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如何辨别统计中的拖尾和截尾
1、对数：自相关拖尾，偏自相关拖尾，因为它们都落在两倍标准差范围内，且不是一致趋于零。差分：自相关7阶拖尾，偏自相关2阶拖尾。理由差不多。
2、截尾：时间序列的ACF或PACF在某阶后均为0。图像上显示为在某阶后突然降到0。拖尾：ACF或PACF在某阶后不均为0 。图像上显示为拖着长长的‘尾巴’。而你图中的都在置信区间内，没有显示出截尾性和拖尾性。个人鄙见。
3、相关和偏自相关图一般来说是判断拖尾阶尾和选择ARIMA模型的基本方法，但这种方法依然比较粗糙。有些时候会出现自相关和偏自相关均截尾的现象，这是就需要用信息准则来判断了。AIC还是理论的标准依据，图只能大致判断。
4、图中自相关系数拖着长长的尾巴，就是拖尾，AC值是慢慢减少的。而偏相关系数是突然收敛到临界值水平范围内的，这就是截尾，PAC突然变的很小。
5、看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。实话说，这两张图都不是太干净（就是lag不好判断，acf 的图勉强可以算是lag = 2吧？pacf的图不好判断）。
6、你给出的eviews的自相关图，看后面的Q统计量的prob值，都比较大（只有滞后一阶和二阶的稍微小一点，但还是比较大）说明序列的各滞后阶的自相关是统计不显著的，它不存在显著的自相关关系。
谁有金融数据挖掘,关联规则分析与挖掘的一些介绍啊
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。
数据挖掘算法选择：根据具体问题选择适当的数据挖掘算法或模型，例如聚类、分类、关联规则、回归、决策树、神经网络等。数据模式发现：应用选定的算法在数据上进行分析和挖掘，发现其中的模式、趋势、关联和异常。
数据驱动，金融数据挖掘课程以数据为核心，通过学习和应用各种数据挖掘技术和算法，从海量的金融数据中发现有用的信息和规律，学生将学习如何收集、清洗、整理和分析金融数据，以支持决策和预测。
拿某个商场的交易数据中进行分析，数据集中有限的项目经过排列组合以后可以产生大量的关联规则，但是，只有一小部分的规则会是用户感兴趣的，因此需要引入一个“兴趣度”的概念帮助用户评估得到的关联规则。
谁可以帮忙提供几篇关于ARIMA预测问题的论文!
1、我院2006年第三季度经济增长预测结果基于以下两种季度计量模型，一种是完全基于时间序列的ARIMA模型法(自回归移动协整模型)；另一种是基于GDP与宏观经济政策变量相关分析的向量自回归模型(VAR模型)。
2、总的来说， ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题， 做出了较为精确的预测， 尽管不能完全代表现实， 我们仍能以ARIMA模型为基础， 对将来的发展作出预先解决方案， 进一步提高经济发展， 减少不必要的损失。
3、能。arima是差分自回归移动平均模型，都是经过各种测试后准确数据模型，用在论文这种要求严谨的文章中是可以作为有效数据的，因为其数据都是经过多种研究证实并且公认的。
4、如有可能，尽量用《汉语主题词表》等词表提供的规范词。
持续审计的持续审计流程[3]
持续审计必须能使审计人员快速进入和渎取存储在任一企业计算机平台(如SAPR/3，People.soft。Oracle，SQL等)以及不同的格式(如IMS，ASCII，MDB，CSV，XIS，TXT等)的数据。在步骤5中，利用信息技术为业务单位创建审计数据集市。
审计过程分为几个阶段：接受业务委托阶段：这一阶段的主要工作包括：理解和评估审计对象的可审性；决策是否考虑接受委托；就业务约定条款达成一致；签署审计协议等。
广义的审计流程一般可划分为三个阶段：审计准备、审计实施和审计终结阶段，各阶段又包括许多具体内容。狭义的审计流程指审计人员在取得审计证据完成审计目标的过程中，所采用的步骤和方法。流程介绍如下：确定审计的目标。
审计的基本流程和工作步骤：第一个阶段：预审阶段 所有上市公司、新三板公司必须在4月底之前披露年度报告，同时由于4月份之前有两个重要节日，即春节和清明节，实际年报审计工作的时间不足3个半月。
审计报告阶段。审计小组归集审计工作底稿、并编制审计报告初稿审计小组按审核后的要求，对审计报告进行修改。审计小组汇报审计报告的征求意见稿，并对审计报告的征求意见稿进行定稿。将审计报告的征求意见稿征求被审计单位意见。
审计流程的七个环节是：检查、观察、询问、函证、重新计算、重新执行、分析程序。检查 检查是指审计人员对被审计单位内部或外部生成的，以纸质、电子或其他介质形式存在的记录和文件进行审查，或对资产进行实物审查。
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