【作者】 利小玲；

【机构】 华南农业大学理学院；

【摘要】 本论文对时间序列进行分类:按线性性分,时间序列可以分为线性时间序列和非线性时间序列;非线性时间序列模型又可分为参数非线性模型和非参数非线性模型。并简单的介绍了重要的几个模型,分析它们的优点和缺点。阐述了处理不同类型的时间序列数据,要用不同的模型。

【关键词】 时间序列； AR模型； MA模型； ARMA模型； ARCH模型； 门限模型；

时间序列模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性, 又考虑了随机波动的干扰性, 对于经济运行趋势的预测准确率较高, 是应用比较广泛的方法之一。

以往的经济预测, 往往依靠传统的经验分析预测法或简单的计量经济分析预测法, 如相关分析、回归分析等。这些方法的优点是: 简便, 易实现; 但是缺点也比较明显, 那就是精确度不高。为了提高预测精度, 人们引进线性时间序列分析方法对经济数据进行预测。而且信息技术以及计算机工业的发展无疑给统计学家带来更多的机遇和挑战。

本文主要介绍线性时间序列模型和非线性时间序列模型, 下面简略介绍这几种模型:

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