适合时间序列数据的计算脚本
❶ 如何利用python进行数据分析
利用python进行数据分析
链接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ
本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
❷ 怎样用matlab做时间序列平稳性检验
用matlab做时间序列平稳性检验需要作图、拟合，具体说明如下所示：
根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。
辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合－ARIMA模型等来进行拟合。
(2)适合时间序列数据的计算脚本扩展阅读：
时间序列模型作用及影响：
1、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。
2、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。
3、提供给用户一套较完整的时间序列建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析。
❸ 16种常用的数据分析方法-时间序列分析
时间序列（time series）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
研究时间序列主要目的可以进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。
时间序列的基本特点
假设事物发展趋势会延伸到未来
预测所依据的数据具有不规则性
不考虑事物发展之间的因果关系
时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。
时间序列考虑因素
时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看分为传统的时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
时间序列分析时的主要考虑的因素是：
l长期趋势(Long-term trend)
时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。
时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。
l季节性变动(Seasonal variation)
按时间变动，呈现重复性行为的序列。
季节性变动通常和日期或气候有关。
季节性变动通常和年周期有关。
l周期性变动(Cyclical variation)
相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。
周期性变动通常是因为经济变动。
l随机影响(Random effects)
除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。
时间序列的主要成分
时间序列的成分可分为4种：
l趋势（T）、
l季节性或季节变动（S）、
l周期性或循环波动（C）、
l随机性或不规则波动（I）。
传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。
时间序列建模基本步骤
1)用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
2)根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。
相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。
跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。
拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
3)辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。
对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。
对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。
当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
spss时间序列分析过程
第一步：定义日期标示量：
打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，
数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，
最后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量
如下图：
第二步：了解时间序列的变化趋势
了解时间序列的变化趋势做一个序列表就可以了，单击"分析"，里面选择"时间序列预测，选择"序列图"对话框，然后把'平均值'移到"变量"框里面，‘DATE_’移到"时间轴标签"框中，单击"确定"。结果如图
根据序列图的分析知道，序列的波动随着季节的波动越来越大，所以我们选择乘法模型；
第三步：分析
单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”，弹出“季节性分解”对话框，确认无误之后点击确定，如图：
多了四个变量：
lERR表示误差分析；
lSAS表示季节因素校正后序列；
lSAF表示季节因子；
lSTC表示长期趋势和循环变动序列。
我们可以把新出现的四个变量、平均值和DATE_做序列图。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做个序列图，效果如下：
再单独做个SAT和DATE＿的时间序列图
第四步：预测
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建传统模型”，之后就会弹出“时间序列建模”对话框。
2、 将“平均值”移至“因变量”框中，然后确定中间的“方法”，在下拉列表中选择“专家建模器”项，单击右侧的“条件”按钮，弹出“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框。
3、 在“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”项，并勾选“专家建模器考虑季节性模型”复选框，设置完，点“继续”按钮
4、 在“时间序列建模器”对话框中，切换至“保存”选项卡中，勾选“预测值”复选框，单击“导出模型条件”框中“XML文件”后面的“浏览”按钮，然后设置导出的模型文件和保存路径，然后单击“确定”按钮就可以了。
做完上面的步骤之后，在原始数据上面就又会多一列预测值出现。如图：
之前保存了预测的模型，我们现在就利用那个模型进行预测数据。
1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用传统模型”，弹出“应用模型序列”对话框。具体的操作如下图：
最后一步切换至“保存”界面，勾选“预测值”之后单击确定就可以了。
从预测值直接看看不出来，可以把预测的数据和原始数据放到一起看下，也是直接做序列图就可以。
这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。
- End -
❹ 如何用excel做时间序列分析法
如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量，把数据输入到excel中
输入原始数据，计算三点平滑值，消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势。
计算方法：2136=（435+2217+3756）/3
1122.33=（2217+3756+394）/3........以此类推。
计算季节性指标：季节性指标=用电量÷三点滑动值。
计算季节性指标校正值：
校正系数=4÷季节性指标之和=4÷5.525=0.72
校正后季节性指标=季节性指标*校正系数
求预测模型：求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt，α取0.2。
计算公式可参照下列表格也可自行网络。
求预测模型为：
求预测值。以2004年第4季度为基期，套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数
第一季度：y=（6433.89+486.61*1）*0.42=2906.61
第二季度：y=（6433.89+3486.61*2）*0.99=13273.04
第三季度：y=（6433.89+3486.61*3）*2.15=36321.50
第四季度：y=（6433.89+3486.61*4）*0.44 =8967.35
由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为：
y=四个季度相加=61468.49 （10的四次方千瓦）
❺ 对时间序列数据作出指数平滑预测后，如何用excel计算数据的均方误差（MSE）
=SUMXMY2(C2:C13,B2:B13)/COUNT(C2:C13)
=SUMXMY2(不包括预测年的全部预测值,全部观测值)/COUNT（预测值的个数)
举例见图片：）图片里F5的数字应该是0.3，我当时用了控件所以。。。
不懂再问我哦~今天我有空
❻ 时间序列怎么计算
时间序列计算方法：时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列的统计特征，一般都能够想到最大值（max），最小值（min），均值（mean），中位数（median），方差（variance），标准差（standard variance）等指标
❼ （三）时间序列分析的基本方法
1.模型的选择和建模基本步骤
（1）建模基本步骤
1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。
2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。
3）辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。
（2）模型的选择
当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时，赋予离得越近的观测值以更多的权，而“老”观测值的权数按指数速度递减，称为指数平滑（exponential smoothing），它能用于纯粹时间序列的情况。
对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型或其组合的自回归移动平均（ARMA）模型等来拟合。
一个纯粹的AR模型意味着变量的一个观测值由其以前的p个观测值的线性组合加上随机误差项而成，就像自己对自己回归一样，所以称为自回归模型。
MA模型意味着变量的一个观测值由目前的和先前的n个随机误差的线性的组合。
当观测值多于50个时一般采用ARMA模型。
对于非平稳时间序列，则要先将序列进行差分（Difference，即每一观测值减去其前一观测值或周期值）运算，化为平稳时间序列后再用适当模型去拟合。这种经差分法整合后的ARMA模型称为整合自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average），简称ARIMA模型（张文彤，2002；薛薇，2005；G.E.P.Box et al.，1994）。
ARIMA模型要求时间序列满足平稳性和可逆性的条件，即序列均值不随着时间增加或减少，序列的方差不随时间变化。但由于我们所关注的地层元素含量变化为有趋势和周期成分的时间序列，都不是平稳的，这就需要对其进行差分来消除这些使序列不平稳的成分。所以我们选择更强有力的ARIMA模型。
2.平稳性和周期性研究
有些数学模型要检验周期性变化是否为平稳性过程，即其统计特性不随时间而变化，我们可根据序列图、自相关函数图、偏自相关函数图和谱密度图等对序列的平稳性和周期性进行识别。当序列图上表现有明显分段特征时可采用分段计算法，若分段求得的每段频谱图基本一致或相似，则认为过程是平稳的，否则是非平稳的。
自相关函数ACF（Autocorrelations function）是描述序列当前观测值与序列前面的观测值之间简单和常规的相关系数；而偏自相关函数PACF（Partial autocorrelations function）是在控制序列其他的影响后，测度序列当前值与某一先前值之间的相关程度。
平稳过程的自相关系数和偏自相关系数只是时间间隔的函数，与时间起点无关，都会以某种方式衰减趋近于0。
当ACF维持许多期的正相关，且ACF的值通常是很缓慢地递减到0，则序列为非平稳型。
序列的自相关-偏自相关函数具有对称性，即反映了周期性变化特征。
3.谱分析
确定性周期函数X（t）（设周期为T）在一定条件下通过傅里叶（Fourier）级数展开可表示成一些不同频率的正弦和余弦函数之和（陈磊等，2001），这里假设为有限项，即：
洞庭湖区第四纪环境地球化学
其中，频率fk=k/T，k=1，2，…，N。
上式表明：如果抛开相位的差别，这类函数的周期变化完全取决于各余弦函数分量的频率和振幅。换句话说，我们可以用下面的函数来表示X（t）的波动特征：
洞庭湖区第四纪环境地球化学
函数p（f）和函数X（t）表达了同样的周期波动，两者实际上是等价的，只不过是从频域和时域两个不同角度来描述而已。称p（f）为X（t）的功率谱密度函数，简称谱密度。它不仅反映了X（t）中各固有分量的周期情况，还同时显示出这些周期分量在整体X（t）中各自的重要性。具体说，在X（t）中各周期分量的对应频率处，谱密度函数图应出现较明显的凸起，分量的振幅越大，峰值越高，对X（t）的整体影响也越大。
事实上，无论问题本身是否具有周期性或不确定性（如连续型随机过程或时间序列）都可以采用类似的方法在频域上加以描述，只是表示的形式和意义比上面要复杂得多。时间序列的谱分析方法就是要通过估计时间序列的谱密度函数，找出序列中的各主要周期分量，通过对各分量的分析达到对时间序列主要周期波动特征的把握。
根据谱分析理论，对一个平稳时间序列｛Xt｝，如果其自协方差函数R（k）满足
如何从实际问题所给定的时间序列 ｛Xt，t=1，2，…，n｝ 中估计出其谱密度或标准谱密度函数是谱分析要解决的主要问题。本书采用图基-汉宁（Tukey-Hanning）窗谱估计法。
❽ 用excel怎么计算过去90天的时间序列数值求和可以每天自动更新计算
如果楼主的【时间序列数值】其实指的是【日期序列数值】的话：
=TODAY()*90-SUM(ROW($1:$90))
也就是
=TODAY()*90-4090
❾ 时间序列分析适用的数据有哪些
时间序列适合图形表示：数轴，时间轴。
把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势。根据预测对象与影响因素之间的因果关系及其影响程度来推算未来。与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素。
构成要素：
长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。
1、长期趋势（T）现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势。
2、季节变动（S）现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动。
3、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。
❿ python中两列金融时间序列数据，怎么对时间相同的数据做运算
数据先导入，通常用csv。 然后是时间格式转换用time.strptime 转换完的时间可以直接取到hour,miniute,等属性，你直接按hour做当天平均值，再做月份的平均值。（其实可以一直计算，不用分开算）