时间序列数据检验（时间序列数据检验距离）

本篇目录：

1、时间序列在建模前需要对数据做哪些检验2、时序检测详解3、为什么我的时间序列数据协整检验没有p值4、用时间序列的知识回答简述如何检验一个模型的有效性?5、时间序列数据有必要检验内生性吗6、对于时间序列模型需要做哪些检验

时间序列在建模前需要对数据做哪些检验

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。

确定拟合模型的口径之后，我们还要对该拟合模型进行必要的检验。这里指的检验是指 模型的显著性检验和参数的显著性检验 。01 模型的显著性检验 模型的显著性检验 主要是模型的有效性。

根据P值做出判断。若去趋势序列平稳了，那就可以对平稳序列建模了，例如ARMA模型，存在周期的话也可以用周期函数拟合，或者使用季节差分的ARMA模型。

（3）对残差的平稳性进行检验。（4）构建误差修正模型 （5）在协整检验和误差修正之后，需要运用相关的诊断检验进一步验证误差修正模型是否完备，比如说各个滞后项的滞后期数是否合理，并给出合理的解释。

用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。

时序检测详解

1、参考： https：// 时序检测包含两部分内容 一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。

2、开机上电时序的测量是指测试计算机或其他电子设备启动时电源和相关信号的时序关系。这一过程通常通过示波器和逻辑分析仪等测试仪器进行。首先，测量开机上电时序需要连接相关仪器和被测设备。

3、从异常检测的角度来看，最有趣的方法是 Holt-Winters 季节性方法 。该方法需要定义季节性周期，比如周、月、年等等。如果需要跟踪多个季节周期，比如同时跟踪周和年周期，那么应该只选择一个。

4、检测各种时序是否符合设计预期。时序测试是快速分析I2C信号脉宽、幅值、边沿、建立时间、保持时间等多种组合参数，是为了检测各种时序是否符合设计预期。

为什么我的时间序列数据协整检验没有p值

对。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如果一阶单整的序列在协整检验中未通过，可能有以下原因：两个或多个序列之间没有长期均衡关系。序列具有不同的单整阶数，或者在协整检验中使用的模型不适当。

如果实际应用中的数据是时间序列，那么有很大可能性存在自相关性，所以我绘制残差与残差滞后的散点图，来观察是否存在自相关性。

p值小于0.05或0.01，就表明变量之间有显著关联，而当p值大于0.05或0.01时，就表明变量之间没有显著关联，此时就可以认为协整检验通过。

用时间序列的知识回答简述如何检验一个模型的有效性?

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。

时间序列模型的显著性检验主要检验模型的有效性。模型的显著性检验的主要任务是看模型是否充分有效地提取了全部信息，即一个好的模型应该确保残差序列为白噪声，这样确保了再无可利用信息。

参数的显著性检验 参数的显著性检验 就是要检验每一个未知参数是否显著非零。这个检验的目的是使 模型最精简 。如果某个参数不显著，即表示该参数所对应的那个自变量对因变量的影响不明显，该自变量可以从拟合模型中剔除。

有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型对比检验 有用性分析：关键数据求解，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模拟。

因此， 平稳性检验是时间序列分析的一个关键问题 如何有效地判定时间序列的平稳性，最基本的方法就是平稳性检验。现有方法主要包括主观检验方法和客观检验方法，具体如下： 主观检验方法 的典型方式是借助 图形 判断时间序列的平稳性特征。

时间序列数据有必要检验内生性吗

1、根据您说的，是需要的。首先应该检查解释变量的内生性，然后借助hausman检验，作出相应的推断假设。

2、（2）所以，当内生性程度不严重或者好的工具变量找不到时，还不如用OLS。反之，当内生性程度严重时，就一定要想办法解决，否则，OLS估计就是不可接受的，当然，差的IV同样是不可接受的。

3、需要。控制变量的目的在于缓解核心解释变量的遗漏变量偏差问题（即内生性问题的一种）需要显著处理。

4、时间序列模型出现了内生性怎么办？模型中如果存在内生性变量，我们可以找工具变量替换即可。工具变量的选择只要掌握一个关键点就行：找一个和内生性变量有数据相关的，但是和残差没有关系的东西，这就是你的工具变量了。

5、需要内生性是面板数据普遍存在的问题。不把内生性问题解决最多可以说明变量之间有相关关系，无法证明因果关系。如果可以从理论上说明没有遗漏变量 没有互为因果 那也可以勉强不用做内生性检验了。

6、一般来说，当某个自变量与因变量相关而且与其他自变量相关时，就会出现内生性的问题。在python中，可以使用StatsModels模块中的OLS函数进行回归分析，检验变量是否内生。Granger因果检验。

对于时间序列模型需要做哪些检验

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。

时间序列分析中常用的检验包括：①单位根检验；②格兰杰(Granger)因果检验；③协整检验；④误差修正模型。C项属于序列相关检验。

DF检验 随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形。

参数的显著性检验 参数的显著性检验 就是要检验每一个未知参数是否显著非零。这个检验的目的是使 模型最精简 。如果某个参数不显著，即表示该参数所对应的那个自变量对因变量的影响不明显，该自变量可以从拟合模型中剔除。

检查时间序列的平稳性：平稳时间序列模型的前提是时间序列是平稳的，因此需要对时间序列进行平稳性检验，例如ADF检验、KPSS检验等。

通常需进行平稳化处理后在进行建模，也可以根据特性之间建模。 单位根检验 是指判断时间序列中是否存在单位根，即对时间序列的平稳性进行检验。

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