很好 很详细 正是我想要找的 时间序列的建模分析方法以及EVIEWS软件对全球生铁产量的数据进行分析以及预测．时间序列是按时间顺序的一组数字序列，利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展．主要方法是用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据．再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．拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点．如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型．最后辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据． |