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时间序列分析Time Series Analysis在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
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澳洲代考|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|NEED FOR STATIONARY DATA
So far, we have discussed many concepts related to the time series process. Among all discussed topics, we emphasized most the stationary stochastic process. Now, the pertinent question emerges: Why is it necessary to have stationary time series data? The answer to this question lies within the property of the stationary stochastic process, where the mean and variance of the stochastic process are constant and do not vary with time, and the covariance is dependent on the gap between the two time intervals for which we are calculating the covariance. Let us look at the condition of a stationary process. It is clear that if a stochastic process is non-stationary, we can study its comportment simply for the time period under contemplation.
For the non-stationary stochastic process, it is not conceivable to specify it to other time periods. Hence, forecasting and making inferences with a non-stationary stochastic process may be of diminutive importance. A constant means and variance allow us to generalize the analysis to the real data set. Hence, we always look at the stationarity property of stochastic process before making any inferences with it.
澳洲代考|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|SPURIOUS REGRESSION IN TIME SERIES ANALYSIS
Many times in time series analysis we misunderstand the outcome of regression that has been generated by running a regression on two or more than two time series. Let us take an example to understand the concept of spurious regression. Suppose we have two different stochastic processes, $\mathbf{A}$ and $\mathbf{B}$, with 500 observations each. Let us also assume that these time series are non-stationary, but we are not aware of this fact, and we regress A on B.
If we analyze the outcome of regression, we see that the regression coefficient is highly significant, which indicates that there is a strong relationship among the variables A and B. On the other hand, the coefficient of determination $R^{2}$ value is small; it is considerably dissimilar from zero. On the basis of these results, we can easily conclude that there is a significant statistical relationship between $A$ and $B$; however, there should not be any relationship between these two variables. In reality, these two time series are non-stationary; therefore, there cannot be a logical relationship, but our regression result reveals that there is a substantial arithmetical association between A and B. Where is the problem? The answer to this question is the concept of spurious regression. Actually, in this case, we are running a spurious regression. One thing which we ignored from the regression result is Durbin-Watson d statistics. If we look at the d statistics, we find that it is less than $R^{2}$. This is an indication of spurious or nonsense regression, first revealed by Yule (1926). In the context of spurious regression, Yule (1926) suggested a rule of thumb. If the value of $R^{2}$ is more than the Durbin-Watson $\mathbf{d}$ statistics, we may suspect spurious regression. If we regress one time series on the other, although there is not a theoretical relationship, the regression outcome may show a statistically significant relationship between the variables. We should be cautious about such outcomes and always keep this theory in mind.
Here is an example of spurious regression. Suppose we run the regression on the Egyptian infant mortality rate and money supply growth rate of India. The outcome of regression may show a significant relationship between Egyptian infant mortality rate and money supply growth rate of India, but is it logically true? How can Egyptian infant mortality rate and money supply growth rate of India be related? This melodramatic example shows that one should be cautious of conducting regression analyses based on time series that exhibit stochastic trends.
时间序列分析代考
澳洲代考|时间序列分析代考TIME SERIES ANALYSIS代考|NEED FOR STATIONARY DATA
到目前为止，我们已经讨论了许多与时间序列过程相关的概念。在所有讨论的主题中，我们最强调的是平稳随机过程。现在，相关的问题出现了：为什么需要有固定的时间序列数据？这个问题的答案在于平稳随机过程的性质，其中随机过程的均值和方差是恒定的，不随时间变化，协方差取决于我们所处的两个时间间隔之间的差距计算协方差。让我们看一下平稳过程的条件。很明显，如果一个随机过程是非平稳的，我们可以简单地研究它在所考虑的时间段内的行为。
对于非平稳随机过程，无法将其指定到其他时间段。因此，使用非平稳随机过程进行预测和推断可能并不重要。恒定的均值和方差允许我们将分析推广到真实数据集。因此，我们总是先查看随机过程的平稳性，然后再对其进行任何推断。
澳洲代考|时间序列分析代考TIME SERIES ANALYSIS代考|SPURIOUS REGRESSION IN TIME SERIES ANALYSIS
很多时候，在时间序列分析中，我们误解了通过对两个或两个以上时间序列运行回归所产生的回归结果。让我们举个例子来理解虚假回归的概念。假设我们有两个不同的随机过程，一个和乙，每个有 500 个观测值。让我们也假设这些时间序列是非平稳的，但我们不知道这个事实，我们在 B 上回归 A。
如果我们分析回归的结果，我们看到回归系数是高度显着的，这表明变量 A 和 B 之间存在很强的相关性。另一方面，决定系数R2价值小；它与零有很大不同。根据这些结果，我们可以很容易地得出结论，两者之间存在显着的统计关系一个和乙; 但是，这两个变量之间不应该有任何关系。实际上，这两个时间序列是非平稳的；因此，不可能存在逻辑关系，但我们的回归结果表明 A 和 B 之间存在实质性的算术关联。问题出在哪里？这个问题的答案是虚假回归的概念。实际上，在这种情况下，我们正在运行虚假回归。我们从回归结果中忽略的一件事是 Durbin-Watson d 统计量。如果我们查看 d 统计量，我们发现它小于R2. 这是由 Yule 首次揭示的虚假或无意义回归的迹象1926. 在虚假回归的背景下，Yule1926建议一个经验法则。如果值R2不仅仅是德宾-沃森d统计，我们可能会怀疑虚假回归。如果我们对另一个时间序列进行回归，虽然没有理论上的关系，但回归结果可能会显示变量之间的统计显着关系。我们应该对这种结果保持谨慎，并始终牢记这一理论。
这是一个虚假回归的例子。假设我们对埃及的婴儿死亡率和印度的货币供应增长率进行回归。回归的结果可能表明埃及的婴儿死亡率与印度的货币供应增长率之间存在显着关系，但这在逻辑上是正确的吗？埃及的婴儿死亡率和印度的货币供应量增长率有什么关系？这个戏剧性的例子表明，基于表现出随机趋势的时间序列进行回归分析时应该谨慎。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。