まず、時系列は何ですか

1.定義

開発の過程の年代順とランダムイベントレコードを変更する構成時系列を。

時系列は研究、その規則性の発展の変化のために見て、観察するために、それは将来の傾向があると予想時系列分析。

2、栗

7000年前、古代エジプト人はナイル川、ケース・バイ・日変動は、いわゆる時系列に記録します。

時系列の長期観測、彼らはナイル川の非常に規則的な変動を見つけるようにします。200日程度シリウスと太陽は別の、同時にその日で立ち上がり、初めての後、ナイル川が洪水に始まった、洪水期間は7は、80日の洪水の後、肥沃な土地は、巨大なランダムシーディングが存在します続きます収穫。

ナイルの洪水は、古代エジプトの農業の急速な発展を作り、労働力の大量の解放は、エジプトの素晴らしい先史時代の文明を作成し、非農業生産に従事するものの基本的に起因します。

3、時系列分析方法：

記述タイミング解析：目視や描画データの比較によって、シーケンスを見つけるために、開発の法律が含まれています。
統計的タイミング解析：内部シーケンス値の数理統計学の基本原則を使用して、相関分析。

第二に、関連する概念のタイミング解析

分析の目標をタイミング：

1）その暗黙の依存関係を発見し、このような時系列の我々の理解を高めます。

2）発生したかを時系列予報未観測されていません。

文房具シーケンス：シーケンスは、実質的傾向が存在しません。各観測値は、実質的に単一の変動の異なる時間帯に異なる程度が、特定のレベルの変動に固定され、

法律のいくつかの種類には、ボラティリティがランダムとして見ることができ、存在しません。

非定常配列：を含む傾向、季節性又は周期的な配列は、それが、唯一の成分を含有することができるいくつかの成分を含んでいてもよいが、それは、非定常トレンドのシーケンスに分割されています

潜在的なシーケンス、および季節性の傾向は、いくつかのコンポーネントの複雑なシーケンスが混在しています。

トレンド：また、長期的なトレンドとして知られている長期的に提示し、いくつかの時系列のための立ち上がりまたは減少のボラティリティ。しかし、時系列の線形であってもよく、

ノンリニア。

季節も繰り返し年内に周期的な変動を時系列で季節変動、として知られています、。

定期：波状や衝撃スタイルの変化の長期的なトレンドの周りの時系列プレゼンテーション。

ランダム性：季節周期後に時系列の傾向、およびチャンスの変動を取り除きます。

時系列成分：乗法モデルを分解する傾向T、季節や季節変動S、周期的または環状の変動C、不規則な、またはランダムな変動I、。

第三に、時系列分析と予測方法は、主に分類されます

時系列予測方法のために使用することができる短期予測、中期突起と長期予測。：データ解析方法によって、に分けることができるシンプルな方法経時平均、加重平均法シーケンス、移動平均、加重移動平均処理、トレンド予測、指数平滑法、季節トレンド予測方法を、市場のライフサイクルの予測方法のように。

　　単純な時系列平均法 としても知られ、算術平均法。すなわち、観測値のようないくつかの歴史的期間の統計、及び次の段階として、予測値の算術平均です。このメソッドは、次の前提に基づいています。短期および長期データ同化「こうして過ぎて、将来はこのようになります、では」と平均し、それが唯一のトレンド予測でささいな変更にも適用することができます。いくつかのものはアップトレンドまたはダウンした場合、我々は、このメソッドを使用しないでください。

　　配列加重平均法は、 予測値として、全期間の最近の加重平均値の長期的影響により過去のデータです。

　　単純移動平均を 逐次予測値の算術平均として移動複数回計算されます。

　　平均法移動加重 移動平均演算加重そのシンプルな、。重みを決定する際に、重み最近の観察が大きくあるべき、重みの長期的な観測が小さくなければなりません。

上記の方法はシンプルですが、すぐに予測値を得ることができますが、全体的な社会・経済発展やその他の要因の新しい動向の影響を考慮していない、それはあまり正確です。結果準用を予測することは、新しい状況に基づくべきです。

　　指数平滑法 、すなわち、実際の指数関数的加重予測アプローチの履歴データの値を予測しました。この方法は、基本的にこの方法は、長い間、実際の数の最後と予測値の最後として、計算の値を予測できるように、これは多くの時間を節約して減らすためにデータを処理しすることができ加重移動方法、利点内の平均から進化していますされます格納されるデータの量は、この方法は簡単です。これは、広く使われている外国人である短期予測方法。

　　季節のトレンド予測 物事は毎年繰り返され、定期的シーズンをもとに、経済指標の変化は、トレンドの季節変化を予測します。：季節の異なる方法を用いて算出された指標、一般的に使用される方法は、シーズン（毎月）であり、2種類の方法は、平均移動平均法ありません。シーズン（5月）は、平均でないメソッドを実行します。つまり、各年の（または毎月）平均総四半期ごと（または月）で割った、平均化され、それぞれの季節に来四半期ごと（月）インデックスの値。この方法は、生産、分析するために使用することができ、販売、原料の埋蔵量、予想されるキャッシュフローのものおよびその他の要件の経済的側面における季節変動のと、b。移動平均法。その移動平均比要件典型的な季節的指標を用いて計算されます。

　　市場ライフサイクルの予測方法は、 製品市場のライフサイクルの分析です。例えば、その製品の売上高は予想の成長段階では、最も一般的な方法は、統計に基づいて、時系列はとしてプロットグラフの将来の販売動向を得るために、そして、カーブの拡張子を。最も簡単な方法は、適しエピタキシーの直線延長、ある耐久消費財の予測。この方法は、簡単で直感的でマスターに簡単です。