时间序列数据有哪些 时间序列分析的基本步骤？

时间序列分析的基本步骤？

时间序列建模的基本步骤如下：

①通过观测、调查、统计、抽样等方法获取被观测系统的时间序列动态数据。

②根据动态数据，绘制相关图，进行相关分析，得到自相关函数。相关图可以显示出变化的趋势和周期，找到跳跃点和拐点。跳变点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳变点是正确的观测值，则应在建模时加以考虑。如有异常，应调整至预期值。拐点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，则必须采用不同的模型来拟合时间序列，如阈值回归模型。

③确定合适的随机模型并拟合曲线，即用一般随机模型拟合时间序列的观测数据。对于短时间或简单的时间序列，可以采用趋势模型和带误差的季节模型进行拟合。对于平稳时间序列，可采用一般ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊的自回归模型、滑动平均模型或组合ARMA模型进行拟合。当观测值超过50个时，一般采用ARMA模型。对于非平稳时间序列，通过差分运算将观测到的时间序列转换为平稳时间序列，然后用适当的模型对差分序列进行拟合。

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