实验十时间序列模型

实验目的

掌握时间序列的基本理论，时间序列模型种类的识别、估计、诊断和预测方法，以及相应的EViews软件操作方法。

实验原理

时间序列分析方法由Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。

时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是：

（1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。

（2）明确考虑时间序列的非平稳性。如果时间序列非平稳，建立模型之前应先通过差分把它变换成平稳的时间序列，再考虑建模问题。

时间序列模型的应用：

（1）研究时间序列本身的变化规律（建立何种结构模型，有无确定性趋势，有无单位根，有无季节性成分，估计参数）。

（2）在回归模型中的应用（预测回归模型中解释变量的值）。

（3）时间序列模型是非经典计量经济学的基础之一（不懂时间序列模型学不好非经典计量经济学）。

实验内容

建立中国人口时间序列模型。

表给出了中国人口数据y t（1952-2004，单位万人），试建立y t的时间序列模型，并预测2005年中国人口总数。

表

建模步骤

10.4.1 识别模型

利用表数据建立y t序列图，如图。

图中国人口序列（1952-2004）

从人口序列图可以看出我国人口总水平除在1960和1961两年出现回落外，其余年份基本上保持线性增长趋势。

察看序列的相关图，在序列窗口选择View/Correlogram,便会弹出如下窗口，见图，选择滞后阶数（本例输入滞后期10），点击ok，得到如图所示的序列y t的相关图和偏相关图。

图

图y t的相关图，偏相关图

由y t的相关图，偏相关图判断y t为非平稳性序列。进一步考察其差分序列Dy t，序列图见图，其相关图，偏相关图见图。

图

图Dy t的相关图，偏相关图

人口差分序列Dy t是平稳序列。应该用Dy t建立模型。因为Dy t均值非零，结合图拟建立带有漂移项的AR(1)模型。

10.4.2 估计模型

采用AR（1）模型对Dy t进行估计，从EViews主菜单中点击Quick键，选择Estimate Equation功能。随即会弹出Equation specification对话框。输入漂移项非零的AR(1)模型估计命令（C表示漂移项）如下：

D(Y) C AR(1)

结果如图所示，整理如下：

Dy t = + (Dy t-1–+ v t

R2 = , Q(10) = , Q? (k-p-q) = (10-1-0-1) =

图

10.4.3 对模型的检验

图

由估计结果，可以看到模型参数都通过了显着性t检验。模型残差的相关图和偏相关图如图。Q(10) = < ?(10-1-0) = ，可以认为模型误差序列为非自相关序列。

10.4.4 预测

EViews操作方法：把样本容量调整到1952-2005。打开估计式窗口，在Equation Specification（方程设定）选择框输入命令，D(Y) C AR(1)，保持Method（方法）选择框的缺省状态（LS方法），在Sample（样本）选择框中把样本范围调整至1949-2004。点击OK键，得到估计结果后，点击功能条中的预测（Forecast）键。得对话框及各种选择状态见图。

图

点击OK键，得到静态预测序列YF及置信区间图，如图。同时，YF和YFse序列出现在工作文件中。打开YF序列窗口，得2005年预测值为万人，见图。已知2005年中国人口实际数是130756万人。预测误差为：

? =130952.5130756

130756

若在图中输入预测样本范围为2005，则可以得到2005年的动态或静态预测结果。如图所示。本例得到的静态预测值的置信区间为[，]。

图

应用时间序列分析习题答案解析整理

第二章习题答案 2.1 （1）非平稳（2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 （1）非平稳，时序图如下（2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

2.3 （1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 （2）平稳序列（3）白噪声序列 2.4 ，序列 LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05 不能视为纯随机序列。 2.5 （1）时序图与样本自相关图如下

（2）非平稳（3）非纯随机 2.6 （1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)）（2）差分序列平稳，非纯随机第三章习题答案 3.1 解：1()0.7()()t t t E x E x E ε-=?+ 0)()7.01(=-t x E 0)(=t x E t t x ε=-）B 7.01( t t t B B B x εε)7.07.01()7.01(221Λ+++=-=- 229608.149 .011 )(εεσσ=-= t x Var 49.00212==ρφρ 022=φ 3.2 解：对于AR （2）模型： ?? ?=+=+==+=+=-3.05 .02110211212112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：???==15/115 /72 1φφ 3.3 解：根据该AR(2)模型的形式，易得：0)(=t x E 原模型可变为：t t t t x x x ε+-=--2115.08.0 2212122 ) 1)(1)(1(1)(σφφφφφφ-+--+-= t x Var 2) 15.08.01)(15.08.01)(15.01() 15.01(σ+++--+= =1.98232σ ?????=+==+==-=2209.04066.06957.0)1/(1221302112211ρφρφρρφρφρφφρ ?? ? ??=-====015.06957.033222111φφφρφ

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;

数字高程模型期末整理复习资料

数字高程模型期末复习资料第一章 1.高程用来描述地形表面的起伏形态，传统的高程模型是等高线，其数学意义是定义在二维地理空间上的连续曲面函数，当此高程模型用计算机来表达时，称为数字高程模型。 2.数字高程模型的定义为：数字高程模型是对二维地理空间上具有连续变化特征地理现象通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟－－模型化表达和过程模拟，Digital Elevation Model，简称DEM。 3.数字地面模型是利用一个任意坐标场中大量选择的已知X、Y、Z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示。 4.DEM和DTM的关系：DEM是DTM的子集，是DTM最基本的部分；20世纪60年代出现了地理信息系统的概念，其含义包括了DTM，在概念上取代了DTM。DTM提出后，其实际发展和应用中的内涵还主要局限于DEM，故二者的名称混淆使用，主要表示的都是DEM的概念。 5.数字地形表达的方式可以分为两大类：数学描述和地形描述 (1)数字描述：全局：傅立叶级数；多项式函数局部：规则的分块函数；不规则的分块函数（2）图形描述：点：不规则分布；规则分布；特征点线：等高线；特征线；剖面图面：影像；透视图；其他 6.模型是指用来表现其他事物的一个对象或概念，是按比例缩减并转换到我们能够理解的形式的事物本体。 7.模型可以分为三种不同层次：概念模型，物质模型，数学模型。 8.概念模型是基于个人的经验与知识在大脑中形成的关于状况或对象的模型。 9.物质模型通常是一个模拟的模型，如橡胶，塑料或泥土制成的地形模型。 10.数字模型一般是基于数字系统的定量模型。包括函数模型和随机模型。 11.数字模型的优点：1他是理解现实世界和发现自然规律的工具。2提供了考虑所有可能性，评价选择性和排除不可能性的机会。3帮助在其他领域推广后应用解决问题的结果。4帮助明确思路，集中精力关注问题重要的方面。5使得问题的主要成分能够被更好的观察，同时确保交流，减少模糊，并改进关于问题一致性看法的机会。 12.模型的评价：1精确性2描述的现实性3准确性4可靠性5一般性6成效性 13.数字高程模型的类型 (1)按结构分类（按其数据组织方式）基于面单元的DEM；基于线单元的DEM；基于点的DEM (2)按连续性分类（从数学角度考察DEM模型连续性、一阶导数及高阶导数等的连续情况）不连续型DEM；连续不光滑DEM；光滑DEM (3）按范围分类局部DEM；地区DEM；全局DEM 14.数字高程模型的系统结构数字高程模型的理论和技术由数据采集、数据处理和应用三部分组成。这三部分

数字高程模型共14页

本科学生综合性实验报告姓名学号专业地理信息系统班级 11级＿实验课程名称数字高程模型实验名称坡度等地形因子提取的不确定性研究指导教师及职称开课学期 2014 至＿ 2015 学年＿上学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备

1）DEM网格计算。 Arctoolbox---Data Management Tools ---raster processing ----rasampe 将DEM数据分为30M，60m,90m，100m。

2) 计算坡度地面某点的坡度是过该点的切平面与水平地面的夹角，是高度变化的最大值比率，表示了地表面在该点的倾斜程度。基于 DEM 数据，利用 Arcgis 的 Slope 工具提取坡度。分别计算不同分辨率30、60、90、100的坡度图。如下图所示为30M 、100M 的坡度分布图。

30m 100m 60m 90m 提出的坡面特征分析的自然地域导向表，将坡度重分类为 0°～3°，3°～5°，5°～15°，15°～25°，25°～30°，30°～ 45°，＞45°七级。

重分类结果如下图所示：

30M 60M 90M 100M 3) 坡向计算地面任何一点切平面的法线在水平面的投影与过该点的正北方向的夹角成为该点的坡向。坡向是决定局部地面接收阳光和重新分配太阳辐射量的重要地形因子之一，直接造成局部地区气候特征的差异。坡向还直接影响到诸如土壤水分、地面无霜期以及作物生长适宜性程度等多项重要的农业生产指标。坡向图： 30m 60m 90m 100m 4)坡向重分类

时间序列分析资料报告——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（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.*

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MATLAB 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：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，可以看出， FX 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: \(0) 打⑴ 匚⑴… ^(0) ■ 1' G 2 W 0 JAP) 人9-1)… 凉0) _ 这称为Yule-Walker 方程，当相关长度大于 p 时，由递推式求出: r (r) + -1) + -■ + (7r - JJ )= 0 这样，就可以求出理论的 AR 模型的自相关序列。 H(z) 二 1 1 0.3z ， P x w +W 1 1 a 才 a 2z^

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：邹先雄——产生的AR随机序列 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m x =0 ，对于方差可以先求出理论自相关输出，然后取零点的值。

时间序列分析及VAR模型

Lecture 6 6. Time series analysis: Multivariate models 6.1Learning outcomes ?Vector autoregression (VAR) ?Cointegration ?Vector error correction model (VECM) ?Application: pairs trading 6.2Vector autoregression (VAR)向量自回归 The classical linear regression model assumes strict exogeneity; hence, there is no serial correlation between error terms and any realisation of any independent variable (lead or lag). As we discovered, serial correlation (or autocorrelation) is very common in financial time series and panel data. Furthermore, we assumed a pre-defined relation of causality: explanatory variable affect the dependent variable? 传统的线性回归模型假设严格的外主性，误差项与可实现的独立变量之间没有序列相关性。金融时间序列及面板数据往往都有很强的自相关性，假定解释变量影响因变量。 We now relax bo什］assumptions using a VAR model. VAR models can be regarded as a generalisation of AR(p) processes by adding additional time series. Hence, we enter the field of multivariate time series analysis. VAR模型可以'"l作是在一般的自回归过程中加入时间序列。 Lefs look at a standard AR(p) process for hvo variables (y( and xj? (1)%= Ql + 琅］仇『一 +仏 (2)x t = a2 + - + ￡2t The next step is to allow that lagged values of xt can affect y( and vice versa. This means that we obtain a system of equations for two dependent variables(y(and xj?Both dependent variables are influenced by past realisations of y(and x t. By doing that, we violate strict exogeneity (see Lecture 2); however, we can use a more relaxed concept, namely weak exogeneity?As we use lagged values of bodi dependent variables, we can argue that these lagged values are known to us, as we observed them in the previous period? We call these variables predetermined? Predetermined (lagged) variables fulfil weak exogeneity in the sense that they have to be uncorrelated with the contemporaneoiis error term in t? We can still use OLS to estimate the following system of equations, which is called a VAR in reduced form. (3)+y 仇1化_丫+sr=i ^12 +￡it (4)X t = a2+2X1021”—, + _i + f2t

GIS地理信息系统期末考试试题

北京大学1998～2006 外加一无年份北大遥感与GIS研究所某年《地理信息系统》期末考试试题一、概念题（5×8＝40） 1. 矢量结构 2. 栅格结构 3. Overlay 4. Buffer 5. DEM 6. 地图综合 7. 拓扑结构 8. OpenGIS 二、简答题（15×4＝60） 1. 简述地图投影的基本原理 2. 简述GIS工程中的文档种类及作用 3. 简述GIS栅格数据结构的三种组织方式 4. 简述GIS系统的软硬件构成北京大学1998年研究生入学考试试题一、名词解释（4×5） 1、空间分析函数 2、GPS 3、四叉数编码 4、信息系统 5、OpenGIS 二、简答题（4×10） 1、空间指标和空间关系量测的主要内容 2、矢量多边形面积的快速算法（要求附框图） 3、DEM、DTM的概念及其获取方法 4、由栅格数据向矢量数据的转换的方法。三、综合分析题（2×20） 1、地理信息系统的意义、特点与发展趋势 2、地理信息系统的信息源与输入方法北京大学1999年研究生入学考试试题一、名词解释（10×4） 1、数字地球 2、矢量结构 3、栅格数据 4、拓扑关系 5、缓冲区分析（buffer） 6、多边形覆盖分析（overlay） 7、数字高程模型（DEM） 8、三角法（TIN） 9、元数据（Metadata）10、高斯——克吕格投影二、简答题（5×8） 1、简述地理信息系统中主要有哪些空间分析方法。 2、简述地图投影的基本原理 3、简述栅格数据的数据组织方法 4、简述地理信息系统的主要软硬件组成 5、简述地理信息系统工程的三维结构体系三、论述题（20）试论GIS项目中文档管理的意义及文档的类型（主要有那些文档）？北京大学2000年研究生入学考试试题一、概念题（8×5） 1、国家信息基础设施 2、空间对象（实体） 3、拓扑结构 4、元数据（Metadata） 5、层次数据库模型 6、GIS互操作 7、四叉树编码 8、空间索引二、简述题（5×8） 1、简述栅格数据结构的三种数据组织方法 2、简述地理信息系统数据采集的方法及特点 3、简述高斯——克吕格投影的特点5、简述地理信息系统空间数据的误差来源三、论述题（20）试论网络GIS的技术特点及尚需解决的问题北京大学2001年研究生入学考试试题一、概念题（任选五题，5×4） 1、空间对象 2、拓扑空间关系 3、地理空间中栅格表达方法 4、四叉树编码 5、空间数据质量 6、缓冲区分析二、简述题（4×10） 1、地理信息系统的组成 2、矢量、栅格、DEM数据结构的优缺点分析 3、属性数据库的数据模型 4、空间数据的内插方法

《数字高程模型》实验讲义[1]

数字高程模型实验讲义南阳师范学院环旅学院地理信息系统教研室编 2011年2月

前言 Miller于1958年提出首次提出了数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）的概念。经过40多年的发展，DEM的诸多基础理论问题都得到了深入的研究，基于DEM的数字地形分析理论与方法体系正在形成，DEM在许多领域的工作中得到了成功应用。DEM已成为各类GIS数据库的核心数据之一。国家测绘部门将DEM作为国家空间数据基础设施（National Spatial data Infrastructure，NSDI）的重要建设项目之一。在理论研究方面，DEM的不确定性、DEM的尺度效应、DEM的地学分析、基于DEM的数据挖掘都取得了很大的突破。在应用方面，也从一般的地形因子提取、支持三维漫游等简单应用向更多样的形式、更广泛的领域发展。可以说，DEM所代表的已经不仅仅是一种记录海拔的空间数据，更代表着一种地学处理的方法。适应于学科发展和实践需要，各高等院校的有关专业，特别是地理信息系统、空间信息与数字工程、测绘工程等专业都纷纷将数字高程模型作为本科和研究生课程。我学院办有地理信息系统和测绘工程等专业，数字高程模型一直是此二专业的重要课程。在多年教学经验的基础上，我们编写了本实验讲义，供地理信息系统专业、测绘工程专业的本科教学使用。本实验讲义中，以验证、探索理论知识和传授技能作为基础目标，另外还注重意识和能力的培养。当代教育理论认为，如果说知识和技能是人才素质的基础，意识则决定了运用知识和技能的动机，能力则是运用知识和技能的方法。当代地学人才不仅需要具有充足的专业知识和技能，而且应该具备一系列意识和能力。虽然，高校通常设置培养意识和能力的公共课程；但是，专业课教学也应该将其作为教学目标之一。这样以来，可以根据专业课程的特点有目的地培养特定的意识和能力。本课程所涉及的意识和能力主要包括科学精神、团队意识、创新能力和统合能力等。本讲义共7个实验，需要16个实验课时。实验类型包括基础型、综合型和设计型。每个实验都有明确的实验目的，有实验原理的详细介绍，实验过程中的必要之处作了解释和提示。实验后安排了思考题，要求学生们通过在实验中的探索来回答这些问题，有助于学生更好地理解和掌握DEM的理论和方法。

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。 2、统计时序分析（1）频域分析方法原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程： 1）早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律 2）后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数 3）20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶段特点：非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结果抽象，有一定的使用局限性（2）时域分析方法

(完整版)地理信息系统试题期末考试题目复习资料

地理信息系统试题一、名词解释 1.地理信息系统：是在计算机硬、软件系统支持下，对现实世界（资源与环境）的研究和变迁的各类空间数据及描述这些空间数据特性的属性进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 2.操作尺度：对空间实体、现象的数据进行处理操作时应采用最佳尺度，不同操作尺度影响处理结果的可靠程度或准确度 3.地理网格：是指按一定的数学规则对地球表面进行划分而形成的网格。数据模型：对现实世界进行认知、简化和抽象表达，并将抽象结果组织成有用、能反映形式世界真实状况数据集的桥梁。 4.数据模型：对现实世界进行认知、简化和抽象表达，并将抽象结果组织成有用、能反映形式世界真实状况数据集的桥梁。 5.对象模型：将研究的整个地理空间看成一个空域，地理现象和空间实体作为独立的对象分布在该空域中。 6.地图数字化：根据现有纸质地图，通贯手扶跟踪或扫描矢量化地方法，生产出可在技术机上进行存储、处理和分析的数字化数据。 7. 拓扑关系：图形在保持连续状态下的变形但图形关系不变的性质。 8.空间数据结构：对空间逻辑数据模型描述的数据组织关系和编排方式。 9.影像金字塔结构：在同一的空间参照下，根据用户需要以不同分辨率进行存储与显示，形成分辨率由粗到细，数据量由小到大的金字塔结构。 10.空间索引：依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系按一定的顺序排列的一种数据结构。 11.空间数据查询：其属于空间数据库的范畴，一般定义为从空间数据库中找出所有满足属性约束条件和空间约束条件的地理对象。 12.空间分析：以地理事物的空间位置和形态特征为基础，异空间数据运算、空间数与属性数据的综合运算为特征，提取与产生新的空间信息的技术和过程。 13.栅格数据的追踪分析：对于特定的栅格数据系统，有某一个或多个起点，按照一定的追种法则进行追踪目标或者追踪的空间分析方法。 14.数字高程模型：是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟，高程数据通常采用绝对高程。 15.数字地形分析：是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。二、填空题 1、空间实体的四个基本特征：空间位置特征、属性特征、时间特征、空间关系特征。 2、地理空间数据的概念模型分为：对象模型、场模型、网络模型。 3、空间关系是指地理空间实体之间相互作用的关系。空间关系主要有头拓扑空间关系、顺序空间关系、度量空间关系。 4、栅格数据模型的一个优点是不同类型的空间数据层可以进行叠加操作，不需要进行复杂的几何计算。 5、矢量数据结构按其是否明确地表示地理实体空间关系分为：实体数据结构和拓扑数据结构两大类。 6、栅格数据结构的显著特点是：属性明显，定位隐含。 7、矢栅一体化结构的理论基础是：多级网格方法、三个基本约定、线性四叉树

数字高程模型教程期末总结

1、DEM概念:(1)狭义概念：DEM是区域地表面海拔高程的数字化表达。 (2)广义概念：DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。 (3)数学意义：DEM是定义在二维空间上的连续函数H=f(x,y) 2、数字高程模型的特点:精度恒定性，表达多样性，更新实时性，尺度综合性 3、DEM与DTM的区别：DEM以绝对高程或海拔表示的地形模型；DTM泛指地形表面自然、人文、社会景观模型 4、数字高程模型的系统结构与功能：数据采集，数据处理，应用三部分，DEM模型建立，DEM模型操作，DEM分析，DEM可视化，DEM应用。 5、DEM形成过程：1.通过采样点的建模和内插生成3.进行数据的组织与管理4.生成相应的地形坡面因子5.二维可视和三维可视6.不确定分析和表达(DEM精度) 6、DEM数据模型：认知角度基于对象的模型、基于网络的模型、基于场的模型表达角度矢量数据模型、镶嵌数据模型、组合数据模型 7、DEM数据结构：1、规则格网DEM数据结构 a. 简单矩阵结构 b. 行程编码结构 c. 块状编码结构 d. 四叉树数据结构 2、不规则三角网DEM数据结构 8、TIN数据结构：面结构，点结构，点面结构，边结构，边面结构 9、DEM数据源特征：（1）数据源：地形图 ?特点：现势性（经济发达地区往往不满足现势性要求）、存储介质、精度：比例尺、等高线密度、成图方式有关（2）数据源：航空、遥感影像现势性好：获取速度快、更新速度快、更新面积大（大范围DEM数据的最有价值来源）相对精度和绝对精度低的遥感影像：Landsat—MSS、TM传感器、SPOT 高分辨率遥感图像：1米分辨率的米QUICKBIRD （3）数据源：地面测量用途：公路铁路勘测设计、房屋建筑、场地平整、矿山、水利等对高程精度要求较高的工程项目缺点：工作量大，周期长、更新十分困难，费用较高（4）数据源：既有DEM数据覆盖全国范围的1:100万、1:25万、1:5万数字高程模型10、采样的布点原则： 1）沿等高线采样：地形复杂沿等高线跟踪的方式进行数据采集;在平坦的地区，则不宜沿等高线采样 2）规则格网采样:规定X和Y轴方向的间距来形成平面格网，量测这些格网点的高程。

时间序列分析法原理及步骤

时间序列分析法原理及步骤 ----目标变量随决策变量随时间序列变化系统一、认识时间序列变动特征认识时间序列所具有的变动特征, 以便在系统预测时选择采用不同的方法 1》随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性, 大多服从正态分布 2》平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动, 即方差和数学期望稳定为常数识别序列特征可利用函数 ACF :其中是的 k 阶自协方差,且平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋于 0, 前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度, 后者是在控制其它先前序列的影响后,测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上, 预测模型大都难以满足这些条件, 现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的,但通过数据处理可以变换为平稳的。二、选择模型形式和参数检验 1》自回归 AR(p模型

模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量互相独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性的比你更造成的困难用 PACF 函数判别 (从 p 阶开始的所有偏自相关系数均为 0 2》移动平均 MA(q模型识别条件

平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,但较快收敛到 0, 则该时间序列可能是 ARMA(p,q模型。实际问题中,多数要用此模型。因此建模解模的主要工作时求解 p,q 和φ、θ的值,检验和的值。模型阶数实际应用中 p,q 一般不超过 2. 3》自回归综合移动平均 ARIMA(p,d,q模型模型含义模型形式类似 ARMA(p,q模型, 但数据必须经过特殊处理。特别当线性时间序列非平稳时,不能直接利用 ARMA(p,q模型,但可以利用有限阶差分使非平稳时间序列平稳化,实际应用中 d (差分次数一般不超过 2. 模型识别平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,且缓慢衰减收敛,则该时间序列可能是 ARIMA(p,d,q模型。若时间序列存在周期性波动, 则可按时间周期进

Eviews时间序列分析实例.

Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。一、指数平滑法实例所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。（－）一次指数平滑一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。表1 某企业食盐销售量单位：吨解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本

数字摄影测量试卷

一、名词解释： 1 、影像匹配：【答】通过一定的匹配算法在两幅或多幅影像之间识别同名点，如二维影像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点； 2、金字塔影像：【答】对二维影像进行低通滤波，并逐渐增大采样间隔，形成的影像像素数依次减少的影像序列; 3、立体正射影像对：【答】由正射影像和通过该正射影像生成的立体匹配片两者组成的立体相对； 4、同名核线：【答】同一核面与左右影像相交形成的两条核线，其中核面指物方点与摄影基线所确定的平面； 5、立体透视图：【答】运用透视原理和一定的数学模型（共线方程）将物方具有三维信息的点转换到指定的平面上，并通过消影处理获得立体透视效果。二、简答题： 1、以图1所示数字高程模型矩形格网为例,请说明图1中所画等高线的跟踪过程.如果有特征线存在,应该如何处理? 2、地形特征线的处理：地形特征线是表示地貌形态、特征的重要结构线，在等高线绘制过程中必须考虑地形特征线以正确表示地貌形态，在跟踪等高线时应注意：（1）、若在某一条格网边上由地形特征线穿过，必须特征线与格网线的交点与相应的格网点内插等高线点，而不能直接用格网点内插等高线；（2）当等高线穿过山脊线（山谷线）时，还必须在山脊线（山谷线）上补插等高线点；（3）当等高线遇到断裂线或边界时，等高线必须断在断裂线或边界线

上； 1、图2是一幅SPOT影像，当影像的外方位元素和DEM已知时，如何制作正射影像，请说明其原理过程，并指出与框幅式的航空影像制作正射影像算法的相同和不同之处。对于SPOT影像，当外方位元素和DEM已知识，可采用直接法和间接法结合的方法制作正射影像：由于SPOT影像是线阵扫描式影像，每一条影像的外方位元素都不同，在采用正解法或反解法制作正射影像时都存在迭代求解的过程，框幅式航空影像是点投影式影像，整幅影像的外方位元素唯一，制作正射影像采用反解法时无需迭代；另一方面SPOT影像可采用多项式纠正的方法来制作正射影像，而多项式纠正法则不适合于框幅式航空影像制作正射影像；两者在制作正射影像时都存在通过原始影像内插、重采样来获得每一个地面元所对应的影像坐标及其灰度值，以构成正射影像的过程； 3.“相关系数最大”影像匹配、基于物方的VLL法影像匹配和最小二乘法影像匹配的相同点及差别是什么？ “相关系数最大”影像匹配是指在左影像上以目标点为中心选取一定大小的区域作为目标区，将右片同名点可能存在的区域作为搜索区，比较目标窗口和搜索区内同大小窗口的灰度相关系数，将相关系数最大所对应的窗口的中心作为同名点。基于物方的VLL法影像匹配是在待定点的地面平面坐标已知的情况下，通过共线方程和合理的高程设定值，解算其相应的像点坐标，通过比较不同高程所对应的像点的相关测度，取最大测度处的像点作为同名点，相应的高程作为物点的高程；最小二乘法影像匹配是指顾及影像的几何和辐射畸变并引入相应的变形蚕参数，同时按最小二乘的原则解求这些参数，将相关系数最大处的左片目标窗口采用坐标梯度加权平均作为目标点，右片同名点的位置由求得的几何参数计算而得；由上可知三种匹配算法的相同点：都是基于灰度的影像匹配，都用到了相关系数最大作为匹配的测度; 不同点：“相关系数最大”影像匹配是基于像方的，通过选定目标区窗口与搜索区中相应大小的窗口中相关系数系数最大的窗口中心点作为同名点，匹配精度与窗口大小、影像信噪比有关； “基于物方的VLL法”影像匹配是基于物方的，而且能直接确定物方点的空间三维坐标，将不同高程处所对应左右影像中的像点作为可能的匹配点，取相关系数最大处作为同名像点，同时也获得了物点的高程信息，匹配精度与步距dz、影像信噪比、匹配窗口大小有关； “最小二乘法”影像匹配是基于像方的，考虑了几何畸变、辐射畸变等系统误差，可灵活引入了各种参数和约束条件，匹配精度较高，可达子像素级，匹配点的位置左片通过窗口梯度加权平均而求得，右片由求得的几何参数计算而得，匹配精度与信噪比、影像的纹理结构有关。 1、什么是特征匹配？它与基于灰度的影像匹配有什么不同？结合课间编程实习内容，请说明实现自动相对定向的方法原理和关键技术【答】特征匹配是指通过分别提取左右片影像或多张影像的特征（点、线、面等

现代时间序列分析模型

现代时间序列分析模型§1 时间序列平稳性和单位根检验§2 协整与误差修正模型经典时间序列分析模型： MA、AR、ARMA 平稳时间序列模型分析时间序列自身的变化规律现代时间序列分析模型：分析时间序列之间的关系单位根检验、协整检验现代宏观计量经济学§1 时间序列平稳性和单位根检验一、时间序列的平稳性二、单整序列三、单位根检验一、时间序列的平稳性 Stationary Time Series ⒈问题的提出经典计量经济模型常用到的数据有：时间序列数据（time-series data ；截面数据cross-sectional data 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data 时间序列数据是最常见，也是最常用到的数据。经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。数据非平稳，大样本下的统计推断基础――“一致性”要求――被破怀。数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”（Spurious Regression）问题。表现为两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的相关性。例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进行回归也可表现出较高的可决系数。 2、平稳性的定义假定某个时间序列是由某一随机过程（stochastic process）生成的，即假定时间序列 Xt （t 1, 2, …）的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果满足下列条件：均值E Xt ?是与时间t 无关的常数；方差Var Xt ?2是与时间t 无关的常数；协方差Cov Xt,Xt+k ?k 是只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数；则称该随机时间序列是平稳的（stationary ，