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在定义阶梯时间序列之前,作了大量的铺垫工作——介绍了时间序列的基本信息:定义、分类和分析方法,接着在平稳时间序列中,用实例阐述了时域分析的核心方法之一——ARMA模型方法的具体分析步骤,为以后的阶梯时间序列时域分析提供了模板;然后在非平稳时间序列中,通过差分运算引出非平稳时间序列时域方法:ARIMA模型和季节乘积模型方法。把股票中特有的双重顶线、底线和轨道线融入到时间序列中,从时序图的形态上定义了阶梯时间序列,接着用X-11-乘积季节模型方法从非平稳性的时域分析的两个方面:确定性分析和随机时序分析方法结合实例进行了分析建模预测,最后探讨了指数型和季节周期型复合的时间序列。