时间序列的基本概念
时间序列的基本概念（以下Y t 表示一随机时间序列）
注：由于缺少公式编辑器，有些需要用公式才能更好注明的概念就没有整理出来。
1．平稳：广泛地说，如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期之间的协方差仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的（弱平稳随机过程）
如果一个时间序列X t的联合概率分布不随时间而变，即对于任何n和k，X1,X2,…，X n 的联合概率分布与X1+k,X2+k, …，X n+k 的联合分布相同，则称该时间序列是严格平稳的，但一般上述联合概率分布很难确定。通常我们所指的平稳性就是指弱平稳性。
2．单位根：单位根是表示非平稳性的一种形式，可以用来检验平稳性。
如果我们做回归Y t＝ρY t-1+u t（其中u t 是遵从零均值，恒定方差和非自相关等经典假设的白噪音随机误差项），并确定发现ρ＝1，则说明随机变量Y t 有一个单位根。
3．随机游走时间序列：一个有单位根的时间序列叫随机步游时间序列，它是非平稳的。
4．DF检验：在ρ＝1（非平稳）的虚拟假设下，把惯常计算的
t统计量称为τ统计量，迪基和富勒以蒙特卡罗模拟为基础，算出了τ统计量的临界值表。τ检验就是DF检验。在一个正式的（判别）水准上，平稳性可通过时间序列是否含有单位根来检查，这时就可以利用DF或ADF检验。
5．ADF检验：是将检验单位根的DF方法推广到一般的单位根的过程，当误差项存在自相关时，一般要应用ADF检验，即扩充迪基－富勒检验。
6．求积时间序列：如果一个时间序列经过一个差分就变成平稳的，我们就说该原始（随机步游）序列是一阶求积（或一阶求和）序列，同理，经过d阶差分变为平稳的，就说该原始时间序列是d阶求积序列。
7．相关图：在一个非正式的（判别）水准上，弱平稳性可通过时间序列的相关图即各种滞后的自相关图形来检验。对于平稳时间序列来说，相关图会很快变平，而对非平稳时间序列来说，它则消失得很缓慢。对于一个纯随机序列，所有滞及1以上得自相关均为零。
8.趋势平稳（TS）和差分平稳（DS）：一个时间 序列可以是趋势平稳（TS）的或差分平稳（DS）的，一个TS时间序列有一定
的倾向，而一个DS时间序列有着可变或随机的倾向。
9.谬误回归：一个时间序列变量对另一个或多个时间序列变量做回归，常常会引出无疑已的或谬误的结果，这种现象被称为谬误回归。
10.协积：是指尽管两个或多个时间序列个别而论是非平稳的，但它们的线性组合则可以是平稳的。
11.误差纠正机制（ECM）：由恩格尔和葛兰杰普及，是协调经济变量短期行为及其长期行为的一种手段。
12.恩格尔—葛兰杰检验（EG）或扩充恩格尔—葛兰杰检验（AEG）：做DF或ADF检验时，u 的估算是以估计的协积参数 2为依据的，所以使用DF或ADF临界值并不完全合适，恩格尔和葛兰杰曾经另行算出这些临界值，因此在这个意义上的DF或ADF检验，叫做恩格尔—葛兰杰检验（EG）或扩充恩格尔—葛兰杰检验（AEG）。
13.协积回归德宾—沃森（CRDW）检验：在CRDW中，使用自协积回归的德宾—沃森d值，根据一万次模拟，每次模拟由100个观测值构成，得到检验虚拟假设的1% 、5%、10%的临界值a、b、c，若计算的d值小于a，则在1%水平上拒绝协积假设，若高于a ，
则是协积的。
14.AR过程：一般，我们有
（Y t -δ）=α1(Y t-1–δ)+ α2(Y t-2–δ)+…+αp(Y t-p–δ)+μt , 这时 Y t 是一个p阶自回归或AR（p）方程。
15.MA过程：假设把Y 的模型描述为
Yt=μ+β0u t +β1u t-1 +β2u t -2+…+βq u t-q
则称Y t 是一个q阶移动平均或MA（q）方程。
16.ARMA : Y 兼有AR和MA的特性时，是ARMA,（字回归与移动平均过程）
如Y t=θ+α1 Y t-1+β0u t +β1u t-1就是一个ARMA（1，1）过程。（θ代表一个常数项）
17.VAR分析法：是一种同时考虑多个时间序列的计量方法。
18.乏理论：只利用较少的先验信息，被称为乏理论的。
19.向量自回归模型：“向量”是指我们在同两个（或多个）变量的一个向量打交道，“自回归”是指方程的右端出现有应变量的滞后值。
20.脉冲值：在VAR术语中，随机误差项诸u称为脉冲值或新生值。
21.求积：一些时间序列是非平稳的，即它们是经过求积的。
22.自回归求积移动平均时间序列：如果我们必须将一个时间序列差分d次，把它变为平稳的，然后用ARMA（p,q）作为它的模型，那么，我们就说那个原始的时间序列是ARIMA（p.d,q），即一个自回归求积移动平均时间序列（p指自回归项数，q指移动平均项数）
23.脉冲响应函数（impulse response function, IRF） : IRF 描绘VAR系数中的应变量如何响应于误差项的冲击。
24.博克斯—詹金斯（B-J）方法：是一种只凭测量而无理论，“让数据自己说话”的计量方法。
其基本策略如下: (a) 首先检验时间序列的平稳性
（b）若不平稳，差分一次或多次，以获得平稳性。
（c）计算平稳时间序列的自相关函数和偏自相关
函数，以判明序列是纯自回归的或纯移动平均
的，或者是两者的混合体。根据表的粗略指引，
决定有待拟合的ARMA过程中的p和q值，此
时的ARMA(p,q) 模型是尝试性的。
（d）估计此尝试模型。
（e）分析该尝试模型的残差，看残差是不是白噪
音，如果是，也许是对所依据随机过程的一个
良好迫近，否则，从头做起。
（f）最后选定的模型便可用于预测。
统计基础知识第五章时间序列分析习题及答案
第五章时间序列分析 一、单项选择题 1.构成时间数列的两个基本要素是( C )（2012年1月） A.主词和宾词 B.变量和次数 C.现象所属的时间及其统计指标数值 D.时间和次数 2．某地区历年出生人口数是一个( B )（2011年10月） A．时期数列 B.时点数列 C.分配数列 D.平均数数列 3.某商场销售洗衣机，2008年共销售6000台，年底库存50台，这两个指标是( C ) （2010年10） A.时期指标 B.时点指标 C.前者是时期指标，后者是时点指标 D.前者是时点指标，后者是时期指标 4.累计增长量( A ) （2010年10） A.等于逐期增长量之和 B.等于逐期增长量之积 C.等于逐期增长量之差 D.与逐期增长量没有关系 5.某企业银行存款余额4月初为80万元，5月初为150万元，6月初为210万元，7月初为160万元，则该企业第二季度的平均存款余额为（ C ）（2009年10） 万元万元万元万元 6.下列指标中属于时点指标的是( A ) （2009年10） A.商品库存量 B.商品销售量 C.平均每人销售额 D.商品销售额 7.时间数列中，各项指标数值可以相加的是( A ) （2009年10） A.时期数列 B.相对数时间数列 C.平均数时间数列 D.时点数列 8.时期数列中各项指标数值（ A ）（2009年1月） A.可以相加 B.不可以相加 C.绝大部分可以相加 D.绝大部分不可以相加 10.某校学生人数2005年比2004年增长了8%，2006年比2005年增长了15%，2007年比2006年增长了18%，则2004-2007年学生人数共增长了（ D ）（2008年10月） ％+15％+18％％×15％×18％ C.（108％+115％+118％）-1 ％×115％×118％-1 二、多项选择题 1.将不同时期的发展水平加以平均而得到的平均数称为( ABD )（2012年1月） A.序时平均数 B.动态平均数 C.静态平均数 D.平均发展水平 E.一般平均数2．定基发展速度和环比发展速度的关系是( BD )（2011年10月） A．相邻两个环比发展速度之商等于相应的定基发展速度 B.环比发展速度的连乘积等于定基发展速度
项目管理基本概念题1
应掌握的基本概念：(以下内容将包含在选择、填空和问答题中） 1、项目的定义 一般认为：项目是一个组织为实现自己既定的目标，在一定的时间、人员和资源约束条件下，所开展的一种具有一定独特性的一次性工作。 2、项目管理的定义 1.项目管理是使用各种管理方法、技术和知识为实现项目目标而对项目各项活动所开展的管理工作。 2.项目管理涉及到对于项目或项目阶段的起始、计划、组织、控制和结束这样五个具体的管理过程（或内容）。 3、一个项目可以划分为四个主要工作阶段： 1.项目的定义与决策阶段 2.项目的计划和设计阶段 3.项目的实施与控制阶段 4.项目的完工与交付阶段 4、现代项目管理知识体系的构成 按照PMI的体系可以划分为如下九个主要的方面。 1．项目集成管理 确保各种项目工作和项目的成功要素能够很好的协调与配合，以及相应的管理理论、方法、工具。 2．项目范围管理 计划和界定一个项目或项目阶段需要完成的工作和必须要完成的工作的管理工作的理论、方法、工具。 3．项目时间管理 又叫项目工期进度管理，是有关如何按时完成项目工作的理论、方法、工具。 4．项目成本管理 又叫项目选价管理，是如何在不超出项目预算的情况下完成整个项目工作，所需的管理理论、方法、工具。 5．项目质量管理 如何确保项目质量，以及保证项目质量所需的管理理论、方法、工具。 6．项目人力资源管理 如何更有效地利用项目所涉及的人力资源，以及在项目人力资源管理方面所需的管理理论、方法、工具。 7．项目沟通管理 如何有效、及时地生成、收集、储存、处理和最有效的使用项目信息，以及在项目信息和沟通管理方面所需的管理理论、方法、工具。 8．项目风险管理 如何识别项目风险、分析项目风险和应对项目风险，以及项目风险管理所需的管理理论方法、工具。 9．项目采购管理 也叫做项目获得管理，是有关从项目组织外部寻求和获得各种商品与劳务的管理，以及这一管理所需的理论、方法、工具。 5、项目管理过程 一个项目的全过程或项目阶段都需要有一个相对应的项目管理过程。这种项目管理过程一般由五个不同的管理具体工作过程构成。 1．起始过程 它包含有：定义一个项目阶段的工作与活动、决策一个项目或项目阶段的起始与否，以及决定是否
项目管理复习资料完整版
第一讲： 项目的定义：某一主体（个人或组织)为了完成特定的目标，在一定的资源约束下，有组织地开展由一系列基本活动构成的非重复性的有独特成果的活动。 项目的特征：总体性，一次性，物别性，组织的开放性和临时性。 项目质量：质量是反映实体（产出物和工作过程）满足用户明确的或隐含的需要的能力特性总和。主要为功能的实现程度和寿命长度。 项目成本：项目所消耗的资源的货币体现。 项目时间（周期）：项目从开始到结束所经历的时间段。这个时间段也被定义为项目的生命周期，它分为项目启动、计划、实施和收尾四个阶段。 P= f (C,T,S) Performance: 绩效，所完成工作的质量。 Cost: 成本，项目工作的成本，与项目使用的人力资源和自然资源直接相关。 Time: 时间，项目必须满足的进度要求。 Scope:范围，要执行的任务的幅度。 时间、成本和质量是一个项目的3个主要变量，三者是相互制约的。如果其中一个或两个变量发生变化，那么其他的变量也会随之变化。 项目资源需求度：项目在各个阶段对各种资源的需求程度。 项目风险度：项目的成功概率和不确定程度。 项目干系人影响力：项目干系人对项目目标、质量、进度等的影响程度；项目资源需求随着项目周期阶段的推进呈现低－高－低的状态；项目面临风险程度随时间推移下降；项目干系人影响力随时间沿着项目阶段下降。 第二讲： 项目管理的概念：项目管理是通过运用知识、技能、工具和技术等资源，以满足项目干系人对项目的需求和期望为目的，对项目活动所开展的各项管理职能活动的总称。 项目管理的特征：（1）普遍性（2）创新性（3）独特性（4）复杂性（5）目的性 项目生命周期：项目从开始到结束可以划分为若干阶段，这些不同的阶段先后衔接起来便构成了项目的生命周期。 项目生命周期一般划分为四个阶段：1、启动阶段（或定义阶段）2、规划阶段（或计划阶段）3、实施阶段（或执行阶段）4、收尾阶段（或交付阶段）
项目管理的基本概念
项目管理 项目的概念与特性 项目是在限定条件下,为完成特定目标要求的一次性任务。任何项目的设立都有其特定的目标,这种目标从广义的角度看,表现为预期的项目结束之后所形成的“产品”或“服务”。也有人把这类目标称为“成果性目标”,与之相对就应的还有另一类项目的目标,称为“约束性目标”,如费用限制、进度要求等。作为一次性的项目任务,有区别于其它任务(运作)的基本特征,它意味着每一个项目都有其特殊性,不存在两个完全相同的项目。这是基于项目的整体性而言的,项目的特殊性可能表现在项目的目标、环境、条件、组织、过程等诸方面,两个目标不同的项目肯定各有其特殊性,即使目标相同的两个项目也各有其特殊性。例如,按照同一设计图纸建造两座图书馆,但建设这两座图书馆的项目是不会完全相同的,由于地理位置、施工的地质条件等不完全相同,其地基处理、平面处理、管道布置的施工方案和任务就不会完全相同。 从上述项目的概念可以看到,项目的外延是广泛的。大到长江三峡工程建设是一个项目,小到组织一次技术改造之类的活动也称其为一个项目。项目不论类型如何、规 模大小,都具备一些共同的特性: ·唯一性。也称独特性,即任 何一个项目都有区别于其它项目的 特殊性。这一特性决定了项目执行 的过程是不可能完全程序化的,这 也正是项目管理工作极具挑战性的 原因所在。 ·一次性。即有起点和终点, 任务完成,项目即告结束,没有重 复。一次性是指项目整体而言的, 并不排斥项目中有重复性工作。 ·多目标特性。项目的最终目 标是所谓的“成果性目标”,但成果 性目标与约束性目标是分不开的, 如项目最终“成果”的质量是与约束 性目标中的“费用”与“进度”密不可 分的,因而,项目的目标实质上是多 目标的平衡点。 ·生命周期特性。项目是一次 性的任务,总是有预期的终点的。 任何项目都会经历起动、开发、实 施、结束这样一个过程,人们常把这 一过程称为“生命周期”。项目的生 命周期特性还表现在项目的全过程 中起动比较缓慢,开发实施阶段比 较快速,而结束阶段又比较缓慢的 规律。 项目管理的概念 项目管理虽然不是一个难以理 解的词,但像其它事物一样,要用科 学的语言文字准确地予以描述并不 是一件容易的事。正因为如此,已有 较多的论述项目管理的定义,但尚 未见统一。美国项目管理学会的定 义说:项目管理是在项目活动中,综 合应用各种知识、技巧、工具和技术 以完成项目预期的目标和满足项目 有关各方面的需求。虽然我们理解 这一定义指的是单个项目的管理, 但严格地说上述定义中“项目活动” 是一个模糊的概念。因为“项目”既 可以是指一个具体的项目,也可以 是指一组或一群项目;而“活动”,既 可以是泛指的项目活动,也可以是 指某个项目的生命周期阶段的活 动。正因为如此,人们可以从不同的 类别、不同的角度来阐述或理解项 目管理。我们将其归纳为以下几种: 1.宏观项目管理 主要是研究项目与社会及环境 的关系,也是指国家或区域性组织 或综合部门对项目群的管理。宏观 项目管理涉及到各类项目的投资战 略、投资政策和投资计划的制订,各 类项目的协调与规划、安排、审批等 等。 2.中观项目管理 这是指部门性或行业性机构对 同类项目的管理,如建筑业、冶金 业、航空工业等等。包括制订部门 的投资战略和投资规划,项目的优 先顺序以及支持这些战略、顺序的 政策,项目的安排、审批和验收等。 项目管理的基本概念 ◆钱福培欧立雄
第九章 时间序列分析习题
第九章时间序列分析习题 一、填空题 1．时间序列有两个组成要素：一是，二是。 2．在一个时间序列中，最早出现的数值称为，最晚出现的数值称为。 3．时间序列可以分为时间序列、时间序列和时间序列三种。其中是最基本的序列。 4．绝对数时间序列可以分为和两种，其中，序列中不同时间的数值相加有实际意义的是序列，不同时间的数值相加没有实际意义的是序列。 5．已知某油田1995年的原油总产量为200万吨，2000年的原油总产量是459万吨，则“九五”计划期间该油田原油总产量年平均增长速度的算式为。 6．发展速度由于采用的基期不同，分为和两种，它们之间的关系可以表达为。 7．设i=1，2，3，…，n，a i为第i个时期经济水平，则a i/a0是发展速度，a i/a i-1是发展速度。 8．计算平均发展速度的常用方法有方程式法和. 9．某产品产量1995年比1990年增长了105%，2000年比1990年增长了306．8％，则该产品2000年比1995增长速度的算式是。 10．如果移动时间长度适当，采用移动平均法能有效地消除循环变动和。 11．时间序列的波动可分解为长期趋势变动、、循环变动和不规则变动。 12．用最小二乘法测定长期趋势，采用的标准方程组是。 二、单项选择题 1．时间序列与变量数列( ) A都是根据时间顺序排列的B都是根据变量值大小排列的 C前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的 D前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的 2．时间序列中，数值大小与时间长短有直接关系的是( ) A平均数时间序列B时期序列C时点序列D相对数时间序列 3．发展速度属于( ) A比例相对数B比较相对数C动态相对数D强度相对数 4．计算发展速度的分母是( ) A报告期水平B基期水平C实际水平D计划水平 则该车间上半年的平均人数约为( ) A 296人 B 292人 C 295 人 D 300人 6．某地区某年9月末的人口数为150万人，10月末的人口数为150．2万人，该地区10月的人口平均数为( ) A150万人B150．2万人C150．1万人D无法确定 7．由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度( ) A有8个B有9个C有10个D有7个 8．采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( )
第五章 时间序列的模型识别
第五章时间序列的模型识别 前面四章我们讨论了时间序列的平稳性问题、可逆性问题，关于线性平稳时间序列模型，引入了自相关系数和偏自相关系数，由此得到ARMA(p, q)统计特性。从本章开始，我们将运用数据开始进行时间序列的建模工作，其工作流程如下： 图5.1 建立时间序列模型流程图 在ARMA(p,q)的建模过程中，对于阶数(p,q)的确定，是建模中比较重要的步骤，也是比较困难的。需要说明的是，模型的识别和估计过程必然会交叉，所以，我们可以先估计一个比我们希望找到的阶数更高的模型，然后决定哪些方面可能被简化。在这里我们使用估计过程去完成一部分模型识别，但是这样得到的模型识别必然是不精确的，而且在模型识别阶段对于有关问题没有精确的公式可以利用，初步识别可以我们提供有关模型类型的试探性的考虑。 对于线性平稳时间序列模型来说，模型的识别问题就是确定ARMA(p,q)过程的阶数，从而判定模型的具体类别，为我们下一步进行模型的参数估计做准备。所采用的基本方法主要是依据样本的自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）初步判定其阶数，如果利用这种方法无法明确判定模型的类别，就需要借助诸如AIC、BIC 等信息准则。我们分别给出几种定阶方法，它们分别是（1）利用时间序列的相关特性，这是识别模型的基本理论依据。如果样本的自相关系数（ACF）在滞后q+1阶时突然截断，即在q处截尾，那么我们可以判定该序列为MA(q)序列。同样的道理，如果样本的偏自相关系数（PACF）在p处截尾，那么我们可以判定该序列为AR(p)序列。如果ACF和PACF 都不截尾，只是按指数衰减为零，则应判定该序列为ARMA(p,q)序列，此时阶次尚需作进一步的判断；（2）利用数理统计方法检验高阶模型新增加的参数是否近似为零，根据模型参数的置信区间是否含零来确定模型阶次，检验模型残差的相关特性等；（3）利用信息准则，确定一个与模型阶数有关
应用时间序列分析 第5章
佛山科学技术学院 应用时间序列分析实验报告 实验名称第五章非平稳序列的随机分析 一、上机练习 通过第4章我们学习了非平稳序列的确定性因素分解方法，但随着研究方法的深入和研究领域的拓宽，我们发现确定性因素分解方法不能很充分的提取确定性信息以及无法提供明确有效的方法判断各因素之间确切的作用关系。第5章所介绍的随机性分析方法弥补了确定性因素分解方法的不足，为我们提供了更加丰富、更加精确的时序分析工具。 5.8.1 拟合ARIMA模型 【程序】 data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards; 1.05 -0.84 -1.42 0.20 2.81 6.72 5.40 4.38 5.52 4.46 2.89 -0.43 -4.86 -8.54 -11.54 -1 6.22 -19.41 -21.61 -22.51 -23.51 -24.49 -25.54 -24.06 -23.44 -23.41 -24.17 -21.58 -19.00 -14.14 -12.69 -9.48 -10.29 -9.88 -8.33 -4.67 -2.97 -2.91 -1.86 -1.91 -0.80 ; proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; proc arima; identify var=x(1); estimate p=1; estimate p=1 noint; forecast lead=5id=t out=out; proc gplot data=out; plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay; symbol1c=black i=none v=star; symbol2c=red i=join v=none; symbol3c=green I=join v=none;
项目管理复习提纲(戚安邦版)汇编知识讲解
项目管理复习提纲（戚安邦版）汇编
课程内容顺序： 1.项目管理概论 2.项目过程和管理过程 3.项目范围管理 4.项目时间管理 5.项目成本管理 6.项目质量管理 7.项 目集成管理8.项目风险管理9.项目沟通管理10.项目组织管理11.项目人力资源管理12.项目采购管理 第一章绪论 第一节项目的基本概念 一.项目的定义与概念一般认为：项目是一个组织为实现自己既定的目标，在一定的时间、人员和资源约束条件下，所开展的一种具有一定独特性的一次性工作。 二、项目的特性 1.目的性---任何项目都是为实现特定的组织目标服务的。 2.独特性---项目的产品或服务都具有一定的独特之处。 3.一次性---项目有自己明确的时间起点和终点，是有始有终的，而不是不断重复、周而复始的。 4.制约性---指每个项目都在一定程度上受客观条件的制约。最主要的制约是资源的制约。 5.其它特性---包括项目的不确定性、项目的风险性、项目的渐进性、项目成果的不可挽回性、项目组织的临时性和开放性等等。 三、项目的分类 1.封闭性项目和开放式项目 2.业务项目和自我开发项目 3.企业项目、政府项目和非盈利机构的项目 4.盈利性项目和非盈利性项目 5.项目组合、项目群、项目和子项目 Project Portfolio、Program、Project 和Sub-project。 第二节项目管理的基本概念 一、项目管理的定义 1.项目管理是使用各种管理方法、技术和知识为实现项目目标而对项目各项活动所开展的管理工作。 2.项目管理涉及到对于项目或项目阶段的起始、计划、组织、控制和结束这样五个具体的管理过程（或内容）。 二、项目管理的基本特性
项目管理的基本概念和工作内容
项目管理的基本概念和工作内容 项目管理是一种科学的管理方式, 项目管理贯穿于项目实施的全过程, 项目管理的关键内容是进度、费用和质量的相互协调、相互制约、相互适应, 同时项目管理的组织与领导又是项目成败的关键。目前越来越多的企业逐步认识到项目管理的重要性, 相信在公路工程的各个领域都将会采用项目管理, 这样产生的高效率和高效益是可观的。 1 项目管理的基本概念 目前国际上对于项目管理还没有一个统一的定义。主要因为: 项目管理是一整套科学的管理体系和方法, 很难用几句话对其进行全面而精确的概括, 为此只能从不同的角度对其进行描述 描述1: 项目管理是在项目运作过程中, 综合应用各种知识、技能、手段和技术以完成项目预期的目标和满足项目有关方面的需求。 描述2: 项目管理是以项目为对象的一种科学的管理方式, 它以系统论的思想为指导, 以现代先进的管理理论和方法为基础, 通过项目管理特色的组织形式, 实现项目全过程的综合动态管理, 以有效地完成项目目标。 另外项目管理还有其它含义: 项目管理既是一种科学的管理活动, 也是一门新兴的管理学科。 2 项目管理的工作内容 项目管理认为, 各种项目的生命周期均可分为C、D、E、F 四个阶段。各个阶段具有各自的工作方法和工作内容。 (1)C 阶段。即概念阶段, 该阶段的主要内容有:
①调查研究、收集数据; ②明确需求、策划项目; ③确立目标; ④进行可行性研究; ⑤明确合作关系; ⑥确定风险等级; ⑦拟订战略方案; ⑧进行资源测算; ⑨提出组建项目组方案; bk提出项目建议书; bl获准进入下一阶段。 (2)D 阶段。即开发阶段, 该阶段的主要内容有: ①确定项目组主要成员; ②项目最终产品的范围界定; ③项目实施方案研究; ④项目质量标准的确定; ⑤项目的资源和环境保证; ⑥主计划的制定; ⑦项目经费及现金流量的预算; ⑧ 项目的工作结构分解(WBS——Wo rk B reakdow n St ructu re) ; ⑨项目政策与程序的制定; bk风险评估; bl确认项目的有效性; bm提出项目概要报告; bn获准进入下一阶段。 (3) E 阶段。即实施阶段, 该阶段的主要内容有: ①建立项目组织; ②建立与完善项目联络渠道; ③实施项目激励机制; ④建立项目工作包, 细化各项技术需求; ⑤建立项目信息控制系统; ⑥执行WBS 的各项工作; ⑦获得订购物品及服务; ⑧指导、监督、预测和控制: 范围、质量、进度、费用; ⑨解决实施中的问题; bk进入下一阶段。 (4) F 阶段。即结束阶段, 该阶段的主要内容有: ①最终产品的完成; ②评估与验收; ③清算最后帐物; ④项目评估; ⑤文档总结; ⑥资源清理; ⑦转换产品责任者;
第九章、时间序列分析
第九章、时间序列分析 一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确答案） 1.构成时间序列的两个基本要素是（） A.主词与宾词 B.变量与频数 C.现象所属时间与指标数值 D.现象所属时间与次数 2.下面数列哪个属于时间序列( ) A.学生按成绩分组形成的数列 B.人口按性别分组形成的数列 C.家禽按重量分组形成的数列 D.产量按时间先后形成的数列 3.把最近10年来每年的居民储蓄存款额按时间先后排列形成的时间序列称为( ) A.变量序列 B.时期序列 C.时点序列 D.平均数序列 4.某企业2006年1月初职工人数为190人,2月初职工人数为215人,3月初职工人数为220人,4月初职工人数为230人.则第一季度的平均职工人数为( ) A.209人 B.208人 C.214人 D.215人 5.在时间序列中,累计增长量等于与之对应的各个逐期增长量之( ) A.和 B.差 C.积 D.商 6.在时间序列中,定基发展速度等于相应各期环比发展速度之( ) A.和 B.差 C.积 D.商 7.根据间隔不相等的间断时点序列计算平均发展水平的方法是( ) A.简单算术平均法 B.加权序时平均法 C.加权算术平均法 D.首尾折半法 8.已知环比增长速度分别为20%、15%、12%和8%，则定基增长速度为（）A．20%×15%×12%×8% B. 120%×115%×112%×108% C．（20%×15%×12%×8%）－100% D. (120%×115%×112%×108%)－100% 9.某产品产量2006年比2001年增长了35%,那么该产品产量的平均发展速度是 ( ) A.35%的5次方根 B.135%的5次方根 C.35%的6次方根 D. 135%的6次方根 10.某企业历年产量发展速度资料如下:2000-2003各年均为110%,2004-2006各 年均为108%,则该企业2000-2006年产量平均发展速度为( ) A. B. C. D. 11.有某公司2002-2006年商品销售额资料,以该时间序列中间项为原点,配合直 线趋势方程y=610+73t,利用该直线趋势方程预测2008年商品销售额为( )
时间序列分析第五章作业
时间序列分析第五章作业 班级：09数学与应用数学 学号： 姓名： 习题5.7 1、 根据数据，做出它的时序图及一阶差分后图形，再用ARIMA 模型模拟该序列的发展，得出 预测。根据输出的结果，我们知道此为白噪声，为非平稳序列，同时可以得出序列t x 模型 应该用随机游走模型(0，1，0)模型来模拟，模型为：，并可以预测到下一天 的收盘价为296.0898。 各代码： data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards ; 304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 ; proc gplot ; plot x*t difx*t; symbol v =star c =black i =join; proc arima data =example5_1; identify Var =x(1) nlag =8 minic p = (0:5) q = (0:5); estimate p =0 q =0 noint; forecast lead =1 id =t out =results; run ; proc gplot data =results; plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay ; symbol1 c =black i =none v =star; symbol2 c =red i =join v =none; symbol3 c =green i =join v =none l =32; run ; 时序图：
时间序列分析基于R——习题答案
第一章习题答案 略 第二章习题答案 （1）非平稳 （2） （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 （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
（1）自相关系数为： （2）平稳序列 （3）白噪声序列 ，序列不能视为纯随机序列。LB=，LB统计量对应的分位点为，P值为。显著性水平=0.05 （1）时序图与样本自相关图如下 （2）非平稳 （3）非纯随机
（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 ()0t E x =,2 1 () 1.9610.7 t Var x ==-,220.70.49ρ==,220φ= 1715φ=,2115 φ= ()0t E x =,10.15 () 1.98(10.15)(10.80.15)(10.80.15) t Var x += =--+++ 10.8 0.7010.15 ρ= =+,210.80.150.41ρρ=-=,3210.80.150.22ρρρ=-= 1110.70φρ==,2220.15φφ==-,330φ= 10c -<<, 1121,1,2 k k k c c k ρρρρ--?=? -??=+≥? 证明: 该序列的特征方程为：32--c 0c λλλ+=，解该特征方程得三个特征根： 11λ= ，2λ= 3λ= 无论c 取什么值，该方程都有一个特征根在单位圆上，所以该序列一定是非平稳序列。证毕。 (1)错 （2）错 （3）对 （4）错 （5） 该模型有两种可能的表达式：11 2 t t t x εε-=-和12t t t x εε-=-。 将123100.50.8t t t t t x x C εεε---=++-+等价表达为 ()23 23223310.82010.510.8(10.50.50.5)t t t B CB x B B CB B B B εε-+-=-=-+++++ 展开等号右边的多项式，整理为
时间序列分析第五章上机指导
上机指导 第五章 拟合ARIMA模型 由于ARMA模型是ARIMA模型的一种特例，所以在SAS系统中这两种模型的拟合都放在了ARIMA过程中。我们已经在第3章进行了ARMA模型拟合时介绍了ARIMA过程的基本命令格式。再次以临时数据集example5_1的数据为例介绍ARIMA模型拟合与ARMA模型拟合的不同之处。 data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards; proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; run; 输出时序图显示这是一个典型的非平稳序列。如图5-49所示
图5-49 序列x时序图 考虑对该序列进行1阶差分运算，同时考察查分后序列的平稳性，在原程序基础上添加相关命令，程序修改如下： data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards; proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; proc arima; identify var=x(1);
estimate p=1; forecast lead=5 id=t ; run; 语句说明： （1）DATA步中的命令“difx=dif(x);”,这是指令系统对变量x进行1阶差分，差分后的序列值赋值给变量difx。其中dif（）是差分函数，假如要差分的变量名为x，常见的几种差分表示为： 1阶差分：dif（x） 2阶差分：dif（dif（x）） k步差分：difk（x） （2）我们在GPLOT过程中添加绘制了一个时序图“difx*t”，这是为了直观考察1阶差分后序列的平稳性。所得时序图如图5-50所示。 图5-50 序列difx时序图 时序图显示差分后序列difx没有明显的非平稳特征。 （3）“identify var=x（1）；”，使用该命令可以识别查分后序列的平稳性、纯随机性和适当的拟合模型阶数。其中x（1）表示识别变量x的1阶差分后序列。SAS支持多种形式的差分序列识别： var=x（1），表示识别变量x的1阶查分后序列Δxt；
第9章时间序列分析
第9章 时间序列分析——练习题 ●1. 某汽车制造厂2003年产量为30万辆。 （1）若规定2004—2006年年递增率不低于6%，其后年递增率不低于5%，2008年该厂汽车产量将达到多 少 （2）若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番，而2004年的增长速度可望达到%，问以后9年应 以怎样的速度增长才能达到预定目标 （3）若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番，并要求每年保持%的增长速度，问能提前多少时 间达到预定目标 解：设i 年的发展水平为x i ，则由已知得：x 2003＝30， （1）又知： 320042005200620032004200516%x x x x x x ≥+（），2 200720082006200715%x x x x ≥+（），求x 2008 由上得 32200820072008 200320032007 (16%)(15%)x x x x x x =≥++ 即为 322008 1.061.0530 x ≥，从而2008年该厂汽车产量将达到 得 x 2008≥30× 3 1.06×2 1.05= 30× = （万辆） 从而按假定计算，2008年该厂汽车产量将达到万辆以上。 （2）规定 20132003 2x x ＝，2004 2003x x ＝1+7.8％ 由上得 ＝107.11%== 可知，2004年以后9年应以％的速度增长，才能达到2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番 的目标。 （3）设：按每年%的增长速度n 年可翻一番， 则有 2013 2003 1.0742n a a = = 所以 1.074log 20.30103 log 29.70939log1.0740.031004 n == ==（年） 可知，按每年保持%的增长速度，约年汽车产量可达到在2003年基础上翻一番的预定目标。 原规定翻一番的时间从2003年到2013年为10年，故按每年保持%的增长速度，能提前年即3个月
一简述项目管理的概念
一简述项目管理的概念 项目管理是管理者在有限的资源条件下，运用系统的观点，方法和理论，对项目涉及的全部工作进行的有效管理。即对项目从开始到结束的全过程进行的计划，组织，指挥，协调，控制和评价。 二什么是项目？项目的特点有哪些？ 项目是作为管理对象，在一定约束条件下完成的，具有明确目标和完整的组织结构的一次性任务或活动。 1项目的一次性2项目的确定性3项目的整体性4项目具有生命周期 三什么是建设项目？举例说明建设项目的内容 基本建设项目，简称建设项目，是在一定的约束条件下，以形成固定资产为特定目标的。投入一定的资金，在某一地点，一定时期内按照总体设计建造一座具有一定生产能力的工厂 一建筑工程项目管理组织形式的选择有哪些要求 二建筑工程项目经理部的性质和作用分别是什么 项目经理部是施工现场管理的一次性且具有弹性的施工生产经营管理机构，随项目的开始而产生，随项目的完成而解体。 负责施工项目从开始到竣工全过程的管理，同时担负着对作业层干礼与服务的双重职能 为项目经理决策提供信息依据，向项目经理全面负责 作为组织主体，应完成企业所赋予的基本任务 代表企业履行工程承包合同的主体对项目产生的建设单位全面，全过程负责 三注册建造师与项目经理的关系 建造师是一种专业人员的名称，而项目经理是一个工作岗位的名称，他们从事的都是建设工程的管理，单执业范围不同，建造师执业的覆盖面较大，担任项目经理只是建造师执业中的一项 一公开招标有何优缺点，什么情况应当公开招标 这种招标方式投标的承包商多，范围广，竞争激烈，业主有较大的选择余地，有利于降低工程造价，提高工程质量和缩短工期， 主要适应于投资额度大，工艺或结构复杂的较大型工程建设项目 二招标文件的编制程序一般包括哪些 投标须知及投标须知前附表、合同条款及格式、工程建设标准、图纸及工程量清单、投标文件格式。 三建筑工程施工合同的特征是什么 合同法律关系的多元化合同主体的严格化合同标的特殊性合同履行期限的长期性合同的多变行和分线性计划的程序的严格性 一建筑工程项目成本管理的内容包括哪些 成本预测陈本计划成本控制成本核算成本分析成本考核 二建筑工程项目成本控制的依据包括哪些 项目承包合同项目成本计划进度报告工程变更与索赔资料 三建筑工程项目成本分析的方法 比较法比率发差额法因素分析法 一什么是建筑工程项目质量管理，影响建筑工程项目质量管理的因素有哪些 工程项目在施工安装和施工验收阶段指挥和控制工程施工组织关于质量的相互协调使工程项目施工围绕着使产品质量满足不断更新的质量要求而展开管理活动的总和他是施工项目经理的职责。影响建筑工程质量的因素多建筑工程质量波动大建筑工程质量的隐蔽性好终检
时间序列分析第五章上机指导
第五章 拟合ARIMA模型 由于ARMA模型是ARIMA模型的一种特例，所以在SAS系统中这两种模型的拟合都放在了ARIMA过程中。我们已经在第3章进行了ARMA模型拟合时介绍了ARIMA过程的基本命令格式。再次以临时数据集example5_1的数据为例介绍ARIMA模型拟合与ARMA模型拟合的不同之处。 data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards; proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; run; 输出时序图显示这是一个典型的非平稳序列。如图5-49所示 图5-49 序列x时序图 考虑对该序列进行1阶差分运算，同时考察查分后序列的平稳性，在原程序基础上添加相关命令，程序修改如下： data example5_1; input x@@; difx=dif(x);
cards; proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; proc arima; identify var=x(1); estimate p=1; forecast lead=5 id=t ; run; 语句说明： （1）DATA步中的命令“difx=dif(x);”,这是指令系统对变量x进行1阶差分，差分后的序列值赋值给变量difx。其中dif（）是差分函数，假如要差分的变量名为x，常见的几种差分表示为： 1阶差分：dif（x） 2阶差分：dif（dif（x）） k步差分：difk（x） （2）我们在GPLOT过程中添加绘制了一个时序图“difx*t”，这是为了直观考察1阶差分后序列的平稳性。所得时序图如图5-50所示。 图5-50 序列difx时序图 时序图显示差分后序列difx没有明显的非平稳特征。 （3）“identify var=x（1）；”，使用该命令可以识别查分后序列的平稳性、纯随机性和适当的拟合模型阶数。其中x（1）表示识别变量x的1阶差分后序列。SAS支持多种形式的差分序列识别：var=x（1），表示识别变量x的1阶查分后序列Δxt； var=x（1,1），表示识别变量x的2阶查分后序列Δ2xt； var=x（k），表示识别变量x的k步差分后序列Δkxt；
时间序列分析第五章上机指导
上机指导 第五章 5.8.1 拟合ARIMA模型 由于ARMA模型是ARIMA模型的一种特例，所以在SAS系统中这两种模型的拟合都放在了ARIMA过程中。我们已经在第3章进行了ARMA模型拟合时介绍了ARIMA过程的基本命令格式。再次以临时数据集example5_1的数据为例介绍ARIMA模型拟合与ARMA模型拟合的不同之处。 data example5_1; input x@@; difx=dif(x); t=_n_; cards; 1.05 -0.84 -1.42 0.20 2.81 6.72 5.40 4.38 5.52 4.46 2.89 -0.43 -4.86 -8.54 -11.54 -1 6.22 -19.41 -21.61 -22.51 -23.51 -24.49 -25.54 -24.06 -23.44 -23.41 -24.17 -21.58 -19.00 -14.14 -12.69 -9.48 -10.29 -9.88 -8.33 -4.67 -2.97 -2.91 -1.86 -1.91 -0.80 proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; run; 输出时序图显示这是一个典型的非平稳序列。如图5-49所示 图5-49 序列x时序图 考虑对该序列进行1阶差分运算，同时考察查分后序列的平稳性，在原程序基础上添加相关命令，程序修改如下： data example5_1; input x@@;
difx=dif(x); t=_n_; cards; 1.05 -0.84 -1.42 0.20 2.81 6.72 5.40 4.38 5.52 4.46 2.89 -0.43 -4.86 -8.54 -11.54 -1 6.22 -19.41 -21.61 -22.51 -23.51 -24.49 -25.54 -24.06 -23.44 -23.41 -24.17 -21.58 -19.00 -14.14 -12.69 -9.48 -10.29 -9.88 -8.33 -4.67 -2.97 -2.91 -1.86 -1.91 -0.80 proc gplot; plot x*t difx*t; symbol v=star c=black i=join; proc arima; identify var=x(1); estimate p=1; forecast lead=5 id=t ; run; 语句说明： （1）DATA步中的命令“difx=dif(x);”,这是指令系统对变量x进行1阶差分，差分后的序列值赋值给变量difx。其中dif（）是差分函数，假如要差分的变量名为x，常见的几种差分表示为： 1阶差分：dif（x） 2阶差分：dif（dif（x）） k步差分：difk（x） （2）我们在GPLOT过程中添加绘制了一个时序图“difx*t”，这是为了直观考察1阶差分后序列的平稳性。所得时序图如图5-50所示。 图5-50 序列difx时序图 时序图显示差分后序列difx没有明显的非平稳特征。 （3）“id entify var=x（1）；”，使用该命令可以识别查分后序列的平稳性、纯随机性和适当的拟合模型阶数。其中x（1）表示识别变量x的1阶差分后序列。SAS支持多种形式的差分序列识别：