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1.全然概念

(1)一般概念：系统中某一变量的瞧测值按时刻顺序〔时刻间隔相同〕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，从中寻寻

和分析事物的变化特征、开展趋势和规律。它是系统中某一变量

受其它各种因素碍事的总结果。

(2)研究实质：通过处理推测目标本身的时刻序列数据，获得事物随时刻过程的

演变特性与规律，进而推测事物的今后开展。它不研究事物之间

相互依存的因果关系。

(3)假设根底：惯性原那么。即在一定条件下，被推测事物的过往变化趋势会连

续到今后。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们能够解释

与推测时刻序列的现在和今后。

近大远小原理〔时刻越近的数据碍事力越大〕和无季节性、无趋势性、线性、常

数方差等。

(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据根基上时刻序列数据。

时刻序列的推测和评估技术相对完善，其推测情景相对明确。

尤其关注推测目标可用数据的数量和质量，即时刻序列的长度和推测的频率。

2.变动特点

(1)趋势性：某个变量随着时刻进展或自变量变化，呈现一种比立缓慢而长期的

持续上升、下落、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。

(2)周期性：某因素由于外部碍事随着自然季节的交替出现顶峰与低谷的规律。

(3)随机性：个不为随机变动，整体呈统计规律。

(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。推测时一般设法过滤

除往不规那么变动，突出反映趋势性和周期性变动。

3.特征识不

熟悉时刻序列所具有的变动特征，以便在系统推测时选择采纳不同的方法。

(1)随机性：均匀分布、无规那么分布，可能符合某统计分布。(用因变量的散点

图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。)

(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线四面摆动，即方差和数学

期瞧稳定为常数。

样本序列的自相关函数只是时刻间隔的函数，与时刻起点无关。其具有对称性，

能反映平稳序列的周期性变化。

特征识不利用自相关函数ACF：ρ=γ/γ

kk0

其中γ是y的k阶自协方差，且ρ=1、-1ρ1。

kt0k

平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋近于

0，前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度，后者

是在操纵其它先前序列的碍事后，测度当前序列与某一先前序列之

间的相关程度。

实际上，推测模型大都难以满足这些条件，现实的经济、金融、商业等序列

根基上非稳定的，但通过数据处理能够变换为平稳的。

4.推测类型

(1)点推测：确定唯一的最好推测数值，其给出了时刻序列今后开展趋势的一个

简单、直截了当的结果。但常产生一个非零的推测误差，其不确

定程度为点推测值的置信区间。

(2)区间推测：今后推测值的一个区间，即期瞧序列的实际值以某一概率落进该

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区间范围内。区间的长度传递了推测不确定性的程