第 11 章 时间序列分析

时间序列分析是数据分析领域中一个非常重要且广泛应用的分支。它主要用于分析和预测在时间上有序排列的数据。在金融、经济、气象等诸多领域都有时间序列数据的身影。本章将系统地介绍时间序列分析的基本概念、建模方法和预测技巧，并通过一个销售预测的实际案例来演示如何使用 R 语言进行时间序列分析。

11.1 时间序列的基本概念

在正式介绍时间序列分析之前，我们需要先了解一些基本概念。

11.1.1 时间序列的定义

时间序列（Time Series）是指在时间上有序排列的一组数据点。它反映了某一事物、现象等随时间变化的状态。用数学语言描述，时间序列可以表示为：

其中， 表示时刻 的观测值， 为总的观测次数。时间间隔可以根据具体问题而定，可以是年、月、日，也可以是秒。 下图展示了一个时间序列的例子，反映了某公司连续 12 个月的销售额数据： ### 11.1.2 时间序列的分解 一个时间序列通常可以分解为以下三个部分：

1. 趋势（Trend）：反映时间序列的长期趋势
2. 季节性（Seasonality）：反映时间序列的周期性变动
3. 随机波动（Random Fluctuation）：除去趋势和季节性成分后的随机波动

我们可以用下面的加法模型来表示：

其中， 表示趋势， 表示季节性， 表示随机波动。 下图展示了一个时间序列及其三个分解部分： 理解时间序列的分解对于后续的建模和预测非常重要。在 R 中，我们可以使用 decompose() 函数对时间序列进行分解。例如：

# 生成时间序列对象
ts_data <- ts(data, start = c(2020, 1), frequency = 12)

# 对时间序列进行分解
decomposed <- decompose(ts_data)

# 提取趋势、季节性和随机波动
trend <- decomposed$trend
seasonal <- decomposed$seasonal
random <- decomposed$random

11.2 时间序列的建模

对时间序列建模的目的是寻找一个数学模型来描述时间序列的变化规律，从而可以用于对未来进行预测。常见的时间序列模型有：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和差分自回归移动平均模型（ARIMA）。

11.2.1 自回归模型（AR）

自回归模型（AutoRegressive model）是一种常见的时间序列模型，它假设当前时刻的值可以用过去若干时刻的值来预测。一个

阶的 AR 模型可以表示为： 其中， 是模型参数， 是常数项， 是白噪声。 在 R 中，我们可以使用 ar() 函数来拟合 AR 模型。例如：

# 拟合AR(1)模型
ar_model <- ar(ts_data, order.max = 1)

# 输出模型参数
ar_model$ar

11.2.2 移动平均模型（MA）

移动平均模型（Moving Average model）假设当前时刻的值是过去若干时刻的随机扰动的线性组合。一个

阶的 MA 模型可以表示为： 其中， 为模型参数， 为常数项， 是白噪声。 在 R 中，我们可以使用 arima() 函数来拟合 MA 模型（将 AR 部分的阶数设为 0）。例如：

# 拟合MA(1)模型
ma_model <- arima(ts_data, order = c(0, 0, 1))

# 输出模型参数
ma_model$coef

11.2.3 差分自回归移动平均模型（ARIMA）

差分自回归移动平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average model）是一种非常灵活且广泛使用的时间序列模型，它结合了 AR 模型和 MA 模型，并引入了差分的概念，可以很好地处理非平稳时间序列。 ARIMA(p, d, q) 模型可以表示为：

其中， 是滞后算子，即 ， 为差分阶数。 在建立 ARIMA 模型时，我们需要先确定三个关键参数：, , 。这可以通过分析自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来初步判断。在 R 中，我们可以使用 acf() 和 pacf() 函数来绘制 ACF 和 PACF 图。 确定好模型阶数后，就可以用 arima() 函数来拟合 ARIMA 模型了。例如：

# 拟合ARIMA(1,1,1)模型
arima_model <- arima(ts_data, order = c(1, 1, 1))

# 输出模型参数
arima_model$coef

11.3 时间序列的预测

建立好时间序列模型后，我们就可以用它来进行预测了。预测分为两类：样本内预测和样本外预测。样本内预测是指预测模型估计期间的数据，样本外预测则是对未来一段时间的预测。

11.3.1 样本内预测

对于 ARIMA 模型，我们可以使用 fitted() 函数来获得样本内预测值。例如：

# 拟合模型
model <- arima(ts_data, order = c(1, 1, 1))

# 样本内预测
in_sample_pred <- fitted(model)

# 绘制原始数据与预测值
ts.plot(ts_data, in_sample_pred, col = c("black", "red"), lty = 1:2)
legend("topleft", c("Actual", "Predicted"), col = c("black", "red"), lty = 1:2, cex = 0.8)

上面的代码将绘制出原始数据和样本内预测值的对比图，直观展示模型的拟合效果。

11.3.2 样本外预测

对于样本外预测，我们可以使用 forecast() 函数。它可以预测未来

个时间点的值。例如：

# 对未来12个月进行预测
future_pred <- forecast(model, h = 12)

# 绘制预测结果
plot(future_pred)

forecast() 函数不仅给出了点预测值，还给出了预测区间，反映了预测的不确定性。

11.3.3 预测效果评估

为了评估预测的效果，我们通常会计算一些误差指标，如平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等。在 R 中，可以使用 accuracy() 函数来计算。例如：

# 计算预测误差
accuracy(future_pred, ts_data)

11.4 实践案例：销售预测

下面我们通过一个实际的销售预测案例来演示如何使用 R 进行时间序列分析。

11.4.1 数据准备

首先，我们需要读入销售数据，并转换为时间序列对象。

# 读取数据
sales_data <- read.csv("sales_data.csv")

# 转换为时间序列对象
sales_ts <- ts(sales_data$sales, start = c(2015, 1), frequency = 12)

11.4.2 模型训练

接下来，我们对数据进行分解，观察其趋势、季节性等特征，并根据 ACF、PACF 图选择合适的 ARIMA 模型。

# 对时间序列进行分解
sales_decompose <- decompose(sales_ts)
plot(sales_decompose)

# 绘制ACF和PACF图
par(mfrow = c(1,2))
acf(sales_ts, main = "ACF")
pacf(sales_ts, main = "PACF")

# 拟合ARIMA模型
sales_model <- arima(sales_ts, order = c(1, 1, 1))

11.4.3 模型评估

在模型训练完成后，我们需要评估模型的效果。这包括残差分析和样本内预测效果评估。

# 残差分析
checkresiduals(sales_model)

# 样本内预测
in_sample_pred <- fitted(sales_model)
ts.plot(sales_ts, in_sample_pred, col = c("black", "red"), lty = 1:2)
legend("topleft", c("Actual", "Predicted"), col = c("black", "red"), lty = 1:2, cex = 0.8)

11.4.4 应用与部署

如果模型效果满意，我们就可以用它来进行未来销售额的预测了。

# 对未来12个月的销售额进行预测
sales_pred <- forecast(sales_model, h = 12)

# 输出预测结果
print(sales_pred)

# 绘制预测结果
plot(sales_pred)

根据预测结果，公司可以合理地安排生产、库存和销售策略，这体现了时间序列分析在实际业务中的重要价值。 以上就是本章的全部内容。我们系统地学习了时间序列分析的基本概念、建模方法和预测技巧，并通过一个实际案例演示了如何使用 R 语言进行时间序列分析。希望大家能够熟练掌握这些内容，并将其应用到实际工作中。 在下一章，我们将学习如何使用 R 语言进行大数据分析。敬请期待！