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CDA LEVEL 1 考试,知识点汇总《时间序列》

2021-02-22

一、趋势分解法

时间序列预测技术就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。一个时间序列往往是以下几类变化形 式的叠加或耦合。

(1)长期趋势变动:是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降,或停留在某一水平上的倾向,它反映了客观事物的主要 变化趋势;

(2)季节变动:是指季度或月度的周期变化;

(3)循环变动:通常是指周期为一年以上,由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动;

(4)不规则变动:通常它分为突然变动和随机变动。

如图所示,黑色的曲线代表时间序列的原始取值,而根据原始序列的时间走势就能确定该时间序列的长期趋势变动。而很 多行业都是存在季节性变动的趋势的。比如,运输行业、风力发电行业。又比如,水果和蔬菜价格等。而循环趋势也成为 周期趋势。比如经济周期趋势。相对而言,循环和季节性趋势是原始序列中较为稳健的趋势变动。而无规则的随机趋势是 难以进行预测的,且波动较大。因此,对于时间序列的拆分,通常是将较为稳健的长期循环以及季节性趋势拆分出来,而 不考虑随机趋势的影响。

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二、ARMA 模型

1.自回归模型AR(n)

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2.移动平均模型MA(m)

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3.自回归移动平均模型

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4.平稳时间序列的模型识别

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三、ARIMA 模型

1.差分运算

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2.差分方式的选择

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四、ARIMA 实现步骤

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五、例题精讲

1.时间序列AR(p)模型,其中p指的是? A. 时间序列的自相关系数是p阶截尾的 B. 时间序列的自相关系数是p阶拖尾的 C. 时间序列的偏相关系数是p阶截尾的 D. 时间序列的偏相关系数是p阶拖尾的 答案:C 解析:考核如何通过观察ACF和PACF图形,确定AR模型和MA的类型和滞后阶数,本题要求对模型参数和概念要熟知。

完 谢谢观看

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