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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。
根据相关记载，可以得出时间序列预测确实可以支撑一篇硕士论文。可以通过相关文献、调查研究等来证明你的观点，并且结合实际的例子来做验证。
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
学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例
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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。
- End -
时间序列论文答辩
1、自我介绍：自我介绍作为答辩的开场白，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己。克服紧张、不安、焦躁的情绪，自信自己一定可以顺利通过答辩。2、答辩人陈述自述的主要内容包括论文标题；课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况；有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果；答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。3、提问与答辩答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。4、总结答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会；参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。除去以上流程外，答辩还需要注意以下几点：一、提前准备讲稿；二、若学校要求准备演讲PPT，则需提前准备并演练，若学校不作要求，可不准备；三、最好穿正装，以示对老师的尊重。扩展资料毕业答辩中常见的问题：1、自己为什么选择这个课题？2、研究这个课题的意义和目的是什么？3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？4、全文的各部分之间逻辑关系如何？5、在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？8、写作论文时立论的主要依据是什么？参考资料：百度百科-毕业论文答辩
各位老师:早上好! 我的论文题目是:论《三国演义》的“三复情节”。选这么一个题目，最主要的还是对其新颖的艺术建构产生了共鸣。 《三国演义》作为中国古代第一部长篇章回体小说，研究其“三复”模式对我们领略中国小说的艺术魅力有很大的启发。 “三复情节”理论最早由杜贵晨先生提出。他在其著作《传统文化与古典小说》重点阐述了“三复情节”的含义、剖析了中国古代数字“三”的观念、叙述了古代小说“三复情节”的流变及其美学意义、探讨了《水浒传》“三而一成”的叙事艺术及《儒林外史》的“三复情节”、归纳出了67部通俗小说中含有的97次“三复情节”。 国内学者郑铁生在《三国演义的叙事艺术》提到了“以三为法”的叙事结构，美国著名汉学家浦安迪其所著的《中国叙事学》中提到《三国演义》有一个突出的次结构特点是经常运用定数序列事件，其数字序列的基础经常是“三”，实际上他的这种说法类似“三复情节”他的另一本著作《明代小说四大奇书》也提到一点:说是不少三国戏和说书段落都以某一件事三次发生为基本图式--如“三让徐州”、“三勘吉平”、“三顾茅庐”、“三气周瑜”等。 在论文方面，张文在厦门教育学院院报上发表了《浅论聊斋志异的“三复情节”》;梁雁在泰安师专学报上发表了《论红楼梦的“三复情节”》，刘福泉，王新玲在河北大学学报上发表了《中国传统文化中的“尚三”理论对巴金家.春.秋创作的影响》等，都较详细的研究了我国一些名著的“三复情节”，而唯独《三国演义》是个例外，故尔学生不揣浅陋，便动笔写起了《三国演义》的“三复情节”来。 “三复情节”是中国古代小说一种耐人寻味的模式，一个突出的美学现象。《三国演义》“三复情节”的运用是十分成熟的。 我主要是从以下几个方面来写《三国演义》“三复情节”的: 一、何为“三复情节” 首先介绍“三复”一词的出处,它最先见于《论语.先进》:“南容三复白圭。然后解释“三复”所表示的意义;再讲“情节”的定义:它是指事件的形成系列或语义系列;最后借鉴杜贵晨先生的定义，概括为:“三复情节”即指“叙事作品写人物做一件事经三次重复才能完成的情节设计。其特点为:同一施动人向同一对象作三次重复的动作，取得预期效果;每一重复都是情节的层进，从而整个过程表现为起--中--结的形态。” 二、《三国演义》中的“三复情节”分类研究 (一)“明写”型“三复情节” 即“三复情节”置于明处。“三复情节”置于明处的标志是数字“三”出现于回目，读者可以一目了然地看出来。明写又表现在两个方面:“连写”式和“断续”式。“连写”与“断续”取自毛宗岗点评《三国演义》结构时注意到的序列事件。如七擒孟获是连写，而三气周瑜乃断续。 1.“连写”式的典型例子是“刘玄德三顾茅庐”，刘备三人一连三次拜访孔明。在一回书里把这么一个事件连续不间断叙写完毕。 2.“断续”式的典型例子是“孔明三气周公瑾”，一气在第五十一回，二气在第五十五回，三气在第五十六回，三回叙一事，堪称断续之典范。 (二)“暗写”型“三复情节” 主要是指“三复情节”隐藏在文中而不是直接出现于回目处，一般不太明显，仔细读来方可发觉。 1.以淡化数字痕迹来叙写“三复情节” 作者不用一、二、三标明所重复的次数，第五十三回写“关云长义释黄汉升”，内中有“黄忠三射关云长”的情节片段，说的是攻打长沙的时候黄忠因被战马掀翻在地，云长义释之。黄忠为报不杀之恩，接连虚拽弓弦，只字未提“第一、二、三次如何”，却把“三复情节”写的惊心动魄。 2.以时间序列来表现“三复情节” 张飞在葭萌关大战马超，也是用了“午后”、“歇马片时”、“夜战”三个时间名词。便代替了一次、二次、三次刀光剑影的鏖战。 3.以数字“三”总括一件事完成的状态的“三复情节” 我自己认为，这是一种特殊的“三复情节”。它只用数字“三”来总括一件事完成的状态，这件事的过程被写作者省去了。 如“操先令许禇、曹仁、典韦领三百骑，于傕阵中冲突三遭，方才布阵。”[4]P66这便是典型的省略了发展过程的“三复情节”，第一遭、第二遭、第三遭是如何冲突的，是一个悬念式的情节。毕竟它写的是 文学 艺术，我们完全可以大胆想象，这无碍大局。如果作者换一种说法叫“许典曹三突傕阵”，用回目标示出来，再大些特写这三次冲阵是怎么的激烈，如何的精彩，也未尝不可。 这类例子在《三国演义》中有很多。 三、《三国演义》“三复情节”的成因 分表层原因和深层原因两个方面。 1.表层原因:主要是指《三国演义》“三复情节”源自三国史书、平话小说及“三国戏”，例如史书:《蜀书.诸葛亮传》载:“先主遂诣亮，凡三往，乃见。”就这么一句话，这便是“三顾茅庐”的最初源头。“三往”经过艺术加工，便成就了一个经典的“三复情节”--“三顾茅庐”。 2.深层原因:说起来只一句话。即“三复情节”的关键在于一个“三”字，这个中华民族自古崇尚的数字在中国传统文化 心理 中占据着十分重要的位置。古人认为“三”是“自然之始祖，万殊之大宗。《老子》曰:“道生一，一生二，二生三，三生万物。”在漫长的发展过程中，它渐次由一个哲学基数发展成为礼数，最终衍变成了中国人行动原则的一个定数。那便是讲究“礼以三为成”，古代臣礼呼万岁曰:“万岁万岁万万岁。”重复三遍。思考问题讲的是“爱扬而后行”。喝酒要“三巡”。等等。在文本中反映出来，便奠定了中国“礼以三为成”的文化传统，成为了中国作家们不可忽视或省略的一个文化现象。典型的有《弟子规》、《三字经》都尚三字一句。在文本中的情节构思上也讲究“三次成一事”。
下面是我整理的关于论文答辩申请导师意见，欢迎阅读参考。
论文答辩申请导师意见【1】
该生认真系统的学习了时间序列的理论和方法，查阅大量文献，在论文写作过程中虚心听取指导教师的意见。
论文内容充实，层次结构合理科学，格式规范，语言表达清楚、流畅。
达到本科生毕业论文水平。
同意参加答辩。
论文答辩申请导师意见【2】
该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。
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论文答辩申请导师意见【3】
xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。
该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。
本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。
论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。
总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。
本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。
论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。
建议今后在相关研究中采取更广泛视角。
时间序列论文格式
传统时间序列聚类的缺点： 1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。 2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。 如下埃博拉出血热、卫生部在数值上很相似，但教育部和卫生部在形状更相似。若是以形状作为度量传统的欧氏距离可能就不太合适了。 不等长时间序列滑窗STS聚类算法： 1）通过标准分数z_score预处理，消除时间序列观测值数量级差异的影响。 2）更改了相似度计算的方式，采用基于滑窗的方法计算不等长序列的距离。 3）采用类k-means的聚类算法的中心曲线计算方法。 时间序列数据因其趋势信息的直观展现形式，广泛应用于社交网络、互联网搜索和新闻媒体数据分析中。例如：Google应用搜索流感的相关信息的时间序列预测流感爆发趋势。根据某话题热度时间序列数据趋势的规律性，通过聚类区分不同类型的时间序列数据。同一类簇的Twitter话题具有相同或相似的发展趋势，进而应用于话题的发展趋势的预测。 时间序列聚类算法可以分为两类。 1）基于原始数据的时间序列聚类算法。 2）基于特征的时间序列聚类算法。 基于特征的时间序列聚类算法指根据原始数据从时间序列中提取形态特征（极值点位置、分段斜率）、结构特征（平均值、方差等统计值特征）、模型特征（模型的预测值），从而根据这些特征值进行聚类。这类方法的优点解决了不等长时间序列聚类问题，缺点是减弱了原始数据值得影响，聚类的形状趋势信息往往比较粗糙。 3. HOW 一、距离度量公式 STS距离计算的是累加时间序列间每个时间间隔斜率差的平方，公式 如上图所示，g1、g2和g2、g3的欧式距离的数值更相近。g1、g2的STS距离大于g2、g3的数值。在形状距离上，STS距离计算方式表现更好，一定程度上可以解决欧式距离度量时间序列局部特征信息确实和受观测数值数量级差异影响大的问题，但是依旧无法度量不等长时间序列的距离。 基于滑窗的STS距离公式。 如上图所示，当计算不同长度的时间序列的s和r的距离时，先不断平移时间序列s，然后找到s和r距离最近的字段，就如同上图虚线之间的位置，此时s和r距离最近，这个最近距离作为s和r之间的距离。 二、预处理过程 z-score标准分数用数据观测值和观测值平均值的距离代替原观测值。z-score处理后的数据平均值为0，标准差为1。标准差的作用是统一量纲，去除数值的数量级差异影响。 总结 本论文提出了形状距离的不等长时间序列的聚类方法。我们可以学到的有 1）z-score统一量纲，消除数值数量级差异，聚类效果更好。 2）计算x和y时间序列的STS距离，可以平移其中一个时间序列，求最小值作为STS距离值，这就消除了同一时间序列不同起始点的影响。
曹刿论战、唇亡齿寒，都是春秋时的事情。蔡桓公是前400～前357年，齐威王是前378～前320年。所以我认为扁鹊见蔡桓公应在邹忌讽齐王纳谏之前。南辕北辙不好判断，但它出自《战国策•魏策四》，所以也归在战国里。马谡失街亭是三国时候的事。
一）时间序列分析简介 二）季节分解法 三）专家建模法 一、时间序列分析简介 时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。 时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。 时间序列分析有三个基本特点： 1）假设事物发展趋势会延伸到未来 2）预测所依据的数据具有不规则性 3）不考虑事物发展之间的因果关系 目的：通过分析序列进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。并不是所有的时间序列都一定包含四种因素，如以年为单位的诗句就可能不包含季节变动因素。 四种因素通常有两种组合方式。 1）四种因素相互独立，即时间序列是四种因素直接叠加而成的，可用加法模型表示。 Y=T+S+C+I 2）四种因素相互影响。即时间序列是四种因素相互综合的结果，可用乘法模型表示。 Y=T*S*C*I 其中，原始时间序列值和长期趋势可用绝对数表示； 季节变动、循环变动、不规则变动可用相对数（变动百分比）表示。 二、季节分解法 当我们对一个时间序列进行预测时，应该考虑将上述四种因素从时间序列中分解出来。 为什么要分解这四种因素？ 1）分解之后，能够克服其他因素的影响，仅仅考量一种因素对时间序列的影响。 2）分解之后，也可以分析他们之间的相互作用，以及他们对时间序列的综合影响。 3）当去掉这些因素后，就可以更好的进行时间序列之间的比较，从而更加客观的反映事物变化发展规律。 4）分界之后，序列可以用来建立回归模型，从而提高预测精度。 所有的时间序列都要分解这四种因素吗？ 通常情况下，我们考虑进行季节因素的分解，也就是将季节变动因素从原时间序列中去除，并生成由剩余三种因素构成的序列来满足后续分析需求。 为什么只进行季节因素的分解？ 1）时间序列中的长期趋势反映了事物发展规律，是重点研究的对象； 2）循环变动由于周期长，可以看做是长期趋势的反映； 3）不规则变动由于不容易测量，通常也不单独分析。 4）季节变动有时会让预测模型误判其为不规则变动，从而降低模型的预测精度 综上所述：当一个时间序列具有季节变动特征时，在预测值钱会先将季节因素进行分解。 步骤： 1、定义日期标示变量 即先将序列的时间定义好，才能分析其时间特征。 2、了解序列发展趋势 即序列图，确定乘性还是加性 3、进行季节因素分解 4、建模 5、分析结果解读 6、预测 1、定义日期标示变量 时间序列的特点就是数据根据时间点的顺序进行排列，因此分析之前，SPSS需要知道序列的时间定义，然后才能进行分析时间特征。根据源数据的格式进行选择，并输入第一个个案的具体数值。此时会在源文件中生成三个新的变量。 2、了解序列发展趋势 完成日期标示变量的定义之后，需要先对时间序列的变化趋势有所了解，便于选择合适的模型。即通过序列图，确定模型是乘性还是加性。变量为”销售数据“，时间轴标签为”DATE--“，也就是我们自定义的时间。 数据销量序列图 如何根据序列图来判断模型的乘性或加性？ 1）如果随着时间的推移，序列的季节波动变得越来越大，则建议使用乘法模型。 2）如果序列的季节波动能够基本维持恒定，则建议使用加法模型。 本例很明显：随着时间变化，销售数据的季节波动越来越大，那么使用乘法模型会更精确。 3、进行季节因素分解变量为”销售数据“，且根据序列图我们知道时间序列模型为乘性。提示您会新生成四个变量1）ERR（误差序列） 从时间序列中移除季节因素、长期趋势、和循环变动之后留下的序列，也就是原始序列中的不规则变动构成的序列。 2）SAS（季节因素校正后序列）：是移除原始序列中的季节因素后的校正序列。 3）SAF（季节因子）：是从序列中分解出的季节因素。其中的变量值根据季节周期的变动进行重复，如本例中季节周期为12个月，所以这些季节因子没12个月重复一次。 4）STC（长期趋势和循环变动趋势）：这是原始序列中长期趋势和循环变动构成的序列。 如图，周期为12个月，季节因子12个月循环一次。 完成季节因素分解后的序列和原始序列之间有什么差异？ 通过回执序列图的方法把原始序列和除去季节因子的三个序列（误差序列、季节因素校正后序列、长期无视和循环变动序列）进行比较。要做四个序列图，会有四个变量 原始序列：使用变量”销售数据“； 误差序列：使用变量”ERR“； 季节因素校场后序列：使用变量”SAS“ 长期趋势和循环变动序列：使用变量”STC“蓝色线：原始序列 紫色线：长期趋势和循环变动序列 浅棕色：季节因素校正后序列 绿色线：误差序列（不规则变动） 因为误差序列数值非常小，所以长期趋势和循环变动序列（长期趋势+循环变动）与季节因素校正后序列（长期趋势+循环变动+不规则变动，即误差）能够基本重合。 在单独做”季节因子SAF“的序列图因为是做”季节因子“的序列图，所以只有一个变量”季节因子SAF“我们看出：季节因素的周期是12个月，先下降，然后上升到第一个顶点，再有略微的下降后，出现明显的上升趋势，到第七个月时达到峰值，然后一路下跌，直到最后一个月份有所回升，之后进入第二个循环周期。 通过对原始序列的季节分解，我们更好的掌握了原始序列所包含的时间特征，从而选用适当的模型进行预测。 三、专家建模法 时间序列的预测步骤有四步： 1）绘制时间序列图观察趋势 2）分析序列平稳性并进行平稳化 3）书剑序列建模分析 4）模型评估与预测 平稳性主要是指时间序列的所有统计性质都不会随着时间的推移而发生变化。 对于一个平稳的时间序列，具备以下特征： 1）均数和方差不随时间变化 2）自相关系数只与时间间隔有关，与所处的时间无关 自相关系数是研究序列中不同时期的相关系数，也就是对时间序列计算其当前和不同滞后期的一系列相关系数。 平稳化的方法----差分 差分就是指序列中相邻的两期数据之差。 一次差分=Yt-Yt-1 二次差分=(Yt-Yt-1)-(Yt-1-Yt-2) 具体的平稳化操作过程会有专家建模法自动处理，我们只需要哼根据模型结果独处序列经过了几阶差分即可。 时间序列分析操作：要分析所有变量，所以选择”销售数据“ 【专家建模器】--【条件】，勾选”专家建模器考虑季节性模型“勾选”预测值“，目的是生成预测值，并保存模型 时间序列分析结果解读该表显示了经过分析得到的最优时间序列模型及其参数，最优时间U型猎魔性为ARIMA（0，1，1）（0，1，1） 求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）(P,D,Q) p:出去季节性变化之后的序列所滞后的p期，通常为0或1，大于1的情况很少； d：除去季节性变化之后的序列进行了d阶差分，通常取值为0，1或2； q：除去季节性变化之后的序列进行了q次移动平均，通常取值0或1，很少会超过2； P，D，Q分别表示包含季节性变化的序列所做的事情。 因此本例可解读为： 对除去季节性变化的序列和包含季节性变化的序列分别进行了一阶差分和一次移动平均，综合两个模型而建立出来的时间序列模型。该表主要通过R方或平稳R方来评估模型拟合度，以及在多个模型时，通过比较统计量找到最优模型。 由于原始变量具有季节性变动因素，所以平稳的R方更具有参考意义，等于，拟合效果一般。该表提供了更多的统计量可以用来评估时间序列模型的拟合效果。 虽然平稳R方仅仅是，但是”杨-博克斯Q（18）“统计量的显著性P=，大于（此处P>是期望得到的结果），所以接受原假设，认为这个序列的残差符合随机分布，同时没有离群值出现，也都反映出数据的拟合效果还可以接受。 时间序列应用预测：未来一年是到2016年12月，手动输入即可这是未来一年的销售趋势 如果想从全局来观察预测趋势，可以在把这一年的趋势和以前的数据连接起来此时的变量应该是”原始的销售数量“和”2016年的预测销售数量“也可以在表中查看具体的数值
排序为 曹刿论战 唇亡齿寒 ＜ 扁鹊见蔡桓公 ＜ 邹忌讽齐王纳谏 南辕北辙＜马谡失街亭 有些是名著的故事，有些是历史真事，具体有些时间不完全能考证出来，具体如下曹刿论战 出自《左传·庄公十年》， 春秋时期早期邹忌讽齐王纳谏 出自《战国策·齐策一》 战国时期扁鹊见蔡桓公节 选自韩非子·喻老 春秋时期晚期马谡失街亭 是三国时期诸葛亮北伐的其中一场战事 三国时期唇亡齿寒， 出自《左传·僖公五年》 春秋时期早期南辕北辙 出自《战国策·魏策四》 战国时期