時(shí)間序列的回歸分析不同于一般的回歸分析，前者是在后者的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。SPSS可以實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的回歸分析，但Eviews的圖形功能更強(qiáng)大。時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)的一個(gè)分支，在金融經(jīng)濟(jì)、氣象水文、信號(hào)處理

時(shí)間序列的回歸分析不同于一般的回歸分析，前者是在后者的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。

SPSS可以實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的回歸分析，但Eviews的圖形功能更強(qiáng)大。時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)的一個(gè)分支，在金融經(jīng)濟(jì)、氣象水文、信號(hào)處理、機(jī)械振動(dòng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。根據(jù)時(shí)間順序，記錄隨機(jī)事件的變化和發(fā)展過(guò)程，形成時(shí)間序列。時(shí)間序列分析就是對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行觀察和研究，找出其變化和發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測(cè)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。比如反復(fù)擲骰子，按順序記錄昨天上證綜指的變化。去年人民幣對(duì)美元匯率的變化。上海1900年以來(lái)最高氣溫記錄的時(shí)間序列分析方法是一種利用歷史時(shí)間序列的預(yù)測(cè)指標(biāo)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析或建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行外部假設(shè)的預(yù)測(cè)方法?；貧w分析預(yù)測(cè)法屬于因果分析預(yù)測(cè)法。找出具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)性的兩個(gè)或多個(gè)變量之間的回歸方程，建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)。普通回歸是橫截面的。時(shí)間序列是二維的。自變量包括因變量的滯后值、其他變量的當(dāng)前值和滯后值。

時(shí)間序列和回歸分析的區(qū)別？

一般時(shí)間序列數(shù)據(jù)需要做單位根檢驗(yàn)（即平穩(wěn)性檢驗(yàn)），因?yàn)槿绻麛?shù)據(jù)不穩(wěn)定，可能是偽回歸。如果x是嚴(yán)格外生的，那么我們不能使用olse的漸近性質(zhì)，它是否穩(wěn)定也無(wú)關(guān)緊要；

如果x不是嚴(yán)格外生的，那么我們可以使用olse的漸近性質(zhì)。大數(shù)定律和中心極限定理以平穩(wěn)性（相當(dāng)于截面數(shù)據(jù)的同一分布）為條件，需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，否則可能出現(xiàn)虛假回歸。