什么是时间序列数据？
问题2:什么样的数据适合做时间序列模型分析？你可以去《统计年鉴》或stats.gov(中华人民共和国国家统计局的网站)找到你需要的数据。
气象方面，金融方面，中国城市化水平等与社会化相关的问题，股指(也属于金融领域)。
用时间序列模型预测城市每小时用水量
autooo/classid36-id9874
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问题3:时间序列数据和横截面数据有什么区别？时间序列数据是同一对象的观测值在时间上的向量，所以必须按照一定的顺序。
(X1，X2，...，Xt)
横断面数据一般是不同对象同时的观测值，顺序的变化应该不会影响测量结果。
{X1，X2，...，Xn}
问题4:时间序列分析适合大量历史数据吗？时间序列是按时间顺序排列的一系列数字。时间序列分析就是利用这个序列，应用数理统计对其进行处理，来预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，其基本原理是:第一，承认事物发展的连续性。利用过去的数据，可以推断出事物的发展趋势。二是考虑事物发展的随机性。任何事物的发展都可能受到偶然因素的影响，所以要用统计分析中的加权平均法来处理历史数据。这种方法简单易掌握，但精度较差，一般只适用于短期预测。
问题5:时间序列数据和横截面数据有什么区别？时间序列数据和截面数据，在不同时期观察一个统计指标，将得到的数据按时间顺序排列，因此得到的统计数据称为时间序列数据。月度销售、季度进口和每年年末存款余额都是时间序列数据。相比之下，如果在不同的个体上观察一个指数，则获得该指数的一组横截面数据。
问题6:什么样的数据适合做时间序列建模？你可以去《统计年鉴》或stats.gov(中华人民共和国国家统计局的网站)找到你需要的数据。
气象方面，金融方面，中国城市化水平等与社会化相关的问题，股指(也属于金融领域)。
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问题7:请看看这些数据是时间序列数据还是面板数据。20分看你的数据是1998-2010单个地方的碳排放量(Y)和GDP(X)的数据，还是多个地方的数据。前者是时间序列数据，后者是面板数据(时间序列数据是指同一解释变量在同一地点不同时间点的观测值，简单来说就是某一地点的Y和X的数据；面板数据是指同一解释变量在不同时间点的观测值，例如Y和X选取多个省份的数据)。我想你能理解。
对于第二个问题:协整检验和平稳性检验选取的变量是相同的。
协整分析需要首先检验各序列的平稳性，即单位根检验。对于多变量，一般可以采用ADF检验和PP检验。
其次，进行变量间的协整检验。协整检验的方法包括eg两步法和JJ检验。EG两步法一般用于检验两个变量之间的协整关系，JJ检验法一般用于三个或三个以上的变量。
再次，利用向量误差修正模型(VECM)建立变量间的短期均衡关系，将长期均衡关系作为误差修正项纳入方程，以反映短期波动偏离长期均衡的程度。然后可以用Wald检验来联合检验误差修正模型中各方程系数的显著性，从而确定各变量的因果关系方向。
问题8:如何生成新的时间序列数据1。使用create命令生成一个工作文件，间隔为2010-2015。
2.在命令窗口中输入:series [email protected],根据这个时间生成一个整数时间序列。在这种情况下，输入series[email protected](2010)，回车生成，点击T查看。