当前位置： 微经验 > 经验 > 其他 > 如何理解时间序列相关性
序列相关性，在计量经济学中指对于不同的样本值，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。又称自相关，是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的，即在不同观测点之间是不相关的。如果该假定不能满足，就称与存在自相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列；
时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用，时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测，二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛；
时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法，该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；
时间序列构成要素是，现象所属的时间，反映现象发展水平的指标数值。
1、收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图，时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类；2、分析时间序列，时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果；3、求时间序列的长期趋势季节变动和不规则变动的值，并选定近似的数学模式来代表它们；4、利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值和季节变动值，在可能的情况下预测不规则变动值；
5、如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值，如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，本质上也只是一个平均数的作用，实际值将围绕着它上下波动。
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