1. 波動率聚類的含義是什麼以及出現的原因是什麼
一些金融時間序列常常會出現某一特徵的值成群出現的現象。如對股票收益率建模，其隨機攪動項往往在較大幅度波動後面伴隨著較大幅度的波動，在較小波動幅度後面緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動率聚類(volatilityclustering)。該現象的出現源於外部沖擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現為出尖峰厚尾(fattails)的特徵。這類序列隨機攪動項的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。
2. arima模型python 怎麼看平穩性
時間序列分析(一) 如何判斷序列是否平穩
序列平穩不平穩，一般採用兩種方法：
第一種：看圖法
圖是指時序圖，例如(eviews畫滴)：
分析：什麼樣的圖不平穩，先說下什麼是平穩，平穩就是圍繞著一個常數上下波動。
看看上面這個圖，很明顯的增長趨勢，不平穩。
第二種：自相關系數和偏相關系數
還以上面的序列為例：用eviews得到自相關和偏相關圖，Q統計量和伴隨概率。
分析：判斷平穩與否的話，用自相關圖和偏相關圖就可以了。
平穩的序列的自相關圖和偏相關圖不是拖尾就是截尾。截尾就是在某階之後，系數都為 0 ，怎麼理解呢，看上面偏相關的圖，當階數為 1 的時候，系數值還是很大， 0.914. 二階長的時候突然就變成了 0.050. 後面的值都很小，認為是趨於 0 ，這種狀況就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一個衰減的趨勢，但是不都為 0 。
自相關圖既不是拖尾也不是截尾。以上的圖的自相關是一個三角對稱的形式，這種趨勢是單調趨勢的典型圖形。
下面是通過自相關的其他功能
如果自相關是拖尾，偏相關截尾，則用 AR 演算法
如果自相關截尾，偏相關拖尾，則用 MA 演算法
如果自相關和偏相關都是拖尾，則用 ARMA 演算法， ARIMA 是 ARMA 演算法的擴展版，用法類似 。
不平穩，怎麼辦？
答案是差分
還是上面那個序列，兩種方法都證明他是不靠譜的，不平穩的。確定不平穩後，依次進行1階、2階、3階...差分，直到平穩位置。先來個一階差分，上圖。
從圖上看，一階差分的效果不錯，看著是平穩的。
3. spss怎麼做聚類分析
如果你要考慮到面板數據本身的特定還要再進行聚類的話，spss是沒法做的，因為spss無法處理面板分析。但是如果只是進行聚類的話，無論是否有時間序列因素在，都可以直接採用一般的聚類方式進行操作就可以了。實際上做聚類分析，不需要考慮面板的時間序列因素，所以你可以直接按照一般聚類方法做就好了
4. 怎麼用聚類分析對多個時間序列進行分區
這取決於你想怎麼分，你認為什麼樣的叫做類似，聚類首先要定義距離，在進行數學定義之前，你首先給出一個物理上的目標。
5. 聚類演算法可以和時間序列相結合做預測嗎
你好，
如果你處理的數據本身就是時間序列數據，如果採用聚類的話，就會忽略數據的順序信息。也就是說並不知道得到那些簇之間的先後順序，既然不知道順序用時間序列來坐預測就沒有什麼意義。
你對數據先聚類後預測，我大致能了解你的意圖。你可以試著把聚類演算法換成序列模式挖掘演算法。比如，利用PrefixSpan找出頻繁出現的序列模式，那樣的話，給定一個序列模式，直接去匹配最符合的頻繁模式，就可以做簡單的預測。
此外，針對時間序列預測，有專門的比如ARIMA這種演算法來進行預測，為什麼要先聚類了？
6. 時序數據可以做聚類分析嗎
可以的 用有序聚類的方法就行 有序聚類是按時間序列進行聚類 只要你在一定時間序列中有足夠樣本 可以用matlab或 DPS來做
7. 波動聚類（volatility clustering）
經典資本市場理論在描述股票市場收益率變化時，所採用的計量模型一般都假定收益率方差保持不變。這一模型符合金融市場中有效市場理論，運用簡便，常用來預測和估算股票價格。但對金融數據的大量實證研究表明，有些假設不甚合理。一些金融時間序列常常會出現某一特徵的值成群出現的現象。如對股票收益率建模，其隨機攪動項往往在較大幅度波動後面伴隨著較大幅度的波動，在較小波動幅度後面緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動率聚類(volatility clustering)。該現象的出現源於外部沖擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現為出尖峰厚尾（fattails）的特徵。
8. 聚類分析中，想把曲線走勢相近的分成一類，應該怎樣做用聚類分析中的哪種方法 在線急求
首先用極差法對數據做標准化，注意，是以國家為單位做標准化，即對行做標准化，一般spss提供的標准化是對列進行標准化的。。。然後跑spss裡面的 聚類演算法就可以了。
PS：你說的數據算是時間序列序列，聚類時最好不要用歐氏距離，用曼哈頓或閔科夫斯基距離較好。
9. 什麼是時間序列聚類呀~~詳細點兒的
理解了時間序列與普通數據的區別就明白了。按順序排列的多個普通數據點構成了時間序列，比如一個單詞或短語的發音，在這個發音時間內，頻率隨時間按一定規律變化，幅值也按自己的規律變化；如果你通過分析很多小段的語音，發現了相似的（頻率、幅值）變化規律，就把它們聚類為同一個單詞或短語。不知這樣比喻是否恰當。