时间序列多元回归分析 时间序列和回归分析的区别？

时间序列的回归分析不同于一般的回归分析，前者是在后者的基础上进行的。

SPSS可以实现时间序列的回归分析，但Eviews的图形功能更强大。时间序列分析是概率统计的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等领域有着广泛的应用。根据时间顺序，记录随机事件的变化和发展过程，形成时间序列。时间序列分析就是对时间序列进行观察和研究，找出其变化和发展的规律，预测其未来的发展趋势。比如反复掷骰子，按顺序记录昨天上证综指的变化。去年人民币对美元汇率的变化。上海1900年以来最高气温记录的时间序列分析方法是一种利用历史时间序列的预测指标，通过统计分析或建立数学模型，进行外部假设的预测方法。回归分析预测法属于因果分析预测法。找出具有统计相关性的两个或多个变量之间的回归方程，建立数学模型进行统计分析和预测。普通回归是横截面的。时间序列是二维的。自变量包括因变量的滞后值、其他变量的当前值和滞后值。

时间序列和回归分析的区别？

一般时间序列数据需要做单位根检验（即平稳性检验），因为如果数据不稳定，可能是伪回归。如果x是严格外生的，那么我们不能使用olse的渐近性质，它是否稳定也无关紧要；

如果x不是严格外生的，那么我们可以使用olse的渐近性质。大数定律和中心极限定理以平稳性（相当于截面数据的同一分布）为条件，需要进行平稳性检验，否则可能出现虚假回归。

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