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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中，分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点，而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The Concept of Time Series
It is a big data era nowadays. The world is full of various kinds of data. And time series are one of the most common data type. There is a great deal of time series data in both everyday life and fields of sciences and technology. However, what is a time series? Roughly speaking, the time series is a sequence of data from a natural or social process (or a trial) observed over time. So it is “time” ordered, and we must not interchange the positions of any two values of the time series. There are a lot of time series examples in our everyday life. For instance, your body weight measured on every Sunday forms a time series; the daily closing price of a listed company stock also shapes a time series. The first step in any time series analysis is always to plot the recorded time series data and carefully examine this graph. In a coordinate system, let the index of time $t$ be on the horizontal axis and the observed value on the vertical axis. Thus the time series data are plotted against time. Such a graph is known as a time series plot or time plot. It is easy to plot but very useful in analyzing time series. It displays the evolution pattern of a time series. The pattern includes the trend and/or seasonality (period) of the time series. Below are a few examples of time series.
Example 1.1 (Bitcoin Price Time Series) In recent years, digital currencies are hot and Bitcoin is the most famous. From June 23, 2017, to June 22, 2018, the Bitcoin price was recorded at the end of every day, and the recorded data forms the Bitcoin price time series. Now we can use Python to plot it (in the next sections, we will learn how to plot it with Python). Figure 1.1 is the Bitcoin price time series plot. From the plot, we observe that the Bitcoin price dramatically increases from October 2017 and reaches the peak at the end of 2017 (actually, the peak is 19187.0 USD reached in December 16, 2017). And since then, the price fluctuantly decreases. This time series plot clearly reflects some people’s craziness about Bitcoin. ${ }^1$
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Brief History of Time Series Analysis
As early as 28 BC during the Western Han Dynasty in China, there exists the recording of sunspots (e.g., see Needham (1959) and Tong (1990)). Nowadays we can obtain the annual mean total sunspot number from 1700 to 2017 from the Royal Observatory of Belgium, Brussels. It forms a time series of length 318 years. Figure 1.4 is its time series plot, and we see that there is a some kind of period but no trend in it. In other words, the evolution pattern of the sunspot number time series has hardly changed since 1700 .
The theoretical developments in time series analysis started in the 1920 s and 1930 s when the strict basics of probability theory was being constructed by the Russian mathematician A. N. Kolmogorov. During that time, the Russian statistician E. Slutsky and the British statisticians G. U. Yule and J. Walker introduced MA (moving average) models and AR (autoregressive) models to represent time series and used the moving average method to remove seasonal effect in a time series. See, for example, Slutsky (1927) and Yule (1927). And then H. Wold developed ARMA (autoregressive moving average) models for stationary time series. In 1970, the classic book Time Series Analysis: Forecasting and Control by G. E. P. Box and G. M. Jenkins was published, which contains the full modeling procedure for a (maybe nonstationary) time series: identification, estimation, diagnostics, and forecasting. ${ }^2$ Today, the Box-Jenkins models (or procedure) are perhaps the most commonly used, and many methods for forecasting and seasonal adjustment can be traced back to these models.
One direction of continuing development in time series analysis is multivariate ARMA models, among which VAR (vector autoregressive) models have especially become popular. The pity is that these techniques are only applicable for stationary time series. However, real-life time series often possess an ascending trend which suggests nonstationarity (viz., a unit root). In the 1980s and 1990s, a few of important tests for unit roots developed. On the other hand, it was found that nonstationary multivariate time series could have a common unit root. These time series are known as cointegrated time series and can be used in the error correction models where both long-term relationships and short-term dynamic mechanism are estimated.
时间序列分析代考
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The Concept of Time Series
现在是大数据时代。世界充满了各种各样的数据。时间序列是最常见的数据类型之一。无论是日常生活还是科技领域，都有大量的时间序列数据。然而，什么是时间序列？粗略地说，时间序列是随时间观察到的自然或社会过程（或试验）的一系列数据。所以它是“时间”排序的，我们不能将时间序列中任意两个值的位置互换。在我们的日常生活中有很多时间序列的例子。例如，每个星期天测量的体重形成一个时间序列；上市公司股票的每日收盘价也塑造了一个时间序列。任何时间序列分析的第一步始终是绘制记录的时间序列数据并仔细检查该图。在坐标系中，吨横轴为观测值，纵轴为观测值。因此，时间序列数据是根据时间绘制的。这样的图被称为时间序列图或时间图。它很容易绘制，但在分析时间序列时非常有用。它显示了时间序列的演变模式。该模式包括时间序列的趋势和/或季节性（周期）。下面是几个时间序列的例子。
例1.1（比特币价格时间序列） 近年来，数字货币大热，其中最著名的就是比特币。从2017年6月23日到2018年6月22日，每天结束时记录比特币价格，记录的数据形成比特币价格时间序列。现在我们可以使用 Python 来绘制它了（在下一节中，我们将学习如何使用 Python 来绘制它）。图 1.1 是比特币价格时间序列图。从图中，我们观察到比特币价格从 2017 年 10 月开始急剧上涨，并在 2017 年底达到峰值（实际上，峰值是 2017 年 12 月 16 日达到的 19187.0 美元）。从那以后，价格波动下降。这个时间序列图很明显地反映了一些人对比特币的疯狂。1
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Brief History of Time Series Analysis
中国早在公元前28年的西汉时期就有了太阳黑子的记载（如见Needham（1959）和Tong（1990））。现在我们可以从位于布鲁塞尔的比利时皇家天文台获得从1700年到2017年的年平均太阳黑子总数。它形成了一个长度为 318 年的时间序列。图 1.4 是它的时间序列图，我们看到有某种周期，但没有趋势。也就是说，自1700年以来，太阳黑子数时间序列的演化规律几乎没有变化。
时间序列分析的理论发展始于 20 年代和 30 年代，当时俄罗斯数学家 AN Kolmogorov 构建了概率论的严格基础。其间，俄罗斯统计学家 E. Slutsky 和英国统计学家 GU Yule 和 J. Walker 引入了 MA（moving average）模型和 AR（autoregressive）模型来表示时间序列，并用移动平均法去除了一段时间内的季节性影响系列。例如，参见 Slutsky (1927) 和 Yule (1927)。然后 H. Wold 开发了用于固定时间序列的 ARMA（自回归移动平均）模型。1970 年，GEP Box 和 GM Jenkins 出版了经典著作《时间序列分析：预测和控制》，其中包含了（可能是非平稳的）时间序列的完整建模过程：识别、2今天，Box-Jenkins 模型（或程序）可能是最常用的，许多预测和季节性调整的方法都可以追溯到这些模型。
时间序列分析持续发展的一个方向是多元ARMA模型，其中VAR（向量自回归）模型尤为流行。遗憾的是，这些技术仅适用于固定时间序列。然而，现实生活中的时间序列通常具有上升趋势，这表明存在非平稳性（即单位根）。在 80 年代和 90 年代，开发了一些重要的单位根检验。另一方面，人们发现非平稳多元时间序列可能有一个共同的单位根。这些时间序列被称为协整时间序列，可用于估计长期关系和短期动态机制的误差校正模型。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。