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SAS预测金融时间序列模型Forecasting Financial Time Series Modelling 代写
时间序列模型（Time Series Model）是一种处理基于时间的数据的方法，涉及处理基于时间（年、天、小时、分钟）的数据，以得出隐藏的数据结论以帮助金融从业者做出明智的决策。时间序列模型的实用性很强，大多数企业都使用时间序列建模和分析来分析下一年的销售数字、网站流量、竞争地位等等。
金融时间序列预测无疑是学术界和金融业金融研究人员的计算智能的首选，机器学习 (ML) 研究人员创建了各种模型，并相应地发表了各类研究。因此，存在大量涉及金融时间序列预测的 ML 研究的调查。组织可以通过创建一个统计稳健的金融时间序列预测模型构成一组自动交易策略的基础，预测市场方向。时间序列预测的一个重要特点是对未来的预测只能根据已经发生的事情来估计。
SAS可以被用作时间序列模型的操作台，使用者输入一个数据集，该数据集包含时间标签且没有特定频率记录的大量事务，SAS平台根据输入的带时间戳的事务数据形成时间序列，通过使用输出交付系统 (ODS) 以输出数据集或其他格式结果。
在时间序列数据的经典统计处理中，对未来进行预测称为外推，更现代的领域关注该主题并将其称为时间序列预测。时间序列预测涉及采用适合历史数据的模型并使用它们来预测未来的观察结果，其技能取决于其预测未来的表现，这通常以无法解释做出特定预测的原因甚至更好地理解问题背后的根本原因为代价。
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