問題2:什麽樣的數據適合做時間序列模型分析？妳可以去《統計年鑒》或stats.gov(中華人民共和國國家統計局的網站)找到妳需要的數據。
氣象方面，金融方面，中國城市化水平等與社會化相關的問題，股指(也屬於金融領域)。
用時間序列模型預測城市每小時用水量
autooo/classid36-id9874
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問題3:時間序列數據和橫截面數據有什麽區別？時間序列數據是同壹對象的觀測值在時間上的向量，所以必須按照壹定的順序。
(X1，X2，...，Xt)
橫斷面數據壹般是不同對象同時的觀測值，順序的變化應該不會影響測量結果。
{X1，X2，...，Xn}
問題4:時間序列分析適合大量歷史數據嗎？時間序列是按時間順序排列的壹系列數字。時間序列分析就是利用這個序列，應用數理統計對其進行處理，來預測未來事物的發展。時間序列分析是定量預測方法之壹，其基本原理是:第壹，承認事物發展的連續性。利用過去的數據，可以推斷出事物的發展趨勢。二是考慮事物發展的隨機性。任何事物的發展都可能受到偶然因素的影響，所以要用統計分析中的加權平均法來處理歷史數據。這種方法簡單易掌握，但精度較差，壹般只適用於短期預測。
問題5:時間序列數據和橫截面數據有什麽區別？時間序列數據和截面數據，在不同時期觀察壹個統計指標，將得到的數據按時間順序排列，因此得到的統計數據稱為時間序列數據。月度銷售、季度進口和每年年末存款余額都是時間序列數據。相比之下，如果在不同的個體上觀察壹個指數，則獲得該指數的壹組橫截面數據。
問題6:什麽樣的數據適合做時間序列建模？妳可以去《統計年鑒》或stats.gov(中華人民共和國國家統計局的網站)找到妳需要的數據。
氣象方面，金融方面，中國城市化水平等與社會化相關的問題，股指(也屬於金融領域)。
用時間序列模型預測城市每小時用水量
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問題7:請看看這些數據是時間序列數據還是面板數據。20分看妳的數據是1998-2010單個地方的碳排放量(Y)和GDP(X)的數據，還是多個地方的數據。前者是時間序列數據，後者是面板數據(時間序列數據是指同壹解釋變量在同壹地點不同時間點的觀測值，簡單來說就是某壹地點的Y和X的數據；面板數據是指同壹解釋變量在不同時間點的觀測值，例如Y和X選取多個省份的數據)。我想妳能理解。
對於第二個問題:協整檢驗和平穩性檢驗選取的變量是相同的。
協整分析需要首先檢驗各序列的平穩性，即單位根檢驗。對於多變量，壹般可以采用ADF檢驗和PP檢驗。
其次，進行變量間的協整檢驗。協整檢驗的方法包括eg兩步法和JJ檢驗。EG兩步法壹般用於檢驗兩個變量之間的協整關系，JJ檢驗法壹般用於三個或三個以上的變量。
再次，利用向量誤差修正模型(VECM)建立變量間的短期均衡關系，將長期均衡關系作為誤差修正項納入方程，以反映短期波動偏離長期均衡的程度。然後可以用Wald檢驗來聯合檢驗誤差修正模型中各方程系數的顯著性，從而確定各變量的因果關系方向。
問題8:如何生成新的時間序列數據1。使用create命令生成壹個工作文件，間隔為2010-2015。
2.在命令窗口中輸入:series [email protected],根據這個時間生成壹個整數時間序列。在這種情況下，輸入series[email protected](2010)，回車生成，點擊T查看。