1、平稳性是时间序列的重要特征。如果时间序列的统计特性不随时间变化，则称其为静止的。换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短不具备直接关系。时间序...

时间序列的特征：1、时间序列分析法是根据过去的变化趋势预测未来的发展,它的前提是假定事物的过去延续到未来。2、时间序列数据变动存在着规律性与不规律性。以上内容参考：百度百科-时间序列...

简述时间序列分析法的特点:(1)时间序列分析法是根据市场过去的变化规律预测未来的发展的，它的前提是假定事物过去的规律会同样延续到未来。(2)时间序列数据存在着不同规律的变动。(3)时间序列法研究预测对象与时间因素的关...

来预测未来序列的数值情况，通常应用于连续序列的预测问题。时间序列特征时间序列存在一些特性，主要包括趋势性、季节性、周期性、随机噪声。通过对这些特性的研究，发现时间序列的规律，更好的预测未来时刻的序列值。

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。根据观察时间的不同，时间序列中的时间...

1、依据指标值的时间特点，绝对数时间序列又分为时期序列和时点序列。时期序列中，每一指标值反映现象在一定时期内发展的结果，即“过程总量”。时点序列中，每一指标值反映现象在一定时点上的瞬间水平。2、一个针对时间段，...

Time－varyingVolatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特征使得有效分析时间序列变量十分困难。平稳型时间数列（StationaryTimeSeries）系指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。

综上所述:当一个时间序列具有季节变动特征时,在预测值钱会先将季节因素进行分解。步骤:1、定义日期标示变量即先将序列的时间定义好,才能分析其时间特征。2、了解序列发展趋势即序列图,确定乘性还是加性3、进行季节因素分解4...

1、时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列。时期序列的主要特点有：1）、序列中的指标数值具有可加性。2）、序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。3）、序列中每个指标数值通常是通过连续不断...

由于这个模型中包含了过去的误差项，所以又称为滑动平均模型。时间序列MA模型特征方程是对数据的移动平均值进行建模，这个模型具有自回归性质，它可以通过系数来描述序列中的趋势和周期性质。