时间序列分析模型研究【文献综述】
毕业论文文献综述
信息与计算科学
时间序列分析模型研究
人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造客观世界。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界之目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，修正或重新设计系统以达到利用和改造客观之目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批又“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横剖面数据和纵剖面数据两类（或者叫做静态数据和动态数据）。横剖面数据是由若干相关现象在某一时点上所处的状态组成的，它反应一定时间、地点等客观条件下诸相关现象之间存在的内在数值联系。研究这种数据结构的统计方法是多元统计分析。纵剖面数据是由某一现象或若干现象在不同时刻上的状态所形成的数据，它反映的是现象以及现象之间关系的发展变化规律性。研究这种数据的统计方法就是时间序列分析。由此足以看出时间序列分析的重要性和其应用的广泛性。
早期的时间序列分析通常都是通过直接观察的数据进行比较或绘图观测，寻找序列中所蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时间序列分析。古埃及人发现尼罗河河水间歇性泛滥的规律就是依靠这种分析方法所得出的。而在天文、物理、海洋学等自然科学领域中，这种简单的描述性时间序列分析分析方法也常常能使人们发现意想不到的规律。比如，19世纪中后叶，德国药剂师、业余的天文学家施瓦尔就是运用这种方法，经过几十年不断的观察、记录，发现了太阳黑子的活动具有11年左右的周期。描述性时间序列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间序列分析的第一步。
统计时间序列分析
随着研究领域的不断扩展，人们发现单纯的描述性时间序列分析有很大的局限性。在金融、法律、人口、心理学等社会科学研究领域，随机变量的发展通常会呈现出非常强的随机性，如果通过对序列简单的观察和描述，总结出随机变量发展变化的规律，并准确预测处它们将来的走势通常是非常困难的。
为了更准确地估计随机序列发展变化的规律，从20世纪20年代开始，学术界利用
数理统计学原理分析时间序列。研究的重心从表面现象的总结转移到分析序列值内在的相关关系上，由此开辟了一门应用统计学科——时间序列分析。
纵观时间序列分析的发展历史可以将时间序列分析方法分为两大类。
(1)频域分析方法
频域分析方法也被称为“频谱分析”或“谱分析”方法。早期的频域分析方法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，借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律，后来又借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数，20世纪60年代，Burg在分析地震信号时提出最大熵谱估计理论，该理论克服了传统谱分析所故有的分辨率不高和频率漏泄等缺点，使谱分析进入一个新阶段，我们称之为现代谱分析。
目前谱分析方法主要应用于电力工程、信息工程、物理学、海洋学和气象科学等领域，它是一种非常有用的纵向数据分析方法。但是由于谱分析过程一般都比较复杂，研究人员通常要具有很强的数学基础才能熟练使用它，同时它的分析结果也比较抽象，不易于进行直观解释，导致谱分析方法的使用具有很大的局限性。
(2)时域分析方法
时域分析方法主要是从序列自相关的角度揭示时间序列的发展规律。相对于谱分析方法，它具有理论基础扎实、操作步骤规范、分析结果易于解释的优点。目前它已广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域，成为时间序列分析的主流方法。
时域分析方法的基本思想是源于事件的发展通常都具有一定的规律性，这种规律性用统计的语言来描述就是序列值之间存在着一定的相关联系，而且这种相关联系通常具有某种统计规律。我们分析的重点就是寻找这种规律，并拟合出适当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟合模型预测序列未来的走势。
时域分析方法最早可以追溯到1927年，英国统计学家G.U.Yule(1871-1951)提出自回归(autoregressive，AR)模型。不久之后，英国数学家、天文学家G.T.Walker在分析大气规律时使用了滑动平均(moving average，MA)模型和自回归滑动平均(autoregressive movingaverage，ARMA)模型。这些模型奠定了时间序列时域分析方法的基础。
1970年，美国统计学家G.E.P.Box和英国统计学家G.M.Jenkinsy一起出版了《时间序列分析—预测与控制》一书。在书中，他们在总结前人的研究基础上，系统地阐述了对求和自回归滑动平均(autoregressiveintegrated moving average，ARIMA)模型的识别、估计、检验及预测的原理及方法。这些现在被称为经典时间序列分析方法，是时域分析方法的核心内容。为了纪念Box和Jenkins对时间序列发展的特殊贡献，现在人们也常
把ARIMA 模型称为Box-Jenkins 模型。ARIMA 模型实际上是主要运用于单变量、同方差场合的线性模型。随着人们对各领域时间序列的深入研究，发现该经典模型在理论和应用上都还存在着许多的局限性。所以近20年来，统计学家纷纷转向多变量场合、异方差场合和非线性场合的时间序列分析方法的研究，并取得了突破性的进展。 （ARMA 模型简介：
一般来说,一个变量的现在取值,不仅受其本身过去值的影响,而且也受现在和过去各种随机因素冲击的影响。因此,可建立其数据生成模型为:
0112211......t t t p t p t t q t q y y y y u u u ααααββ-----=++++++++
式中:p 和q 为模型的自回归阶数和移动平均阶数; i α和i β为不为零的待定系数; t u 为独立的误差项; t y 为平稳、正态、零均值的时间序列。
如果该模型的特征根都在单位圆外,则该模型就称为ARMA(p,q)模型。)
在异方差场合，美国统计学家、计量经济学家Robert F.Engle 在1982出了自回归条件异方差(ARCH)模型，用以研究英国通货膨胀率的建模问题。为了进一步放宽ARCH 模型的约束条件，Bollerslov 在1986年提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型，在1987年又提出了TARCH 模型。随后Nelson 等人又提出了指数广义自回归条件异方差(EGARCH)模型。Ding ，Granger&Engle(1993)考虑到了杠杆效应通过引入非对称参数又提出了有偏幂ARCH(APARCH)模型。这些异方差模型是对经典的ARIMA 模型很好的补充。它比传统的方差齐性模型更准确地刻画了金融市场风险的变化过程，因此ARCH 模型及其衍生出的一系列拓展模型在计量经济学领域有着广泛的应用。Engle 也因此获得2003年诺贝尔经济学奖。
下面是对ARCH 模型族的简单介绍
ARCH 模型的主要思想为扰动项t ε的条件方差依赖于它的前期值的大小，通过对序列的均值和方差同时建模。设t y 为因变量，t x 为解释变量，在t 时刻可获得的信息集为1t -Ω的条件下，误差项t ε以0为期望值，t h 为条件方差的正态分布。以ARCH （p ）为例，均值方程为：t t t y X βε=+。随机干扰项的平方2ε服从AR （p ）过程，可用下面方程表示：
t t v ε= 201p
t i t i i h ααε-==+∑
其中，t v 独立分布，E （t v ）=0，D （t v ）=1；
0α>0，0(1,2,...)i i q α≥=，01...1q ααα+++<，则称误差项t ε服从q 阶的ARCH 过程，记作~()t ARCH q ε过程。()ARCH q 模型表明过去的波动对市场未来的波动有着正向而缓解的影响，因此波动会持续，从而模拟了市场波动的集群性现象。
GARCH 模型
为了更好地描述波动的持续性，方程中往往加入较多的滞后阶数，ARCH 模型应用存在局限性，GARCH 模型通过考虑在条件方差方程里加入条件方差的滞后项就得到了ARCH 模型的拓展，也就是将方程换为：
2011p p
t i t i i t j i j h h ααεβ--===++∑∑ 则称序列服从GARCH （p ，q ）过程。式（4）中，t h 可以理解为过去所有残差的正加权平均，这与波动的集聚效应相符合，即：大的变化倾向于有更大的变化，小的变化倾向于有更小的变化。
在国内，我国学者对于时间序列的研究取得了丰硕的成果。在非线性时间序列分析中，汤家豪教授等在1980年左右提出了利用分段线性化构造的门限自回归模型成为目前非线性时间序列的经典模型。
姚琦伟教授基于信息量，首次提出描述一般随机系统对初始条件敏感性的度量及估计方法。在高维模型领域，姚琦伟教授提出用复系数线性模型近似高维非线性回归函数的新方法，以此克服高维非参数回归中样本量短缺的困难问题。此方法在生物、经济、金融等应用中获得了成功。在时间序列模型的最大似然估计方法的研究中，他完整地建立了在金融风险管理中有直接应用的ARCH 和GARCH 模型为最大似然估计的极限理论。他还首次建立了在空间域上空间ARMA 过程的最大似然估计理论，这一工作同时也对Hannan 1973年给出的关于时间序列的最大似然估计理论首次给出了一个完整的时域上的证明。
王立凤(2004)提出了基于ARCH 的股价预测模型，该模型通过建立高阶回归的ARCH 模型来预测股价变化。
朱宁、徐标和仝殿波(2006)等通过ARIMA 模型分析时间序列的随机性和平稳性，对证券指数的日数据和月数据进行预测分析，即对证券指数作短、中期预测，用SAS 软件检验模型的可行性，并预测应用。
许庆光(2007)提出了基于ARCH模型的上海股票市场特征的研究，从实证结果中总结出上海股市的总体特征，并为其进一步发展完善提出了一些建议。
国内的基础理论研究在不断加强，某些方面已经达到了国际前沿水平，也不再只是纯粹的吸收引进国外的先进成果，在自身应用中求创新求发展。在部分应用领域中我们已经跟上了国际步伐。我国时间序列分析研究理论上的进展主要表现在两个方面：一是单位根理论：一是非线性模型理论。非线性模型理论的进展集中在几何遍历性问题和非线性过程的平稳性这两方面。而在近几年，关于时间序列分析的研究方面出现了很多博硕士论文和期刊，但他们主要理论均来自国外。
综上所述，目前的研究主要是集中在运用时间序列方法对金融时间序列收益率的波动特性、平稳性及随机性等特征进行实证分析，虽然也有人提出了金融时间序列收益率时间序列的ARCH模型，并用于预测，但也只是简单地采用某一种模型，而对一个时间序列建立ARCH模型的完整过程直至得到一个确定的拟合模型并用来预测，特别是对有多个适用的模型，如何从中选择最理想的模型，现有的研究比较少见。
在本文中，主要利用ARMA模型和GARCH模型在实际金融数据统计中的应用比较，并预测数据的未来趋势，得出模型预测方法的孰优孰劣。
主要参考文献
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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;
上市公司盈利能力分析外文文献
The path-to-profitability of Internet IPO firms ☆ Bharat A.Jain a,1,Narayanan Jayaraman b,2,Omesh Kini c,? a College of Business and Economics,Towson University,Towson,MD 21044,United States b College of Management,Georgia Institute of Technology,Atlanta,GA 30332,United States c Robinson College of Business,Georgia State University,Atlanta,GA 30303,Unite d States Received 1October 2006;received in revised form 1December 2006;accepted 1February 2007 Abstract Extant empirical evidence indicates that the proportion of firms going public prior to achieving profitability has been increasing over time.This phenomenon is largely driven by an increase in the proportion of technology firms going public.Since there is considerable uncertainty regarding the long-term economic viability of these firms at the time of going public,identifying factors that influence their ability to attain key post-IPO milestones such as achieving profitability represents an important area of research. We employ a theoretical framework built around agency and signaling considerations to identify factors that influence the probability and timing of post-IPO profitability of Internet IPO firms.We estimate Cox Proportional Hazards models to test whether factors identified by our theoretical framework significantly impact the probability of post-IPO profitability as a function of time.We find that the probability of post- IPO profitability increases with pre-IPO investor demand and change in ownership at the IPO of the top officers and directors.On the other hand,the probability of post-IPO profitability decreases with the venture capital participation,proportion of outsiders on the board,and pre-market valuation uncertainty. ?2007Published by Elsevier Inc. Keywords:Initial public offerings;Internet firms;Path-to-profitability;Hazard models; Survival Journal of Business Venturing xx (2007)xxx –xxx MODEL 1A JBV-05413;No of Pages 30☆ We would like to thank Kalpana Narayanan,Raghavendra Rau,Sankaran Venkataraman (Editor),Phil Phan (Associate Editor),two anonymous referees,and participants at the 2002Financial Management Association Meetings in San Antonio for helpful comments.We thank Paul Gilson and Sandy Lai for excellent research assistance.The usual disclaimer applies.?Corresponding author.Tel.:+14046512656;fax:+14046522630. E-mail addresses:bjain@https://www.360docs.net/doc/5f14040015.html, (B.A.Jain),narayanan.jayaraman@https://www.360docs.net/doc/5f14040015.html, (N.Jayaraman), okini@https://www.360docs.net/doc/5f14040015.html, (O.Kini). 1Tel.:+14107043542;fax:+14107043454. 2Tel.:+14048944389;fax:+14048946030. 0883-9026/$-see front matter ?2007Published by Elsevier Inc. doi:10.1016/j.jbusvent.2007.02.004 ARTICLE IN PRESS Please cite this article as:Jain,B.A.et al.The path-to-profitability of Internet IPO firms.Journal of Business Venturing (2007),doi:10.1016/j.jbusvent.2007.02.004
《时间序列分析》案例
《时间序列分析》案例案例名 称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要 求：确定性与随机性时间序列之比较设计作 者：许启发，王艳明 设计时 间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法； 4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解； 5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 （二）教学要求 1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识； 2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力； 3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题； 4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案； 5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，最常见的有：年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点，本案例只是对烟
客户盈利能力分析中英文对照外文翻译文献
客户盈利能力分析中英文对照外文翻译文献 客户盈利能力分析中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)
客户盈利能力分析的实施：案例研究 摘要：通过使用客户盈利能力分析（CPA），企业可以决定客户群和/或个人客户的利润贡献。本文介绍了CPA的实施办法。执行过程中使用的是公司产的案例研究和销售的专业清洁产品说明。这个案例研究突出了工业环境与CPA的具体问题，并把结果提供了实施定期CPA过程中可能带来的好处的例子。 关键词：客户盈利;客户关系管理（CRM）;实施;案例分析。 1.介绍： 在任何给定的客户群，将有客户产生的公司，并在公司有承担，以确保这些收入成本收入差异。虽然大多数公司将了解客户的收入，很多企业并不知道与客户关系有关的所有费用。在一般情况下，产品成本将被称为为每一个客户，但销售和市场营销，服务和支持成本大多视为开销。客户盈利能力分析（CPA）是指收入和成本分配到细分客户或个人客户，这样，这些段和/或单个客户的盈利能力可以计算出来。 CPA日益关注的动力是双重的。首先，不同产品作业成本法在上世纪90年代兴起（ABC）导致了不同程度的提高认识到制造业使用公司的资源。当使用ABC，公司首先确定成本库：组织内进行的活动类别。其次，信息技术使得有可能记录和分析更多的客户的数据在类型和量中。随着数据如订单数量，销售访问次数，服务电话号码等存储在各个客户的水平，有可能去实际计算客户盈利。它被认为是良好的行业营销实践建立和培养与客户的利益关系。为了能够做到这一点，企业应该懂得目前的客户关系不同的盈利能力，以及什么客户群提供更高的潜力，未来盈利的客户关系。 2.CPA的潜在效益 CPA的直接好处在于它提供了在成本和收入超过客户分布不均的情况。在成本中的客户传播的信息将是特别有价值的，因为收入分配一般是已知的公司。这种认识在何种程度上特定客户消费公司的资源产生了公司在三个领域的新机遇：成本管理，收入管理和战略营销管理。 首先，CPA揭示了有针对性的成本管理和利润改善计划的机会。公布的数据显示例子，其中20％的客户创造利润225％，其中一半以上的客户是盈利或者对客户的损失可能会高达2.5倍的销售收入。CPA，作为ABC的一个具体应用，揭示活动和资源消耗之间的联
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。
盈利能力分析外文翻译
在斯里兰卡和马来西亚的上市公司的盈利能力分析 阿努拉·德索伊萨 阿努拉·曼纳乌 阿尼尔·川科库瑞 澳大利亚伍伦贡大学 摘要：本文采用在斯里兰卡和马来西亚在2006年至2008年期间161上市制造业公司的经验数据，并比较了这些公司对两种常用的财务业绩指标的表现：资产（ROA）和净资产收益率回报（ROE）。结果表明，在此期间，斯里兰卡制造企业在更有利可图的ROA，但在利润较低的ROE方面均大大高于他们在马来西亚的同行。它还确定股票投资的相对较弱的地位，斯里兰卡公司的制造业和属性这许多因素，其中包括：有相对不佳的股票市场，高利率和过度恐惧高风险的投资。公司的盈利能力和资产行业分析也可以观察到类似的趋势。 关键词：盈利能力分析，上市，制造，企业，斯里兰卡，斯里兰卡，马来西亚，经验，调查 简介 斯里兰卡和马来西亚有许多共同点在五十年以前。这两个国家是英国殖民地，并脱离英国独立9年分开 - 在1957年斯里兰卡在1948年和马来西亚。这两个国家开始了独立后的时期，资源，雄厚的英国的法律和政治制度，以及类似的教育系统的丰富多样。1960年，马来西亚有一个国民总收入（GNI）每280美元的人均和斯里兰卡在1960年的每152美元的人均国民总收入。“由于1970年，斯里兰卡和马来西亚也有类似的生活标准”（莎莉，2009年，P1）。经过五十年的独立性，马来西亚现在远远领先于斯里兰卡的许多方面，包括经济和工业发展。今天，“马来西亚被广泛接受为一个大发展的成功故事在发展中世界。尽管有1997-1998年金融危机期间的大规模经济收缩经验丰富，马来西亚的经济表现一直贯穿独立后期间令人印象深刻。持续高增长（平均近6％年息百分之过去四十年），一直伴随着生活水平的提高与收入的相对平等分配“（Athukorala，2005年，第19页）。数据和理论： 本研究的数据来自统计局范戴克的OSIRIS数据库，提供财政和其他相关数据超过34000在130个国家的上市公司获得。由于在这项研究中用来测量在斯里兰卡和马来西亚上市公司的盈利能力数据的主要来源是出版公司账户，本次研究的结果应谨慎对待。被公账户披露的数据通常与继承一定的局限性，尤其是用于比较的公司在不同国家的表现。其中一个主要的限制是，在公司帐目确定的利润是在此基础上可能会有所不同，从公司到公司的公司会计实务。例如，如折旧的量和库存价值物品受到任意估值一个相当宽的范围内。此外，特别是在固定资产，基于历史成本会计的概念数字可能并不代表通货膨胀期间实际值。在该公司账目计算的利润也受到企业和税务法规也不同国家之间变化的影响。在跨国公司的情况下，利润的计算可能会容易通过实践各种操作，如转让定价（Robbins和Stobaugh，1974年）。虽然符合国际财务报告准则（IFRS） - 这是使用超过100个国家，包括斯里兰卡和马来西亚 - 方便可比性，还存在会计实务一些不同之处，这使得
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
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， 绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列, 、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0.1; 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 I ), 试预测下一月份销售量。 表 某企业食盐销售量 单位：吨 解：使用对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本 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。 本书第七章对它进行了比较详细的介 并接触到有关时间序列分析方法的原
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
企业财务营运能力比率分析中英文对照外文翻译文献
中英文对照外文翻译文献 (文档含英文原文和中文翻译) 营运能力比率分析 1.财务比率分析 通过财务分析，可以使不同的信息使用者得到有关企业营运状况和财务状况的信息。这些信息都是很有价值的，它可以帮助企业经营者全面了解企业的营运状况，可以帮助企业投资者预测投资风险和投资报酬，做出投资、继续投资或转移投资的决策。 2.经营比率 经营比率即周转比率，它在很大程度上可以用来评估特定资产产生
的利益，诸如存货、应收账款可以用来评价公司全部资产产生的利润。 3.存货的管理 存货周转率表明公司已销售货物和服务的使用效率。存货周转率是企业营业成本与存货间的比率：存货周转率＝营业成本／平均存货4.应收账款的管理 就像评估存货周转一样，我们可以用应收账款和信用政策评估一个公司的经营管理水平。应收账款周转率是评价企业运用信用政策效率的一种方法。提供信用期限是为了刺激销售。信用政策的使用，是为了防止客户出现不履行承诺的可能性。延长信用期限的好处就同净赊销－销售应该收到的现金少于实际到账的。 应收账款周转率＝营业收入净额／应收账款平均余额 5.全部资产的管理 存货周转率和应收账款周转率反映的是特定资产使用的效率。为了更加全面的反映一个公司的生产经营能力，我们可以将一定时期的营业收入和资产总额进行比较。 一种方法就是使用总资产周转率，这个指标告诉我们年度内一个公司在销售环节总资产的周转次数。总资产周转率＝销售收入净额／平均资产总额
另一种方法是只注重固定资产，公司的长期、有形资产。固定资产周转率是固定资产和固定资产平均净值的比值。固定资产周转率＝销售收入净额／固定资产平均净值 6.应收账款的管理 当一个公司允许其客户在以后的日子里支付商品或服务的款项时，就产生了应收账款。允许客户在收到商品或服务后付款，这就给了客户信用，也就是所谓的商业信用。商业信用又称商品信用或者贸易信用，是一种非正式的信用，它不像其它形式的信用，商业信用通常不需要以票据为根据，而是自发产生的：当客户购买商品或服务，随之产生了商业信用。 应收账款的监控：通过财务比率和账龄分析表，可以监督应收账款的管理。依靠财务比率，我们可以更加全面了解应收账款的回收速度。账龄分析表表明应收账款的拖欠时间，有助于找到一个更加详细的收款策略。 通过信用天数的计算，可以找到快速收回应收账款的方法。信用天数就是在某个时间点（或者说，在最后一年）应收账款余额和日赊金额（平均每天的信用销售额）的比值，即信用天数=应收账款／日赊销额。信用天数，也称平均收款期和赊销期，衡量的是应收账款的平均收帐时间。
招商银行盈利能力分析 文献综述2
招商银行盈利能力分析文献综述 摘要：商业银行是经营信用的企业，在整个社会经济体系中占有举足轻重的地位，银行业的稳健运行是整个国家正常运转的基本保障。安全性、效益性和流动性是商业银行经营的基本原则，这三项原则有机结合保证银行的正常运转，而归根结底还是要提高商业银行盈利能力。在我国经济体制改革的进程中，股份制商业银行孕育而生，在十几年的发展过程中，高效运用资本市场，获得了较强的抗风险能力，盈利能力稳步提升。但近几年来，银行业竞争不断加剧，城市商业银行、农村商业银行不断增加，与上市股份制商业银行、国有商业银行开始抢占市场，银行的生存和发展面临内外部环境的多重挑战,我国商业银行体系有待进一步完善，此时，作为考核商业银行综合能力的核心指标，盈利能力的研究显得尤为重要。文章对诸多商业银行的盈利能力影响因素进行了总结概括，试图从中找到适宜提升银行盈利能力的对策，以期为提升当前商业银行的盈利能力提供借鉴。 关键词：招商银行盈利能力现状 一、前言 商业银行的发展已有几百年的历史,在其发展的过程中，国外的学者从没有停止对其的研究，这期间关于商业银行盈利能力取得了许多突出的研究成果，这些文献对于商业银行盈利能力影响因素的认识都相当深刻，值得我们认真学习。下文即是对当前国内外业界对商业银行的盈利能力的分析进行了归总。下文即是对这样一个研究状况的介绍。 二、正文 1、国内外研究现状 （1）国内研究状况 刘伟（2004）在对国有商业银行盈利能力进行分析之后指出商业银行资金流动性、安全性、盈利性比例失调是造成银行盈利能力低的主要因素。此外，他还指出，资产负债结构不合理，银行成本控制能力弱等都是银行盈利能力低的主要原因。 李瑞和贺晓波（2006）以资产收益率作为银行盈利性水平的指标，运用计量经济
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
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