时间序列分析的理论与应用综述
时间序列分析提供的理论和方法是进行大型高难度综合课题研究的工具之一。其预测和评估技术相对比较完善,其预测情景也比较明确。近年来已有很多学者对于时间序列的研究取得了极其丰硕的成果,有的甚至在时间序列分析方法的基础上,研究出新的预测方法,在应用中求创新求发展。
时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻划某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性,达到认识客观世界之目的,而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为。许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据,对这些数据进行分析、处理和研究,从中挖掘有用信息是广大工作者当前研究的焦点之一。
目前时间序列的预测和评估技术相对比较完善,其预测情景也比较明确,综合他人的智慧、借助各种资料,本文介绍了时间序列分析的基本理论及其进展,阐述了它目前的应用领域及未来的发展趋势。
时间序列分析产生的背景7000年前的古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来,就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。象古埃及人一样按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列,对时间序列进行观察、研究,找寻它变化发展的规律,预测它将来的走势就是时间序列分析。
早期的时间序列分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。古埃及人发现尼罗河泛滥的规律就是依靠这种分析方法。但随着研究领域的不断拓广,在很多研究领域中随机变量的发展通常会呈现出非常强的随机性,人们发现依靠单纯的描述性时序分析已不能准确地寻找出随机变量发展变化的规律,为了更准确地估计随机序列发展变化的规律,从20世纪20年代开始,学术界利用数理统计学原理分析时间序列,研究的重心从表面现象的总结转移到分析序列值内在的相关关系上,由此开辟了一门应用统计学科——时间序列分析[1]。
时间序列分析方法最早起源于1927年数学家Yule提出建立自回归模型(AR模型)来预测市场变化的规律。1931年,另一位数学家在AR模型的启发下,建立了移动平均模型(MA模型),初步奠定了时间序列分析方法的基础。20世纪60年代后,时间序列分析方法迈上了一个新的台阶,在工程领域方面的应用非常广泛。近几年,随着计算机技术和信号处理技术的迅速发展,时间序列分析理论和方法更趋完善。
时间序列分析的基本思想与理论进展不论是经济领域中每年的产值、国民收入、某一商品在某一市场上的销量、价格变动等,或是社会领域中某一地区的人口数、医院患者人数、铁路客流量等,还是自然领域的太阳黑子数、月降水量、河流流量等等,都形成了一个时间序列。根据这些时间序列,较精确地找出相应系统的内在统计特性和发展规律311性,从中提取人类所需要的准确信息的方法就是时间序列分析。它是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法。其基本思想是根据系统的有限长度的运行记录,通过对记录的分析和研究,揭示系统的内在规律和发展趋势。
时间序列分析的应用领域非常广泛,包括经济领域、金融领域、商业领域、社会领域、自然科学领域等等。在这些领域中,时间序列分析都可以应用于对系统的预测和控制,例如对股票市场的预测,对经济指标的预测,对气候的预测等等。
时间序列分析的优点很多,例如它可以对系统的内在规律和发展趋势进行揭示,可以对系统的未来行为进行预测,可以对系统的风险进行评估等等。但是,时间序列分析也存在一些缺点,例如它需要大量的数据支持,需要复杂的算法和模型,需要对系统的深入了解等等。
时间序列分析的发展趋势非常明确,例如随着计算机技术和信号处理技术的进一步发展,时间序列分析理论和方法将更加完善;随着数据挖掘技术的发展,时间序列分析将更加关注数据挖掘和知识发现;随着人工智能和机器学习技术的发展,时间序列分析将更加关注智能化和自动化等等。
时间序列分析是一种非常重要的统计方法,它可以对系统的内在规律和发展趋势进行揭示,可以对系统的未来行为进行预测,可以对系统的风险进行评估等等。它的应用领域非常广泛,包括经济领域、金融领域、商业领域、社会领域、自然科学领域等等。
2025-12-09 02:36:57
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