时间序列分析开题报告

时间序列分析开题报告
时间序列分析开题报告

一、毕业设计(论文)内容及研究意义(价值)

1.1 研究内容

时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列是按时间顺序排列的一组数字序列。而时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

随着招生改革的深化,高校招生生源之争在所难免。通过时间序列分析的基本方法:回归分析法、指数加权平滑法、移动平均法来分析某高校招生部门提供的2005~2010年度各省、直辖市新生入学报到率的历史数据,应用基于时间序列分析法的新生入学报到率预测模型预测2011年14个省、直辖市新生入学报到率,然后与2011年高校新生入学报到率的实际情况进行比较,验证该模型的合理性和可信性。

1.2 研究意义

通过科学、准确地对新生入学报到率的预测,使学校招生总体规划与国民经济发展规划和社会发展相适应,招生部门也可科学地规划各省、直辖市的招生指标。如在学校每年各招生指标不变的前提下,对预测入学率较高的省份放较多的招生指标,相反入学率较低的则适当减少招生指标。因此,新生入学报到率的预测是招生部门每年编制各省、直辖市招生计划的重要依据,而预测方法又是科学预测入学率的重要手段。通常学校招生部门编制下一年的招生计划的原则是在保证不突破学校总的招生计划前提下提高入学报到率,以最高的全校入学率来完成学校每年的招生任务。而本次论文主要是为了研究和验证时间序列分析在高校新生入学报到率预测过程中可用性,为高校招生时制定合理的招生计划提供帮助。

二、毕业设计(论文)研究现状和发展趋势

时间序列分析方法(简称时序分析)是在具有先后顺序的信号中提取有用信号的一门学科。它是数理统计学的一个重要分支,是研究随机过程的重要工具。时序分析起源于本世纪二十年代,最早是为了市场预测。随着时序分析的理论和应用这两方面的深入研究,时序分析的应用范围日益扩大,从一般的市场预测到语音识别与模拟,从机械设备的监视到生物生理、心理状态研究,时间序列分析的应用也越来越广泛,越来愈深入。1927年,G.U.Yule提出了AR(Autoregressive)模型,时序模型从非参数模型发展成参数模型,这是广义时序分析发展中的重大突破。此后,逐步发展了ARMA(Autoregressive Moving Average)模型、多维ARMA模型、非平稳时序模型等。之后,于60年代后期在谱分析与谱估计方面取得突破性进展后,同控制理论的结合使时间序列分析得到迅速发展。1970年,G.E.P.Box与G.M.Jenkins发表了专著Time Series Analysis: Forecasting and Control,对时序方法及其应用作了较为系统的深入论述,而S.M.Wu 与S.M.Pandit 提出了DDS方法(Dynamic Data System),推动了时序方法的工程应用。近年来,在时间序列分析理论中发展最为迅速的当属单位根理论。这一理论主要研究随机漫步过程统计量的非对称性质。单位根问题已经引起了越来越多计量经济学家和统计学家的关注。它不但为决定ARIMA模型查分的阶提供了正式的检验方法,也为某些统计量的检验开辟了新的领域。Tsay和Tiao将单位根检验扩展到多元情况,这就是所谓的协整检验。在我国,时序研究和应用起步较晚,第一本专著是《时间序列的分析和应用》,此后获得较为广泛的发展。我国许多高校和科研单位开展了时序理论特别是时序应用方面的研究工作,不少成果已实际应用,取得了明显的社会效益和经济效益。

时序分析未来研究的一个重要原动力源自于金融市场、信息网络以及电子商务等领域超容量数据的获得。在全球化竞争日益激烈的环境中,这些数据的可利用价格越来越大。然而,这些数据非常庞大,而且离散型和连续性的多元变量相混杂,传统和现有的数据处理方法远远不能对其进行有效的加工处理。对这些数据进行综合分析的迫切性肯定会影响未来时序分析的研究方向。

随着时间序列分析在各个领域的应用不断深入以及社会各领域的发展,势必会出现更复杂的时间序列,如何找到能更贴切描述、预测,控制系统的模型是研

究时间序列最直接的发展动向。实际的数据大都含有噪声、波动或者趋势。用平稳时间序列模型描述此类数据产生的误差很大,因此需要研究时间序列线性和非线性的交互关系,比如如何提高描述若干非平稳时间序列间的交叉相关和类似的数据关系的方法,这还有待于进一步研究。

三、毕业设计(论文)研究方案及工作计划

3.1 研究方案

(1)介绍时间序列分析的基本理论及方法,包括:基本概念、性质、方法、意义等基本知识。

(2)研究时间序列的建模方法,并编制时序分析和预测程序。

(3)针对2005~2010年全国14个省、直辖市的新生入学报到率观测序列建立时序模型,使用该时序模型对2011年该范围内新生入学率进行预测,并使用后验差检验准则以及2011年实际新生入学率对模型进行评估。

(4)针对所得结果对所做时序模型进行完善,使得预测结果更为良好。3.2 工作重点

本论文的重点是讨论时序分析及其在实际中的应用,在给定数据情况下建立时序模型,并在此模型的基础上作相应分析和预测。

3.3 工作难点

建立合适的模型以及编制时序分析和预测程序是个不易的过程,需要清楚的了解相关知识并熟练运用SAS、SPSS软件,并掌握一定的计算机编程能力以及扎实的数学功底。

3.4 拟采用的方案

翻阅相关资料,深入学习时间序列分析的相关知识,并加强自己在统计软件和编程方面的操作能力,运用SAS\SPSS进行相关的数据分析。

3.5 工作计划

四、主要参考文献

[1]王燕.应用实践序列分析[M].中国人民大学出版社,2008.

[2] A.Carbone,G.Castelli,H.E.Stanley.Analysis of clusters formed by the moving average of a long-range cor-related time series[J].Physical Review E,69(2004):1~4.

[3]王振龙,胡永宏.应用时间序列分析[M].科学出版社,2007.

[4]徐国祥.统计预测和决策[M].上海财经大学出版社,2005.

[5]Bollerslev T.Generalized autoregressive conditional heteroskedasti- city[J].Journal of Econometrics,1986(31):307-327.

[6] 潘红宇.时间序列分析[M].对外经济贸易大学出版社,2005.

[7]余国华,黄厚宽.时间序列模型的选择方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2003,21(1):191-194.

[8] J.A.Ramirez,E.Rodriguez,J.C.Echeverra,Detrending fluctuation analysis based on moving average filtering[J].Physical A 354(2005): 199~219.

[9] 刘圆圆.时间序列分析及其应用[J].科技创新导报,2011,27:255.

[10] 张利.基于时间序列ARMA模型的分析预测算法研究及系统实现[D].江苏大学,2008.

[11]刘晓东,景睿,孟祥森,李向云.残差自回归模型及SAS程序实现[J].中国卫生统计,2008,(05).

[12]Kalman R E.A new approach to linear filtering and prediction problems [J]. Basic Engrg,1960(82):35-45.

[13] 程振源.时间序列分析:历史回顾和未来展望[J].知识丛林统计与决策,2002, 9:45-46.

[14] 刘瑛慧,曹家琏.时间序列分析理论与发展趋势[J].知识丛林电脑知识与技术, 2010,2:257-258.

Eviews应用时间序列分析实验手册范本

应用时间序列分析 实验手册

目录 目录 (2) 第二章时间序列的预处理 (3) 一、平稳性检验 (3) 二、纯随机性检验 (9) 第三章平稳时间序列建模实验教程 (10) 一、模型识别 (10) 二、模型参数估计(如何判断拟合的模型以及结果写法) (14) 三、模型的显著性检验 (17) 四、模型优化 (18) 第四章非平稳时间序列的确定性分析 (19) 一、趋势分析 (19) 二、季节效应分析 (34) 三、综合分析 (38) 第五章非平稳序列的随机分析 (44) 一、差分法提取确定性信息 (44) 二、ARIMA模型 (58) 三、季节模型 (64)

第二章时间序列的预处理 一、平稳性检验 时序图检验和自相关图检验 (一)时序图检验 根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质,平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动,而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征 例2.1 检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性 1.在Eviews软件中打开案例数据 图1:打开外来数据

图2:打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据 文件中序列的名称可以在打开的时候输入,或者在打开的数据中输入 图3:打开过程中给序列命名 图4:打开数据

2.绘制时序图 可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline;绘制好后可以双击图片对其进行修饰,如颜色、线条、点等 图1:绘制散点图 图2:年份和产出的散点图

U U O 600 500 400 300 200 100 1960 1970 1980 YEAR 图 3:年份和产出的散点图 1990 2000 (二)自相关图检验 例 2.3 导入数据,方式同上; 在 Quick 菜单下选择自相关图,对 Qiwen 原列进行分析; 可以看出自相关系数始终在零周围波动,判定该序列为平稳时间序列。 图 1:序列的相关分析 T P T

时间序列分析实验报告

时间序列分析实验报告 P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5-4 (行数据)所示。 表5-4 304 303 307 299 296 293301 293 301 295 284286 286 287 284 282278 281 278 277279 278 270 268 272 273 279 279280 275 271 277 278279 283 284 282 283279 280 280 279278 283 278 270 275 273 273 272275 273 273 272 273272 273 271 272 271273 277 274 274272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 选择适当模型拟合该序列的发展,并估计下一天的收盘价。 解: (1)通过SA漱件画出上述序列的时序图如下: 程序: data example5_1; in put x@@; time=_ n_; cards ; 304 303 307 299296 293 301 293 301 295 284286286 287 284 282 278 281 278277 279 278 270 268 272 273279279 280 275 271 277 278 279283 284 282 283 279 280 280279278 283 278 270 275 273 273272 275 273 273 272 273 272273271 272 271 273 277 274 274272 280 282 292 295 295 294290291 288 288 290 293 288 289291 293 293 290 288 287 289292288 288 285 282 286 286 287284 283 286 282 287 286 287292292 294 291 288 289 proc gplot data =example5_1; plot x*time= 1; symbol1 c=black v=star i =join; run ; 上述程序所得时序图如下: 上述时序图显示,该序列具有长期趋势又含有一定的周期性,为典型的非平稳序列。又因为该序列呈现曲线形式,所以选择2阶差分。

多元时间序列建模分析

应用时间序列分析实验报告

单位根检验输出结果如下:序列x的单位根检验结果:

1967 58.8 53.4 1968 57.6 50.9 1969 59.8 47.2 1970 56.8 56.1 1971 68.5 52.4 1972 82.9 64.0 1973 116.9 103.6 1974 139.4 152.8 1975 143.0 147.4 1976 134.8 129.3 1977 139.7 132.8 1978 167.6 187.4 1979 211.7 242.9 1980 271.2 298.8 1981 367.6 367.7 1982 413.8 357.5 1983 438.3 421.8 1984 580.5 620.5 1985 808.9 1257.8 1986 1082.1 1498.3 1987 1470.0 1614.2 1988 1766.7 2055.1 1989 1956.0 2199.9 1990 2985.8 2574.3 1991 3827.1 3398.7 1992 4676.3 4443.3 1993 5284.8 5986.2 1994 10421.8 9960.1 1995 12451.8 11048.1 1996 12576.4 11557.4 1997 15160.7 11806.5 1998 15223.6 11626.1 1999 16159.8 13736.5 2000 20634.4 18638.8 2001 22024.4 20159.2 2002 26947.9 24430.3 2003 36287.9 34195.6 2004 49103.3 46435.8 2005 62648.1 54273.7 2006 77594.6 63376.9 2007 93455.6 73284.6 2008 100394.9 79526.5 run; proc gplot; plot x*t=1 y*t=2/overlay; symbol1c=black i=join v=none; symbol2c=red i=join v=none w=2l=2; run; proc arima data=example6_4; identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1); run; proc arima; identify var=y crrosscorr=x; estimate methed=ml input=x plot; forecast lead=0id=t out=out; proc aima data=out; identify varresidual stationarity=(adf=2); run;

时间序列分析实验报告(3)

《时间序列分析》课程实验报告

一、上机练习(P124) 1.拟合线性趋势 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 程序: data xiti1; input x@@; t=_n_; cards; 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 ; proc gplot data=xiti1; plot x*t; symbol c=red v=star i=join; run; proc autoreg data=xiti1; model x=t; output predicted=xhat out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol2c=green v=star i=join; run; 运行结果:

分析:上图为该序列的时序图,可以看出其具有明显的线性递增趋势,故使用线性模型进行拟合:x t=a+bt+I t,t=1,2,3,…,12 分析:上图为拟合模型的参数估计值,其中a=9.7086,b=1.9829,它们的检验P值均小于0.0001,即小于显著性水平0.05,拒绝原假设,故其参数均显著。从而所拟合模型为:x t=9.7086+1.9829t.

分析:上图中绿色的线段为线性趋势拟合线,可以看出其与原数据基本吻合。 2.拟合非线性趋势 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 程序: data xiti2; input x@@; t=_n_; cards; 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 ; proc gplot data=xiti2; plot x*t; symbol c=red v=star i=none; run; proc nlin method=gauss; model x=a*b**t; parameters a=0.1 b=1.1; der.a=b**t; der.b=a*t*b**(t-1); output predicted=xh out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xh*t=2/overlay;

时间序列分析ARMA模型实验

基于ARMA模型的社会融资规模增长分析 ————ARMA模型实验

第一部分实验分析目的及方法 一般说来,若时间序列满足平稳随机过程的性质,则可用经典的ARMA模型进行建模和预则。但是, 由于金融时间序列随机波动较大,很少满足ARMA模型的适用条件,无法直接采用该模型进行处理。通过对数化及差分处理后,将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列,可以采用ARMA模型进行建模和分析。 第二部分实验数据 2.1数据来源 数据来源于中经网统计数据库。具体数据见附录表5.1 。 2.2所选数据变量 社会融资规模指一定时期内(每月、每季或每年)实体经济从金融体系获得的全部资金总额,为一增量概念,即期末余额减去期初余额的差额,或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。社会融资规模作为重要的宏观监测指标,由实体经济需求所决定,反映金融体系对实体经济的资金量支持。 本实验拟选取2005年11月到2014年9月我国以月为单位的社会融资规模的数据来构建ARMA模型,并利用该模型进行分析预测。 第三部分 ARMA模型构建 3.1判断序列的平稳性 首先绘制出M的折线图,结果如下图:

图3.1 社会融资规模M曲线图 从图中可以看出,社会融资规模M序列具有一定的趋势性,由此可以初步判断该序列是非平稳的。此外,m在每年同时期出现相同的变动趋势,表明m还存在季节特征。下面对m的平稳性和季节性·进行进一步检验。 为了减少m的变动趋势以及异方差性,先对m进行对数化处理,记为lm,其时序图如下: 图3.2 lm曲线图

对数化后的趋势性减弱,但仍存在一定的趋势性,下面观察lm的自相关图 表3.1 lm的自相关图 上表可以看出,该lm序列的PACF只在滞后一期、二期和三期是显著的,ACF随着滞后结束的增加慢慢衰减至0,由此可以看出该序列表现出一定的平稳性。进一步进行单位根检验,由于存在较弱的趋势性且均值不为零,选择存在趋势项的形式,并根据AIC自动选择之后结束,单位根检验结果如下: 表3.2 单位根输出结果 Null Hypothesis: LM has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12) t-Statistic Prob.*

时间序列分析实验指导

时间序列分析 实验指导 4 2 -2 -4 50100150200250 统计与应用数学学院

前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及,对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新,在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养,注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此,我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点: ①理论与实践相结合,书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际,有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合,我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法,有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持,对此我们表示衷心的感谢! 限于我们的水平,欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。 统计与数学模型分析实验中心2007年2月

目录实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作- 1 - 实验二确定性时间序列建模方法- 8 - 实验三时间序列随机性和平稳性检验- 18 - 实验四时间序列季节性、可逆性检验- 20 - 实验五ARMA模型的建立、识别、检验- 26 - 实验六 ARMA模型的诊断性检验- 29 - 实验七 ARMA模型的预测- 30 - 实验八复习ARMA建模过程- 32 - 实验九时间序列非平稳性检验- 34 -

实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作:菜单方式,命令方式; 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式; 二、各种常用差分函数表达式; 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数; 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式; ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后,进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框,由用户选择数据的时间频率(frequency)、起始期和终止期。选择时间频率为Annual(年度),再分别点击起始期栏(Start date)和终止期栏(End date),输入相应的日期,然后点击OK按钮,将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口,工作文件一开始其中就包含了两个对象,一个是系数向量C(保存估计系数用),另一个是残差序列RESID(实际值与拟合值之差)。 ⒉命令方式 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,也可以建立工作文件。命令格式为:CREATE 时间频率类型起始期终止期 则菜单方式过程可写为:CREATE A 1985 1998 ㈡输入Y、X的数据 ⒈DATA命令方式 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令,命令格式为: DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>

时间序列分析_最经典的

【时间简“识”】 说明:本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者:胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学,经济学相结合的学科,在我们论坛,特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”,旨在对时间序列方面进行知识扫盲(扫盲,仅仅扫盲而已……),同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里,时间序列估计是遭吐槽的重点科目了,其理论性强,虽然应用领域十分广泛,但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始,为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事!

Long long ago,有多long?估计大概7000年前吧,古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来,这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义?当时的人们并不是随手一记,而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果,他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律,这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划,使农业迅速发展,从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究,找寻它变化发展的规律,预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列,那怎么拿来分析呢? 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析 ?描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。

spss时间序列模型

《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析

数学与统计学学院 一、实验内容: 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是:指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理论和实践表明,就业总量往往受到许多因素的制约,这些因素之间有着错综复杂的联系,因此,运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法(ARIMA)则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说,随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年(1969-2005)从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的: 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。

4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析: 总体分析: 先对数据进行必要的预处理和观察,直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段,将它分为三个步骤:首先,对有缺失值的数据进行修补,其次将数据资料定义为相应的时间序列,最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段:根据时间序列的特征和分析的要求,选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤: SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量,并给它们赋予相应的时间标志,具体操作步骤是: 1.选择菜单:Date→Define Dates,出现窗口:

eviews时间序列分析实验

实验一ARMA 模型建模 一、实验目的 学会检验序列平稳性、随机性。学会分析时序图与自相关图。学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计,以及掌握利用ARMA 模型进行预测的方法。学会运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。 二、基本概念 1平稳时间序列: 定义:时间序列{zt}是平稳的。如果{zt}有有穷的二阶中心矩,而且满足: (a)ut= Ezt =c; (b)r(t,s) = E[(zt-c)(zs-c)] = r(t-s,0) 则称{zt}是平稳的。 2 AR 模型: AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测。具有如下结构的模型称为P 阶自回归模型,简记为AR(P)。 x t = 0 + 1x t-1 + 2x t-2 + + p x t- p + t p0 E(t) = 0,Var(t) = 2 ,E(t s) = 0,s t Ex = 0,s t 3 MA 模型: MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。具有如下结构的模型称为Q 阶移动平均回归模型,简记为MA(q)。 x t= +t-1t-1 -2t-2 - -q t-q q0 E() = 0,Var( ) = 2, E( ) = 0, s t 4 ARMA 模型: ARMA模型:自回归模型和滑动平均模型的组合,便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA。具有如下结构的模型称为自回归移动平均回归模型,简记为ARMA(p,q)。 x t= 0 + 1x t-1 + + p x t- p+ t- 1t-1 - - q t-q

时间序列分析报告材料张能福第三章

第一节线性差分方程一、后移算子B定义为三、齐次方程解的计算1、AR(n)过程自相关函数ACF 1阶自回归模型AR(1) Xt= Xt-1+ at 的k 阶滞后自协方差为:Xt= 1Xt-1+ 2Xt-2 + at 该模型的方差0以及滞后1期与2期的自协方差1, 2分别为一般地,n 阶自回归模型AR(n) Xt= 1Xt-1+ 2Xt-2 + …nXt-n + at 其中:zi 是AR(n)特征方程⑵=0的特征根,由AR(n)平稳的条件知,|zi|<1; 因此,当zi均为实数根时,k呈几何型衰减(单调或振荡);当存在虚数根时,则一对共扼复根构成通解中的一个阻尼正弦波项,k呈正弦波衰减。对MA(1)过程其自协方差系数为二、偏自相关函数从Xt 中去掉Xt-1的影响,则只剩下随机扰动项at ,显然它与Xt-2无关, 因此我们说Xt与Xt-2的偏自相关系数为零,记为MA(1)过程可以等价地写成at 关于无穷序列Xt , Xt-1 ,…的线性组合的形式:与MA(1)相仿,可以验证MA(m)过程的偏自相关函数是非截尾但趋于零的。ARMA(n,m)的自相关函数,可以看作MA(m)的自相关函数和AR(n)的自相关函数的混合物。当n=0时,它具有截尾性质;当m=0时,它具有拖尾性质;当n、m都不为0时,它具有拖尾性质从识别上看,通常:ARMA(n , m)过程的偏自相关函数(PACF ) 可能在n阶滞后前有几项明显的尖柱 (spikes ),但从n阶滞后项开始逐渐趋向于零;而它的自相关函数(ACF )则是在m阶滞后前有几项明显的尖柱,从m阶滞后项开始逐渐趋向于零。对k=1 , 2 , 3,…依次求解方程,得上述……序列为AR模型的偏自相关函数。偏自相关性是条件相关,是在给定的条件下,和的条件相关。换名话说,

应用时间序列实验报告

河南工程学院课程设计 《时间序列分析课程设计》学生姓名学号: 学院:理学院 专业班级: 专业课程:时间序列分析课程设计指导教师: 2017年 6 月 2 日

目录 1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析..... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 2. 实验二我国铁路货运量分析........... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析...... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。课程设计体会 ............................ 错误!未定义书签。

时间序列实验报告

第三章平稳时间序列分析 选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列,见表1: 表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列 一、时间序列预处理 (一)时间序列平稳性检验 1.时序图检验 (1)工作文件的创建。打开EViews6.0软件,在主菜单中选择File/New/Workfile, 在弹出的对话框中,在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency(时间序列数据),在Date specification下的Frequency中选择Annual(年度数),在Start date中输入“1950”(表示起始年

份为1950年),在End date中输入“2008”(表示样本数据的结束年份为2008年),然后单击“OK”,完成工作文件的创建。 (2)样本数据的录入。选择菜单中的Quick/Empty group(Edit Series)命令,在弹出的Group对话框中,直接将数据录入,并分别命名为year(表示年份),X(表示新增里程数)。 (3)时序图。选择菜单中的Quick/graph…,在弹出的Series List中输入“year x”,然后单击“确定”,在Graph Options中的Specifi中选择“XYLine”,然后按“确定”,出现时序图,如图1所示: 图1 我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列时序图从图1中可以看出,该序列始终在一个常数值附近随机波动,而且波动的围有界,因而可以初步认定序列是平稳的。为了进一步确认序列的平稳性,还需要分析其自相关图。 2.自相关图检验 选择菜单中的Quick/Series Statistics/Correlogram...,在Series Name 中输入x(表示作x序列的自相关图),点击OK,在Correlogram Specification 中的Correlogram of 中选择Level,在Lags to include中输入24,点击OK,得到图2:

时间序列分析实验报告

时间序列分析SAS软件实验报告: 以我国2002第一季度到2012年第一季度国内生产总值数据(季节效应模型)分析 班级:统计系统计0姓名: 学号: 指导老师: 20 年月日

时间序列分析报告 一、前言 【摘要】2012年3月5日温家宝代表国务院向大会作政府工作报告。温家宝在报告中提出,2012年国内生产总值增长7.5%。这是我国国内生产总值(GDP)预期增长目标八年来首次低于8%。 温家宝说,今年经济社会发展的主要预期目标是:国内生产总值增长7.5%;城镇新增就业900万人以上,城镇登记失业率控制在4.6%以内;居民消费价格涨幅控制在4%左右;进出口总额增长10%左右,国际收支状况继续改善。同时,要在产业结构调整、自主创新、节能减排等方面取得新进展,城乡居民收入实际增长和经济增长保持同步。 他指出,这里要着重说明,国内生产总值增长目标略微调低,主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接,引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来,以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。提出居民消费价格涨幅控制在4%左右,综合考虑了输入性通胀因素、要素成本上升影响以及居民承受能力,也为价格改革预留一定空间。 对于这一预期目标的调整,温家宝解释说,主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接,引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来,以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。 央行货币政策委员会委员李稻葵表示,未来若干年中国经济增长速度会有所放缓,这个放缓是必要的,是经济发展方式转变的一个必然要求。 【关键词】“十二五”规划目标国内生产总值增长率增速放缓提高发展质量附表:国内生产总值(2012年1季度) 绝对额(亿元)比去年同期增长(%) 国内生产总值107995.0 8.1 第一产业6922.0 3.8 第二产业51450.5 9.1 第三产业49622.5 7.5 注1:绝对额按现价计算,增长速度按不变价计算。注2:该表为初步核算数据。 GDP环比增长速度 环比增长速度(%) 2011年1季度 2.2 2季度 2.3 3季度 2.4 4季度 1.9 2012年1季度 1.8 注:环比增长速度为经季节调整与上一季度对比的增长速度。 此表是我国2012年第一季度国内生产总值及与2011年同期比较来源:前瞻网

应用时间序列实验报告

河南工程学院课程设计《时间序列分析课程设计》学生姓名学号: 学院:理学院 专业班级: 专业课程:时间序列分析课程设计 指导教师: 2017年6月2日

目录 1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析 (1) 1.1 实验目的 (1) 1.2 实验原理 (1) 1.3 实验内容 (2) 1.4 实验过程 (3) 2. 实验二我国铁路货运量分析 (8) 2.1 实验目的 (8) 2.2 实验原理 (8) 2.3 实验内容 (9) 2.4 实验过程 (10) 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析 (14) 3.1 实验目的 (14) 3.2 实验原理 (15) 3.3 实验内容 (15) 3.4 实验过程 (16) 课程设计体会 (19)

1.实验一澳大利亚常住人口变动分析 1971年9月—1993年6月澳大利亚常住人口变动(单位:千人)情况如表1-1所示(行数据)。 表1-1 (1)判断该序列的平稳性与纯随机性。 (2)选择适当模型拟合该序列的发展。 (3)绘制该序列拟合及未来5年预测序列图。 1.1 实验目的 掌握用SAS软件对数据进行相关性分析,判断序列的平稳性与纯随机性,选择模型拟合序列发展。 1.2 实验原理 (1)平稳性检验与纯随机性检验 对序列的平稳性检验有两种方法,一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验法;另一种是单位根检验法。

(2)模型识别 先对模型进行定阶,选出相对最优的模型,下一步就是要估计模型中未知参数的值,以确定模型的口径,并对拟合好的模型进行显著性诊断。 (3)模型预测 模型拟合好之后,利用该模型对序列进行短期预测。 1.3 实验内容 (1)判断该序列的平稳性与纯随机性 时序图检验,根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质,平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常识值附近波动,而且波动的范围有界。如果序列的时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性,那么它通常不是平稳序列。 对自相关图进行检验时,可以用SAS 系统ARIMA 过程中的IDENTIFY 语句来做自相关图。 而单位根检验我们用到的是DF 检验。以1阶自回归序列为例: 11t t t x x φε-=+ 该序列的特征方程为: 0λφ-= 特征根为: λφ= 当特征根在单位圆内时: 11φ< 该序列平稳。 当特征根在单位圆上或单位圆外时: 11φ≥ 该序列非平稳。 对于纯随机性检验,既白噪声检验,可以用SAS 系统中的IDENTIFY 语句来输出白噪声检验的结果。 (2)选择适当模型拟合该序列的发展

实验·6时间序列分析报告地spss应用

实验6 时间序列分析的spss应用 6.1 实验目的 学会运用SPSS统计软件创建时间数列,熟练掌握长期趋势线性模型拟合和季节变动测定的SPSS方法与技能。 6.2 相关知识(略) 6.3 实验内容 6.3.1 用SPSS统计软件创建时间序列的创建 6.3.2用SPSS统计软件处理长期趋势线性模型的拟合(最小二乘法、指数平滑法)及预测。 6.3.3掌握测定季节变动规律的SPSS测定方法。 6.4实验要求 6.4.1准备实验数据 6.4.2用SPSS统计软件创建彩电出口数量的时间序列 6.4.3用最小二乘法测定长期趋势,拟合线性趋势方程,并进行趋势预测。 6.4.4测定彩电出口数量的季节变动规律。 6.4.5用指数平滑法预测2014和2015年的彩电出口数量。 6.5 实验步骤 6.5.1 实验数据 为了研究某国彩电出口的情况,某研究机构收集了从2003-2013年某国彩电出口的月度数据,如表6-1所示。 表6-1 我国2003-2013年的我国彩电出口的月度数据(单位:万台)1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003年12.53 13.73 24.45 28.75 32.45 31.11 25.94 32.98 43.49 42.94 63.29 77.28 2004年30.01 39.63 29.77 42.74 32.25 31.94 32.27 32.59 32.92 30.98 47.44 52.82 2005年24.08 16.42 31.24 29.33 31.88 30.09 28.08 32.99 44.99 47.57 50.36 75.19 2006年39.02 25.81 43.38 37.34 39.22 39.87 51.10 50.99 55.16 62.78 57.75 72.20 2007年28.76 39.38 46.10 39.41 38.74 40.18 45.59 43.31 46.68 54.17 53.65 61.12 2008年28.87 21.23 35.82 26.97 32.33 24.53 29.39 31.96 38.22 39.24 52.95 68.41

典型时间序列模型分析

实验1 典型时间序列模型分析 1、实验目的 熟悉三种典型的时间序列模型:AR 模型,MA 模型与ARMA 模型,学会运用Matlab 工具对对上述三种模型进行统计特性分析,通过对2 阶模型的仿真分析,探讨几种模型的适用范围,并且通过实验分析理论分析与实验结果之间的差异。 2、实验原理 AR 模型分析: 设有 AR(2)模型, X(n)=-0.3X(n-1)-0.5X(n-2)+W(n) 其中:W(n)是零均值正态白噪声,方差为4。 (1)用MA TLAB 模拟产生X(n)的500 观测点的样本函数,并绘出波形 (2)用产生的500 个观测点估计X(n)的均值和方差 (3)画出理论的功率谱 (4)估计X(n)的相关函数和功率谱 【分析】给定二阶的AR 过程,可以用递推公式得出最终的输出序列。或者按照一个白噪声 通过线性系统的方式得到,这个系统的传递函数为: 1 2 1 ()10.30.5H z z z --= ++ 这是一个全极点的滤波器,具有无限长的冲激响应。 对于功率谱,可以这样得到, ()() 2 2 12 12exp 11x w z jw P w a z a z σ--==++ 可以看出, () x P w 完全由两个极点位置决定。 对于 AR 模型的自相关函数,有下面的公式: 这称为 Yule-Walker 方程,当相关长度大于p 时,由递推式求出: 这样,就可以求出理论的 AR 模型的自相关序列。

1.产生样本函数,并画出波形 2.题目中的AR 过程相当于一个零均值正态白噪声通过线性系统后的输出,可以按照上面的方法进行描述。 clear all; b=[1]; a=[1 0.3 0.5]; % 由描述的差分方程,得到系统传递函数 h=impz(b,a,20); % 得到系统的单位冲激函数,在20 点处已经可以认为值是0 randn('state',0); w=normrnd(0,2,1,500); % 产生题设的白噪声随机序列,标准差为2 x=filter(b,a,w); % 通过线形系统,得到输出就是题目中要求的2 阶AR 过程 plot(x,'r'); ylabel('x(n)'); title('邹先雄——产生的AR 随机序列'); grid on; 得到的输出序列波形为: 2.估计均值和方差 可以首先计算出理论输出的均值和方差,得到 x m ,对于方差可以先求出理论自相 关输出,然后取零点的值。

时间序列分析实验报告70946

时间序列分析实验报告 P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5—4(行数据)所示。 表5-4 304 303 307 299 296 293 301293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275271 277 278 279 283284 282 283 279 280 280 279 278 283278270 275 273 273 272 275 273273272 273 272273 271 272 271 273 277 274 274 272280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 选择适当模型拟合该序列的发展,并估计下一天的收盘价。 解: (1)通过SAS软件画出上述序列的时序图如下: 程序: data example5_1; input x@@; time=_n_; cards; 304 303 307299 296293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281278 277 279 278 270268 272 273279 279 280275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273273 272 275 273 273 272 273 272 273 271272 271 273 277 274274 272 280 282 292295 295 294 290 291288 288 290 293288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 ; proc gplot data=example5_1; plotx*time=1; symbol1c=blackv=star i=join; run; 上述程序所得时序图如下:

统计学之时间序列分析报告

时间序列分析实验指导

4 2 -2 -4 50100150200250 统计与应用数学学院

前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及,对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新,在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养,注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此,我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点: ①理论与实践相结合,书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际,有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合,我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法,有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持,对此我们表示衷心的感谢! 限于我们的水平,欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。

统计与数学模型分析实验中心 2007年2月

目录

实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作:菜单方式,命令方式; 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式; 二、各种常用差分函数表达式; 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数; 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式; ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后,进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框,由用户选择数据的时间频率(frequency)、起始期和终止期。选择时间频率为Annual(年度),再分别点击起始期栏(Start date)和终止期栏(End date),输入相应的日期,然后点击OK按钮,将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口,工作文件一开始其中就包含了两个对象,一个是系数向量C(保存估计系数用),另一个是残差序列RESID(实际值与拟合值之差)。

时间序列 实验报告

数学与软件科学学院实验报告 学期:2013至 2014 第 2 学期 2014年4月24日课程名称: 应用时间序列分析专业:统计学 2011级6班实验编号: 01 实验项目:平稳时间序列分析指导教师:XXX 姓名: XX 学号:XXXX 实验成绩:_____ 实验步骤 选择合适的模型拟合1950年-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列。 首先绘制该序列时序图,直观检验序列的平稳性: 时序图显示:序列具有平稳特征。 接着进行白噪声检验:使用Q统计量,如下: 显示序列值彼此之间蕴含着相关关系,为非白噪声序列。该序列为平稳的非白噪声序列,可以建立一个平稳的模型来拟合;

考察序列自相关图以及偏自相关图 样本自相关图显示除了延迟1-3阶的自相关系数在2倍标准差范围之外,其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动。根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性,进一步确定序列平稳。 考察自相关系数衰减向零的过程,可以看到有明显的正弦波动轨迹,这说明自相关系数具有拖尾的典型特征 考察偏自相关系数衰减向零的过程,除了1-2阶偏自相关系数在2倍标准差范围之外,其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内做小值无序波动,这是一个典型的偏相关系数2阶截尾特征 本例中,根据自相关系数拖尾,偏自相关系数2阶截尾属性,我们可以初步确定拟合模型为AR(2)模型。 进行参数估计,结果如下: Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10.83741 3.234053 3.351029 0.0015 AR(1) 0.728590 0.113885 6.397592 0.0000 AR(2) -0.544583 0.114077 -4.773838 0.0000 R-squared 0.453915 Mean dependent var 10.95316 Adjusted R-squared 0.433689 S.D. dependent var 26.47445 S.E. of regression 19.92298 Akaike info criterion 8.872821 Sum squared resid 21433.96 Schwarz criterion 8.980350 Log likelihood -249.8754 Hannan-Quinn criter. 8.914610 F-statistic 22.44281 Durbin-Watson stat 2.104218 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .36+.64i .36-.64i

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