时间序列中的季节性与周期性

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从字面去理解时间序列的「季节性」与「周期性」可能会带来一些困惑（至少对我而言是这样的），因此我觉得有必要澄清一下它们的真正含义。

在一般的理解中，如果经过特定的时间段之后，所观测的目标重复之前的表现，那么这个时间段就叫做这个目标的变化周期。一个直观的例子是正弦曲线的变化周期。


然而在时间序列中，事情可能有些不同。


根据此处的描述，上述关于周期的内容似乎更适合于「季节性」的概念；而周期性，则指的是：

当时间序列存在不固定频率的上升和下降时，表示该序列有周期性

也就是说，

当数据的波动是无规律时，表示序列存在周期性

上述描述可能有点反直觉：无规律的波动怎么还能叫做存在周期性呢？


按照我的理解，季节性与周期性都是描述数据的波动规律的。所不同的是，如果数据在一年内呈现出较为明显的波动频率，例如按季度、月、旬、周甚至是日进行波动，那么称之为存在季节性。据此也可以看出，季节性并非局限于数据按季度波动。


周期性更多的是指由于经济活动或商业周期所带来的更长时间的波动趋势——换句话说，只有放在更长的时间尺度上，才能观察到周期性的变化。

周期波动通常至少持续两年

因此，可以通过观察的时间长度的不同，来区分季节性和周期性。

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关键词：时间序列 周期性 季节性 商业周期 经济活动

Xiaomi_MI 6 08:57:05
敢问一下，

一，目的:以某商品的历史数据为基础，拟用时间序列Python建模预测方法，预测第N天的价格区间和发生概率。

二，前提:持有历史数据:a现货、b期货

?Q1:用时间序列建模预测，预测值数据跟VS最终实际值
??＝准吗？
这时间序列建模预测，实际上有用吗？
听大佬们说，建模预测值只会在历史数据上下波动，统计意义上的显著性有限

Q2:单变量（有a没b）做时间序列，应该用哪种预测方法？
还是说全部预测方法都Python一遍，从而找出共同区间，以此作为结果？
注1:b没＝期货交易所内没找到对应品种。

Q3:多变量（有a有b）做时间序列，应该具体用哪种预测方法？
还是说全部预测方法都做一遍，从而找到共同区间，以此作为结果？

综上，求解答，谢谢。

一、目的:以某商品的历史数据为基础，拟用时间序列Python建模预测方法，预测第N天的价格区间和发生概率。

二、前提:持有历史数据:a现货、b期货

三、Q&A
Q1：用时间序列建模预测，预测值数据跟VS最终实际值＝准吗？So这时间序列建模预测，实际上有用吗？
听大佬们说，建模预测值只会在历史数据上下波动，统计意义上的显著性有限

Q2：单变量（有a没b）做时间序列，应该用哪种预测方法？还是说全部预测方法都Python一遍，从而找出共同区间，以此作为结果？
注:b没＝期货交易所内没找到对应品种。

Q3：多变量（有a有b）做时间序列，应该具体用哪种预测方法？还是说全部预测方法都做一遍，从而找到共同区间，以此作为结果？

综上，求解答，谢谢。

一、目的:以某商品的历史数据为基础，拟用时间序列Python建模预测方法，预测第N天的价格区间和发生概率。

二、前提:持有历史数据:a现货、b期货

三、Q&A
Q1：用时间序列建模预测，预测值数据跟VS最终实际值＝准吗？So这时间序列建模预测，实际上有用吗？
听大佬们说，建模预测值只会在历史数据上下波动，统计意义上的显著性有限

Q2：单变量（有a没b）做时间序列，应该用哪种预测方法？还是说全部预测方法都Python一遍，从而找出共同区间，以此作为结果？
注:b没＝期货交易所内没找到对应品种。

Q3：多变量（有a有b）做时间序列，应该具体用哪种预测方法？还是说全部预测方法都做一遍，从而找到共同区间，以此作为结果？

综上，求解答，谢谢。

Killua609 发表于 2022-9-30 09:09
一、目的:以某商品的历史数据为基础，拟用时间序列Python建模预测方法，预测第N天的价格区间和发生概率。
...

预测的准不准需要看你的数据情况和对数据的处理技术。如果时间序列的作用只是让「预测值在历史数据周围波动」，那显然没有什么研究的必要。

建议你先系统了解一下时间序列都有哪些方法，然后再决定用什么方法来解决2和3。而不是把全部的方法都试一遍。

选择某一种方法，一定是有理论依据的。

Mutually_Sincer 发表于 2022-9-30 13:54
预测的准不准需要看你的数据情况和对数据的处理技术。如果时间序列的作用只是让「预测值在历史数据周围波 ...

选择使用哪种预测方法的评价标准是什么？拟合度吗

Killua609 发表于 2022-10-1 08:44
选择使用哪种预测方法的评价标准是什么？拟合度吗

拟合度也可以。你还可以用回归模型中的诸多误差评价指标。

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