stata操作介绍之时间序列-(四).ppt
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1、四、平稳时间序列分析 平滑分析自相关分析ARIMA模型平滑分析 大多数时间序列数据都具有上下起伏的波动,对于时间序列数据的识别十分困难。平滑分析可以把数据分为两个部分:一部分逐渐发生变化,便于分析处理;另一部分则含有突变的成份。时间平滑:用某时刻及其前后若干时刻的值进行加权平均,所得值作为该时刻的替代值以滤去小扰动的方法。平滑分析 该部分以1983年1月到7月Milford城镇的自来水消费量为例。文件:ch51.dta导入数据:.use C:UsersAdministratorDesktop时间序列数据ch51.dta,clear平滑分析描述性统计:.describe 平滑分析生成日期变量(一
2、):.gen date=mdy(month,day,year).list in 1/5平滑分析设置时间(二):.tsset date,format(%d).list in 1/5平滑分析趋势图:.graph two line water date,ylabel(300(100)900)平滑分析生成移动平均值(1):.gen water3=(water _n-1+water _n+water _n+1)/3平滑分析生成移动平均值(2):.tssmooth ma water5=water,window(2 1 2)注:tssmooth:表示移动平均值平滑(加权或不加权);window(2 1 2)
3、:表示使用该值的前两个值、该值与该值的后两个值进行平均计算;平滑分析趋势图:.graph two line water5 date,clwidth(thick)|line water date,clwidth(thin)clpattern(solid)平滑分析波动幅度:.gen ch=water-water5.list in 1/5平滑分析波动幅度:.graph two line ch date平滑分析-滞后变量导入数据:.use C:UsersAdministratorDesktop时间序列数据ch52.dta,clear描述性统计:.describe时间设置:.tsset year,yea
4、rly平滑分析-滞后变量时间平滑:.tssmooth ma fylln=fylltemp,window(2 1 2)平滑分析-滞后变量趋势图:.graph two spike fylltemp year,base(1.67)yline(1.67)|line fylln year,clpattern(solid)平滑分析-滞后变量生成n阶滞后变量的两种方法:.gen wNAO_n=wNAO _n-1 .gen wNAO_n=Ln.wNAO 注:第二种方法中的Ln表示Lag(n);平滑分析-滞后变量生成一阶滞后变量:.gen wNAO_1=wNAO _n-1生成二阶滞后变量:.gen wNAO_2
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