時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)上進行的。SPSS可以實現(xiàn)時間序列的回歸分析，但Eviews的圖形功能更強大。時間序列分析是概率統(tǒng)計的一個分支，在金融經(jīng)濟、氣象水文、信號處理

時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)上進行的。

SPSS可以實現(xiàn)時間序列的回歸分析，但Eviews的圖形功能更強大。時間序列分析是概率統(tǒng)計的一個分支，在金融經(jīng)濟、氣象水文、信號處理、機械振動等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。根據(jù)時間順序，記錄隨機事件的變化和發(fā)展過程，形成時間序列。時間序列分析就是對時間序列進行觀察和研究，找出其變化和發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測其未來的發(fā)展趨勢。比如反復(fù)擲骰子，按順序記錄昨天上證綜指的變化。去年人民幣對美元匯率的變化。上海1900年以來最高氣溫記錄的時間序列分析方法是一種利用歷史時間序列的預(yù)測指標，通過統(tǒng)計分析或建立數(shù)學(xué)模型，進行外部假設(shè)的預(yù)測方法。回歸分析預(yù)測法屬于因果分析預(yù)測法。找出具有統(tǒng)計相關(guān)性的兩個或多個變量之間的回歸方程，建立數(shù)學(xué)模型進行統(tǒng)計分析和預(yù)測。普通回歸是橫截面的。時間序列是二維的。自變量包括因變量的滯后值、其他變量的當前值和滯后值。

時間序列和回歸分析的區(qū)別？

一般時間序列數(shù)據(jù)需要做單位根檢驗（即平穩(wěn)性檢驗），因為如果數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，可能是偽回歸。如果x是嚴格外生的，那么我們不能使用olse的漸近性質(zhì)，它是否穩(wěn)定也無關(guān)緊要；

如果x不是嚴格外生的，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（相當于截面數(shù)據(jù)的同一分布）為條件，需要進行平穩(wěn)性檢驗，否則可能出現(xiàn)虛假回歸。