10月13日在线修正一览:怒之煞刷新时间降低

10月13日在线修正一览:怒之煞刷新时间降低
10月13日在线修正一览:怒之煞刷新时间降低

10月13日在线修正一览:怒之煞刷新时间降低暴雪在10月13日对游戏内容进行了一次在线修正。这次在线修正改动了不少内容,比如怒之煞刷新时间又降低了。而远古郭莱储物箱现的刷新点更多了。详情:

综合

·墨水商人不再接受秋闲墨水。他们现在接受梦幻墨水,并且现在出售星耀墨水。

·风歌和元素之力武器附魔现在可以由持续效果触发.。

·大幅度降低了怒之煞的刷新时间。

·在沉船零件中钓鱼现在更有价值,并且不再有时钓出空箱子.。

·远古郭莱储物箱现在可以在锦绣谷更多的地方找到。

职业

死亡骑士

·灵界打击的伤害降低了7.5%。

·死亡虹吸的基础伤害提高了50%,但降低了攻击强度加成。这个改动的结果是冰霜和邪恶死亡骑士的伤害有所提高,但鲜血死亡骑士由复仇加成获得的伤害略微降低。

·鲜血

·符文打击的伤害降低了8.5%。

·心脏打击的伤害降低了8.5%。

德鲁伊

·共生

·圣骑士现在会根据天赋专精由共生获得以下效果:

·防护 - 复生

·神圣 - 复生

·惩戒 - 愤怒

猎人

·瞄准射击现在造成320%的武器伤害,(从280%上调),但基础伤害组成部分降低了65%。这个技能的伤害在90级时应该保持相对不变。

·由群兽奔腾召唤的灵魂兽产生的治疗效果现在正确地降低了75%。

·疯乱进行了修改,现在使宠物的攻击速度提高70%。这个技能提供的宠物攻击强度现在不受影响。

·威慑现在正确地阻止猎人使用所有三个75级天赋。以前猎人可以使用山猫冲锋。

·陷阱求生产生的缠绕效果现在正确地会在受到伤害后被打破,与其他缠绕效果类似。

圣骑士

·神圣恳求现在正确地减少永恒之火,神圣棱镜。处决宣判和圣光之锤的治疗效果。

·圣盾术和保护之手不再错误地移除战斗疲倦。

牧师

·神圣和戒律牧师施放的治疗祷言和愈合祷言的治疗效果提高了25%。

·战斗疲倦现在正确地减少PVP中圣洁护盾的效果。

·天使长现在正确地影响灵魂护壳。

·虚空转移现在只作用于其他玩家。

·爆流造成的伤害或治疗效果提高了25%。

·精神灼烧造成的伤害提高了25%。

法师

·寒冰屏障不再错误地移除战斗疲倦。

武僧

·使用禅意飞行的武僧不再能够使用硬化之壳。

·在迷踪岛不再能够使用禅宗朝圣。

·火焰之息现在应该更加始终如一地攻击目标。

·分筋错骨不再使武僧进入战斗。

·解决了碎玉闪电在被引导后不会消褪的问题。

·使用诸如轻便型超级火箭靴等加速类物品时,翔龙在天不再产生荒唐的速度。

·振魂引不再刷新另一个武僧的复苏之雾效果。

·真气突和真气爆裂的伤害现在正确地受到减少AOE伤害技能的减免。

盗贼

·潜伏帷幕不再影响载具。

战士

·修正了冲锋和战神会因为与其他技能及它们自己产生递减而无法造成昏迷的错误。

术士

·火焰之雨现在正确地产生仇恨。

·使用恶魔传送门传送时,术士不再受到击退效果影响。

怪物

·锦绣谷的水黾现在可以在水面上行走。

·降低了岩肤捣乱者使用碎胫踢的频率。

·以下怪物不再能被剥皮:好斗的兰花,被诅咒的玉石和绿石恐兽。

物品

·食谱:熊猫人盛宴和食谱:熊猫人大餐不再能够在拍卖行交易或出售。

·魔古麻痹符文饰品的使用效果现在正确地影响怪物。

·各种提供躲闪的使用类物品的冷却时间现在正确地互相影响。

·咖啡压榨机不再能够在竞技场使用。

·空食品包不再唯一,并且可以在玩家背包中叠加。

·一箱考古学碎片不再唯一。

·群星之瓶不再错误地在随机团队副本中奖励给织雾武僧。

·怒之煞现在为每个牧师专精提供合适的掉落。

·潘达利亚若干装备后绑定物品的副属性进行了修改。

宠物战斗

·旋风法术的视觉效果变小了。

·迷你地狱火不再住在树上,它们在地上的新家应该能够让玩家更容易找到它们。

·雾纱栈道的野生宠物现在会和同伴一起进入战斗。

·赤红飞蛾和码头老鼠现在可以在宠物手册中找到。

·东部王国猎人不再需要若干可以购买的宠物:金色龙鹰幼崽,红色龙鹰幼崽和银色龙鹰幼崽

。它们暂时继续在成就要求中列出。

·锦绣谷的各种野生宠物现在更容易找到。

任务

·与任务“雷电之王的战盔”相关的时间现在应该正确地重置。

·玩家现在不需要相应的专业技能就能可以接到云端翔龙骑士团的专业任务,但完成这些任务仍然需要专业技能。

·所有攻击乌拿头领的玩家现在会正确地完成任务“海上魔王”。

·杀死任何悲泣寡妇蛛现在能完成任务“悲泣寡妇蛛”

·在任务”天空中的火焰“中使用的技能烈焰之种现在应该正常运作。

·完成”愤怒的天空“不再阻止玩家接到并完成任务“老陈和塞勒沃克斯”,“砮荣和罗塞克”和“陶矢和考维克西斯”。

·比赛者现在会对“飞行竞技赛”中他们的成功负责,穿过检查点不再使小队获得奖励。

地下城与团队

·物品等级463或以上带有插槽的物品现在正确地在挑战模式中进行调整。

·随机团队副本不再掉落史诗装绑护腕。

魔古山宝库

·玩家不再能够法术偷取赞达拉火舞者的炽热疾速。使用法术偷取仍然会驱散这个效果。

·赞达拉渗透者不再受精神控制影响。

·随机团队副本的岩石守卫者和受诅者魔封现在正确地掉落物品。

·受诅者魔封

·受诅者魔封现在以适当的频率施放闪电之拳。

·缚灵者戈拉亚

·戈拉亚的灵魂图腾现在正确地受到很多玩家技能的影响。

·先王之魂

·宠物不再可能坦克无情之齐昂。

·英雄难度下迅弓之速不台被击败后不再有时保持可以被攻击的状态。

·暴虐之蒙恩不再隐形。

·这些首领的狂暴时间现在延长至10分钟,从8分钟上调。

·这个首领战不再有时过早地结束。

影踪禅院

·引导毁灭暗影时毁灭之煞不再转向。

·普通和英雄难度下,灭杀之咬现在每层使伤害提高8%。

·普通和英雄难度下,仇恨残渣施放的暗影箭的伤害降低了20%。

·所有难度下仇恨残影施放的憎恨连射现在可以被打断。

PvP

竞技场

·法力茶,虎眼酒和飘渺酒现在会在竞技场准备阶段结束和战斗开始时正确地移除。

错误修正

·修正了阻止怒之煞刷新的问题。

·龙骨荒野的被遗忘的宝藏现在可以被85级或以上的玩家获取。

·玩家不再能够与尚喜武院声望交战。

·满足和其他类似效果现在会在战斗结束后正确地移除。

5.3相关资料:

重要资料汇总:

5.3官方补丁说明一览、雷电王座副本专题、T15套装效果

装备升级回归:500勇气升级8个物品等级

重要改动:杀怪得次级好运符、好运符拾取几率叠加

5.3黑王子任务:600等级披风

PVP改动:韧性移除、新竞技场、新战场

我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型

2000年9月系统工程理论与实践第9期 文章编号:100026788(2000)0920138203 我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型 叶阿忠,李子奈 (清华大学经济管理学院,北京100084) 摘要: 回归模型的残差项反映了对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素所产生的噪音,这 部分噪音可由时间序列模型进行拟合Λ本文对通货膨胀建立了一个混合回归和时间序列模型,并将该 模型的预测结果与单纯用回归模型的预测结果进行了比较Λ 关键词: 通货膨胀;回归模型;时间序列模型;自相关函数;预测误差 中图分类号: O212 α T he Com b ined R egressi on2ti m e2series M odel of Ch inese Inflati on YE A2zhong,L I Zi2nai (Schoo l of Econom ics&M anagem en t,T singhua U n iversity,Beijing100084) Abstract: T he residual term in the regressi on model is the no ise generated by the om itted variab les that influen t dependen t variab le in the model.T he ti m e series model can fit th is no ise.W e estab lish the com b ined regressi on-ti m e-series model fo r Ch inese inflati on and compare its fo recast resu lts to that of regressi on model. Keywords: inflati on;regressi on model;ti m e2series model;au toco rrelati on functi on; fo recast erro r 1 引言 一般我们对通货膨胀建立模型或是采用回归模型或是采用时间序列模型,但回归模型中解释变量解释被解释变量的能力总是有限的,且由于存在对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素而产生了回归模型无法预测的噪音,因而预测的效果不佳;而时间序列模型只反映时间序列过去行为的规律,没有利用经济现象的因果关系,再加上A R I M A(p,d,q)模型识别的困难,造成预测精度的下降Λ本文将两种方法结合起来,对我国通货膨胀建立一个混合回归和时间序列模型,并进行预测Λ 2 混合回归和时间序列模型 假定我们喜欢利用一个回归模型预测变量y tΖ一般地,这样的模型包括可解释的一些解释变量,它们之间不存在共线性Ζ假定我们的回归模型有k个解释变量x1,…,x k,回归模型如下: y t=Β0+Β1x1t+…+Βk x k t+Εt(1)其中误差项Εt反映除了解释变量外其它变量对y t的影响Ζ方程被估计后,R2将小于1,除非y t与解释变量完全相关,R2才等于1Ζ然后,方程可被用于预测y tΖ预测误差的一个来源是附加的噪声项,它的未来不可预测Ζ 时间序列分析的一个有效应用是对该回归的残差Εt序列建立A R I M A模型Ζ我们将原回归方程的误α收稿日期:1999203202 资助项目:国家教委“九五”重点教材基金

试验一异方差的检验与修正-时间序列分析

案例三 ARIMA 模型的建立 一、实验目的 了解ARIMA 模型的特点和建模过程,了解AR ,MA 和ARIMA 模型三者之间的区别与联系,掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别,利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断,以及如何利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念 所谓ARIMA 模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将平稳的时间序列建立ARMA 模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA )、自回归过程(AR )、自回归移动平均过程(ARMA )以及ARIMA 过程。 在ARIMA 模型的识别过程中,我们主要用到两个工具:自相关函数ACF ,偏自相关函数PACF 以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X 而言,它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差,即j ρ=j 0γγ ,它是关于滞后期j 的函数,因此我们也称之为自相关函数,通常记ACF(j )。偏自相关函数PACF(j )度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验内容及要求 1、实验内容: (1)根据时序图的形状,采用相应的方法把非平稳序列平稳化; (2)对经过平稳化后的1950年到2007年中国进出口贸易总额数据运用经典B-J 方法论建立合适的ARIMA (,,p d q )模型,并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。 2、实验要求: (1)深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA 模型的建模思想; (2)如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适的ARIMA 模型;如何利用ARIMA 模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews 操作,读懂模型参数估计结果。 四、实验指导 1、模型识别 (1)数据录入 打开Eviews 软件,选择“File”菜单中的“New --Workfile”选项,在“Workfile structure type ”栏选择“Dated –regular frequency ”,在“Date specification ”栏中分别选择“Annual ”(年数据) ,分别在起始年输入1950,终止年输入2007,点击ok ,见图3-1,这样就建立了一个工作文件。点击File/Import ,找到相应的Excel 数据集,导入即可。

第十三章 时间序列回归

第十三章 时间序列回归 本章讨论含有ARMA 项的单方程回归方法,这种方法对于分析时间序列数据(检验序列相关性,估计ARMA 模型,使用分布多重滞后,非平稳时间序列的单位根检验)是很重要的。 §13.1序列相关理论 时间序列回归中的一个普遍现象是:残差和它自己的滞后值有关。这种相关性违背了回归理论的标准假设:干扰项互不相关。与序列相关相联系的主要问题有: 一、一阶自回归模型 最简单且最常用的序列相关模型是一阶自回归AR(1)模型 定义如下:t t t u x y +'=β t t t u u ερ+=-1 参数ρ是一阶序列相关系数,实际上,AR(1)模型是将以前观测值的残差包含到现观测值的回归模型中。 二、高阶自回归模型: 更为一般,带有p 阶自回归的回归,AR(p)误差由下式给出: t t t u x y +'=β t p t p t t t u u u u ερρρ++++=--- 2211 AR(p)的自回归将渐渐衰减至零,同时高于p 阶的偏自相关也是零。 §13.2 检验序列相关 在使用估计方程进行统计推断(如假设检验和预测)之前,一般应检验残差(序列相关的证据),Eviews 提供了几种方法来检验当前序列相关。 1.Dubin-Waston 统计量 D-W 统计量用于检验一阶序列相关。 2.相关图和Q-统计量 计算相关图和Q-统计量的细节见第七章 3.序列相关LM 检验 检验的原假设是:至给定阶数,残差不具有序列相关。 §13.3 估计含AR 项的模型 随机误差项存在序列相关说明模型定义存在严重问题。特别的,应注意使用OLS 得出的过分限制的定义。有时,在回归方程中添加不应被排除的变量会消除序列相关。 1.一阶序列相关 在EViews 中估计一AR(1)模型,选择Quick/Estimate Equation 打开一个方程,用列表法输入方程后,最后将AR(1)项加到列表中。例如:估计一个带有AR(1)误差的简单消费函数 t t t u GDP c c CS ++=21 t t t u u ερ+=-1 应定义方程为: cs c gdp ar(1) 2.高阶序列相关 估计高阶AR 模型稍稍复杂些,为估计AR(k ),应输入模型的定义和所包括的各阶AR 值。如果想估计一个有1-5阶自回归的模型 t t t u GDP c c CS ++=21 t t t t u u u ερρ+++=--5511 应输入: cs c gdp ar(1) ar(2) ar(3) ar(4) ar(5) 3.存在序列相关的非线性模型 EViews 可以估计带有AR 误差项的非线性回归模型。例如: 估计如下的带有附加AR(2)误差的非线性方程 t c t t u GDP c CS ++=21

第九章时间序列计量经济学模型案例

第九章时间序列计量经济学模型案例 1、1949—2001年中国人口时间序列数据见表8,由该数据(1)画时间序列图和差分图;(2)求中国人口序列的相关图和偏相关图,识别模型形式;(3)估计时间序列模型;(4)样本外预测。 表9.1 中国人口时间序列数据(单位:亿人) 年份人口y t 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.5823 1959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171 (1)画时间序列图 y的数据窗口 打开 t 得到中国人口序列图

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

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。

8时间序列回归模型——R实现

时间序列回归模型 1干预分析 1.1概念及模型 Box和Tiao引入的干预分析提供了对于干预影响时间序列的效果进行评估的一个框架,假设干预是可以通过时间序列的均值函数或者趋势而对过程施加影响,干预可以自然产生也可 以人为施加的,如国家的宏观调控等。 其模型可以如下表示: 其中mt代表均值的变化,Nt是ARIMA过程。 1.2干预的分类 阶梯响应干预 區案1“ 書聲新镖第应干严的苕爭第见複也[榔帝右一牛时闽单恆的延遇) 01 "4》 * a_e—4 f-辜—右4—*— T 1)诅畠严 to it r ■P■1 F V*1 脉冲响应干预 图聲1J4荷关脉冲愉血于预的一牲常见棋型(都带衬一个时伺单也的延迟)

1.3干预的实例分析 1.3.1 模型初探 对数化航空客运里程的干预模型的估计 现任回到每月航空客运蚩程的数据.如前所述’ 2(X)1年9刀的悉怖裳击事杵便航空客运徘徊于萧条之中,该T?预效应可用在200]年9月有脉亦输入的AR (1)过程柬表示*这一意外爭件对航克容运虽即时造底了一种强烈的激冷效应*因此*对此干预效应<9-11 ?应)建模如下’ 叭=咖戶汙十1 3'严 1 —M M 展中,T代表2001年9小在这一衷示中*纽+助代表即时的9/11效应?且当^>1时* 纳(毗尸代表9门1效应对苴后A个月粉所造成的影响.这里还需要确定華础无扰过思的季节ARTMA 构*基于预干预数据,輛用一个AR1MA (0, 1, l)X<0?1, 0儿模型表示未愛扰的过程I券见图表11-5< > data(airmiles) > acf(as.vector(diff(diff(wi ndow(log(airmiles),e nd=c(2001,8)),12))) ,lag.max=48)# 用window 得到在911事件以前的未爱干预的时间序列子集 Seri?es碍皿伽〔aimaiffi(響¥蹄[嚅律「皿"河,enc, =口起 M 刖人 对暂用的模型进行诊断 >fitmode<-arima(airmiles,order=c(0,1,1),seas on al=list(order=c(0,1 ,0))) > tsdiag(fitmode)

第八章 时间序列计量经济学模型(DOC)

1.1949—2001年中国人口时间序列数据见表8,由该数据(1)画时间序列图;(2)求中国人口序列的相关图和偏相关图,识别模型形式;(3)估计时间序列模型;(4)样本外预测。 表8 中国人口时间序列数据(单位:亿人) 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.5823 1959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171 (1)画时间序列图 打开 y的数据窗口 t

时间序列分析课程设计(最终版)

《时间序列分析》 课程设计报告 学院 专业 姓名 学号 评语: 分数 二○一二年十一月

目录 1.平稳序列分析(选用数据:国内工业同比增长率)-------------------------3 1.1 序列分析--------------------------------------------------------------3 1.2 附录(程序代码)------------------------------------------------------7 2.非平稳序列分析I(选用数据:国家财政预算支出)-------------------------8 2.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------8 2.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------11 2.3 附录(程序代码)-----------------------------------------------------12 3.非平稳序列分析II(选用数据:美国月度进出口额)------------------------13 3.1序列分析--------------------------------------------------------------13 3.2附录(程序代码)------------------------------------------------------18

一、平稳序列分析(选用数据:国内工业同比增长率,2005年01月-2012年5月)绘制时序图 rate 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 01JAN0501JUL0501JAN0601JUL0601JAN0701JUL0701JAN0801JUL0801JAN0901JUL0901JAN1001JUL1001JAN1101JUL1101JAN1201JUL12 time 图1-1 国内工业月度同比增长率序列时序图 的趋势以及周期性,波动稳定,可以初步判定为平稳序列。下面进一步考察序列的自相关图。 图1-2 国内工业月度同比增长率序列的样本自相关图 认为该序列平稳。下面对序列进行白噪声检验。

基于时间序列模型与线性回归模型的历史数据预测

基于时间序列模型与线性回归模型的历史数据预测 摘要:本文通过具体案例,简要说明根据时间序列数据建立和相应经济理论建立线性回归模型的简要步骤及基本原则,并着重介绍了在模型建立和模型有效性检验过程中需要注意的三个主要问题,最后简单介绍了进行模型修正的相应方法。 一、引言 多元线性回归模型的一般形式为: Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk+μi(k,i=1,2,…,n) 其中k为解释变量的数目,βk(k=1,2,…,n)称为回归系数,上式也被称为总体回归函数的随机表达式。 从统计意义上说,所谓时间序列模型就是将某一个指标在不同时间上的不同数值,按照时间的先后顺序排列而成的数列。这种数列由于受到各种偶然因素的影响,往往表现出某种随机性,彼此之间存在着统计上的依赖关系。从数学意义上说,如果我们对某一过程中的某一个变量或一组变量X(t)进行观察测量,在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量,且t1

第六章时间序列分析

第六章时间序列分析 重点: 1、增长量分析、发展水平及增长量 2、增长率分析、发展速度及增长速度 3、时间数列影响因素、长期趋势分析方法 难点: 1、增长量与增长速度 2、长期趋势与季节变动分析 第一节时间序列的分析指标 知识点一:时间序列的含义 时间序列是指经济现象按时间顺序排列形成的序列。这种数据称为时间序列数据。 时间序列分析就是根据这样的数列分析经济现象的发展规律,进而预测其未来水平。 时间数列是一种统计数列,它是将反映某一现象的统计指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。表现了现象在时间上的动态变化,故又称为动态数列。 一个完整的时间数列包含两个基本要素: 一是被研究现象或指标所属的时间; 另一个是该现象或指标在此时间坐标下的指标值。 同一时间数列中,通常要求各指标值的时间单位和时间间隔相等,如无法保证相等,在计算某些指标时就涉及到“权”的概念。 研究时间数列的意义:了解与预测。 [例题·单选题]下列数列中哪一个属于时间数列(). a.学生按学习成绩分组形成的数列 b.一个月内每天某一固定时点记录的气温按度数高低排列形成的序列 c.工业企业按产值高低形成的数列 d.降水量按时间先后顺序排列形成的数列 答案:d 解析:时间序列是一种统计数列,它是将反映某一现象的统计指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列,表现了现象在时间上的动态变化。 知识点二:增长量分析(水平分析)

一.发展水平 发展水平是指客观现象在一定时期内(或时点上)发展所达到的规模、水平,一般用y t (t=1,2,3,…,n) 。 在绝对数时间数列中,发展水平就是绝对数; 在相对数时间数列中,发展水平就是相对数或平均数。 几个概念:期初水平y 0,期末水平y t ,期间水平(y 1 ,y 2 ,….y n-1 ); 报告期水平(研究时期水平),基期水平(作为对比基础的水平)。 二.增长量 增长量是报告期发展水平与基期发展水平之差,增长量的指标数值可正可负,它反映的是报告期相对基期增加或减少的绝对数量,用公式表示为: 增长量=报告期水平-基期水平 根据基期的不同确定方法,增长量可分为逐期增长量和累计增长量。 1.逐期增长量:是报告期水平与前一期水平之差,用公式表示为: △ = y n - y n-1 (i=1,2,…,n) 2.累计增长量:是报告期水平与某一固定时期水平(通常是时间序列最初水平)之差,用公式表示为: △ = y n - y (i=1,2,…,n)(i=1,2,…,n) 二者关系:逐期增长量之和=累计增长量 3.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。 一般用累计增长量除以增长的时期数目计算。 (y n - y )/n [例题·单选题]某社会经济现象在一定时期内平均每期增长的绝对数量是()。 a.逐期增长量 b.累计增长量 c.平均增长量 d.增长速度 答案:c 解析:平均每期增长的绝对数量是平均增长量。 知识点三:增长率分析(速度分析) 一.发展速度

回归分析时间序列分析答案.doc

回归分析时间序列分析答案 一、单项选择题 1、下面的关系中不是相关关系的是(D ) A、身高与体重之间的关系 B、工资水平与工龄之间的关系 C、农作物的单位面积产量与降雨量之间的关系 D、圆的面积与半径之间的关系 2、具有相关关系的两个变量的特点是(A ) A、一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定 B、一个变量的取值由另一个变量唯一确定 C、一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大 D、一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小 3、下面的假定中,哪个属于相关分析中的假定(B) A、两个变量之间是非线性关系 B、两个变量都是随机变量 C、自变量是随机变量,因变量不是随机变量 D、一个变量的数值增大,另一个变量的数值也应增大 4、如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量,各观测点落在一条直线上,则称这两个变量之间为(A ) A、完全相关关系 B、正线性相关关系 C、非线性相关关系 D、负线性相关关系 5、根据你的判断,下面的相关系数取值哪一个是错误的( C ) A、–0.86 B、0.78 C、1.25 D、0

x6、某校经济管理类的学生学习统计学的时间()与考试成绩(y)之间建立线性回归方程y x=a+b。经计算,方程为y =200—0.8x,该方程参数的计算(C) cc A a值是明显不对的 B b值是明显不对的 C a值和b值都是不对的 D a值和b值都是正确的 7、在回归分析中,描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项ε的方程称为(B) A、回归方程 B、回归模型 C、估计回归方程 D、经验回归方程 ,,,x,,8、在回归模型y=中,ε反映的是(C ) 01 A、由于x的变化引起的y的线性变化部分 B、由于y的变化引起的x的线性变化部分 C、除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响 D、由于x和y的线性关系对y的影响 9、如果两个变量之间存在负相关关系,下列回归方程中哪个肯定有误(B) ,, A、=25–0.75x B、= –120+ 0.86x yy ,, C、=200–2.5x D、= –34–0.74x yy 10、说明回归方程拟合优度的统计量是(C ) A、相关系数 B、回归系数 C、判定系数 D、估计标准误差 211、判定系数R是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为(A ) SSRSSRSSESSTA、 B、 C、 D、 SSTSSESSTSSR 12、为了研究居民消费(C)与可支配收入(Y)之间的关系,有人运用回归分析的方法,得到以下方程:在该方程中0.76的含义是(B ) LnC,2.36,0.76LnY, A、可支配收入每增加1元,消费支出增加0.76元

8时间序列回归模型——R实现之令狐文艳创作

时间序列回归模型 1 令狐文艳 2干预分析 2.1概念及模型 Box和Tiao引入的干预分析提供了对于干预影响时间序列的效果进行评估的一个框架,假设干预是可以通过时间序列的均值函数或者趋势而对过程施加影响,干预可以自然产生也可以人为施加的,如国家的宏观调控等。 其模型可以如下表示: 其中mt代表均值的变化,Nt是ARIMA过程。 2.2干预的分类 阶梯响应干预 脉冲响应干预 2.3干预的实例分析 2.3.1模型初探 对数化航空客运里程的干预模型的估计

> data(airmiles) > acf(as.vector(diff(diff(window(log(airmiles),end=c(200 1,8)),12))),lag.max=48)#用window得到在911事件以前的未爱干预的时间序列子集 对暂用的模型进行诊断 >fitmode<- arima(airmiles,order=c(0,1,1),seasonal=list(order=c(0, 1,0))) > tsdiag(fitmode) 从诊断图可以看出存在三个异常点,acf在12阶存在高度相关因此在季节中加入MA(1)系数。 2.3.2拟合带有干预信息的模型 函数: arimax(x, order = c(0, 0, 0), seasonal = list(order = c(0, 0, 0), period = NA), xreg = NULL, include.mean = TRUE, transform.pars = TRUE, fixed = NULL, init = NULL, method = c("CSS-ML", "ML", "CSS"), n.cond, optim.control = list(), kappa = 1e+06, io = NULL, xtransf, transfer = NULL) arimax函数扩展了arima函数,可以处理时间序列中干扰分

多层时间序列回归模型方法综述

多层统计模型方法综述 目前为止,研究多层统计模型的学者有很多,但大家基本上接受两组人分别独立开发出同一模型的结果,这两组人分别有各自分析的成熟的软件。一组是S.Raudenbush 与A.Bryk 建立的hierarchical linear model ,开发的软件为HLM 。另一组是由H.Goldstein 定义的multilevel models ,开发出的软件为MLwiN(早期版本称ML3,MLn)。 多层统计模型有许多名称,有multilevel models,hierarchical linear model,random-effect model,random coefficient model,various component model,mixed-effect model,empirical Bayes model. 多层统计模型主要用于对横截面数据(即面板数据)以及层次结构数据的研究。详情见下表: 多层统计模型 横截面数 据 层次结构数据 实例 模型 临床实验和动物实验的重复测量 多水平主成分分析 多中心临床试验研究 多水平判别分析 纵向观测如儿童生长发育研究 多水平logistic 回归 流行病学现场调查如整群抽样调查 多水平Poisson 回归 遗传学家系调查资料 多水平时间序列分析 Meta 分析资料 多元多水平模型 多水平结构方程模型 虽然多层统计模型应用于不同的研究方向有不同的模型,但这些模型的基本原理是相同的。现在介绍基本的多水平模型: 经典模型的基本假定是单一水平和单一的随机误差项,并假定随机误差项ε独立、服从方差为常量的正态分布,代表不能用模型解释的残留的随机成分。模型为:0i 11Y=i x ββε++。但是,当数据存在层次结构时,随机误差项ε则不满足独立常方差的假定。模型的误差项不仅包含了模型不能解释的应变量的残差成分,也包含了高水平单位自身对应变量的效应成分。多水平模型将单一的随机误差项分解到与数据层次结构相应的各水平上,具有多个随机误差项并估计相应的

一异方差的检验与修正-时间序列分析

案例三ARIMA模型的建立 一、实验目的 了解ARIMA模型的特点和建模过程,了解AR,MA和ARIMA模型三者之间的区别与联系,掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别,利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断,以及如何利用ARIMA模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念 所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将平稳的时间序列建立ARMA模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。 在ARIMA模型的识别过程中,我们主要用到两个工具:自相关函数ACF,偏自相关函数PACF以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X而言,它的第j阶自相关系数jρ为它 γγ,它是关于滞后期j的函数,因此我们也称之为的j阶自协方差除以方差,即jρ=j0 自相关函数,通常记ACF(j)。偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验内容及要求 1、实验内容: (1)根据时序图的形状,采用相应的方法把非平稳序列平稳化; (2)对经过平稳化后的1950年到2007年中国进出口贸易总额数据运用经典B-J方法论建p d q)模型,并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。 立合适的ARIMA(,, 2、实验要求: (1)深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA模型的建模思想; (2)如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适的ARIMA模型;如何利用ARIMA模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews操作,读懂模型参数估计结果。 四、实验指导 1、模型识别 (1)数据录入 打开Eviews软件,选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项,在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”,在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ,分别在起始年输入1950,终止年输入2007,点击ok,见图3-1,这样就建立了一个工作文件。点击File/Import,找到相应的Excel数据集,导入即可。

时间序列分析模型与回归分析模型算法说明

本次模型采用时间序列分析模型与回归分析模型进行组合训练,以此来对经济指标进行时间序列预测发现其自身的规律性,据此预测未来一段时间内经济数据的变化。同时采用回归分析对经济指标间的相关性进行分析,确定指标间的函数变动,探究指标之间的联系。 一、回归分析 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大,许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。 事实是有很多种回归形式,每种回归都有其特定的适用场合。在这篇文章中,我将以简单的形式介绍7 中最常见的回归模型。通过这篇文章,我希望能够帮助大家对回归有更广泛和全面的认识,而不是仅仅知道使用线性回归和逻辑回归来解决实际问题。 1. 什么是回归分析? 回归分析是一种预测建模技术的方法,研究因变量(目标)和自变量(预测器)之前的关系。这一技术被用在预测、时间序列模型和寻找变量之间因果关系。例如研究驾驶员鲁莽驾驶与交通事故发生频率之间的关系,就可以通过回归分析来解决。 回归分析是进行数据建模、分析的重要工具。下面这张图反映的是使用一条曲线来拟合离散数据点。其中,所有离散数据点与拟合曲线对应位置的差值之和是被最小化了的,更多细节我们会慢慢介绍。 2. 为什么使用回归分析? 如上面所说,回归分析能估计两个或者多个变量之间的关系。下面我们通过

一个简单的例子来理解: 比如说,你想根据当前的经济状况来估计一家公司的销售额增长。你有最近的公司数据,数据表明销售增长大约是经济增长的 2.5 倍。利用这种洞察力,我们就可以根据当前和过去的信息预测公司未来的销售情况。 使用回归模型有很多好处,例如: 揭示了因变量和自变量之间的显著关系 揭示了多个自变量对一个因变量的影响程度大小 回归分析还允许我们比较在不同尺度上测量的变量的影响,例如价格变化的影响和促销活动的数量的影响。这样的好处是可以帮助市场研究者/ 数据分析家/ 数据科学家评估选择最佳的变量集,用于建立预测模型。 3. 有哪些回归类型? 有许多回归技术可以用来做预测。这些回归技术主要由三个度量(独立变量的数量、度量变量的类型和回归线的形状)驱动。我们将在下面的章节中详细讨论。 对于有创造力的人来说,可以对上面的参数进行组合,甚至创造出新的回归。但是在此之前,让我们来看一看最常见的几种回归。 1) 线性回归(Linear Regression) 线性回归是最为人熟知的建模技术,是人们学习如何预测模型时的首选之一。在此技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的。回归的本质是线性的。 线性回归通过使用最佳的拟合直线(又被称为回归线),建立因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间的关系。

时间序列分析方法第11章向量自回归

第十一章 向量自回归 前一章我们讨论了向量随机过程的基本性质。本章我们将深入分析向量自回归模型,这种模型更适合于估计和预测。由于Sims(1980)年在经济中的出色运用,向量自回归模型在分析经济系统的动态性上得到了广泛的应用。 §11.1 无限制向量自回归模型的极大似然估计和假设检验 按照时间序列模型极大似然估计方法,我们首先分析向量自回归模型的条件似然估计。 11.1.1 向量自回归模型的条件似然函数 假设t y 表示一个包含时间t 时n 个变量的1?n 的向量。假设t y 的动态过程可以由下面的p 阶高斯向量自回归过程: t t t 1t 1εy Φy Φy Φc y +++++=---p p t 22,)(~Ω0,εt N 假设我们已经在)(p T +个时间间隔中观测到这些n 个变量的观测值。如同标量过程时的情形,最简单的方法是将前p 个样本(表示为021,,,y y y +-+-p p )做为条件,然后利用后面的T 个样本(表示为T y y y ,,,21 )形成参数估计。我们的目的是构造下面的条件似然函数: );(θy ,y ,y |y ,,y ,y 1p 1011T T Y ,Y ,Y |Y ,,Y ,Y 1p 1011T T +---+--- f 这里参数向量为)(Ω,Φ,,Φ,Φc,θp 21 =,我们在上述函数中相对于参数θ进行极大化。一般情形下,向量自回归模型是在条件似然函数基础上,而不是在无条件似然函数基础上进行估计的。为了简单起见,我们将上述“条件似然函数”称为“似然函数”,相应的“条件极大似然估计”称为“极大似然估计”。 向量自回归与标量自回归过程的似然函数的计算方法是类似的。基于时刻1-t 以前观测值,时刻t 的t y 值等于常数向量:p t p t t ---++++y Φy Φy Φc 2211,加上一个多元正态分布的随机向量)(~Ω0,εt N ,因此条件分布为: ),(~|22Ωy Φy Φy Φc y ,,y y t t 1t 11p p p t t t N -----++++ 我们可以将上述条件分布表示成为更为紧凑的形式。假设向量t x 是常数向量和t y 滞后值向量构成的综合向量: ),1(1'''≡--p t t t y ,,y x 这是一个维数为]1)1[(?+np 的列向量。假设Π'表示下述)]1([+?np n 维矩阵: ],,,,[21p ΦΦΦc Π ≡' 这时条件均值可以表示为t x Π',Π'的第j 行包含V AR 模型第j 个方程中的参数。使用这样的符号,我们可以把条件分布表示成为紧凑形式: ),(~|Ωx Πy ,,y y 1t p t t t N '-- 因此第t 个观测值的条件分布可以表示成为: )] ())(2/1exp{(||)2() ;,|(12/112/21|11t t t t n p t t t p t t f x Πy Ωx Πy Ωθy ,y ,y y 1Y ,,Y ,Y '-''--=---+---+--π 这是基于条件),,,{110+--p y y y 的观测值从1到t 的联合概率分布为:

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