1. 时间序列数据可以做什么模型
数据的录入与保存：创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期。建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。2模型定阶：点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) AR(2) AR(3)形式的各种不同模型，利用AIC准则或F检验选择最合适的模型。先拟合AR(3)模型：得知，参数不显著，且AIC=2.8352，SC＝2.9169，SSE=86.95。3再拟合AR(2)模型：AIC＝2.8329，SC=2.8870，SSE＝89.644再拟合AR(1)模型：SSE＝91.32，AIC=2.8194，SC＝2.8463。F检验：F=2.77<3.92，说明AR(3)与AR(2)模型没有显著性差异，故可判定适应模型为AR(2) 。5模型预测：用AR(2)模型作预测
2. 什么是时间序列模型
好像是15年，要看数据的频率。数据越长你的估计越准确，但发生structural breaks的机会也越大。
3. 时间序列数据模型有哪些?
当时序数据冗余比较严重时，时间序列会采用疏系数模型。
4. 时间序列模型有哪些
时间序列原假设意思是指认为原假设是存在单位根，即时间序列为非平稳的。
5. 时间序列模型数据要求
1. 带趋势的序列一定是非平稳的。平稳序列的时序图一般是会在某个常数值附近随机波动，而且波动的范围有边界。
2. 证明序列是否为平稳序列有两种方法，一种就是上面说的图像法，另一种是单位根检验，比如ADF test。
3. 时间序列的建模过程一般是这样的：首先要判断序列的平稳性，对于非平稳性的序列可以进行差分或者去趋势和季节效应，转变成平稳性序列，接下来对平稳性序列进行arma建模，建模首先是看自相关系数和偏相关系数的特征，对模型定阶，然后估计模型中的未知参数，最后对模型的残差进行白噪声检验以确定模型。如果有多个模型都通过检验，那就运用aic和sbc对模型进行删选，选值小的。
4. 想要提高模型的拟合程度，我觉得应该结合确定性分析和随机性分析两种方法，以充分提取观察序列中的有效信息。
6. 时间序列模型有什么用
单方程模型（single-equation model）是只含有一个方程的计量经济学模型；联 立方程模型（simultaneous-equation model）是由多个方程组成的计量经济学模型； 时间序列模型（time series model）是反映经济变量与时间变量之间关系的计量经济 学模型。单方程模型、联立方程模型、时间序列模型分别适用于不同的情况和问题，分 析方法也有区别。但这三种模型之间也有联系，联立方程模型是由多个单方程模型有机 组合而成，单方程模型在联立方程模型中有很多应用，时间序列模型也是一种单方程模 型。
7. 时间序列数据可以做什么模型分析
LSTM是RNN的一种版本，它的特点是具有时间循环结构，可以很好地刻画具有时空关联的序列数据，包括时间序列数据(气温、车流量、销量等)、文本、事件(购物清单、个人行为)等等。可以这样简单地理解LSTM：它是一种基于神经网络的自回归模型。
在自然语言处理领域，大家经常用LSTM对语言建模，即用LSTM提取文本的语义语法信息，然后和下游模型配合起来做具体的任务，比如分类、序列标注、文本匹配等等。
8. 时间序列模型怎么做
时间序列建模步骤
1.数据的准备，准备带观测系统的时间序列数据
2.数据可视化，观测是否为平稳时间序列，若是非平稳时间序列，则需要进行d阶差分运算，将其化为平稳时间序列
3.得到平稳时间序列后，要对其分别求得自相关系数ACF，偏自相关系数PACF，通过对自相关图和偏自相关图的分析，得到最佳的阶层P，阶数q
4.由以上得到d,p,q，得到ARIMA模型，然后对模型进行模型检验
9. 时间序列数据可以做什么模型设计
答：组合模型：乘法模型和加法模型两种组合模型。
10. 时间序列模型定义
现代时间序列分析起源于英国统计学家 G.u.Yule 在 1927 年提出的 AR（Auto Regressive，自回归）模型。
该模型与英国统计学家 G.T.Walker 在 1931 年提出了 MA（Moving Average，移动平均）模型和 ARMA 模型，构成了时间序列分析的基础，至今仍被大量应用。
这三个模型主要应用于单变量、同方差场合的平稳序列
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