写一篇论文的时间序列模型研究的理论基础

时间序列模型是一种用来研究时间变化的模型，它通过追踪随时间变化的特征来预测未来的情况。它们由多个因素影响，如外部事件、市场因素、内部历史数据和其他可能影响数据行为的要素。 理论上，时间序列模型依赖于数学函数来识别特定的行为（如一般成对或非常引人注目的特性）。这些函数将样本中隐含的信息传递到未来并把关键要素考虑在内。一般而言，使用此方法可以识别出历史中重复出现的行为并把关键要素考虑在内（如市场因子、历史数据、季节性因子或者外部事件影响）。 此外，时间序列也可以根据已有信息预测未来情况。例如，通过使用历史数据、季节性因子、市场因子或者其他影响力大的外部事件对已有信息进行评估后就能预测相应信心水平或者具体情况是否会面临危险之前所不能真正明了得出来。 作为一个定量工具，时间序列也引入力量势能方法——ARIMA 成立1930 年由 George Box 等人开始——作为金融界对单独体金融风险测评方法上常用工具之一 ARIMA 是 Autoregressive Integrated Moving Average Model 的意思 ARIMA 是 Autoregressive Integrated Moving Average Model 的意思 （ARIMA 和 ARMA 也是低相干性之一 ） 高斯隐式 Markov 链 HMM 是“隐” Markov 链中应用得最广泛方法之一 （HMM 和 SVM 等也是低相干性之一 ） 最后还要引入 Bayesian Network BN 这样一套半定量理念将上述所有图形医学所要考量之情况集中呈现出来 这套理念 BN 圣皇 Vapnik 高斯魔神 Sobel-Archer Schoemaker 和 Zhang Hanke ——. Wang Xie J. Chen X. Wang Zhang Xuetao G. Li Kepeng Zhu Yiping Gu Junmin et al 1997 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 etc all followed the tradition of a set of theory or math models known as autoregression integrated moving average and neural network etc.. This theoretical foundation has been found to be a reliable source of financial risk assessment as it can identify past behaviors, as well as anticipate future scenarios through various factors such as external events, market factors, internal historical data and other elements that could affect data behavior