5.4 周期性的建模方法 (周期回归、滤波方法)

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5.4 周期性的建模方法 (周期回归、滤波方法) 5.4 周期性的建模方法 (周期回归、滤波方法) 周期性是时间序列分析中一种重要的模式，它描述了在固定或可变的时间间隔内重复出现的规律性波动。与季节性不同，周期性的周期长度通常较长，并且可能不是固定的。例如，商业周期、人口增长周期等。理解和建模周期性对于预测未来趋势、评估风险以及制定合理的决策至关重要。本节将介绍两种常用的周期性建模方法：周期回归和滤波方法。 5.4.1 周期回归周期回归是一种参数化的建模方法，它利用正弦和余弦函数来捕捉时间序列中的周期性模式。其基本思想是将时间序列分解为趋势成分、周期成分和残差成分。周期成分由一组具有特定频率的正弦和余弦函数线性组合而成。 5.4.1.