常见的时序模型

1 时序模型

在时序模型中，以时间t为自变量，研究Y数值自身变化趋势。

研究时间序列数据的意义：在现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化、反映股市行情的各种指数等通常都可以表达为时间序列数据，通过研究这些数据，发现这些经济变量的变化规律（对于某些变量来说，影响其发展变化的因素太多，或者是主要影响变量的数据难以收集，以至于难以建立回归模型来发现其变化发展规律，此时，时间序列分析模型就显现其优势——因为这类模型不需要建立因果关系模型，仅需要其变量本身的数据就可以建模），这样的一种建模方式就属于时间序列分析的研究范畴。而时间序列分析中，ARIMA模型是最典型最常用的一种模型。

2 时间序列内容

时间序列可以分为长期趋势（trend）、季节变动（seasonal）、循环变动（cycling）和随机波动（irregular）四个部分。

• 长期趋势（ T ）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势
• 季节变动（ S ）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动
• 循环变动（ C ）现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动
• 不规则变动（I ）是一种无规律可循的变动，包括严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型

2.1 时间序列模型详解