)的相合估计（见点估计），可用I(ω)的适当的平滑值去估计ƒ(λ),常用的方法为谱窗估计即取ƒ(λ)的估计弮(λ)为 ,式中wt(ω)称为谱窗函数。谱窗估计是实际应用中的重要方法之一。谱分布F(λ)本身的一种相合估计可由I(ω)的积分直接获得，即 。研究以上各种估计量的统计性质，改进估计方法，是谱分析的重要内容。时域分析 它的目的在于确定序列在不同时刻取值的相互依赖关系,或者说,确定序列的相关结构。这种结构是用序列的自相关函0,1,…)来描述的,为序列的自协方差函数值,m=Ex(t)是平稳序列的均值。常常采用下列诸式给出m，γ(k),ρ(k)的估计： ,通(k)了解序列的相关结构,称为自相关分析。研究它们的强、弱相合性及其渐近分布等问题，是相关分析中的基本问题。模型分析 20世纪70年代以来，应用最广泛的时间序列模型是平稳自回归-滑动平均模型 (简称ARMA模型)。其形状为： 式中ε(t)是均值为零、方差为σ2的独立同分布的随机序列;和σ2为模型的参数,它们满足： 对一切|z|≤1的复数z成立。p和q是模型的阶数，为非负整数。特别当q=0时，上述模型称为自回归模型；当p=0时, 称为滑动平均模型。根据x(t)的样本值估计这些参数和阶数，就是对这种模型的统计分析的内容。对于满足ARMA模型的平稳序列，其线性最优预测与控制等问题都有较简捷的解决方法,尤其是自回归模型,使用更为方便。.尤尔在1925～1930年间就提出了平稳自回归的概念。1943年,Η.Β.曼和Α.瓦尔德发表了关于这种模型的统计方法及其渐近性质的一些理论结果。一般ARMA模型的统计分析研究，则是20世纪60年代后才发展起来的。特别是关于p，q值的估计及其渐近理论，出现得更晚些。除ARMA模型之外,还有其他的模型分析的研究,其中以线性模型的研究较为成熟，而且都与ARMA模型分析有密切关系。回归分析 如果时间序列x(t)可表示为确定性分量φ(t)与随机性分量ω(t)之和，根据样本值x(1)，x(2)，…,x(T)来估计φ(t)及分析ω(t)的统计规律，属于时间序列分析中的回归分析问题。它与经典回归分析不同的地方是，ω(t)一般不是独立同分布的，因而在此必须涉及较多的随机过程知识。当φ(t)为有限个已知函数的未知线性组合时，即 ，式中ω(t)是均值为零的平稳序列,α1,α2,…,αs是未知参数,φ1(t),φ2(t),…,φs(t)是已知的函数,上式称为线性回归模型，它的统计分析已被研究得比较深入。前面叙述的降雨量一例，便可用此类模型描述。回归分析的内容包括:当ω(t)的统计规律已知时，对参数α1,α2,…,αs进行估计,预测x(T+l)之值；当ω(t)的统计规律未知时，既要估计上述参数，又要对ω(t)进行统计分析，如谱分析、模型分析等。在这些内容中,一个重要的课题是:在相当广泛的情况下，证明 α1,α2,…,αs的最小二乘估计，与其线性最小方差无偏估计一样，具有相合性和渐近正态分布性质。最小二乘估计姙j(1≤j≤s)不涉及ω(t)的统计相关结构，是由数据x(1)，x(2)，…，x(T)直接算出，由此还可得(t)进行时间序列分析中的各种统计分析，以代替对ω(t)的分析。在理论上也已证明，在适当的条件下，这样的替代具有满意的渐近性质。由于ω(t)的真值不能直接量测，这些理论结果显然有重要的实际意义。这方面的研究仍在不断发展。时间序列分析中的最优预测、控制与滤波等方面的内容见平稳过程条。近年来多维时间序列分析的研究有所进展，并应用到工业生产自动化及经济分析中。此外非线性模型统计分析及非参数统计分析等方面也逐渐引起人们的注意。