时间与统计学的二次元

检视、复习与回顾

中国、内蒙古、二连生产函数的面板回归

学习的形式与内容

思考面板数据五个问题

为什么学？或者有什么用？
怎么用？或者什么时候用？
不同的方法有什么区别？和优劣势？
你准备用这种方法吗？用在何处？

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有关于“时间”的元认知媒介与方法

媒介与外在形式

音乐
短片
音视频
诗人
图片
艺术

元认知方法

图片来自：https://www.thelearnwellprojects.com/wp-content/uploads/2015/09/Metacognitive-Tactics.jpg

媒介提示物

图片

音乐
音乐？

视频
https://www.bilibili.com/video/av61965055/
时间序列预测

诗

岁月荏苒，在春的枝头，已满是新绿，风轻柔的吹开了花朵，雨摇曳着身子滋润着大地，春日的阳光沐浴着新的生命，季节交替诉说着人生冷暖。
岁月就像一把锋利的刀，磨灭了我们的一切;曾经的信誓旦旦，早已烟消云散:曾经的许诺早已随着年轮消失。
你曾对我说过，我们要永远在一起。永远是多久？
有人说，永远是明天;有人说，永远是一生一世;还有人说，永远是永生永世。或许，他们都说对了，或许，他们都错了。世上本来就没有什么是永远。但，时间如白驹过系，你若安好，便是晴天;你若幸福，便是终点;你若不离，便是，我亦不弃;你若离去，后会无期！愿时光静好，许你晴天！盼时光静好，细数流年！惟愿现世安稳，时光静好，天涯安暖！

——佚名

画作

影片

创作你自己的“时间”作品，小组讨论并提交一个版本。

作品提交到作业：“时间作品”

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元认知量表

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时间序列统计学

思考

我们如何从海量的时间序列数据中提取出有用的信息、规律性的认识，用来指导实践？

时间趋势是什么？
如何去除时间趋势
为什么要去除时间趋势？
......

学习目标

1、掌握时间序列分析的基本方法
2、掌握ARIMA模型的检验
3、掌握ARIMA模型：时间序列的设定；模型的一般设定
4、掌握差分阶数确定方法（D）
5、掌握移动平均方法（MA），如何确定阶数
6、掌握自回归方法（AR），如何确定阶数

基本方法

统计学软件：stata

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任务

利用历年来股市数据预测下一天股市的成交量与涨跌幅

本节内容

我们已经有了关于时间序列的印象（参看三种数据类型）。
接下来，我们看看时间序列数据分析的麻烦所在！

请导入股市数据
新浪财经

根据我们已经掌握的知识，这个该怎么分析，才能得到有效结果？

大家在自己的笔记上或者纸上画一下你的思路——思维导图。各组将画的漂亮的图形提交到作业里。

作业提交到：“时间序列导图”作业

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试画图分析

导入数据。画一幅二维平面图，有什么结论？

是否还有其它方法？

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讲授内容

移动平均法（MA）

移动平均法

我们用股市数据excel表展示：

实质是，使用新的数据来代表原有数据 以去除时间序列的无序（无规律）波动

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自回归方法（AR）

自回归模型方法

时间趋势、平稳性检验与ARIMA模型

时间序列建模（指数平滑法）

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stata 时间序列练习

任务

使用stata软件arima模型分析中国股市数据。

1、时间序列模型设定
2、平稳性ADF检验（为什么需要检验？）
3、自回归检验与阶数设定（AR）
4、移动平均检验与阶数设定
5、使用模型回归，获取并解释结果

各组结果提交到“时间序列分析”作业里。

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本节回顾

各种各样的“时间”
对时间序列数据的理解与认识
移动平均（MA）、自回归（AR）与差分方法（diff）