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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|What is a Time Series
Time series is a collection of observations taken at equal time interval. A time series is a collection of observations or data obtained for a specific variable during a specific, defined and sequence time intervals. In a time series model, observations of a variable are recorded against equal time intervals.
In statistics two types of models are used to analyze data series. They are causal models and time series models. (Regression analysis falls under the category of causal models. In regression analysis, variables are identified as independent and dependent variables.)
If the observations of time periods of $t_1, t_2 \ldots t_n$ are identified as $Y_1, Y_2$ $\ldots Y_n$, then $Y_1, Y_2 \ldots Y_n$ is called a time series. $t_1, t_2 \ldots t_n$ are equal time periods. $Y_1, Y_2 \ldots Y_n$ are observations. $Y_1, Y_2 \ldots Y_n$ is also called an array of time series. Array of time series can be represented by $Y_t\left(Y_t\right.$, where $t=1,2 \ldots n)$.
The function of the relationship between time $(\mathrm{t})$ and the observations of the variable $(\mathrm{Y})$ is $\mathrm{Y}=\mathrm{f}(\mathrm{t})$.
When the time series is lengthy, then the time series analysis is more accurate. But there is short term, medium and long term forecasting methods in time series data analysis. Applying the suitable time series method for the data set increases the accuracy of the analysis.
Uses of Time Series Models
Time series models are useful in studying the past behavior of the variables. It can be used to predict /estimate/forecast the behavior of variables related to business or economy. The time series models can be used to formulate policy decision and future planning. They also can be used to identify interdependencies of two or more time series. Time series data analysis is important to identify underlying forces and structures in a time series variable and to identify a suitable model for forecasting purpose. Future value of a time series can be predicted using present and past observations. The adjacent observations of a time series are dependent. As an example, think about inflation rate of a country, last year’s inflation rate has an influence on this year’s inflation rate and this year’s on next year.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Time Series Components
It is assumed that fluctuations of a time series are due to coinciding four types of variations. They are
- Long Term Trend
- Seasonal variation
- Cyclical variation
- Irregular variations
Above four are called components of a time series. Components of time series are used to describe the variation of a time series. Some argues irregular variations are not a component.
Trend shows a long term increment or decrement of data series.
Seasonal variation show similar repetitive patterns during similar (equivalent) and sequential time periods. In seasonal patterns data series is influenced by seasonally fluctuated data. Seasonal temperature of a country during few years shows seasonal patterns. Cyclic patterns are the alternative upward and downward movements in a time series plot. This can also be identified as recurring sequences of points above and below the trend line lasting at least over one year.
Irregular pattern is a time series with random effect. These types of patterns can happen due to unexpected shocks/influenced/reasons. They can also be identified as residuals or deviations from actual time series. Outliers also fall into this category.
As an example, Sri Lanka had a long term increasing number of foreign tourists, but in 2019 ISIS attacked few tourists’ destinations in Sri Lanka, which caused sudden fall of foreign tourists who are visiting Sri Lanka. This can be identified as an external shock which make the data series irregular.
There are two approaches to describe the relationship among the above components. They are additive models and multiplicative models. These models will be discussed under decomposition methods in this book.
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|What is a Time Series
时间序列是在相同时间间隔内进行的观察的集合。时间序列是在特定的、定义的和序列的时间间隔内针对特定变量获得的观察值或数据的集合。在时间序列模型中，变量的观察值是根据相等的时间间隔记录的。
在统计学中，两种类型的模型用于分析数据序列。它们是因果模型和时间序列模型。（回归分析属于因果模型的范畴。在回归分析中，变量被识别为自变量和因变量。）
如果观察时间段吨1,吨2…吨n被确定为是1,是2 …是n， 然后是1,是2…是n称为时间序列。吨1,吨2…吨n是相等的时间段。是1,是2…是n是观察。是1,是2…是n也称为时间序列数组。时间序列数组可以表示为是吨(是吨， 在哪里吨=1,2…n).
时间关系函数(吨)和变量的观察(是)是是=F(吨).
当时间序列很长时，时间序列分析更准确。但是时间序列数据分析有短期、中期和长期的预测方法。对数据集应用合适的时间序列方法可以提高分析的准确性。
时间序列模型的使用
时间序列模型可用于研究变量的过去行为。它可用于预测/估计/预测与商业或经济相关的变量的行为。时间序列模型可用于制定政策决策和未来规划。它们还可用于识别两个或多个时间序列的相互依赖性。时间序列数据分析对于识别时间序列变量中的潜在力量和结构以及识别用于预测目的的合适模型非常重要。可以使用现在和过去的观察来预测时间序列的未来值。时间序列的相邻观察值是相关的。举个例子，想想一个国家的通货膨胀率，去年的通货膨胀率会影响今年的通货膨胀率，今年的通货膨胀率会影响明年的通货膨胀率。
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Time Series Components
假设时间序列的波动是由于四种类型的变化同时发生。他们是
- 长期趋势
- 季节性变化
- 周期性变化
- 不规则变化
以上四种称为时间序列的组成部分。时间序列的成分用于描述时间序列的变化。一些人认为不规则的变化不是一个组成部分。
趋势显示数据系列的长期增量或减量。
在相似（等效）和连续的时间段内，季节性变化显示出相似的重复模式。在季节性模式中，数据系列受季节性波动数据的影响。一个国家在几年内的季节性温度显示出季节性模式。循环模式是时间序列图中交替的向上和向下运动。这也可以被识别为至少持续一年以上的趋势线上方和下方点的重复序列。
不规则模式是具有随机效应的时间序列。这些类型的模式可能由于意外的冲击/影响/原因而发生。它们也可以被识别为与实际时间序列的残差或偏差。离群值也属于这一类。
例如，斯里兰卡的外国游客数量长期呈上升趋势，但2019年ISIS袭击斯里兰卡的游客目的地寥寥无几，导致来斯里兰卡的外国游客骤降。这可以被识别为使数据序列不规则的外部冲击。
有两种方法来描述上述组件之间的关系。它们是加法模型和乘法模型。这些模型将在本书的分解方法下进行讨论。
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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。