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ML之TS：量化金融之金融时间序列分析之ES/ETS/GARCH模型的简介、Box-Jenkins方法-AR/MA/ARMA/ARIMA模型的简介及其建模四大步骤之详细攻略
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本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：清风数学建模：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi 目录 前言 一、时间序列介绍 1.1 时间序列基本概念编辑 1.2 时期和时点序列 1.3 时间序列分解 1.3.1 长期趋势（T）编辑
公式： 预测标准误差: 本质：用前N次数据预测t+1期的数据 规律：如果实际数据波动较大，N值越大，预测到的数据波动越小 注意：一般不适用于波动较大的数据。用一次移动平均法，预测一期数据比较准确，不能预测多期数据 本质：对一次移动平均法再求均值，根据一次型
1.1判断该序列是否平稳 1.2样本自相关系数 1.3序列自相关图 2.1绘制时序图，判断平稳性 从时序图中可以看出，该序列存在较明显的季节性，同时也存在一定的趋势性。 2.2计算样本自相关系数 2.3绘制自相关图 从自相关图中可以看出，该序列存在较强的季节性和自相关性，不具
1.使用于具有时间、数值两种要素 2.数据具有周期性可以使用时间序列分解 叠加模型【Y=T+S+C+I】 序列的季节波动变化越来越大，反映变动之间的关系发生变化 乘积序列【Y=T S C*I】 时间序列波动保持恒定，可以使用叠加模型 数据预处理——开头结尾有缺失值，直接删掉即可
时间序列分析概念与时间序列分解模型 定义：时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去，分线规律和预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：季节分解指数
时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。 时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来。 本文主要包含常用的三种模型： 季节分解 指数平滑模型 ARIMA模型 时间序列的数值变化规律 数值变化规律
目录 1.时间序列 2.平稳时间序列 差分方程 滞后因子 时序平稳性 自回归模型AR（P） 滑动平均模型 MA（q) 自回归移动平均模型ARMA(p,q) 3.matlab时序分析 garchset函数 garchfit函数 4.案例分析 时间序列分析是一种数据分析方法，它研究的对象是代表某一现象的一串随时间
因素分解理论： 1919年统计学家沃伦·珀森斯(Warren Persons)在他的论文《商业环境的指标》中首次提出了确定性因素分解(time series decomposition)思想。之后，该方法广泛应用于宏观经济领域时间序列的分析和预测。 珀森斯认为尽管不同的经济变量波动特征
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时间序列预测问题是一类常见的数据分析问题。数据中往往包含时间标签，这类问题往往根据过去一段时间的数据，建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并对未来的数据进行预测。 本案例给出二战时期的某气象站温度记录值，通过分析之前的天
