大家好，关于时间序列预测很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于简述时间序列预测的基本步骤的知识，希望对各位有所帮助！
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一、时间序列预测的步骤有哪些
ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
SPSSAU自动拟合出更佳的ARIMA模型，因此不设置3个参数（自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q）。 *** 作如下图：
SPSSAU共输出4个表格，第1个表格是拟合模型参数表格（即SPSSAU拟合出的更佳模型表格），如果研究人员自行设置了参数，则按照研究人员设置的模型进行构建。第2个表格是模型残差Q统计量检验表格，第3个表格是模型预测值（共往后12期的模型预测值），第4个表格是模型残差LM检验。
同时SPSSAU还输出模型拟合、预测的折线图，便于直观展示拟合效果和预测情况。如果研究者需要原始的残差或拟合值，可点击‘开始分析’按钮右侧‘保存残差和预测值’， *** 会自动新生成2个标题用于标识残差和预测值。
上表格展示本次模型构建结果，包括模型参数和信息准则。本次模型构建时，SPSSAU自动构建出模型为：ARMA(2,1)，其模型公式为：y(t)=69.536+1.984*y(t-1)-0.999*y(t-2)-0.720*ε(t-1)。如果研究人员希望自己进行模型构建并且进行优劣对比，可先记录下每个模型的AIC或BIC值，然后结合AIC或BIC值越小越好的原则，选择更优模型。
除此之外，SPSSAU还输出Q统计量值，AIRMA模型构建后一般要求模型残差为白噪声，即残差不存在自相关 *** ，可通过Q统计量检验进行白噪声检验（原假设：残差是白噪声）；比如Q6用于检验残差前6阶自相关系数是否满足白噪声，通常其对应p值大于0.1则说明满足白噪声检验（反之则说明不是白噪声），常见情况下可直接针对Q6进行分析即可；从Q统计量结果看，Q6的p值为1.000大于0.1，则在0.1的显著 *** 水平下不能拒绝原假设，模型的残差是白噪声，模型基本满足要求。
二、时间序列分析预测法优缺点
优点：可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。
缺点：在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的 *** ，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差。
1、趋势 *** ：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同 *** 质变动趋向，但变动幅度可能不相等。
2、周期 *** ：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
3、随机 *** ：个别为随机变动，整体呈统计规律。
4、综合 *** ：实际变化情况是几种变动的叠加或组合。预测时设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势 *** 和周期 *** 变动。
三、时间序列预测法的步骤
ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
SPSSAU自动拟合出更佳的ARIMA模型，因此不设置3个参数（自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q）。 *** 作如下图：
SPSSAU共输出4个表格，第1个表格是拟合模型参数表格（即SPSSAU拟合出的更佳模型表格），如果研究人员自行设置了参数，则按照研究人员设置的模型进行构建。第2个表格是模型残差Q统计量检验表格，第3个表格是模型预测值（共往后12期的模型预测值），第4个表格是模型残差LM检验。
同时SPSSAU还输出模型拟合、预测的折线图，便于直观展示拟合效果和预测情况。如果研究者需要原始的残差或拟合值，可点击‘开始分析’按钮右侧‘保存残差和预测值’， *** 会自动新生成2个标题用于标识残差和预测值。
上表格展示本次模型构建结果，包括模型参数和信息准则。本次模型构建时，SPSSAU自动构建出模型为：ARMA(2,1)，其模型公式为：y(t)=69.536+1.984*y(t-1)-0.999*y(t-2)-0.720*ε(t-1)。如果研究人员希望自己进行模型构建并且进行优劣对比，可先记录下每个模型的AIC或BIC值，然后结合AIC或BIC值越小越好的原则，选择更优模型。
除此之外，SPSSAU还输出Q统计量值，AIRMA模型构建后一般要求模型残差为白噪声，即残差不存在自相关 *** ，可通过Q统计量检验进行白噪声检验（原假设：残差是白噪声）；比如Q6用于检验残差前6阶自相关系数是否满足白噪声，通常其对应p值大于0.1则说明满足白噪声检验（反之则说明不是白噪声），常见情况下可直接针对Q6进行分析即可；从Q统计量结果看，Q6的p值为1.000大于0.1，则在0.1的显著 *** 水平下不能拒绝原假设，模型的残差是白噪声，模型基本满足要求。
四、常见的时间序列预测 *** 有哪些
时间序列预测是统计学中的一个重要分支，它研究的是时间序列数据的预测问题。常见的时间序列预测 *** 有很多，以下是一些主要的 *** ：
1.移动平均法（MA）：该 *** 通过计算时间序列的平均值来预测未来值。它适用于平稳时间序列，但忽略了趋势和季节 *** 。
2.自回归模型（AR）：该 *** 假设当前值与过去值有关，通过拟合一个自回归方程来预测未来值。它适用于平稳时间序列，但忽略了趋势和季节 *** 。
3.移动平均自回归模型（ARMA）：该 *** 结合了MA和AR的优点，既考虑了过去值的影响，又考虑了当前值的影响。它适用于非平稳时间序列，但需要选择合适的阶数。
4.季节 *** 自回归移动平均模型（SARIMA）：该 *** 在ARMA的基础上加入了季节 *** 因素，适用于具有明显季节 *** 的时间序列。
5.指数平滑法（ETS）：该 *** 通过拟合一个指数函数来预测未来值。它适用于具有明显趋势和季节 *** 的时间序列。
6.ARIMA模型：ARIMA模型是一种非常常用的时间序列预测 *** ，它结合了AR、I和MA三种模型。ARIMA模型适用于非平稳时间序列，并且可以通过选择不同的参数来适应不同类型的数据。
五、时间序列预测法的步骤有哪些
ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析 *** 。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。SPSSAU智能地找出更佳的AR模型，I即差分值和MA模型，并且最终给出更佳模型预测结果，SPSSAU智能找出更佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则，遍历出各种可能的模型组合进行模型构建，并且结合AIC最小这一规则，最终得到更佳模型。
当然，研究人员也可以自行设置AR模型，差分阶数和MA模型，即分别设置自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q，然后进行模型构建。至于自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适，建议研究人员分别使用偏(自)相关图进行分析（SPSSAU也智能提供p值或q值建议），以及使用ADF检验分析得出合适的差分阶数d值（SPSSAU也智能提供更佳差分阶数d值建议）。
SPSSAU自动拟合出更佳的ARIMA模型，因此不设置3个参数（自回归阶数p，差分阶数d值和移动平均阶数q）。 *** 作如下图：
SPSSAU共输出4个表格，第1个表格是拟合模型参数表格（即SPSSAU拟合出的更佳模型表格），如果研究人员自行设置了参数，则按照研究人员设置的模型进行构建。第2个表格是模型残差Q统计量检验表格，第3个表格是模型预测值（共往后12期的模型预测值），第4个表格是模型残差LM检验。
同时SPSSAU还输出模型拟合、预测的折线图，便于直观展示拟合效果和预测情况。如果研究者需要原始的残差或拟合值，可点击‘开始分析’按钮右侧‘保存残差和预测值’， *** 会自动新生成2个标题用于标识残差和预测值。
上表格展示本次模型构建结果，包括模型参数和信息准则。本次模型构建时，SPSSAU自动构建出模型为：ARMA(2,1)，其模型公式为：y(t)=69.536+1.984*y(t-1)-0.999*y(t-2)-0.720*ε(t-1)。如果研究人员希望自己进行模型构建并且进行优劣对比，可先记录下每个模型的AIC或BIC值，然后结合AIC或BIC值越小越好的原则，选择更优模型。
除此之外，SPSSAU还输出Q统计量值，AIRMA模型构建后一般要求模型残差为白噪声，即残差不存在自相关 *** ，可通过Q统计量检验进行白噪声检验（原假设：残差是白噪声）；比如Q6用于检验残差前6阶自相关系数是否满足白噪声，通常其对应p值大于0.1则说明满足白噪声检验（反之则说明不是白噪声），常见情况下可直接针对Q6进行分析即可；从Q统计量结果看，Q6的p值为1.000大于0.1，则在0.1的显著 *** 水平下不能拒绝原假设，模型的残差是白噪声，模型基本满足要求。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
