常见的时间序列分析
在对时间序列进行速度分析时应注意的事项有？
在对时间序列进行速度分析时应注意的事项有？
我认为在对时间序列进行速度分析时应注意的事项有：
1.速度指标数值与基数大小有密切关系
2.时间序列指标值出现负数时不宜计算速度
3.时间序列指标值出现0时不宜计算速度
spss中怎么用时间序列进行差分序列分析？
好久没用时序，粗略说下：
1.首先要做单位根检验，验证平稳性，不平稳要做处理，比如一阶差分，如果一阶不平，继续差分，最多差分到二阶，二阶以上基本没有经济意义，其实一阶就是变量增长率而不是水平值了。
2.然后可以做协整检验，看看两者间的是否有一个长期的关系，没有的话可以用VECM看看短期的关系。
3.有些人还会继续做Granger因果检验，大白话说就是变量X的过去值是否可以更好的预测变量Y的将来的值。
4.一般做完Granger,中国学者比较喜欢继续做一个IR，就是脉冲反应函数，注意这个图像一般做出最后是收敛的。大概过程差不多就是这样，可以找Wooldridge或者Greene的书看一下
时间序列分析是什么意思？
时间序列分析是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。
强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。
时间序列分析的基本步骤？
时间序列建模基本步骤是：
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。