第1个回答 2022-10-16
问题一：什么是时间序列 时间序列分析是一种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。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，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。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，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。
问题二：什么样的数据比较适合做时间序列模型分析 你可以到统计年鉴或者stats.gov（中华人民共和国国家统计局网站）里去查找你需要的数据。
气象方面，金融方面，中国城市化水平等社会化相关问题，股票指数（也属于金融领域了）。
时间序列模型预测城市时用水量
autooo/classid36-id9874
这方面图书馆有卖很多相关书籍。
问题三：时间序列数据与横截面数据有什么区别？ 时间序列数据是同一对象跨时间的观察值的向量 所以必须按照一定顺序
(X1, X2, ..., Xt)
横截面数据一般是同一时点对不同对象的观察值的 *** 顺序的改变应该不影响计量的结果
{X1, X2, ..., Xn}
问题四：时间序列分析适合大量的历史数据吗 时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。
问题五：时间序列数据与横截面数据有什么区别？ 时间序列数据和横截面数据，对某个统计指数在不同时期进行观测，将得到的数据按时间先后次序进行排列，这样得到的统计数据称为时间序列数据。每月的销售额、每季度的进口额、每年末的存款余额等都是时间序列数据。与此不同，若某个指标在不同的个体上进行观测，则得到该指标的一组横截面数据。
问题六：什么样的数据适合做时间序列建模 你可以到统计年鉴或者stats.gov（中华人民共和国国家统计局网站）里去查找你需要的数据。
气象方面，金融方面，中国城市化水平等社会化相关问题，股票指数（也属于金融领域了）。
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问题七：请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据？ 20分 这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。前者是时间序列数据后者是面板数据（时间序列数据是指同一解释变量在不同时点上同一地点的观测值，简单来讲就是仅仅是某地的Y和X的数据；而面板数据指的是同一解释变量在不同时点上多个地点的观测值，比如Y和X选的是多个省的数据）。应该能看懂吧。
对于第二个问题：协整性检验和平稳性检验选取的变量是一样的。
协整分析需要首先检验各个序列的平稳性，即进行单位根检验。对多变量来说一般可以用ADF检验和PP检验。
其次，再进行各个变量之间的协整检验。协整检验的方法有EG两步法和JJ检验法。EG两步法一般是针对两个变量之间的协整关系进行检验，对于3个或以上的变量一般采用JJ检验法。
再次，利用向量误差修正模型(VECM)建立各个变量之间的短期均衡关系，将长期均衡关系作为误差纠正项纳人方程中，以反应短期波动偏离长期均衡的程度。接着，可以利用Wald检验对误差修正模型各方程系数的显著性进行联合检验，从而判别各变量因果关系的方向。
问题八：如何生成新时间序列数据 1、使用create命令，生成一个区间在2010-2015的工作文件，
2、在命令窗口中输入：series [email protected](时间)，生成一个以该时间为0基准的整数的时间序列。在案例中，输入series [email protected](2010)，按enter键生成后，点击t,即可查看。