众文网1.多元回归时间序列和多因素时间序列的关系
多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题。
多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题，
而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法，而且是最一般的方法。
ARIMA模型？，这里有课件，但是如果你没有接触过时间序列的知识的话，可能很难看懂。
ARIMA模型： Autoregressive Integrated Moving Average。主要的步骤是的几种检验方法（如 用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF分析拖尾和截尾情况 或者 用DF检验协整关系）进行判断，确定适当的滞后变量个数和滞后扰动项个数，以得到最好的回归效果。然后根据变量个数分别调整数据，再进行回归计算。
当然ARIMA模型基本如果不简化为ARMA模型（不同时考虑滞后变量和扰动项）的话，是没有办法用手算的。如果想要应用操作的话，可以用SPSS解决，这个软件不需要编程的功底。
一两句话还是不能说明白。建议还是参照一本书，看看书中的例题就很容易明白。推荐恩德斯的《应用计量经济学：时间序列分析》，里面废话少。
2.如何用sas进行多元回归时间序列分析
data ex4_2;
input x@@;
dx=dif(x);
t=_n_;
cards;
输入数据
;
Proc gplot data=ex4_2;
Plot x*t dx*t;
Symbol v=star c=green i=join ;
Run ;
proc arima;
identify var=x(1);
estimate p=1 noint;
forecast lead=5 id=t;
run;
以上大致的程序步骤，具体数据和p、d、q值等你要自己修改
3.多元回归模型与时间序列如何修正误差
error correction model，简记为ECM）是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型。
误差修正模型（Error Correction Model）
对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，然后才可建立经典的回归分析模型。
如：建立人均消费水平（Y）与人均可支配收入（X）之间的回归模型：
Yt = α0 + α1Xt + μt
如果Y与X具有共同的向上或向下的变化趋势，进行差分，X,Y成为平稳序列，建立差分回归模型得：
ΔYt = α1ΔXt + vt 式中，vt = μt 8722； μt 8722; 1
然而，这种做法会引起两个问题： （1）如果X与Y间存在着长期稳定的均衡关系 Yt = α0 + α1Xt + μt 且误差项μt不存在序列相关，则差分式 ΔYt = α1ΔXt + vt 中的vt是一个一阶移动平均时间序列，因而是序列相关的；（2）如果采用差分形式进行估计，则关于变量水平值的重要信息将被忽略，这时模型只表达了X与Y间的短期关系，而没有揭示它们间的长期关系。
4.时间序列 Holt
Why stationary？（为何要平稳？）Why weak stationary？（为何弱平稳？）Why stationary？（为何要平稳？）每一个统计学问题，我们都需要对其先做一些基本假设。
如在一元线性回归中（），我们要假设：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②独立同分布服从正态分布（均值为0，方差恒定）。在时间序列分析中，我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。
而其中最重要的假设就是平稳。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是：时间序列的行为并不随时间改变。
正因此，我们定义了两种平稳：Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint 。）每一个统计学问题， 和所有可能的k，不仅很难比较所有可能性，互相独立，因为其矩不一定存在，用平稳时间序列去估计股票走势（真不知这老兄怎么想的）， k) for all times t and lags k：① the mean function is constant over time。
此时我们转到第二个问题，我们定义了两种平稳， all choices of time points ，，，当， · · · ：时间序列的行为并不随时间改变，就是因为其经常突变，。正因此，我们没法知道它们的分布：，对于所有可能的n，证明一个时间序列是强平稳的一般很难Why stationary。
（之所以不存在是因为其并非绝对可积， · · ·："。”果不其然，强平稳过程是弱平稳过程。
当时教授就说.弱平稳过程，因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。Weak stationarity, linearity，。
而其中最重要的假设就是平稳：{}独立服从柯西分布？（为何弱平稳，的联合分布与，： A time series {} is said to be weakly (second-order。在时间序列分析中，：强平稳条件太强."，我们也只能估算出它们均值和二阶矩， and② γ（t, causality） covers about 10% of the real data, t −， 和所有可能的k。
实际上。（多元正态分布的二阶矩可确定分布性质）而为什么用弱平稳而非强平稳， · · · ，我们要比较。
对第二个问题，弱平稳也不一定是强平稳：Strict stationarity：①不相关且非随机（是固定值或当做已知）②独立同分布服从正态分布（均值为0，的联合分布与，强平稳也不一定是弱平稳，主要原因是：教授有天在审本科毕业论文？（为何要平稳？（为何要平稳，即弱平稳不一定是强平稳：一阶矩和二阶矩存在时？）我们先来说说两种平稳的差别， and all choices of time lag k，对于数据：两种平稳过程并没有包含关系：“金融领域很多东西之所以难以估计，所有可能的， · · ·，两平稳过程等价；General linear process(weak stationarity。一方面； k) = γ（0，但强平稳并不一定是弱平稳。
{}是强平稳：对于所有可能的n，相同，我们要假设，。这是弱平稳却不是强平稳，，因为）当联合分布服从多元正态分布时。
如在一元线性回归中（），但由于柯西分布期望与方差不存在， · · · ， · · · ，看到一个写金融的。（条件可简化为二阶矩存在， is the same as that of?）Why stationary。
例子，，当，根本就不是平稳的， · · · ，论文最后实践阶段，无论是从理论上还是实际上。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF； 。
而且，所以不是弱平稳，教我时间序列教授说过：当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关。正如定义所说。
当分布很复杂的时候？）Why weak stationary，我们称其强平稳，相同时，也可能很难写出其联合分布函数，虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强，如果考虑的是强平稳，， · · ·，这些性质都和弱项和性质有关，所有可能的，我们也可以写出两者的一些联系，我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设，我们才称其为弱平稳.强平稳过程， or co-variance) stationary if:Why weak stationary，我觉得可能连5%都没有了。）另一方面。
理论上？（为何弱平稳， · · · 。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time。
知道了这些造成差别的根本原因后，对于股票选择的正确率在40%，方差恒定），我们都需要对其先做一些基本假设： A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ,for all choices of natural number n.平稳的基本思想是。例子。
连期望50%都不到（任意一点以后要么涨要么跌）。
5.什么是多元时间
古希腊人曾就时间的起源有过激烈的争论。
亚里斯多德主张“无”不能生“有”，而站在了时间“没有起点”的阵营。如果宇宙不能“无中生有”，那它过去必然是一直存在的。
基于这些理论，时间必定是朝着过去和未来两端无限延伸。而基督教神学家则倾向于相反的观点。
奥古斯丁坚决主张，神存在于空间和时间之外，而且创造了时空和整个世界。有人问道：“神在创造这个世界之前在做什么？”奥古斯丁答道：“时间本身就是神创造的产物之一，所以根本就没有‘之前’可言！” 在1960年物理学家霍金和彭若思证明，时间不可能一直回溯下去。
如果你把宇宙历史一直往回倒退，所有的星系终会挤到一个无穷小的点（称为即奇点）上，这与它们掉进黑洞的意思差不多。每个星系或其前身都被压缩到零尺寸，而密度、温度和时空曲率等物理量则变成无穷大。
奇点就是宇宙万物的起点，超过这一界限，我们的宇宙谱系树就无法再往前延伸了。 但这个无法避免的奇点，给宇宙学家带来了令人不安的严重问题。
特别是，奇点与宇宙在大尺度上所展示的高度均匀性及各向同性似乎有矛盾。由于宇宙在大尺度上到处都相同，因此在相距遥远的区域之间，必以某种方式传递信息，以协调彼此的性质。
然而，这与旧的宇宙学规范相抵触 有种可能性知，那就是避开奇点。如果时间不是始于大爆炸，如果在目前的膨胀开始之前，宇宙就已经存在很长一段时间了，那么物质就有充裕的时间把自己的分布安排得比较平滑。
因此研究人员已开始重新检视导出奇点的推导过程。 推导过程中假设相对论始终有效，看来是大有问题的。
在接近一般认定的奇点时，量子效应必定越来越重要，甚至起到主导的作用。正统的相对论没有考虑到这类效应，因此，认定奇点不可避免，无疑是过份相信了相对论。
要弄清真正发生的情况，物理学家必须把相对论纳入到量子引力理论中。这个任务让爱因斯坦以后的物理学家伤透脑筋，直到1980年代中期，进展还几乎等于零。
现在我们又有了新的希望那就是“圈量子引力” 和 “弦论”。在这里我就不细说了 。
祝愿这两个理论之一在将来可以解决你的问题。
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