时间序列分析论文怎么写，stata做时间序列分析的do怎么写

1，stata做时间序列分析的do怎么写

一般先导入数据，然后单位根，协整，回归等分析，相应命令在百度一查就知道的

如果是连贯的时间序列tsset dategen d_price = d.price // 一阶差分如果不连贯gen date_c = _ntsset date_cgen d_price = d.price

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2，在SPSS中时间序列分析怎么做

SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析。先要对序列数据零均值化处理，检验数据是否符合正态分布，再检验数据的平稳性，如果平稳可以用ARMA模型，如果不平稳如果做检验，则需要进行差分来平稳化，用ARIMA模型。利用自相关和偏相关图确定模型的参数，再通过参数检验和信息准则选择最优的模型。

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3，如何学好时间序列分析

先学理论基础知识，然后数理知识学习

建议你不要选，时间序列如果当做一门课来上，太深了。很费脑子的。现在关键时候，当然要分清主次，有所取舍——先把初试过了才是重中之重。初试之后时间充裕，绝对有空复习好专业复试。而且，如果你们复试会考到时间序列的话，一定只是点到为止，内容很浅。我本科金融统计，学过时间序列，我们老师说过几道他招研究生的题目，我们听后只有一个字评价：切…………

如何学好时间序列分析

4，想用时间序列分析做一个关于活跃用户数的预测应该怎么做

我是来看评论的

你好，如果你处理的数据本身就是时间序列数据，如果采用聚类的话，就会忽略数据的顺序信息。也就是说并不知道得到那些簇之间的先后顺序，既然不知道顺序用时间序列来坐预测就没有什么意义。你对数据先聚类后预测，我大致能了解你的意图。你可以试着把聚类算法换成序列模式挖掘算法。比如，利用PrefixSpan找出频繁出现的序列模式，那样的话，给定一个序列模式，直接去匹配最符合的频繁模式，就可以做简单的预测。此外，针对时间序列预测，有专门的比如ARIMA这种算法来进行预测，为什么要先聚类了？

5，PM25的时间序列要怎么分析

时间序列分析_百度百科时间序列分析(Time series analysis)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，... 共13次编辑简介 - 参考 - 时间序列的组成要素 - 基本步骤baike.baidu.com/view/479624.htm 2012-5-7 【提供以上资料，希望对你有帮助。】

从理论上来说，pm10的数据肯定比pm2.5的数据要大，但是从实际来说，首先，空气中的流动粒子基本上都是pm2.5，如果同时测量pm10和pm2.5，这两个数据会非常接近；其次，从测量仪器来说，目前的测量的原理其实都有比较大的误差，即便是用国际标准的称重法，误差也是有的，在环境测量中，pm检测用的都是快检仪器，快检仪器本身受影响的方面就多：粒子成分，环境温度，环境湿度等。如果在测量中，pm2.5比pm10数据大很多，那么可以说仪器是有问题了，如果数据很接近，那是正常的。

6，大学本科统计学专业统计学方向时间序列分析

时间序列是按时间顺序的一组数字序列。样本（sample）：指从总体中抽取的一部分单位的集合，或者是由一部分总体单位所构成的集合。其中构成样本的总体单位的个数称为样本容量。通常用n表示。从总体中所抽取的某一个具体的样本数值被称为样本值。变量（variable）：说明现象某种特征的概念称为变量，在统计学中有时候也定义为可变的数量标志。具体可以分为：确定性变量：指受确定性因素影响的变量随机变量：指受随机因素影响的变量连续型变量：在一个区间内可以连续不断取值的变量离散型变量：其一切可能取值都以整数形式出现，并可以一一列举的变量样本容量n与总体方差、允许误差、可靠性系数有以下关系： 1．总体方差越大，必要样本容量n越大。即必要样本容量n 与总体方差成正比。 2．必要样本容量n反比例于允许误差。即在给定的置信水平下，允许误差越大，样本容量就可以越小；允许误差越小，样本容量就必须加大。 3.样本容量n与可靠性系数成正比。也就是说，我们要求的可靠程度越高，样本容量就应越大；我们要求的可靠程度越低，样本容量就可以越小。

基础课需要看高等数学，线性代数，概率论与数理统计，统计学。宏微观经济学，随机过程和回归分析不需要看。宏微观经济学在时间序列应用方面需要学习一下。

时间序列需要的基础课比较少。一般基本的时间序列~~大学3年级课程，就是需要高数，概率论和最基本的应用统计。当然根据课程设置的不同，也可能需要点基本的应用统计和经济学知识，但都不是必须的理论基础。

7，时间序列在股市行情预测中的应用论文怎么写

作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~ 还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~ 要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~ 呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~

用2nsoftEditor快速构建基于时间序列的股票预测模型 http://cache.qihoo.com/wenda.php?do=snap&act=fetchHtmlsnap&m=f6cc5c44fe1b3b248d008d8866615689&surl=http%3A%2F%2F215153536.qzone.qq.com%2Fblog%2F1256125928&kw=%CA%B1%BC%E4%D0%F2%C1%D0+%B9%C9%C6%B1&src=wenda 基于混沌时间序列分析的股票价格预测 http://cache.qihoo.com/wenda.php?do=snap&act=fetchHtmlsnap&m=f6cc5c44fe1b3b248d008d8866615689&surl=http%3A%2F%2F215153536.qzone.qq.com%2Fblog%2F1256125928&kw=%CA%B1%BC%E4%D0%F2%C1%D0+%B9%C9%C6%B1&src=wenda 网上搜到了这两篇，尽管个人认为应用时间序列预测股票的走势不大可行，不过可以尝试。