实验五-用EXCEL进行时间序列分析

实验五-用EXCEL进行时间序列分析
实验五-用EXCEL进行时间序列分析

实验五 用E X C E L 进行时间序列分析

一、实验目的

利用Excel 进行时间序列分析

二、实验内容

1.测定发展水平和平均发展水平

2. 测定增长量和平均增长量

3. 测定发展速度、增长速度和平均发展速度

4. 计算长期趋势

5. 计算季节变动

三、实验指导

时间序列分析常用的方法有两种:指标分析法和构成因素分析法。

指标分析法,通过计算一系列时间序列分析指标,包含发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量、发展速度、平均发展速度等来揭示现象的发展状况和发展变化程度。

构成因素分析法,是将时间序列看做由长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四种因素构成,将各影响因素分别从时间序列中分离出去并加以测定、对未来发展做出预测的过程。 发展水平: 发展水平是指某一经济现象在各个时期达到的实际水平。

在时间序列中,各指标数值就是该指标所反映的社会经济现象在所属时间的发展水平。在时间序列中,我们用y 表示指标值,t 表示时间,则t y (t=0,1,2,3,…,n)表示各个时期的指标值。

平均发展水平: 平均发展水平又称“序时平均数”、“动态平均数”,是时间序列中各项发展水平的平均数,反映现象在一段时期中发展的一般水平。

增长量: 增长量是指某一经济现象在一定时期增长或减少的绝对量。它是报告期发展水平减基期发展水平之差。

平均增长量:平均增长量是时间序列中的逐期增长量的序时平均数,它表明现象在一定时段内平均每期增加(减少)的数量。公式表示如下:

发展速度:发展速度是说明事物发展快慢程度的动态相对数。它等于报告期水平对基期水平之比。发展速度有两种:分为环比发展速度和定基发展速度。 1.环比发展速度:也称逐期发展速度,是报告期发展水平与前一期发展水平之比。 2.定基发展速度:是报告期水平与固定基期水平之比。 平均发展速度:平均发展速度是动态数列中各期环比发展速度或各期定基发展速度中的环比发展速度的序时平均数。它说明在一定时期内发展速度的一般水平。

平均发展速度的计算方法有几何法和方程法。

1.几何法计算平均发展速度:实际动态数列各期环比发展速度连乘积等于理论动态数列中各期平均发展速度的连乘积

2.方程法计算平均发展速度:方程法平均发展速度的特点是实际动态数列各项之和等于理论动态数列各项之和,所以称为“累积法”

(1)测定发展水平和平均发展水平

在时间i t 上的观察值i Y ,就是该时间点的发展水平。

平均发展水平是现象在时间i t (i=1,2,…,n )上各期观察值i Y 的平均数。

①时期序列的序时平均数计算

打开工作簿“实验5.1.xls ”,利用“全国GDP ”工作表中的数据,计算年度平均国内生产总值,计算结果如图5.1.1所示:

图5.1.1 用EXCEL 计算平均发展水平资料及结果

计算步骤:

第一步:计算观察值个数n :在B14中输入公式“=count(A2:A13)”,得到观察值个数为12。 第二步:计算总国内生产总值:在B15中输入公式“=sum (A2:A13)”,得到总生产总值为2821530.71。

第三步:计算平均国内生产总值:在B16中输入公式“=B15/B14”,得到平均国内生产总值。 ②时点序列的序时平均数计算 连续时点序列序时平均数:∑∑=T

YT Y 打开工作簿“实验5.1.xls ”,利用“库存量”工作表中的数据,计算12月份平均日库存量,计算结果如图5.1.2所示:

图5.1.2 用EXCEL 计算平均发展水平资料及结果

计算步骤:

第一步:计算∑T :B4、C4、D4、E4、F4中输入各日期天数T ,在G4中输入公式“=SUM(B4:F4)”,得到值为31天。

第二步:计算∑YT :在B5中输入公式“=B3*B4”, 得到日期1~4的值240件,C5中输入公式“=C3*C4”,得到日期5~10的值378件,D5中输入公式“=D3*D4”,得到日期11~20的值500件,E5中输入公式“=E3*E4”,得到日期21~26的值270件,F5中输入公式“=F3*F4”,得到日期27~31的值200件。在G5中输入公式“=SUM(B5:F5)” 可得值1588。

第三步:计算平均日库存量:在B7中输入公式“=G5/G4,得到平均日库存量44件。

③间断时点序列序时平均数:

打开工作簿“实验5.1.xls ”,利用“存款余额”工作表中的数据,计算平均存款余额,计算结果如图5.1.3所示:

图5.1.3 用EXCEL 计算平均发展水平资料及结果

计算步骤:

第一步:计算两个时间点的平均观察值:在C5中输入公式“=average(B3:C3)”, 并用鼠标拖曳将公式复制到D5:H5区域。

第二步:算出间隔天数:t1、t2、t3、t4、t5。 第三步:计算

112

--?+n n n T Y Y 值:在C9中输入公式“=C5*C7”,并用鼠标拖曳将公式复制到D9:H9区域。

第四步:计算总天数:在B10输入公式:“= SUM(C7:H7)”,得到总天数365天。

第五步:计算平均存款额:在B11输入公式:“=SUM(C9:H9)/SUM(C7:H7)”,得到平均存款额为120.03百万元。

(2)测定增长量和平均增长量

增长量是报告期水平与基期水平之差,其中逐期增长量:1--=?i i Y Y Y ;累积增长量:0Y Y Y i -=?。

打开工作簿“实验5.2.xls ”,利用“全国GDP ”工作表中的数据,计算逐期增长量、累积增长量和平均增长量,计算结果如图5.2所示:

图5.2 用EXCEL 计算增长量和平均增长量资料及结果

计算步骤:

第一步:计算逐期增长量:在C3中输入公式“=B3-B2”,并用鼠标拖曳将公式复制到C4:C13区域。

第二步:计算累计增长量:在D3中输入公式“=B3-$B$2”,并用鼠标拖曳公式复制到D4:D13区域。

第三步:计算平均增长量(水平法):在B15中输入公式“=D13/11”,按回车键,即可得到平均增长量。

(3)测定发展速度、增长速度和平均发展速度

发展速度是同一现象在两个不同时期发展水平对比的结果,用于描述现象在观察期内的相对发展变化程度。发展速度=报告期水平/基期水平*100%。 其中定基发展速度:0Y Y X i i =;环比发展速度:1

-=i i i Y Y X 增长速度又称增长率,是增长量和基期水平之比。增长速度=增减量/基期水平=(报告期水平-基期水平)/基期水平=发展速度-1。 其中定基增长速度:1000-=-=Y Y Y Y Y X i i i ;环比增长速度:11

11-=-=---i i i i i i Y Y Y Y Y X 。 平均发展速度是现象各个时期环比发展速度的平均数,用于描述现象在整个观察期内平均发展变化的程度。水平法的计算公式:n n n i i Y Y Y Y Y Y Y Y X 0

11201=???=- 平均增长速度=平均发展速度-1。

打开工作簿“实验5.3.xls ”,利用“全国GDP ”工作表中的数据,计算定基发展速度、环比发展速度和平均发展速度,计算结果如图5.3所示:

图5.3 用EXCEL 计算发展速度、增长速度和平均发展速度资料及结果

计算步骤:

第一步:计算定基发展速度:在C3中输入公式“=B3/$B$2”,并用鼠标拖曳将公式复制到C4:C13区域。

第二步:计算环比发展速度:在D3中输入公式“=B3/B2”,并用鼠标拖曳将公式复制到D4:D13区域。

第三步:计算定基增长速度:在E3中输入公式“=C3-1”,并用鼠标拖曳将公式复制到D4:D13区域。

第四步:计算环比增长速度:在F3中输入公式“=D3-1”,并用鼠标拖曳将公式复制到D4:D13区域。

第五步:计算平均发展速度(水平法):在B15中输入公式“= GEOMEAN (D3:D13)” 按回车键,即可得到平均发展速度。

第六步:计算平均增长速度(水平法):在B16中输入公式“=B15-1”,按回车键,即可得到平均增长速度。

(4)计算长期趋势

趋势分析方法有许多,这里介绍移动平均法和指数平滑法,主要通过对时间序列进行平滑以消除其随机波动。

移动平均法,是通过对时间序列逐期递移求得平均数作为趋势值或预测值的一种平滑法。设移动间隔长度为K ,则移动平均序列写成:K

Y Y Y Y k i i i i 11-+++++= 。 指数平滑法,是用过去的观察值的加权平均数作为趋势值,它是加权平均的一种特殊形式。t

t t Y Y Y ?)1(?1αα-+=+。 可以利用函数和公式法,或者使用工具进行分析。

①函数和公式法

打开工作簿“实验 5.4.xls ”,利用“月度数据”工作表中的数据,分别用移动平均法(K=3和K=4)和一次指数平滑法(α=0.2,一月份预测值为286331315)计算2012年全国进出口总额的长期趋势,结果如图5.4.1所示。

图5.4.1 用EXCEL 计算长期趋势资料及结果

计算步骤:

第一步:计算三项移动平均:在C3中输入“=average (B2:B4)”,并用鼠标拖曳将公式复制到C3:C12区域。

第二步:计算四项移动平均:在D4中输入“=average (B2:B5)”,并用鼠标拖曳将公式复制到D4:D12区域。

第三步:计算二项移正平均数:在E4中输入“=average (D4:D5)”,并用公式拖曳将公式复制到E4:E11区域。

第四步:计算一次指数平滑预测数:在F2中输入286331315,在F3中输入“=0.2*B2+(1-0.2)*F2”,并用鼠标拖曳将公式复制到F4:F14区域。F14为未来下一个月的预测值。

②工具分析法

移动平平均法:单击“工具”|“数据分析”,打开数据分析对话框,如图 5.4.2(a)所示。选择“移动平均”,弹出“移动平均”对话框,在“输入区域”中输入“B2:B13”,在“间隔”输入“3”,在“输出区域”输入“C15”,如图5.4.2(b )。单击确定就可以得到n=3的移动平均值。n=5的时候,也是同样的操作。

(a ) (b)

图5.4.2 移动平均法

指数平滑法:单击“工具”|“数据分析”,打开数据分析对话框,如图 5.4.3(a)所示。选择“指数平滑”,弹出“指数平滑”对话框,在“输入区域”中输入“B2:B13”,在“阻尼系数”输入“0.8”,在“输出区域”输入“F15”,如图5.4.3(b )。单击确定就可以得到2.0=α的指数平滑值。

(a)(b)

图5.4.3 指数平滑法

(5)计算季节变动

季节变动是指现象受到自然因素和社会习俗等因素影响而发生的有规律的周期性变动。测定季节变动可分为两种:一是不排除长期趋势的影响,直接根据原时间序列来测定;二是依据剔除长期趋势后的时间序列来测定。前者用简单平均法,或者用移动平均趋势剔除法。

①简单平均法计算季节指数

打开工作簿“实验5.5.1.xls”,利用“季度数据”工作表中的数据,计算季节变动,结果如图5.5.1所示。

图5.5.1 用简单平均法计算季节指数结果

计算步骤:

第一步:计算出同季合计:在B9输入“=SUM(B3:B8)”,并用鼠标拖曳将公式复制到C9:E9区域。

第二步:计算出全年合计:在F3输入“=SUM(B3:E3)”,并用鼠标拖曳将公式复制到F4:F9区域。

第三步:计算出同季平均:在B10输入“=B9/6”,并用鼠标拖曳将公式复制到C10:E10区域。在F10输入“=F9/24”。

第四步:计算季节指数:在B11输入“=B10/$F$10”,并用鼠标拖曳将公式复制到C11:F11区域。

②移动平均趋势剔除法计算季节指数

打开工作簿“实验5.5.2.xls”,利用“季度数据”工作表中的数据,计算季节变动,结果如图5.5.2(a)和5.5.2(b)所示。

(a)

图5.5.2 计算剔除趋势值的结果

(b)

图5.5.2 移动平均趋势剔除法计算季节指数结果

计算步骤:

第一步:计算四项移动平均:在D3中输入“=AVERAGE(C2:C5)”,并用鼠标拖曳将公式复制到D4:D23区域。

第二步:计算移正平均T:在E4中输入“=AVERAGE(D3:D4)”,并用鼠标拖曳将公式复制到E5:E23区域。

:即计算Y/T:在F4中输入“=C4/E4”,并用鼠标拖曳将公式复制到第三步:剔除长期趋势Y

t

F5:F23区域。

第四步:重新排列F4:F23区域中的数字,使同季的数字位于一列,共排成六列,如图5.5.2(b)所示。

第五步:计算各年同季合计:在B35单元格中输入公式“=SUM(B29:B34)”,并用鼠标拖曳将公式复制到C35:E35区域。在F35中输入公式“=SUM(B35:E35)”

第六步:计算各年统计平均:在B36单元格中输入公式“=B35/5”,并用鼠标拖曳将公式复制到C36:E36区域。在F36中输入公式“=F35/20”

第七步:计算季节指数:在B37中输入公式“=B36/$F$36”,并用鼠标拖曳将公式复制到C37:F37区域。

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;

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

利用Excel进行时间序列的谱分析

利用Excel 进行时间序列的谱分析(I ) 在频域分析中,功率谱是揭示时间序列周期特性的最为有力的工具之一。下面列举几个例子,分别从不同的角度识别时间序列的周期。 1 时间序列的周期图 【例1】某水文观测站测得一条河流从1979年6月到1980年5月共计12月份的断面平均流量。试判断该河流的径流量变化是否具有周期性,周期长度大约为多少? 分析:假定将时间序列x t 展开为Fourier 级数,则可表示为 ∑=++=k i t i i i i t t f b t f a x 1 )2sin 2cos (εππ (1) 式中f i 为频率,t 为时间序号,k 为周期分量的个数即主周期(基波)及其谐波的个数,εt 为标准误差(白噪声序列)。当频率f i 给定时,式(1)可以视为多元线性回归模型,可以证明,待定系数a i 、b i 的最小二乘估计为 ∑∑====N t i t i N t i t i t f x N b t f x N a 1 12sin 2?2cos 2?ππ (2) 这里N 为观测值的个数。定义时间序列的周期图为 )(2 )(22 i i i b a N f I += ,k i ,,2,1 = (3) 式中I (f i )为频率f i 处的强度。以f i 为横轴,以I (f i )为纵轴,绘制时间序列的周期图,可以在最大值处找到时间序列的周期。对于本例,N =12,t =1,2,…,N ,f i =i /N ,下面借助Excel ,利用上述公式,计算有关参数并分析时间序列的周期特性。 第一步,录入数据,并将数据标准化或中心化(图1)。 图1 录入的数据及其中心化结果

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>

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析试卷 一 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】

应用时间序列分析(试卷一) 一、 填空题 1、拿到一个观察值序列之后,首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验,这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR (p )模型的自相关系数有两个显着的性质:一是拖尾性;二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是:MA(q)模型的特征根都在单位圆内,等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR (1)模型的平稳域是{}11<<-φφ。AR (2)模型的平稳域是 {}11,12221<±<φφφφφ且, 二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比(D ) A 前者要求较强的数学基础,分析结果比较抽象,不易于进行直观解释。 B 后者要求较强的数学基础,分析结果比较抽象,不易于进行直观解释。 C 前者理论基础扎实,操作步骤规范,分析结果易于解释。 D 后者理论基础扎实,操作步骤规范,分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是(D ) A 宽平稳一定不是严平稳。 B 严平稳一定是宽平稳。 C 严平稳与宽平稳可能等价。 D 对于正态随机序列,严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法,错误的是(B )

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零,方差为定值。 C在统计量的Q检验中,只要Q 时,认为该序列为纯随机序列,其 中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验,其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质,下列不正确的是(D) A. 规范性; B. 对称性; C. 非负定性; D. 唯一性。 5、对矩估计的评价,不正确的是(A) A. 估计精度好; B. 估计思想简单直观; C. 不需要假设总体分布; D. 计算量小(低阶模型场合)。 6、关于ARMA模型,错误的是(C) A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA(q)模型序列的预测方差为下列哪项(B) A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q (1++...+) (1++...+) B、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q (1++?+) (1++?+) C、 []2 q 2 , Va() , t l l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1 (1++?+) (1++?+) D、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q-1 (1++?+) (1++?+)

时间序列数据平稳性检验实验指导

实验一时间序列数据平稳性检验实验指导 一、实验目的: 理解经济时间序列存在的不平稳性,掌握对时间序列平稳性检验的步骤和各种方法,认识利用不平稳的序列进行建模所造成的影响。 二、基本概念: 如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数,并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两个时期间的间隔,而不依赖于计算这个协方差的实际时间,就称它是宽平稳的。 时序图 ADF检验 PP检验 三、实验内容及要求: 1、实验内容: 用Eviews5.1来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列,主要内容: (1)、通过时序图看时间序列的平稳性,这个方法很直观,但比较粗糙; (2)、通过计算序列的自相关和偏自相关系数,根据平稳时间序列的性质观察其平稳性;(3)、进行纯随机性检验; (4)、平稳性的ADF检验; (5)、平稳性的pp检验。 2、实验要求: (1)理解不平稳的含义和影响; (2)熟悉对序列平稳化处理的各种方法; (2)对相应过程会熟练软件操作,对软件分析结果进行分析。 四、实验指导 (1)、绘制时间序列图 时序图可以大致看出序列的平稳性,平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动,且波动的范围不大。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期,那它通常不是平稳序列,现以1964-1999年中国纱年产量序列(单位:万吨)来说明。 在EVIEWS中建立工作文件,在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”,在右边的“Date specification”中输入起始年1964,终止年1999,点击ok则建立了工作文件。找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha,见图1-2。 图1-1 建立工作文件

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。

(时间管理)应用时间序列分析实验手册

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 (57) 三、季节模型 (62)

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

100 200300400 5006001960 1970198019902000 YEAR O U T P U T 图3:年份和产出的散点图 (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

时间序列分析实验报告汇总.doc

《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;

Eviews应用时间序列分析实验手册

应用时间序列分析实 验手册

目录

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 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 图3:年份和产出的散点图

(二)自相关图检验 例 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 图2:输入序列名称 图2:选择相关分析的对象 图3:序列的相关分析结果:1.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2.看Q统计量的P值:该统计量的原假设为X的1期,2期……k 期的自相关系数均等于0,备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0,因此如图知,该P值都>5%的显着性水平,所以接受原假设,即序列是纯随机序列,即白噪声序列(因为序列值之间彼此之间没有任何关联,所以说过去的行为对将来的发展没有丝毫影响,因此为纯随机序列,即白噪声序列.)有的题目平稳性描述可以模仿书本33页最后一段. (三)平稳性检验还可以用: 单位根检验:ADF,PP检验等; 非参数检验:游程检验 图1:序列的单位根检验

实验五-用EXCEL进行时间序列分析

实验五 用E X C E L 进行时间序列分析 一、实验目的 利用Excel 进行时间序列分析 二、实验内容 1.测定发展水平和平均发展水平 2. 测定增长量和平均增长量 3. 测定发展速度、增长速度和平均发展速度 4. 计算长期趋势 5. 计算季节变动 三、实验指导 时间序列分析常用的方法有两种:指标分析法和构成因素分析法。 指标分析法,通过计算一系列时间序列分析指标,包含发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量、发展速度、平均发展速度等来揭示现象的发展状况和发展变化程度。 构成因素分析法,是将时间序列看做由长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四种因素构成,将各影响因素分别从时间序列中分离出去并加以测定、对未来发展做出预测的过程。 发展水平: 发展水平是指某一经济现象在各个时期达到的实际水平。 在时间序列中,各指标数值就是该指标所反映的社会经济现象在所属时间的发展水平。在时间序列中,我们用y 表示指标值,t 表示时间,则t y (t=0,1,2,3,…,n)表示各个时期的指标值。 平均发展水平: 平均发展水平又称“序时平均数”、“动态平均数”,是时间序列中各项发展水平的平均数,反映现象在一段时期中发展的一般水平。 增长量: 增长量是指某一经济现象在一定时期增长或减少的绝对量。它是报告期发展水平减基期发展水平之差。 平均增长量:平均增长量是时间序列中的逐期增长量的序时平均数,它表明现象在一定时段内平均每期增加(减少)的数量。公式表示如下: 发展速度:发展速度是说明事物发展快慢程度的动态相对数。它等于报告期水平对基期水平之比。发展速度有两种:分为环比发展速度和定基发展速度。 1.环比发展速度:也称逐期发展速度,是报告期发展水平与前一期发展水平之比。 2.定基发展速度:是报告期水平与固定基期水平之比。 平均发展速度:平均发展速度是动态数列中各期环比发展速度或各期定基发展速度中的环比发展速度的序时平均数。它说明在一定时期内发展速度的一般水平。 平均发展速度的计算方法有几何法和方程法。 1.几何法计算平均发展速度:实际动态数列各期环比发展速度连乘积等于理论动态数列中各期平均发展速度的连乘积 2.方程法计算平均发展速度:方程法平均发展速度的特点是实际动态数列各项之和等于理论动态数列各项之和,所以称为“累积法” (1)测定发展水平和平均发展水平 在时间i t 上的观察值i Y ,就是该时间点的发展水平。 平均发展水平是现象在时间i t (i=1,2,…,n )上各期观察值i Y 的平均数。 ①时期序列的序时平均数计算

{时间管理}ARMA模型的的建立时间序列分析实验指导

(时间管理)ARMA 模型的的建立时间序列分析实验指导

时间序列分析实验指导统计和应用数学学院

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。为实现教育思想和教学理念的不断更新,于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,我们组织统计和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理论和实践相结合,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理论教学和应用软件相结合,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且能正确求解的能力。 这套实验教学指导书于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和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,欢迎各方面对课件存于的错误和不当之处予以批评指正。

统计和数学模型分析实验中心2007年2月

目录 实验壹EVIEWS中时间序列关联函数操作-1- 实验二确定性时间序列建模方法-9- 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-21- 实验五ARMA模型的建立、识别、检验-27- 实验六ARMA模型的诊断性检验-30- 实验七ARMA模型的预测-31- 实验八复习ARMA建模过程-33- 实验九时间序列非平稳性检验-35-

实验壹EVIEWS中时间序列关联函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作:菜单方式,命令方式; 练习且掌握和时间序列分析关联的函数操作。 【实验内容】 壹、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、时间序列的自关联和偏自关联图和函数; 【实验步骤】 壹、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 于主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出壹个对话框,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(Startdate)和终止期栏(Enddate),输入相应的日期,然后点击OK按钮,将于EViews软件的主显示窗口

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:

统计学之时间序列分析(doc 43页)

统计学之时间序列分析(doc 43页)

时间序列分析实验指导

4 2 -2 -4 50100150200250 NRND 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)。 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

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

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

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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)。

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

(整理)Excel时间序列预测操作.

时间序列分析预测EXCEL操作 一、长期趋势(T)的测定预测方法 线性趋势→:: 用回归法 非线性趋势中的“指数曲线”:用指数函数LOGEST、增长函数GROWTH(针对指数曲线) 多阶曲线(多项式):用回归法 (一)回归模型法-------长期趋势(线性或非线性)模型法: 具体操作过程:在EXCEL中点击“工具”→“数据分析”→“回归”→分别在“Y值输入区域”和“X值输入区域”输人数据和列序号的单元格区域一选择需要的输出项目,如“线性拟合图”。回归分析工具的输出解释: 计算结果共分为三个模块: 1)回归统计表: Multiple R(复相关系数R):R2的平方根,又称为相关系数,它用来衡量变量xy之间相关程度的大小。R Square(复测定系数R2 ):用来说明用自变量解释因变量变差的程度,以测量同因变量y的拟合效果。Adjusted R Square (调整复测定系数R2):仅用于多元回归才有意义,它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后,即使这一变量同因变量之间不相关,未经修正的R2也要增大,修正的R2仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。 标准误差:又称为标准回归误差或叫估计标准误差,它用来衡量拟合程度的大小,也用于计算与回归有

关的其他统计量,此值越小,说明拟合程度越好。 2)方差分析表:方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。 3)回归参数:回归参数表是表中最后一个部分: ?Intercept:截距a ?第二、三行:a (截距) 和b (斜率)的各项指标。 ?第二列:回归系数a (截距)和b (斜率)的值。 ?第三列:回归系数的标准误差 ?第四列:根据原假设Ho:a=b=0计算的样本统计量t的值。 第五列:各个回归系数的p值(双侧) 第六列:a和b 95%的置信区间的上下限。 (二)使用指数函数LOGEST和增长函数GROWTH进行非线性预测 在Excel中,有一个专用于指数曲线回归分析的LOGEST函数,其线性化的全部计算过程都是自动完成的。如果因变量随自变量的增加而相应增加,且增加的幅度逐渐加大;或者因变量随自变量的增加而相应减少,且减少的幅度逐渐缩小,就可以断定其为指数曲线类型。 具体操作过程: 1.使用LOGEST函数计算回归统计量 ①打开“第3章时间数列分析与预测.xls”工作簿,选择“增长曲线”工作表如下图所示。 ②选择E2:F6区域,单击工具栏中的“粘贴函数”快捷键,弹出“粘贴函数”对话框,在“函数分类”中选择 “统计”,在“函数名”中选择“LOGEST”函数,则打开LOGEST对话框,如下图11.20所示。

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