时间序列预测和回归有什么区别？

1. 时间序列预测和回归有什么区别？

时间序列预测和回归有性能和操作系统的区别。
1、简单序时平均数法只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。
2、加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。
3、简单移动平均法适用于近期期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。
4、加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。
5、指数平滑法即根用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。
6、季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。
7、市场寿命周期预测法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。


注意事项：
车辆的种类虽然多，构造却大同小异。这应该说是标准化的功劳，也是大型生产流水线的需要。随着社会的发展、科技的进步和需求的变化，铁路车辆的外形开始有了改变，尤其是客车车厢不再是清一色的老面孔。但是它们的基本构造并没有重大的改变，只是具体的零部件有了更科学先进的结构设计。
一般来说，车辆的基本构造由车体、车底架、走行部、车钩缓冲装置和制动装置五大部分组成。
车体是车辆上供装载货物或乘客的部分，又是安装与连接车辆其他组成部分的基础。早期车辆的车体多以木结构为主，辅以钢板、弓形杆等来加强。近代的车体以钢结构或轻金属结构为主。

2. 两列时间序列怎么做回归

1、回归分析，计算回归系数
2、参数的显著性检验，t检验
3、异方差、自相关检验、修正
4、一元线性回归就完成了
【摘要】
两列时间序列怎么做回归【提问】
1、回归分析，计算回归系数
2、参数的显著性检验，t检验
3、异方差、自相关检验、修正
4、一元线性回归就完成了
【回答】
额，百度上面也搜到了，你不会是差不多吧[吃鲸]【提问】
查的百度吧【提问】
亲不是的【回答】
当即期利率上升时，是购买长期债券短时间卖掉还是购买短期债券？是买两年的还是一年【提问】
债券的价格跟市场收益率呈反向变化，当市场收益率上升时，债券价格会下跌。
久期越长的债券，价格下跌幅度越大。
所以当预期收益率将上升时，应该购买短期债券，这样当利率真的上升时，债券下跌的幅度较小。
【回答】
我们老师说要购买长期债券短时间卖掉？【提问】
购买短期债劵【回答】
那购买长期债券短时间卖掉的好处有什么【提问】
买入长期国债的话，市场里长期国债的需求上升，会导致长期国债的价格上涨，那么其收益率会下降
【回答】

3. 时间序列回归分析如何设置样本区间样本内样本外

时间序列回归分析设置样本区间样本内样本外：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。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

性质特点
时间序列分析是定量预测方法之一。它包括一般统计分析（如自相关分析，谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。

4. 请教几个时间序列多元回归的问题

多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题。
多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题，
而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法，而且是最一般的方法。 

ARIMA模型？http://wenku.baidu.com/view/841fcb8583d049649b66580b.html，这里有课件，但是如果你没有接触过时间序列的知识的话，可能很难看懂。

ARIMA模型: Autoregressive Integrated Moving Average。主要的步骤是的几种检验方法（如  用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF分析拖尾和截尾情况  或者  用DF检验协整关系）进行判断，确定适当的滞后变量个数和滞后扰动项个数，以得到最好的回归效果。然后根据变量个数分别调整数据，再进行回归计算。

当然ARIMA模型基本如果不简化为ARMA模型（不同时考虑滞后变量和扰动项）的话，是没有办法用手算的。如果想要应用操作的话，可以用SPSS解决，这个软件不需要编程的功底。

一两句话还是不能说明白。建议还是参照一本书，看看书中的例题就很容易明白。推荐恩德斯的《应用计量经济学：时间序列分析》，里面废话少。