时间序列分析中级经济师
时间序列的构成要素包括？
时间序列的构成要素包括？
成分:长期趋势、季节变化、周期变化、不规则变化。长期趋势(T)某一基本面因素在较长时期内形成的总的变化趋势；季节变化是一年中随季节变化的有规律的周期性变化；
周期性变化(c)以几年为周期的现象所呈现的波动模式的规则变化；不规则变化(I)是不规则变化的一种，包括严格随机变化和影响较大的不规则突然变化。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年、季度、月或任何其他时间形式。
spss中怎么用时间序列进行差分序列分析？
时间序列很久没用了。让 ■大致说:
1.首先要做单位根检验，验证平稳性。如果是不稳定的，就要处理，比如一阶差分。如果一阶差不均匀，我们就继续做差，最多差到二阶。二阶以上，基本没有经济意义。其实一阶是变量的增长率而不是水平值。
2.然后可以做协整检验，看两者是否存在长期关系。如果没有，可以用VECM看短期关系。
3.有些人会继续做格兰杰因果关系检验。说白了就是变量X的过去值能否更好的预测变量Y的未来值..
4.一般在格兰杰之后，学者更喜欢继续做一个IR，也就是脉冲响应函数。注意这个图像最后一般是收敛的。那个 这是一个过程。你可以阅读Wooldridg
城市人口预测方法？
1.综合增长率法是根据预测基准年的多年历史平均增长率预测规划目标年城市人口的方法。
交易序列是指？
1、交易顺序是指，也就是我们常说的，交易顺序号，描述为各种交易过程中商品或证券价格随时间的变化规律。分析这些数据可以为商家或投资者制定营销策略或选择价值投资提供量化依据，因此交易序列数据挖掘技术成为当前研究和应用的热点。
2.交易序列数据挖掘的目的是识别商品或证券交易价格的变化规律。其主要任务包括分类、聚类、相关性分析和异常检测等。它还可以进行各种扩展的数据分析和挖掘，比如允许有时间间隔约束的关联规则、有缺失值的数据的模式分析等。
3.目前对事务序列数据的大量研究采用了序列数据挖掘和分析的其他方法，如将离散时间的序列视为连续，将时间序列的结构化或非结构化模型与各种复杂算法相结合的方法，以及忽略其数值序列值，利用特征构造事件序列的频繁模式挖掘方法；再比如用字符表示其数值序数值，用字符序列模式查找的方法。这些研究方法是存在的。以下两个方面，问题是:端，而没有同时考虑到交易序列数据所固有的离散时间序列和数值元素值这两个特性；另一方面，他们没有。;不要使用经济和金融领域的现有知识。考虑到事务序列本身的原始特征，有效地发现各种符合领域含义的频繁相似模式，可以使数据分析和挖掘结果更加有效。