什麼是時間序列？
什麼是時間序列(a time series)？
時間序列是在一段時間內以連續順序出現的一系列資料點。這可以與捕獲時間點的橫截面資料進行對比。
在投資中，時間序列跟蹤所選資料點（如證券價格）在指定時間段內的移動，並定期記錄資料點。沒有最短或最長的時間，必須包括，允許資料收集的方式，提供資訊的投資者或分析師正在尋找的活動。
關鍵要點
- 時間序列是隨時間跟蹤樣本的資料集。
- 特別是，一個時間序列可以讓人看到什麼因素影響某些變數從一個時期到另一個時期。
- 時間序列分析有助於瞭解給定的資產、證券或經濟變數是如何隨時間變化的。
- 基本分析和技術分析均採用時間序列預測方法。
- 儘管橫截面資料被視為時間序列的對立面，但在實踐中，這兩種資料經常一起使用。
瞭解時間序列
可以對隨時間變化的任何變數採用時間序列。在投資中，通常使用時間序列來跟蹤證券的價格。這可以在短期內進行跟蹤，例如一個營業日內一小時的證券價格，或者在長期內，例如五年內每個月最後一天收盤時的證券價格。
時間序列分析有助於瞭解給定的資產、證券或經濟變數是如何隨時間變化的。它還可以用來檢查與所選資料點相關聯的變化如何與同一時間段內其他變數的變化相比較。
時間序列也用於一些非金融領域，例如測量人口隨時間的變化。下圖描繪了1900-2000年間美國人口增長的時間序列。
時間序列分析
假設您想分析一年內給定股票每日收盤價的時間序列。你將獲得一份清單，列出過去一年中每天的收盤價，並按時間順序列出。這將是該股一年的每日收盤價時間序列。
再深入一點，你可以用技術分析工具分析時間序列資料，以瞭解股票的時間序列是否顯示出任何季節性。這將有助於確定股票是否在每年的正常時間經歷波峰和波谷。在這方面的分析將需要採取觀察到的價格，並將其與選定的季節相關聯。這可以包括傳統的日曆季節，如夏季和冬季，或零售季節，如假日季節。
或者，你可以記錄股票價格的變化，因為它與經濟變數有關，比如失業率。透過將資料點與所選經濟變數相關的資訊相關聯，可以觀察資料點與所選變數之間存在依賴關係的情況下的模式。
時間序列資料的一個潛在問題是，由於每個變數都依賴於其先前的狀態或值，因此可能存在大量的
時間序列預測
時間序列預測使用有關歷史值和相關模式的資訊來預測未來的活動。通常，這與趨勢分析、週期波動分析和季節性問題有關。就像所有的預測方法一樣，成功是沒有保證的。
例如，Box-Jenkins模型是一種根據特定時間序列的輸入來預測資料範圍的技術。它使用三個原則來預測資料：自回歸、差分和移動平均。這三個原理分別稱為p、d和q。在Box-Jenkins分析中使用了每一個原理，它們一起被表示為一個自回歸綜合移動平均，或ARIMA（p，d，q）。例如，ARIMA可以用來預測股價或盈利增長。
另一種方法，稱為重標度範圍分析，可用於檢測和評估時間序列資料中的永續性、隨機性或均值回歸量。重標度範圍可用於推斷資料的未來值或平均值，以檢視趨勢是否穩定或可能逆轉。
橫截面與時間序列分析
橫截面分析是股票分析的兩種主要比較方法之一。橫截面分析著眼於在單個時間點而不是一段時間內收集的資料。分析從研究目標的確立和分析師想要衡量的變數的定義開始。下一步是確定橫截面，例如一組同行或一個行業，並設定被評估的具體時間點。最後一步是根據橫截面和變數進行分析，得出公司或組織績效的結論。從本質上講，橫截面分析向投資者展示了哪家公司最適合她所關心的指標。
時間序列分析，當它應用於技術交易時稱為趨勢分析，集中於一個單一的證券隨著時間的推移。在這種情況下，價格是根據其過去的表現來判斷的。時間序列分析透過投資者所關心的衡量指標，向投資者展示公司的表現是比以前好還是壞。通常這些都是經典，比如每股收益（EPS）、債轉股、自由現金流（FCF）等等。在實際操作中，投資者在做出決策前通常會採用時間序列分析和截面分析相結合的方法。例如，檢視一段時間內的每股收益，然後檢查行業基準每股收益。
時間序列常見問題
什麼是時間序列的一些例子(some examples of time series)？
一個時間序列可以由任何一段時間內以均勻間隔測量的資料構成。歷史股價、收益、GDP或其他金融或經濟資料序列可以作為時間序列進行分析。
如何分析時間序列資料？
統計技術可以用兩種關鍵方法分析時間序列資料：生成一個或多個變數如何影響某個感興趣變數的推斷，或預測未來趨勢。與橫斷面資料不同，時間箭頭允許分析師做出更合理的因果宣告，而這實際上是時間序列的一部分。
什麼是橫截面資料和時間序列資料之間的區別(the distinction between cross-sectional and time series data)？
橫截面觀察單個時間點，這對於比較和分析不同因素之間的影響或描述樣本非常有用。時間序列包括隨著時間的推移對相同資料的重覆取樣。在實踐中，這兩種形式的分析是常用的；如果可用，則一起使用。
時間序列如何用於資料探勘？
資料探勘是一種將大量原始資料轉化為有用資訊的技術。透過利用軟體在大批次資料中尋找模式，企業可以更多地瞭解客戶，從而制定更有效的營銷策略，增加銷售額，降低成本。時間序列，例如公司檔案或財務報表的歷史記錄，在這裡特別有用，可以確定未來可能預測的趨勢和模式。
- 發表於 2021-05-31 18:11
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- 分類：金融
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