28、时间序列分析入门

时间序列分析入门

1. 时间序列的基础概念

时间序列数据是指按照时间顺序记录的一系列观测值。与横截面数据不同，时间序列数据具有时间维度，这使得它在分析时需要考虑时间上的依赖性和趋势。时间序列广泛应用于金融、经济、气象、销售预测等领域，帮助我们理解过去的变化并预测未来的趋势。

1.1 时间序列的特点

时间序列的主要特点是它的时间顺序性，每个数据点都有一个明确的时间戳。此外，时间序列通常具有以下几个特征：

• 趋势（Trend） ：数据随时间呈现出上升或下降的趋势。
• 季节性（Seasonality） ：数据在固定的时间间隔内呈现出重复的模式，例如每年的销售高峰期。
• 周期性（Cyclical） ：数据表现出较长时间跨度内的波动，通常与宏观经济周期有关。
• 不规则波动（Irregularity） ：随机的、不可预测的波动，通常由突发事件引起。

2. 时间序列的组成部分

为了更好地理解时间序列，我们需要将其分解为几个主要组成部分。这些组成部分可以帮助我们识别数据中的模式，并为建模提供依据。

组成部分	描述
趋势	数据随时间的长期变化，可能是线性的或非线性的。