1. 波动率聚类的含义是什么以及出现的原因是什么
一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率建模，其随机搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatilityclustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾(fattails)的特征。这类序列随机搅动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量。
2. arima模型python 怎么看平稳性
时间序列分析(一) 如何判断序列是否平稳
序列平稳不平稳，一般采用两种方法：
第一种：看图法
图是指时序图，例如(eviews画滴)：
分析：什么样的图不平稳，先说下什么是平稳，平稳就是围绕着一个常数上下波动。
看看上面这个图，很明显的增长趋势，不平稳。
第二种：自相关系数和偏相关系数
还以上面的序列为例：用eviews得到自相关和偏相关图，Q统计量和伴随概率。
分析：判断平稳与否的话，用自相关图和偏相关图就可以了。
平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后，系数都为 0 ，怎么理解呢，看上面偏相关的图，当阶数为 1 的时候，系数值还是很大， 0.914. 二阶长的时候突然就变成了 0.050. 后面的值都很小，认为是趋于 0 ，这种状况就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一个衰减的趋势，但是不都为 0 。
自相关图既不是拖尾也不是截尾。以上的图的自相关是一个三角对称的形式，这种趋势是单调趋势的典型图形。
下面是通过自相关的其他功能
如果自相关是拖尾，偏相关截尾，则用 AR 算法
如果自相关截尾，偏相关拖尾，则用 MA 算法
如果自相关和偏相关都是拖尾，则用 ARMA 算法， ARIMA 是 ARMA 算法的扩展版，用法类似 。
不平稳，怎么办？
答案是差分
还是上面那个序列，两种方法都证明他是不靠谱的，不平稳的。确定不平稳后，依次进行1阶、2阶、3阶...差分，直到平稳位置。先来个一阶差分，上图。
从图上看，一阶差分的效果不错，看着是平稳的。
3. spss怎么做聚类分析
如果你要考虑到面板数据本身的特定还要再进行聚类的话，spss是没法做的，因为spss无法处理面板分析。但是如果只是进行聚类的话，无论是否有时间序列因素在，都可以直接采用一般的聚类方式进行操作就可以了。实际上做聚类分析，不需要考虑面板的时间序列因素，所以你可以直接按照一般聚类方法做就好了
4. 怎么用聚类分析对多个时间序列进行分区
这取决于你想怎么分，你认为什么样的叫做类似，聚类首先要定义距离，在进行数学定义之前，你首先给出一个物理上的目标。
5. 聚类算法可以和时间序列相结合做预测吗
你好，
如果你处理的数据本身就是时间序列数据，如果采用聚类的话，就会忽略数据的顺序信息。也就是说并不知道得到那些簇之间的先后顺序，既然不知道顺序用时间序列来坐预测就没有什么意义。
你对数据先聚类后预测，我大致能了解你的意图。你可以试着把聚类算法换成序列模式挖掘算法。比如，利用PrefixSpan找出频繁出现的序列模式，那样的话，给定一个序列模式，直接去匹配最符合的频繁模式，就可以做简单的预测。
此外，针对时间序列预测，有专门的比如ARIMA这种算法来进行预测，为什么要先聚类了？
6. 时序数据可以做聚类分析吗
可以的 用有序聚类的方法就行 有序聚类是按时间序列进行聚类 只要你在一定时间序列中有足够样本 可以用matlab或 DPS来做
7. 波动聚类（volatility clustering）
经典资本市场理论在描述股票市场收益率变化时，所采用的计量模型一般都假定收益率方差保持不变。这一模型符合金融市场中有效市场理论，运用简便，常用来预测和估算股票价格。但对金融数据的大量实证研究表明，有些假设不甚合理。一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率建模，其随机搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatility clustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾（fattails）的特征。
8. 聚类分析中，想把曲线走势相近的分成一类，应该怎样做用聚类分析中的哪种方法 在线急求
首先用极差法对数据做标准化，注意，是以国家为单位做标准化，即对行做标准化，一般spss提供的标准化是对列进行标准化的。。。然后跑spss里面的 聚类算法就可以了。
PS：你说的数据算是时间序列序列，聚类时最好不要用欧氏距离，用曼哈顿或闵科夫斯基距离较好。
9. 什么是时间序列聚类呀~~详细点儿的
理解了时间序列与普通数据的区别就明白了。按顺序排列的多个普通数据点构成了时间序列，比如一个单词或短语的发音，在这个发音时间内，频率随时间按一定规律变化，幅值也按自己的规律变化；如果你通过分析很多小段的语音，发现了相似的（频率、幅值）变化规律，就把它们聚类为同一个单词或短语。不知这样比喻是否恰当。