众文网1.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）。
2.基于RBF神经网络的时间序列预测研究本科毕业论文,请求帮忙 爱问
多因素时间序列预测是数据挖掘的一个重要研究内容，描述预测指标与影响因素之间存在的潜在关系，被广泛应用于许多领域。
经典的预测方法在用于非线性系统预测时有一定的困难，而RBF神经网络具有较好的非线性特性，特别适用于高度非线性系统的处理，为多因素时间序列预测开辟了新的发展空间。 本文对基于RBF神经网络的预测模型进行了深入的研究，并详细研究了对网络输入空间的降维重构。
论文主要内容如下： 采用RBF神经网络进行建模训练，并将结果与BP网络比较，仿真实验表明RBF网络的训练速度比BP网络显著加快，具有较好的泛化能力，能有效地应用于多因素时间序列预测。 将灰色关联分析（GRA）引入预处理过程，以消除与预测指标关联度相对小的影响因素，提出了基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简，简化了网络结构，提高了预测精度。
针对多因素时间序列各因素之间存在相关性，导致信息重叠的缺点，提出了基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简。 文中利用PCA方法对原有指标体系进行处理，提取主成分构成新的指标作为RBF神经网络的输入，优化了网络结构，提高了网络的泛化能力。
将上述两种约简方法相结合，提出了基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简，减少了采集样本数目，提高了建模效率和预测精度。
3.时间序列在股市行情预测中的应用论文怎么写?
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
4.时间序列分析及应用参考文献怎么办
比较ADF值，输入起止日期建立object输入数据：点击File/：点击View/save.0722>步骤创建Workfile，故可初步判定序列Y适合AR(2)模型：由图知.4946：点击File/：点击Workfile中的View/UnitRootTest。
用单位根法检验平稳性；linegraph:ADF_T=0，而store只存储对象object;2时，定义数据文件名ex4_2并输入数据，用eviews做时间序列分析的方法/。模型识别：点击View/Workfile;New/newobject，呈拖尾现象，即呈现2步截尾现象。
则当K>，则X序列非平稳：点击object/。画时序数据图。
结果分析，则。将Workfile保存；correlogram画自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）图；-3你好，而序列被负指数函数控制收敛于零。
5.时间序列的分析方法
（一）指标分析法
通过时间序列的分析指标来揭示现象的发展变化状况和发展变化程度。
（二）构成因素分析法
通过对影响时间序列的构成因素进行分解分析，揭示现象随时间变化而演变的规律。
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