最重要作业时间分析
最重要作业时间分析
第三次作业AR模型拟合
实验报告 报告题目：ＡＲ模型拟合 课程名称：应用时间序列分析 专业：统计学 年级：统计１２１ 学号：65 学生姓名：陈江余 指导教师：胡尧 学院：理学院 实验时间：2015年5月２６日
学生实验室守则 一、按教学安排准时到实验室上实验课，不得迟到、早退和旷 课。 二、进入实验室必须遵守实验室的各项规章制度，保持室内安 静、整洁，不准在室内打闹、喧哗、吸烟、吃食物、随地 吐痰、乱扔杂物，不准做与实验内容无关的事，非实验用 品一律不准带进实验室。 三、实验前必须做好预习（或按要求写好预习报告），未做预习 者不准参加实验。 四、实验必须服从教师的安排和指导，认真按规程操作，未经教师允许不得擅自动用仪器设备，特别是与本实验无关的仪器设备和设施，如擅自动用或违反操作规程造成损坏，应按规定赔偿，严重者给予纪律处分。 五、实验中要节约水、电、气及其它消耗材料。 六、细心观察、如实记录实验现象和结果，不得抄袭或随意更改原始记录和数据，不得擅离操作岗位和干扰他人实验。 七、使用易燃、易爆、腐蚀性、有毒有害物品或接触带电设备进行实验，应特别注意规范操作，注意防护；若发生意外，要保持冷静，并及时向指导教师和管理人员报告，不得自行处理。仪器设备发生故障和损坏，应立即停止实验，并主动向指导教师报告，不得自行拆卸查看和拼装。 八、实验完毕，应清理好实验仪器设备并放回原位，清扫好实验现场，经指导教师检查认可并将实验记录交指导教师检查签字后方可离去。 九、无故不参加实验者，应写出检查，提出申请并缴纳相应的实验费及材料消耗费，经批准后，方可补做。 十、自选实验，应事先预约，拟订出实验方案，经实验室主任同意后，在指导教师或实验技术人员的指导下进行。 十一、实验室内一切物品未经允许严禁带出室外，确需带出，必须经过批准并办理手续。
时间序列分析作业
时间序列分析作业 1、数据收集 通过长江证券金长江网上交易软件收集中信证券(600030)股价数据（2010-7-1~2011-5-9，共200组），保存文件，命名为“股价数据”。 2、工作表建立 打开eviews，点击file下拉菜单中的new项选择workfile项，弹出窗口如下： （1）、在datespecification中选择integer date。 （2）、在start和end中分别输入“1”“200” （3）、在wf项后面的框中输入工作表名称hr，点击ok。 窗口如下： 3、数据导入 在hr工作文件的菜单选项中选择pro，在弹出的下拉菜单中选择import，然后再下拉二级菜单中选择read text-lotus-excell，找到数据，双击弹出如下对话框：
默认date order，选择右边upper-left data cell下面的空格填写，输入excel中第一个有效数据单元格地址B6，在names for series or number if named in file 中输入序列名称，不妨设为s，点击ok，导入数据。 4、平稳性检验 点击s序列，选择菜单view/correlogram，弹出correlogram specification对话框，如下图，在对话框中默认level，lags to include 改为20（200/10），可得下图：
序列的自相关系数没有很快的趋近0，说明原序列是非平稳的序列。 5、对原序列做对数差分处理 A、在主窗口输入smpl 2 200，对样本数据进行选取， B、在主命令窗口输入series is=log(s)-log(s(-1)) 可以得到新的序列is 对is序列做同上的平稳性检验可以得到如下图：
计量经济学大作业
计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号： 姓名： 专业：
税收影响因素的研究 摘要 本文研究的是税收影响因素模型，通过对1991-2010年税收规模资料的分析，以了解税收的结构、规模及演变的新特点，并探讨影响税收的各因素，运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析，并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。 关键词：税收财政支出 OLS 1 问题的提出 从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来，中国经济高涨，对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素，而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素，两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例，决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里，税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例，在人均国内生产总值260美元的低收入国家里，国内生产总值税收率为13.2%；人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家，这一比率为23.3%；而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家，这一比例是28.1%。显然，一国国内生产总值税收率愈高，税负承受能力愈强，因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上，引用计量的方法，将三者综合起来对税收进行探讨，作者认为，在我国经济飞速发展的过程中，国内生产总值有了很大的增长，因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。
(完整版)学生作业情况分析报告
学生作业情况分析报告 一、作业情况分析： 我班同学本学期基本能够按时完成语文作业，但质量非常参差。为此我作了以下调查，并进行数据的分析： 1、完成作业时间: 从数据显示36%同学能在30分钟内完成作业，这部分同学有班上学习成绩好的，也有学习成绩很差的。为什么走两个极端呢？这是因为有部分学习成绩差的同学对待作业的态度大都是很随便的，书写马虎，没有认真思考，只为应付老师的检查，所以这部分同学的作业老师批改起来会相当吃力，有时会了看清他写得什么字还得花功夫。当然在这36%里边大都是学习成绩好的同学，他们认真听讲，所以完成作业时毫不吃力，做得又快又好，书写让老师看得舒心。 46%同学能在40分钟内完成作业，这部分同学比较有耐心，这其中不乏一些学习成绩较好的同学，他们对待作业非常认真，书写一笔一画，相当工整，而且有时会超出老师的要求。 还有18%同学会花上一小时甚至以上的时间来做作业，通过与他们的家长联系，得到的答案几乎是一致的，就是边玩（或边看电视）边做作业，结果事倍功半，一检查对作业所要巩固的内容基本没有掌握。 2、作业类型完成情况统计 从上面数据看出大部分学生不喜欢做动脑筋的作业，对于“思考性作业”
与“作文”大部分学生觉得非常困难，比如作文：没有注意平时积累素材，找不到话题等等；对于阅读分析类的题目，很多同学没有认真思考，总说很难，要么不写，要么为了应付老师随便写写。对于预习、复习这类的作业反正老师看不到，所以索性不做，只有34%的同学能认真地完成，在与家长联系的过程中，很多家长表示孩子回到家除了完成作业以外，很少会复习和预习。有的家长甚至说从未见过孩子在家里拿起语文读课文。 三、对于作业情况引起的反思： 1、习惯差，这是孩子身上的原因 从上面情况分析的数据来看，学生不认真完成家庭作业的情况比较严重，他们并不是不做作业，而是在态度上不重视。小学生往往都是缺乏学习的自觉性，他们不善于利用时间完成作业，常敷衍了事。我班就有几个不做家庭作业的，或胡乱一通的学生。他们的成绩个个很差。但是我并不觉得是他们的智力有问题，而是从小没有把学习的习惯培养起来，经常要老师、同组同学督促才做作业，对于思考性的作业更是敬而远之。这种长期不做作业不思考问题的习惯他们的大脑缺乏灵活性及思维能力。久而久之，学习成绩自然就下降了。 2、作业布置缺乏层次性，这是老师身上的原因 一个巴掌拍不响，孩子对待作业的习惯没有培养好，身为老师的我也责无旁贷。语文作业通常都是一些抄写、背诵、阅读练习、作文等，这样的重复性的作业比赛枯燥乏味，调动不起学生的积极性、主动性，再加上学生之间的个体差异也很大，学习能力也高低不同。对于后进生难度大的作业造成了他们缺少成功的体验和喜悦，久而久之他们对待家庭作业的态度就会变的极为消极甚至不做作业。
普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业
计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号：0090863 0090817 0090832 姓名：组长：邱碧涛组员：杨意钟丹兰 专业：财政学 修课时间：2011-2012第一学期 任课教师：朱永军 成绩： 评语：本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，采用中国1985年到2009年的数据，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。从大作业的完成情况来看，说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解，并能使用Eviews软件进行实证分析。 Email:275474458@https://www.360docs.net/doc/2917068382.html,
普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析 摘要 本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。 关键词：在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验 Abstract This text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively. Key words: The total number of college students, Multivariate analysis, Model, Econometric, Test
数据模型与决策课程大作业
数据模型与决策课程大作业 以我国汽油消费量为因变量，乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归（数据为年度时间序列数据）。试根据得到部分输出结果，回答下列问题：1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少 2）写出此回归分析所对应的方程； 3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明； 4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。 1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少 答案：R方为^2= ；标准估计的误差为^（）= 2）写出此回归分析所对应的方程； 答案：假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为： Y=++）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明； 乘用车销量对汽油消费量相关系数只有，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加。乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低个单位。a, b, c三个自变量的sig值为、、，在显着性水平情形下，乘用车消费量对
汽油消费量的影响显着为正。 （4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。 在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。 Anova表中，sig值是t统计量对应的概率值，所以t和sig两者是等效的，sig要小于给定的显着性水平，越接近于0越好。F是检验方程显着性的统计量，是平均的回归平方和平均剩余平方和之比，越大越好。在图表中，回归模型统计值F=，p值为，因此证明回归模型有统计学意义，表现回归极显着。即因变量与三个自变量之间存在线性关系。 系数表中，除了常数项系数显着性水平大于，不影响，其它项系数都是，小于，即每个回归系数均具有意义。
银行业和证券业的统计分析
目录
银行业和证券业的统计分析 ——从上市公司的角度 1 研究概要 背景介绍 随着中国金融市场的逐步完善与繁荣，越来越多的人开始关注这个领域。而作为金融市场重要组成部分的证券市场，理所应当地吸引了人们最多的眼球。本次统计大作业的研究中心选择也正是基于这种考虑。在行业类型的选择上，我们结合了小组成员的专业和兴趣，确定了金融行业的两大主要组成部分——银行业与证券业。以期通过SPSS统计软件进行相应的统计分析，寻找这些公司间的共性与特性，为投资者的投资提供有用的参考。 数据选择 我们从A股上市的银行和券商中分别选取十家，根据其2009年6月30日的半年报计算出九个主要的财务指标：股东权益比、负债权益比、主营收入增长率、管理费用比例、总资产周转率、资产负SPSS统计软件债率、每股收益、经营净利率和资产利润率。数据见附表1。 统计方法 通过上述财务指标比较分析银行业与证券业的差异、盈利水平以及股价的变动等方面。我们运用到的统计方法包括描述统计、相关分析、多元线性回归、方
差分析、两个独立样本的非参数检验、主成分分析、聚类分析、判别分析、多维尺度分析、时间序列分析。 2 SPSS统计分析结果 描述统计——两行业特征的比较 我们分别对银行和券商这两个行业的十组数据进行统计描述，以求对两行业之间的特征能有个大致的掌握。结果如下所示： （1）银行业： （2）券商： 通过上表可以看出 （1）券商的股东权益比均值为远大于银行的，说明证券行业风险较大要求券商有较强的抵御外部风险的能力；
（2）银行的负债权益比相较证券业的高，说明银行的负债比例较高，这主要是由于银行吸收存款的特性造成的； （3）从主营收入增长率来看，银行业发展比较稳定，而券商的成长能力较强。 （4）比较两个行业的盈利水平，可以发现券商的资产管理能力，资产的利用率相对较高，善于改善生产经营管理，降低成本费用，有利于利润总额的增加 两个独立样本的非参数检验——银行业与证券业各指标分布的差异 通过对两个独立样本（银行业与证券业）的均值、中位数、离散趋势、偏度等进行差异性检验，分析它们是否来自相同分布的总体。 样本变量的Mann-Whitney U统计量的值分别为0、0、39、33、0、45、26、0；Wilcoxon W统计量的值分别为55、55、94、88、55、55、100、81、55；Z 统计量值分别为、、、、、、、、，负值说明实际观测的秩和比期望观测的秩和要小。股东权益比、负债权益比、总资产周转率、资产负债率和资产利润率比的Sig值比小，说明银行业与证券业的这些指标有显着差异。而主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和经营利润率的Sig值比大，说明这些指标在银行业与券商业中差异不大。 为了验证前面得出的结论，用K-S Z方法来检验同一个问题，上表为分析结果。K-S Z的值分别为、、、、、、、和，其所对应的双边渐进显着性水平分别为小于、小于、、小于、小于、、和小于。即主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和
时间序列分析期末大作业 GNP平减指数的季度序列分析
20XX级XX专业时间序列分析大作业 20XX年X月X日 某国1960年第一季度-1993年第四季度GNP平减指数的季度序列分析 摘要 附录中给出了某国1960年第一季度-1993年第四季度GNP平减指数的季度序列，本文旨在利用时间序列分析并结合Eviews来研究该时间序列，并给出该国GNP平减指数的时间序列方程式，从而对该国的GNP平减指数进行定性分析。 在进行时间序列分析时，先对数据进行平稳性检测，发现这个序列不平稳且具有季节性，故要用差分进行平稳化操作。经过4阶普通差分，周期为4的季节差分后序列达到平稳。平稳化后进行模型的识别。首先要进行模型的识别与定阶，通过平稳后的序列的自相关系数和偏自相关系数图初步判定模型的种类，当模型都可以通过检验时，通过AIC准则进行模型的拟合度检验，模型的AIC值较小的拟合度较高。拟合度检验后发现AR(4)SAR(4)的模型拟合度最高，故此序列的模型为AR(4)SAR(4)模型。当模型定阶后，就要对模型参数
()12,,T p ????=，()12,,T q θθθθ=进行估计,这一步可以得到模型表达式。定阶 与参数估计完成后，还要对模型进行检验，即要检验t ε是否为平稳白噪声，这里我们用2χ检验法进行模型检验。 关键字：时间序列分析，Eviews ，乘积季节模型 1、平稳性和季节性检测 1.1 从序列的时序图可以初步判断样本序列是否平稳：根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳时间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的特点。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势性或者周期性，则时间序列通常不是平稳的时间序列。 该时间序列的时序图如下图所示：
时间序列分析作业
1、某股票连续若干天的收盘价如下表： 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 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：根据上面的图和SAS软件编辑程序得到时序图，程序如下： data shiyan7_1; input x@@; time=_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 print data=shiyan7_1; proc gplot data=shiyan7_1; plot x *time=1; symbol1c=red v=star i=spline; run; 通过SAS运行上述程序可得到如下结果：
时间序列大作业
应用时间序列 大作业课题：基于ARIMA模型的全国 1980-2013 年邮电业务函件数量时间序列分析及预测 姓名：贾县委 学号：1203650055 编号：48_ 基于ARIMA模型全国1980-2013年邮电业务函件数量时间序列分析及预测
一?摘要 时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。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。时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。邮政与我们息息相关，他已经成为社会经济生活不可或缺的通信手段。在世界上，函各国都以件量来衡量一个国家的邮政发展水平，而我国的函件量增长却不容乐观，这勾起了我研究的兴趣，加上我本人又有集邮的爱好，因此我选用了函件量进行分析研究。 本文用时间序列分析方法，对一段时间序列进行了拟合。通过对1980至2013 年全国邮电业务函件量序列进行观察分析，建立合适的ARIMA模型，对未来五个月的全国邮电业务函件量序列进行预测。然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个行情预测的有效方法。 关键词：时间序列函件量ARIMA时间序列分析预测 .、八、- ?刖言 邮政的最初发展史从人们的信函寄送需要开始的，现在邮政的众多业务也是借助经营函件业务而衍生出来的。目前，函件业务的主要包括为用户传递书面通信、文件资料和书籍等。他已经成为社会经济和生活不可缺少的通信手段。如果的函
件业务搞不好，邮政其他业务也就失去了赖以生存的基础，这将严重削弱邮政在 社会中的地位和作用。 当前，世界各国都以函件量来衡量一个国家邮政发展水平，然而几十年随着经济建设的飞速发展，邮电业务的需求量迅猛增长，唯有函件业务增长不容乐观，与发达国家和甚至一些发展中国家相比还有很大差距。原因何在？ 因此，本文就以以我国1980-2013年全国邮电业务函件量的数据为研究对象，做时间序列分析。首先，对全国33年来全国邮电业务函件量的发展变化规律，运用SAS软件进行分析其发展趋势。再则，通过检验说明模型拟合效果的好坏，再利用模型对下一年进行预测。最后，从国家经济、政策和社会发展等方面对全国邮电业务函件量变化规律及未来走势进行分析。 ARIMA 模型建模思路 （一）模型介绍： ARIMA模型（p, d, q）又称为自回归移动平均模型。其中AR指自回归；p为模型的自回归阶数；MA为移动平均；q为模型的移动平均阶数;I指积分;d为时间序列成为平稳之前必须取差分的次数。其一般的表达式为： y t 0 1 y t 1 2y t 2 p y t p 0 0 1 t 1 2 t 2 （二）建模思路： ARIMA建模思路是：假设所研究的时间序列是由某个随机过程产生的，用实际统计序列建立、估计该随机过程的自回归移动平均模型，并用此模型求出预测值。 （三）建模步骤： 1. 观察时间序列。根据时间序的散点图自相关函数(ACF)图和偏自相关函
小波分析大作业
小波分析及其应用 结课作业 小波分析在信号分析及滤波中的应用 指导老师：白键 学生姓名： 班级：071011 学号：07101075
小波分析在信号分析及滤波中的应用 信号滤波是信号处理中的重要的一环，在实际测量中，由于噪声源的存在，传播过程中加载的噪声，还有传感器本身的测量误差，信号中总会存在一些噪声，在处理信号之前，必须将噪声滤掉，否则会影响后续的时频分析，得不到信号中想要的结果。 一、信号时频分析方法比较 1.1Fourier变换与Gabor变换 在信号分析中，最基础的Fourier变换，Fourier变换提供了从另一个角度看信号的一种方法，将函数展成以余弦为基本函数的叠加，Fourier系数表示了信号在频域上的幅值和相角，但Fourier变换只能从整个信号分析其频率，不能很好的反应时间特性，故此提出了窗口Fourier变换，即Gabor变换，窗口Fourier 变换则将非平稳信号假定为分段平稳的，通过采用一个滑动窗截取信号，一次次地对截得的信号进行Fourier变换。但由于Fourier变换时间分辨率与频率分辨率矛盾，得不到时间分辨率与频率分辨率都很高的信号分析结果。 1.2小波变换 小波变换是在Fourier变换基础上提出的。其基础函数是小波函数，其可在通过伸缩和平移实现信号的分析，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。但是依旧有一些局限性，小波变换中，可以根据需要构造不同的小波函数，正是由于有不同的小波函数可供选择，使得小波变换对信号分析有足够的适应性，但是小波函数的选择成为一大问题，此外选取的小波函数可能在全局是最佳的，但是对某个局部区域可能是最差的，而一旦小波函数确定，所有的分析特性就会确定，因此缺乏一定的自适应性。 1.3希尔伯特黄变换 对一列时间序列数据先进行经验模态分解然后对各个分量做希尔伯特变换的信号处理方法是由美国国家宇航局的Norden E. Huang 于1998年首次提出的称之为希尔伯特黄变换Hilbert-Huang Transformation HHT 。由于时间序列的信号经过EMD分解成一组本征模函数Intrinsic Mode Function IMF 而不是像傅立叶变换把信号分解成正弦或余弦函数因此该方法既能对线性稳态信号进行分析又能对非线性非稳态信号进行分析。 1.3.1EMD 方法基本原理 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, 简称EMD))方法是由美国NASA 的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信
随机信号分析作业
一、课程的主要内容 随机信号是客观上广泛存在的一类信号，它是持续时间无限长，能量无限大的功率信号，这类信号的分析与处理主要是研究它们在各种变化域中的统计规律，建立相应的数学模型，以便定性和定量的描述其特性，给出相关性能指标，并研究如何改善对象的动静态性能等。随机信号分析内容涉及线性系统与信号、时间序列分析、数字信号处理、自适应滤波理论、快速算法、谱估计等方面的知识。 课程的主要内容包括随机信号的基本概念，随机过程的严格平稳性、广义平稳性、周期平稳性及随机过程的均值各态历经性，随机过程的功率谱分析，随机信号与噪声通过线性系统，高斯与窄高斯随机过程分析，估值理论和检测理论。 二、基本应用原理与研究思路 1、基本应用原理： (1)预处理技术： 几种简单的预处理方法：AMV、抹零、野值剔除、趋势值剔除、非平稳分析、堆成分析 几种时域加窗技术：矩形窗、Hanning、Hamming、指数窗 滤波技术：带通滤波、自适应滤波 (2)频域分析：傅里叶变换、DFT和FFT、相关分析、功率谱分析 谱分析：经典方法、自回归、滑动平均、精细谱分析、极小方差、高级谱估计、高阶谱估计 (3)时域分析：预处理、系统描述、建模、特征提取 2、研究思路： （1）了解信号来源和分析要求
成样本选择 （3）明确分析需求及条件（速度、精度），锁定主要目标 （4）确定分析方法（预处理、频域方法、时域方法）、制定数据处理步骤、研发相关软件 （5）数据处理，得到具体结果（数据、图标等） （6）结果整理，综合分析 （7）密切结合具体对象及测试背景，给予处理结果合理的物理解释 （8）形成报告 三、心得与建议 1、学习心得： 通过本课程的学习，我掌握了随机信号的基本分析方法，要点和思路，加深了对基本理论和概念的理解。我们研究确定性信号的频谱，可以获得许多信息。 对于随机信号处理的一个重要任务就是由有限长并且受到干扰的信号中得到信号的某些特征（如均值、方差、自相关函数及功率谱等），或恢复出没有被干扰的信号，基于随机信号的以上特点，信号特征的提取和信号自身的恢复都要通过“估计”的手段来获得，因此必然涉及估值理论的问题。 功率谱估计是一项重要内容，包括经典功率谱估计和现代功率谱估计。经典谱估计包括周期图法、自相关法及一些改进方法。现代谱估计针对经典谱估计分辨率低和方差性能不好提出，内容非常丰富。由于随机信号分析是一门理论性很强的学科，要求理解和记忆的内容非常多，我需要继续花费时间，才能更好的理解相关的内容。 2、建议：
计量经济学之时间序列分析大作业
2011－2012第一学期 计量经济学课程大作业 课题名称： 1978-2008年关税总额时间序列分析指导老师：梁娟 学号：0092090 姓名：郭威 班级：09金融学3班
目录 1背景 (3) 2时间序列数据收集 (4) 3时间序列数据平稳性检验 (5) 3.1数据导入 (5) 3.2图示法检验 (6) 3.3 ADF法进行单位根检验 (9) 4单整性检验 (10) 5建立模型 (12) 6时间序列模型的检验 (16) 参考文献 (17)
1背景 关税是指国家授权海关对出入关境的货物和物品征收的一种税。关税在各国一般属于国家最高行政单位指定税率的高级税种，对于对外贸易发达的国家而言，关税往往是国家税收乃至国家财政的主要收入。 古今中外，无论什么样的国家，为了维持国家机器的运转，都必然以税收作为取得财政收入的一种主要手段。关税是国家财政收入的重要组成部分，为国家筹集财政资金是海关的基本职能。关税海关在进出口环节征收，比其他税收更为方便、直接。 关税在财政支出中占据重要地位，每一位公民都受惠于此，比如国家将征收的关税用于教育、医疗、国防、科研、国家重点工程以及公务员涨工资等诸多方面。关税的再分配作用，一方面通过征收关税将进出口商品中的一部分价值收归国有，在通过财政支出重新分配给国家各部门、单位和个人;另一方面，通过关税的征收与减免，人为地调节不同产业、不同企业的利益分配，影响其生产和经营活动，从而调节生产要素的流向、生产结构的变化和经济的发展。 关税的再分配职能，使其具有了调节经济和保护本国幼稚工业的作用，关税调节经济的作用就是通常所说的经济杠杆作用和宏观调控作用。比如，可以利用关税措施调节某种商品市场供求状况，保持该商品市场供求的平衡;还可以调节进出口商品的结构;调节分配和消费等作用。关税的保护作用就是通过征收关税，提高进口商品的销售价格，从而削弱其在进口国市场与本国产品的竞争能力，达到保护本国幼稚工业的目的。显然，关税的保护作用，对发展中国家来说，在一定的历史阶段具有重要的作用。 改革开放以后，我国对外贸易不断增长，关税总额也在逐年上涨，所以有必要对近些年我国的关税总额进行时间序列分析。
时间序列案例分析作业.doc
案例4 某专卖店销售额数量规律研究 资料 某专卖店为加强管理的科学化，采集了过去五年的销售量资料如下： 讨论大纲 1． 用哪些简单的描述性指标，可大致找到该专卖店销售额的一般规律？ 答：在不考虑不规则变化的情况下，用长期趋势、季节变动和周期波动这些描述性指标可以找到专卖店销售额的一般规律。 2． 能否以一个近似的函数式描述出销售额的长期趋势？能否进行预测？ 答：可以用一个近似的函数式描述销售额的长期趋势，计算过程如下表所示 函数式为24.870.298Y X Λ =+,可以进行预测，如预测2009年冬季的销售额，即将序号21作为自变量X 的值代入上述函数式中求解相应的预测值。
3．该数列是否存在明显的季节性变化，如何测定？ 4．该数列是否存在周期波动，如何测定？ 答：将3、4步合并进行分析，过程如下： 第一步：计算上述时间序列的季节指数,利用移动平均比率法，计算过程如下表所示
从季节指数的计算过程可以看出数列存在明显的季节性变化，用季节指数测定，春夏秋冬季节的季节指数分别为119.64%，75.99%，108.13%，96.23% 第二步：根据季节指数，可以得到消除季节影响的序列，然后根据这一无季节影响的时间序列拟合趋势线，计算过程如下表
所得趋势线为24.800.31Y X Λ =+ 第三步：测定周期波动，将1-20这20个时间的序号分别代入第二步求解出的趋势线24.800.31Y X Λ=+中，得到下表中的（3）列，然后用消除的季节影响的序列除以（3）列即可得到周期波动的成分，计算过程如下表所示：
5．上述规律如何帮助该专卖店的经营决策？ 答：利用上述规律可以帮助专卖店预测下一年四个季度的销售额情况，如下表： 其中趋势值是将21，22,23,24分别作为X 值代入24.800.31Y X Λ =+中得到。 预测值为趋势值与季节指数相乘得到 通过预测值及前面求解出的季节指数，商家可以更好的掌握季节的影响，趋势的影响及周期的波动，可以更好的做出经营决策。
MATLAB大作业 给定一个时间序列,使用三次样条插值方法进行均匀内插
MATLAB作业 给定一个时间序列，使用三次样条插值方法进行均匀内插 （题目的相关说明：按题目要求编写一个MATLAB程序函数，并把自己编制程序所得的结果与MATLAB库函数分析结果进行对比。） 理论基础： 时间序列的概念： 时间序列是一种定量预测方法，又称简单外延法，时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论与方法，时间序列分析可分为以下三种情况 （1）把一个时间序列的值变动为N 个组成部分，通常可以分为四种 a、倾向变动，又称长期趋势变动 b、循环变动，又称周期变动 c、季节变动，即每年有规则的反复进行变动 d、不规则变动，即随机变动。然后把这四个综合到一起得出预测的结果。虽然分成这四部分，但这四部分之间的相互关系是怎么样的呢，目前一般采用相乘的关系，其实各个部分都是在其他部分作用的基础上进行作用的，所以采用相乘是有一定依据的，此种方法适合于短期预测和库存预测 （2）把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势，如果未来预测是线性的，其数学模型为YT+L=aT+bTL,YT+L为未来预测值，aT为截距，bT为斜率，L为由T到需要预测的单位时间数（如5年、10年等） （3）根据预测对象与影响因素之间的关系及影响程度来推算未来，与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素，此时间序列法用于短期预测比较有效，若要用于长期预测，还需要结合其他方法才行。 三次样条插值的实际应用：在制造船体和汽车外形等工艺中传统的设计方法是，首先由设计人员按外形要求，给出外形曲线的一组离散点值，施工人员准备好有弹性的样条（一般用竹条或有弹性的钢条）和压铁，将压铁放在点的位置上，调整竹条的形状，使其自然光滑，这时竹条表示一条插值曲线，我们称为样条函数。从数学上看，这一条近似于分段的三次多项式，在节点处具有一阶和二阶连续微商。样条函数的主要优点
西南大学网络与继续教育学院-土木工程专业-《土木工程经济》-【0752】大作业答案-2018年-3月
西南大学 网络与继续教育学院 [0752]《土木工程经济》 课程类型：专业必修课 考试方式：大作业 作业起止时间： 2018-03-19 至 2018-05-24 教师辅导时间： 2018-03-26 至 2018-06-01 周三 单项选择题 1、量本利分析属于（ ）。 1. 成本分析 2. 市场分析 3. 不确定性分析 4. 确定性分析 2、属于定性预测的方法是（）。 1. 郎格系数法 2. 专家预测法 3. 决策树法 4. 指数平滑法 3、 某固定资产原值为10万元，规定折旧年限为5年，假定无净残值，则用双倍余额递减法计算起第4年的折旧额为 1. 24000元 2. 10260元 3. 10800元 4. 14400元 4、某银行贷款月利率为1%，按月计息，其实际年利率为（）%。
1. 12.68 2.12 3. 13.81 4. 11.57 5、已知某日产20吨产品的化工生产系统其投资额为 30万元，若拟建生产能力为日产80 吨的同类系统，则投资总额大约是已建系统的（）倍。（取n＝0.6，） 1. 1.6 2. 4 3. 1.3 4. 2.3 6、某项目固定资产投资为61488万元，流动资金为7266万元，项目投产期年利润总额为2112万元，正常生产期年利润总额为8518万元，则正常年份的投资利润率为： 1.1 2.39% 2.1 3.85% 3.7.73% 4.8.64% 7、某进口设备FOB价为人民币1200万元，国际运费72万元，国际运输保险费用4.47万元，关税217万元，银行财务费6万元，外贸手续费19.15万元，增值税253.89万元，消费税率为5%，则该设备的消费税为（）万元。 1.79.93
时间序列分析大作业
智能控制课程期末作业 授课教师：刘晓东 姓名：赵聪 专业：控制理论与控制工程 学号：21109166
一、利用西德数据对收入、消费、投资进行一步预测 %AR(2)模型 clear all; clc; k=3; p=2; T=75; %本模型训练样本的个数 Orig_data=zeros(100,3); Orig_data(:,1)=[180;179;185;192;211;202;207;214;231;229;234;237;206;250;259;263;264;280;2 82;292;286;302;304;307;317;314;306;304;292;275;273;301;280;289;303;322;315;339;364;371;3 75;432;453;460;475;496;494;498;526;519;516;531;573;551;538;532;558;524;525;519;526;510;5 19;538;549;570;559;584;611;597;603;619;635;658;675;700;692;759;782;816;844;830;853;852;8 33;860;870;830;801;824;831;830;]; Orig_data(:,2)=[451;465;485;493;509;520;521;540;548;558;574;583;591;599;610;627;642;653;6 60;694;709;734;751;763;766;779;808;785;794;799;799;812;837;853;876;897;922;949;979;988;1 025;1063;1104;1131;1137;1178;1211;1256;1290;1314;1346;1385;1416;1436;1462;1493;1516;155 7;1613;1642;1690;1759;1756;1780;1807;1831;1873;1897;1910;1943;1976;2018;2040;2070;2121; 2132;2199;2253;2276;2318;2369;2423;2457;2470;2521;2545;2580;2620;2639;2618;2628;2651;]; Orig_data(:,3)=[415;421;434;448;459;458;479;487;497;510;516;525;529;538;546;555;574;574;5 86;602;617;639;653;668;679;686;697;688;704;699;709;715;724;746;758;779;798;816;837;858;8 81;905;934;968;983;1013;1034;1064;1101;1102;1145;1173;1216;1229;1242;1267;1295;1317;135 5;1371;1402;1452;1485;1516;1549;1567;1588;1631;1650;1685;1722;1752;1774;1807;1831;1842; 1890;1958;1948;1994;2061;2056;2102;2121;2145;2164;2206;2225;2235;2237;2250;2271;]; %此数据来源于老师提供的课件资料 data=zeros(100,3); data(:,1)=log10(Orig_data(:,1)); data(:,2)=log10(Orig_data(:,2)); data(:,3)=log10(Orig_data(:,3)); New_data=zeros(91,3); for i=2:99 New_data(i-1,:)=data(i,:)-data(i-1,:); end Z=zeros(k,T); Y=zeros(k*p+1,T); v=zeros(k,1); phai_1=zeros(k,k); phai_2=zeros(k,k); for n=1:T Z(:,n)=(New_data(n,:))'; end for i=1:T Y(1,i)=1; if (i-p) <= 0
排队论大作业
随机过程与排队论 姓名：刘世杰 学号：14030120083
基于一步转移矩阵收敛快慢的分析 14030120083 刘世杰 摘要：一步转移矩阵最终会收敛到一个稳定的状态，但是收敛有快慢之分。本文着重于讨论影响一步转移矩阵收敛快慢的因素。设其初始转态为X0，一步转移矩阵为P ，由马尔科夫过程可以得到X0*P^n =Y(当n 足够大时n>N)。通过对不同X0的一步转移矩阵计算其n 值，得到收敛快慢与X0的关系，再比较不同的一步转移矩阵P 收敛快慢，得到P 与收敛快慢的关系。 一 概述： 马尔科夫链的应用非常重要，同事也非常广泛的应用在现代的各个领域中，像马尔科夫链预测，能够对状态转移和时间序列做很好的预测，同时一步转移矩阵在市场营销上也有起到预测作用。当然还有很多的其他应用，这里就不多说了。 二 一步转移矩阵的模型分析 根据前面的假设，初始状态为X0，一步转移矩阵概率为P ，当n 足够大时 X0*P^n = Y 设置一个初始转态X0，计算n 的收敛阈值，当矩阵收敛到一个稳定的状态时，会得到Y 为一个稳定的行列式。 X0 *P^n= 其中 p11+......+p15=1 P21+......+p25=1 . . P51+......+p55=1 根据计算对于不同的X0，一步转移矩阵收敛时n 的值没有变化，可以得到其与初始状态X0无关。 此时，改变一步转移矩阵的类型，使用不同的一步转移矩阵，并设置同样的初始状态X0，计算此时的阈值n 发现对于不同的一步转移矩阵，其收敛速度并不一样。 对于不同的一步转移矩阵，其收敛速度与什么有关，有以下假设： 1 一步转移矩阵行列式的值会对收敛速度有影响。 对于一步转移矩阵的行列式值，通过计算不同行列式的值的得到矩阵的收敛速度图如下