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申请/专利权人：河南中原消费金融股份有限公司
摘要：本发明公开了一种时间序列模型中影响事件的分析方法，包括准备数据并确定研究对象，获取包含时间序列数据的数据文件；对时间序列数据进行多粒度的采样处理，形成多个不同采样粒度的数据集合；确定时间序列模型对象的类型；在时间序列数据中标记事件数据并进行分类与标注；测定标记事件的影响因素类型并计算事件公式；计算排除事件影响下的时间序列模型函数并获得事件影响系数，得到基础的时间序列模型函数；对比事件影响的数学模型与排除事件两种情况下的模型预测结果，计算事件对时间序列的具体影响系数。通过捕捉不同时间尺度下的数据特征，更全面地理解时间序列变化规律。更准确地描述和预测时间序列的变化规律，提高模型适应性和预测能力。
主权项：1.一种时间序列模型中影响事件的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：准备数据并确定研究对象，获取包含时间序列数据的数据文件；对时间序列数据进行多粒度的采样处理，形成多个不同采样粒度的数据集合，包括按自然时间粒度采样和按非自然时间粒度采样；确定时间序列模型对象的类型，根据数据的特性选择时间序列模型类型，以准确描述和预测时间序列的变化规律；在时间序列数据中标记事件数据并进行分类与标注；测定标记事件的影响因素类型并计算事件公式，分析每个事件对时间序列的具体影响方式，包括影响的强度和持续时间，根据分析结果，建立事件影响的数学模型，量化事件对时间序列的影响；计算排除事件影响下的时间序列模型函数并获得事件影响系数，使用时间序列模型拟合排除事件影响后的数据，得到基础的时间序列模型函数；通过对比事件影响的数学模型与排除事件两种情况下的模型预测结果，计算事件对时间序列的具体影响系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南中原消费金融股份有限公司 一种时间序列模型中影响事件的分析方法
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