时间序列课程设计
《应用时间序列分析》
课程设计指导书
一、课程设计的目的
熟练Minitab等常用统计软件的应用，对软件处理后的数据和结论进行分析，加深理解本课程的研究方法，将书本知识应用于实践之中，培养自身解决实际问题的能力。
二、设计名称：
某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、模型拟合并预测五年内增长数据进行预测
三、设计要求：
1.掌握用统计软件实现平稳时间序列平稳性检验、模型拟合并预测的方法和步骤
2.充分利用应用时间序列分析，决实际问题。
3. 数据来源必须真实，并独立完整
四、设计过程
1.思考课程设计的目的，上网收集来源真实的数据；
2.整理数据，简单分析数据间关系变化；
3.利用Minitab数据进行详细分析，并得出相关数值；
4.编辑实验报告，详细记录操作步骤和相关数据说明；
5.结合相关的实验结论与知识背景，对于实验的出的结论提出自己
的建议与意见。
五、设计细则：
1.对于网上搜集到的数据文件必须真是可靠，自己不得随意修改；
2.利用统计软件的数据分析功能充分处理数据，得出正确的结论；
3.认真编写实验报告，对于实验中的操作步骤应尽量详细；
4.实验分析结果要与实际问题背景相符合。
六、说明：
1.对于同一问题可采取不同的方法来检验，得出的结论才会更准确。
2.对于同一数据可采用不同的软件进行分析。
课程设计任务书
课程设计报告
课程：应用时间序列分析学号：118327108
姓名：孔梦婷
班级：11金统
教师：李贤彬
江苏师范大学数学科学学院
设计名称：某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、建模并预测五年内降雪量
日期：2013 年1 2 月20 日
设计内容：某城市过去63年终每年降雪量数据如下表所示（单位：mm）
设计目的与要求：
1.理解和学习研究本课程的统计方法，充分利用应用时间序列分析知
识并熟练运用Minitab统计软件进行实际问题的分析与解决。
2.用统计软件掌握平稳性检验建模和预测趋势的步骤
3.熟悉非应用时间序列分析的相关知识，达到学以致用的程度
设计环境或器材、原理与说明：
设计环境与器材：学校机房，计算机，Minitab 软件
原理与说明：（一） 时序图检验：所谓时序图就是一个平面二维坐标
图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。时序图可以直观的帮助我们掌握时间序列的一些基本分布特征。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序列的时序图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或周期性，那他通常不是平稳序列。根据这个性质，很多非平稳序列通过查看他的时序图就可以立即被识别出来。
（二）自相关图检验：自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图，一个坐
标轴表示延迟数，令一个坐标轴表示自相关系数，通常以悬垂线表示自相关系数的大小。平稳序列通常具有短期相关性。改性只用自相关系数来描述就是随着延迟数k 的增加，平稳序列的自相关系数会很快的衰减向0。反之，非平稳序列的自相关系数衰减向0的速度通常比较慢，这就是我们利用自相关图进行平稳性判断的标准。
（三）建模步骤：求出现该观察值序列通过序列的样本和样本偏自相关
自相关系数的值；根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择阶数适当的ARMA （p ，q ）模型进行拟合；估计模型中未知参数的值；检验模型的有效性；模型优化，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型；充分利用拟合模型，预测未来走势。
（四）序列预测：用()()?t t l t e l x x l +=-衡量预测误差，显然，预测误差越小，预测精度就越高。因此，目前最常用的预测原则是预测方差最小原则，即：
()()(){}
?min t t t x l Var e l Var e l =????????，因为()?t x
l 为1,,t t x x -…的线性函数，所以该原则也成为先行预测方差最小原则。为了便于分析，使用传递形式来描述序列值，根据ARMA （p ，q ）平稳模型的显性和线性函数的可嘉兴，显然有
()()?t t l t e l x x
l +=-=()10
l i t l i i t i i t l i l i i t i i i i i G W G G W εεεε∞∞-∞
+--+-+-====-=?-∑∑∑∑预测方差为()()
112
2222
00l l t i l i i
i i i i Var e l G G W G εεσσ-∞
-+===??=+-≥????????
∑∑∑，显然，要使预测方差达到
最小，必须要,0,1,2,...i l i W G i +==，这时，
t l x +的预测值为：()0
?,1t l i t i i x l G l ε∞+-==?≥∑，预测误差为：()1
l t i t l i i e l G ε-+-==∑由于{}t ε为白噪声序列，所以
()()1
22
00,,1l t t i i E e l Var e l G l εσ-===?≥????????
∑ 设计过程（步骤）或程序代码：
① 将数据输入Mintabl ，储存在c1—c8列，数据→转置列→转置c1—c8→储
存在最后使用的一列之后→点击确定，数据→堆叠→列→堆叠c10—c17→储存在c18→将下标储存在c19→点击确定
②统计→时间序列→时间序列图→简单→确定→选择c18→确定
③统计→时间序列→自相关→选择c18→确定
④统计→时间序列→偏自相关→选择c18→确定
⑤统计→时间序列→综合自回归移动平均→序列→c18→自回归0差分0移动平均2→常量项→存储→点击残差和拟合值→确定
⑥统计→时间序列→综合自回归移动平均→序列→c18→自回归1差分0移动平均0→常量项→存储→点击残差和拟合值→确定
⑦统计→时间序列→自相关→选择c20→确定
⑧统计→时间序列→自相关→选择c22→确定
2.白噪声检验：
①计算→概率分布→卡方分布，“累计概率”，“自由度”→6，“输入常量”→20.60确定，得到1- P为0.002164
②计算→概率分布→卡方分布，“累计概率”，“自由度”→12，“输入常量”→
24.32，确定，得到1- P为0.018395
4.模型检验
（１）统计→时间序列→自相关，“序列”→残差1，默认滞后数；
①计算→概率分布→卡方分布，“累积概率”，“自由度”→6，“输入常量”→4.75,
1 - P的值为0.576254
②计算→概率分布→卡方分布，“累积概率”，“自由度”→12，“输入常量”→
10.00，1 - P的值为0.615961
③计算→概率分布→卡方分布，“累积概率”，“自由度”→18，“输入常量”→
18.23，1 - P的值为0.440600
（２）统计→时间序列→自相关，“序列”→残差2，默认滞后数；
①计算→概率分布→卡方分布，“累积概率”，“自由度”→6，“输入常量”→12.45，
1 - P的值为0.052651
②计算→概率分布→卡方分布，“累积概率”，“自由度”→12，“输入常量”→
15.38，1 - P的值为0.221310
③计算→概率分布→卡方分布，“累积概率”，“自由度”→18，“输入常量”→
21.13，１－Ｐ的值为0.272905
５.用ＡＩＣ准则和ＳＢＣ准则评判两个拟合模型的相对优劣
①AIC (1)：计算—计算器，“结果储存在变量中”—AIC1，“表达式”—63* ln(271.3)+2*4
AIC（2）：计算—计算器，“结果储存在变量中”—AIC2，“表达式”—63 * ln(285.4)+2*3
②SBC（1）：计算—计算器，“结果储存在变量中”—SBC1，“表达式”—63* ln(271.3)+ln(63)*4
SBC（2）：计算—计算器，“结果储存在变量中”—SBC1，“表达式”—63* ln(285.4)+ln(63)*3
(6)预测
①由实验二得到堆叠的数据X t,选择统计→时间序列→综合自回归移动平均
②序列→X t→选择→自回归→1
③预测→预测起点→5→预测值→c25→下限→c26→上限→c627→确定→存储→残差→拟合→确定→确定
④删去残差值，将预测值和上下限复制粘贴在拟合值下
⑤统计→时间序列→时间序列图→多个→确定→X t，拟合值，上限，下限→确定
⑥将图的标题改为“拟合效果图”
设计结果与分析(可以加页)：
实验分析：
滞后ACF T LBQ
1 0.370998 2.94 9.09
2 0.350598 2.46 17.34
3 0.095071 0.61 17.96
4 0.184684 1.18 20.33
5 -0.015678 -0.10 20.34
6 -0.060019 -0.38 20.60
7 -0.073988 -0.46 21.00
8 0.003542 0.02 21.00
9 -0.024443 -0.15 21.05
10 -0.006333 -0.04 21.05
11 0.110760 0.69 22.02
12 0.169124 1.04 24.32
13 0.095550 0.58 25.06
14 0.078420 0.47 25.58
15 0.087120 0.52 26.22
16 0.210887 1.26 30.10
自相关图显示出自相关系数具有明显的短期相关，2阶截尾性。序列随机性检验显示该序列为非白噪声序列。
综合序列时序图、自相关图和白噪声检验结果，判定该序列为平稳非白噪声序列。用ＡＲＭＡ模型对它进行拟合。
偏自相关函数: C18
滞后PACF T
1 0.370998 2.94
2 0.246948 1.96
3 -0.116696 -0.93
4 0.126033 1.00
5 -0.115472 -0.92
6 -0.127450 -1.01
7 0.039568 0.31
8 0.060636 0.48
9 -0.017731 -0.14
10 0.012992 0.10
11 0.156696 1.24
12 0.085479 0.68
13 -0.073610 -0.58
14 0.015239 0.12
15 0.036268 0.29
16 0.165115 1.31
累积分布函数
卡方分布，6 自由度
x P( X <= x )
20.6 0.997836
累积分布函数
卡方分布，12 自由度
x P( X <= x )
24.32 0.981605
偏自相关图显示该序列偏自相关系数1阶截尾。用AR(1)模型。
根据自相关图显示的自相关系数的2阶截尾性，尝试拟合ＭＡ（2）模型。自相关：
综合自回归移动平均(ARIMA) 模型: C18
每次迭代中的估计值
迭代SSE 参数
0 24530.8 0.100 0.100 77.333
1 19930.9 -0.050 0.004 77.435
2 17478.1 -0.168 -0.146 77.527
3 16520.9 -0.297 -0.296 77.610
4 16429.9 -0.357 -0.319 77.715
5 16420.3 -0.373 -0.335 77.752
6 16419.4 -0.379 -0.33
7 77.765
7 16419.3 -0.380 -0.339 77.768
8 16419.3 -0.381 -0.339 77.770
9 16419.3 -0.381 -0.339 77.770
每个估计值的相对变化不到0.0010
参数的最终估计值
类型系数系数标准误T P 移动平均 1 -0.3812 0.1220 -3.13 0.003 移动平均 2 -0.3392 0.1218 -2.79 0.007 常量77.770 3.564 21.82 0.000 平均值77.770 3.564
观测值个数: 63
残差:SS = 16276.2（不包括向后预测）
MS = 271.3 DF = 60
修正Box-Pierce(Ljung-Box)卡方统计量
滞后12 24 36 48
卡方9.9 26.8 38.1 58.4
自由度9 21 33 45
P 值0.361 0.176 0.250 0.087
偏自相关：
综合自回归移动平均(ARIMA) 模型: C18 每次迭代中的估计值
迭代SSE 参数
0 19222.9 0.100 69.600
1 17940.5 0.250 58.047
2 17527.1 0.378 48.215
3 17519.0 0.395 47.001
4 17518.8 0.398 46.824
5 17518.8 0.398 46.796
每个估计值的相对变化不到0.0010
参数的最终估计值
类型系数系数标准误T P
AR 1 0.3983 0.1189 3.35 0.001
常量46.796 2.130 21.97 0.000
平均值77.767 3.540
观测值个数: 63
残差:SS = 17409.4（不包括向后预测） MS = 285.4 DF = 61
修正 Box-Pierce(Ljung-Box)卡方统计量
滞后 12 24 36 48 卡方 13.4 27.7 37.2 63.6 自由度 10 22 34 46 P 值 0.203 0.185 0.326 0.044
根据谷物产量的时间序列图可知c1是平稳的，根据自相关图可知它是非白噪声序列，且1阶截尾，则可得模型为
MA(2): x t =μ+1122t t t εθεθε----=77.770 +t ε+0.38121t ε-+0.33922t ε- 根据谷物产量的偏自相关图可知是1阶截尾，则可得模型为 AR(1)：x t =011t t x φφε-++=46.796+0.39831t t x ε-+
自相关函数: 残差1
滞后 ACF T LBQ
1 0.019217 0.15 0.02
2 0.003104 0.02 0.03
3 -0.104829 -0.83 0.78
4 0.15554
5 1.22 2.45
5 -0.07344
6 -0.56 2.84
6 -0.163271 -1.25 4.75
7 -0.076025 -0.57 5.17
8 0.058406 0.43 5.43
9 -0.043808 -0.32 5.57
10 -0.095314 -0.70 6.27
11 0.108725 0.80 7.21
12 0.186406 1.35 10.00
13 0.021559 0.15 10.03
14 -0.046700 -0.33 10.22
15 0.031888 0.22 10.30
16 0.283732 1.99 17.32
自相关函数: 残差2
滞后ACF T LBQ
1 0.080581 0.64 0.43
2 0.356842 2.81 8.98
3 -0.025346 -0.18 9.02
4 0.210369 1.48 12.09
5 -0.057383 -0.39 12.33
6 -0.040926 -0.28 12.45
7 -0.068209 -0.46 12.79
8 0.020770 0.14 12.82
9 -0.024231 -0.16 12.86
10 -0.018526 -0.13 12.89
11 0.093003 0.63 13.57
12 0.150084 1.01 15.38
13 0.056929 0.38 15.64
14 0.070446 0.46 16.06
15 0.028675 0.19 16.13
16 0.230952 1.52 20.78
以上两种拟合模型通过检验，显著有效。
5.
可得，不论是使用ＡＩＣ准则还是使用ＳＢＣ准则，ＭＡ（2）模型都要优于ＡＲ（１）模型，所以ＭＡ（2）模型是相对优化模型。
每次迭代中的估计值
迭代SSE 参数
0 19222.9 0.100 69.600
1 17940.5 0.250 58.047
2 17527.1 0.378 48.215
3 17519.0 0.395 47.001
4 17518.8 0.398 46.824
5 17518.8 0.398 46.796
每个估计值的相对变化不到0.0010
参数的最终估计值
类型系数系数标准误T P AR 1 0.3983 0.1189 3.35 0.001 常量46.796 2.130 21.97 0.000 平均值77.767 3.540
观测值个数: 63
残差:SS = 17409.4（不包括向后预测）
MS = 285.4 DF = 61
修正Box-Pierce(Ljung-Box)卡方统计量
滞后12 24 36 48
卡方13.4 27.7 37.2 63.6
自由度10 22 34 46
P 值0.203 0.185 0.326 0.044
从周期63 后开始的预测
95% 限制
周期预测下限上限实际
64 86.621 53.503 119.740
65 81.293 45.645 116.941
66 79.171 43.138 115.204
67 78.326 42.232 114.420
68 77.990 41.886 114.093
设计体会与建议：
刚开始的时候脑袋里面一片空白，不知道用什么数据，也不知道用什么方法做，在老师给我们展示了一些学长学姐们做过的课程设计后，我才开始明白具体的过程与要求。在课程设计的过程中，可以说得是困难重重。这毕竟第一次做的，难免会遇到过各种各样的问题，但是通过不断自己思考和请教别的同学，我也逐渐搞明白了很多问题。课程设计是培养学生综合运用所学知识,发现,提出,分析和
解决实际问题,锻炼实践能力的重要环节,是对学生实际工作能力的具体训练和考察过程。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。同时在课程设计过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。
设计成绩：教师签名：
年月日
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：
时间序列分析习题
第8章时间序列分析 一、填空题： 1．平稳性检验的方法有__________、__________和__________。 2．单位根检验的方法有：__________和__________。 3．当随机误差项不存在自相关时，用__________进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用__________进行单位根检验。 4．EG检验拒绝零假设说明______________________________。 5．DF检验的零假设是说被检验时间序列__________。 6．协整性检验的方法有__________和__________。 7．在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的2R的值，这种情况说明存在__________问题。 8．结构法建模主要是以______________________________来确定计量经济模型的理论关系形式。 9．数据驱动建模以____________________作为建模的主要准则。 10．建立误差校正模型的步骤为一般采用两步：第一步，____________________；第二步，____________________。 二、单项选择题：
1. 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）。 A．1阶单整 ??? B．2阶单整??? C．K阶单整 ?? ?D．以上答案均不正确 2.? 如果两个变量都是一阶单整的，则（）。 A．这两个变量一定存在协整关系 B．这两个变量一定不存在协整关系 C．相应的误差修正模型一定成立 D．还需对误差项进行检验 3．当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（）来实现。 A DF检验 B．ADF检验 C．EG检验 D．DW检验 4．有关EG检验的说法正确的是（）。 A．拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系 B．接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系 C．拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系 D．接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系
时间序列分析课程设计报告 (1)
中国铁路客运量的时间序列分析辜予薇1303050225统计0502
摘要 首先，本文对中国铁路客运的现状及影响客运量的因素作了简要的分析，并说明了运用时间序列分析方法对中国铁路客运量作预测的现实意义。 接下来，文中收集到了从2002年1月至2008年10月中国铁路客运量的数据，经过一系列分析，对野值进行了相应的替换，并通过平稳化和零均值化将原序列转化为适宜建立时间序列模型的新序列X。 然后，本文用Box-Jekins方法对序列X进行初步识别，拟合出基本模型，并使用F检验定阶法和最佳准则函数定阶法确定模型的阶数，建立了AR(1)模型。 其后，本文还使用Pandit-Wu方法建立起了ARMA(4,3)模型，并将此模型与之前的AR(1)模型作了简单的对比。 在模型建立后，本文分别用两个模型进行了内插和外推预测，比较了它们的预测误差，最后肯定了ARMA(4,3)模型的优越性，并对预测结果进行了简单的分析，提出了自己的建议。 关键词平稳化 Box-Jekins F检验最佳准则函数 Pandit-Wu 预测
1引言 铁路由于具有运距长、全天候、安全性强、运能大、受自然铁条件影响小的优点，在众多的交通工具中具有得天独厚的优势，无论在货运和客运上，都受到社会公众的亲睐。[1]而铁路客运又是我国交通运输体系中与老百姓联系最紧密的运输方式，无论远赴他乡的学子，还是行色匆匆的打工仔，都于长长的列车有着不解之缘。 而我们知道，在高峰时期购票难的问题一直困扰着广大的出行者，现时值春运，国家和有关部门及时获取信息，有效地统筹安排铁道和列车资源就显得尤为重要。 我们认为，在众多的信息中，打算乘火车出行的人数是一个关键，它直接关系着有关部门需要开派多少车的问题。如果车派少了，必然有部分的出行者由于无法买到车票而耽误行程，造成社会公众的不满；但另一方面，如果开派的列车数超过了实际需要，就会有过度“不满员”的情况，不仅加大了列车的运行成本，还造成了资源的浪费。 但由于有关部门也不可能精确地知道未来究竟有多少人打算乘火车出行，所以只有根据历史的规律结合当下的实际情况进行预测。时间序列分析正是这样一种立足于历史，以预测和控制未来现象的方法，在处理这个问题上是有一定的可行性的。 2问题分析 从理论上来讲，影响一个时期铁路客运量的因素有很多，我认为最重要的应该有下面几个： A：节假日分布。一般来讲，节假日分布密集的时期的出行的人数会较一般时段有所增加，如春节前后主要是农民工和学生构成强大的客流，而“五一”和“十一”黄金周外出旅游的人也会大大增加铁路客运压力。 B：外部竞争因素。这主要是指飞机和汽车等交通工具的票价高低。如果某一时段飞机票价居高不下，而一些时间较充裕或购买力不够强的旅客则会选择乘
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。
时间序列分析练习题
第二十七章时间序列分析 一、单项选择题 1、以下关于发展水平的说法中，错误的是（）。 A、在绝对数时间序列中，发展水平是绝对数 B、在相对数时间序列中，发展水平表现为相对数 C、发展水平是时间序列中对应于具体时间的指标数值 D、平均数时间序列中，发展水平表现为绝对数 2、（）也称序时平均数或动态平均数，是对时间序列中各时期发展水平计算的平均数，它可以概括性描述现象在一段时期内所达到的一般水平。 A、发展水平 B、发展速度 C、平均发展水平 D、平均发展速度 我国2005—2017年平均每年第三产业就业人数是（）万人。 A、12 480 B、12 918 C、14 000 D、14 412 4、环比发展速度等于（）。 A、逐期增长量与其前一期水平之比 B、累计增长量与最初水平之比 C、报告期水平与最初水平之比 D、报告期水平与其前一期水平之比 5、已知一个序列的环比发展速度为102%、103%、105%，则该序列的定基发展速度为（）。 A、103% B、105% C、110% D、112% 6、以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值是（）。 A、增长量 B、发展水平 C、增长速度 D、发展速度 7、已知某地区2012-2016年社会消费品零售总额的环比增长速度分别为5%、7%、10%、11%，则这一时期该地区社会消费品零售总额的定基增长速度为（）。 A、5%×7%×10%×11% B、（5%×7%×10%×11%）+1
C、105%×107%×110%×111% D、（105%×107%×110%×111%）-1 8、甲企业某种商品前11个月的实际销售量如下表所示。采用移动平均数法预测，取k＝3，则第 A、303 B、350 C、384 D、394 9、目前计算平均发展速度通常采用（）。 A、众数 B、几何平均法 C、算术平均法 D、增长1%的绝对值法 10、某企业2010年—2016年销售收入的年平均增长速度是27.6%，这期间相应的年平均发展速度是（）。 A、4.6% B、17.6% C、127.6% D、72.4% 11、平均增长速度与平均发展速度的数量关系是（）。 A、平均增长速度=1/平均发展速度 B、平均增长速度＝平均发展速度－1 C、平均增长速度＝平均发展速度＋1 D、平均增长速度＝1－平均发展速度 12、我们经常统计的城镇人口比重属于（）。 A、平均数时间序列 B、相对数时间序列 C、时期序列 D、时点序列 13、下列统计指标中，属于相对指标的是（）。 A、社会消费品零售总额 B、人口性别比 C、房屋建筑面积 D、城镇居民人均可支配收入 14、已知一个有关发展速度的时间序列的指标值是70%、80%、-5%、99%，其平均发展速度（）。 A、61% B、50%
时间序列课设
辽宁工业大学时间序列分析课程设计 题目：我国GDP的分析与预测 院（系）： 专业班级：统1 学号： 0 学生姓名： 指导教师： 教师职称： 起止时间： 2011.23
课程设计任务 院（系）：学教研室：室 学号学生姓名专业班级统班 课程设计 （论文） 题目 我国GDP的分析与预测 课 程设 计（论文）任务1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是 否平稳； 2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳； 3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性； 4、模型识别。根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点， 判别模型属于哪种类型； 5、参数估计。根据选定的模型类别进行模型的参数估计； 6、进行相应的检验。包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数 的显著性检验；残差的白噪声检验等； 7、模型优化。对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化 选择； 9、预测。应用所建立的模型，进行未来5期的预测； 10、模型的评价。应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评 价。 11、撰写设计报告。报告一律要求用Word文档纂写，3000字左 右，内容及要求见指导书。
摘要 从《中国统计年鉴》选取全国1970年～2005年35个年度的GDP的历史数据并画出时序图，再根据时间序列的分析方法及Eviews6.0软件对其进行分析与预测，最后得到比较满意的未来5年GDP的预测结果。本文用时间序列分析方法，对我国GDP指数进行了拟合。通过对1970年至2005年期间我国GDP指数的观察分析，建立了合适的ARIMA 模型，并对未来五年我国GDP指数进行预测，然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的ARIMA模型有较好的拟合效果，从而提供了一个经济预测和结构分析的有效方法。 关键词：GDP 时间序列分析预测
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。
时间序列分析作业讲解
《时间序列分析与应用》 课程作业 地震数据（COP.BHZ-24）时间序列分析 一．前言 本次作业选取了第24号文件，共1440个数据。截取前1200个数据进行理分析，然后建立模型。之后再对数据进行预测，然后对1200之后的30个数据进行更新，将更新结果与原观测值进行比对分析，最后得出结论。 二．数据处理
1. 数据读取与画图 首先将文件“COP.BHZ.txt”保存到E盘根目录下，以便于读取。用scan()函数将数据读入，并保存到sugar2文件中。如图1所示。 图1 数据读取 然后，画出该时间序列图。横轴表示时间，单位是*10ms，纵轴表示高程，单位是um。代码及图示如图2、图3所示。 图2 时序图代码 图3 前1200个数据散点图 2. 平稳性检验 从图中看出，该组数据随时间变化基本平稳，仅有小幅波动。最高点与最低点相差也仅在250um之内。通过adf.test()函数可以验证该假设，可以看出该序列是平稳的（stationary）。如图4所示。然后用求平均函数mean()求出这1200个数据的平均值a，可以从图5看到结果。
图4 平稳性检验结果 图5 求平均值 然后，将原始数据减去平均值，得到一组零均值的新数据，命名为sugar3。 3. 数据建模分析 接下来绘制震前数据的自相关函数和偏自相关函数图像，初步判断其大概符合什么模型。图6为画出图像的代码，新序列sugar3的ACF、PACF图像如下所示。 图6 ACF、PACF、EACF图像代码
图7 ACF图 图8 PACF图 从ACF、PACF图可以看出，序列一阶之后相关性较强，虽然在第19阶滞后处有超限的情况，但从总体来看，两个图都是拖尾的情况。因此要借助于EACF 图来做进一步判断。扩展自相关函数EACF图如下。 图9 EACF图 3 模型识别 由EACF图可以看出此时间序列符合ARMA(0,1)或ARMA(2,2)，根据以上信息尚不能明确判断出具体的模型，要建立确定的模型，就需要排除上述模型中的一种，用模型诊断的方法可以实现。模型诊断，或模型评价，涉及检验模型的拟合优度，并且如果拟合程度很差，要给出适当的调整建议。模型诊断的方法有两种：分析拟合模型的残差和分析过度参数化的模型。下面先使用残差法。 3.1 ARMA(0,1)模型诊断
序列的移位和周期延拓课程设计
摘要 复杂的序列通常可由基本序列通过运算和组合构成的，序列的移位和周期延拓是序列的基本运算。序列的移位是序列的每一个样本都向右或向左移动k个单位，形成另一个序列。周期延拓是把一个周期序列x(n),拓展为有K个周期的新序列。MATLAB是“矩阵实验室”（MATrix LABoratoy）的缩写，是一种科学计算软件，主要适用于矩阵运算及控制和信息处理领域的分析设计。 本课题利用MATLAB的元素集运算和矩阵的运算实现了对序列移位和周期延拓运算的软件实现。 关键词：MATLAB；序列；移位；周期延拓
目录 1 课题描述 (1) 2 设计原理 (1) 3 设计过程 (2) 3.1软件介绍 (2) 3.2设计内容 (3) 3.3设计步骤 (3) 4程序运行结果及分析 (4) 总结 (6) 参考文献 (7)
1 课题描述 时域离散信号用x(n)表示，时间变量n(表示采样位置)只能取整数。因此，x(n)是一个离散序列，以后简称序列。序列适合计算机存储与处理。序列的基本运算包括相加、相乘、移位、周期延拓等。MATLAB是MATrix LABoratory的缩写，早期主要用于现代控制中复杂的矩阵、向量的各种运算。MATLAB以矩阵作为基本编程单元，它提供了各种矩阵的运算与操作，并有较强的绘图功能。 本课题是利用MATLAB元素集运算和矩阵的运算实现了对序列移位和周期延拓运算的软件实现。 开发工具: MATLAB 2设计原理 设计原理如下： 移位：在这个序列运算中，x[n]的每一个样本都移动（即延迟）k个采样周期，设移位后的序列为y(n)。当k >0时每一个样本向右移动，称为x(n)的延时序列；当k<0时，每一个样本向左移动，称为x(n)的超前序列。 y(n)=x(n-k) (2.1) 在MATLAB中，如果原始的序列用x和nx表示，移位后的序列用y和yn 表示，移位运算并不影响向量x的值，因此y=x。移位体现为位置向量的改变。ny的每个元素都比nx加了一个k，即ny=nx+k。y和ny就是移位后的向量的表述，说明y取k拍前的x值。向左移位可令k取负号，意味着y取k拍后的x z-进行标注，它被称为迟延算子，表示把输入序列右移一值。在系统框图中用1 位；用z进行标注，它是左移运算是右移算子的逆运算。实际上迟延算子取的是序列过去的值，具有物理可实现性；而左移算子是提前算子，它要知道序列未来 z-算子。 的值，物理上无法实现。所以数字信号处理中通常都用1 满足： 周期延拓：如果对于所有的n，序列x[n]
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/5a1101272.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
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( )
时间序列分析--习题库
说明：答案请答在规定的答题纸或答题卡上，答在本试卷册上的无效。 一、填空题（本题总计25分） 1. 常用的时间序列数据，有年度数据、（ ）数据和（ ） 数据。另外，还有以（ ）、小时为时间单位计算的数据。 2. 自相关系数j ρ的取值范围为（ ）；j ρ与j -ρ之间的关系是（ ）；0ρ=（ ）。 3.判断下表中各随机过程自相关系数和偏自相关系数的截尾性，并用 2. 如果随机过程{}t ε为白噪音，则 t t Y εμ+= 的数学期望为 ；j 不等于0时，j 阶自协方差等于 ，j 阶自相关系数等于 。因此，是一个 随机过程。 1.（2分）时间序列分析中，一般考虑时间（ ）的（ ）的情形。 3. （6分）随机过程{}t y 具有平稳性的条件是： （1）（ ）和（ ）是常数，与 （ ）无关。 （2）（ ）只与（ ）有关，与 （ ）无关。 7. 白噪音的自相关系数是：
1.白噪音{}t y 的性质是：t y 的数学期望为 ，方差为 ；t y 与j -t y 之间的协方差为 。 1.（4分）移动平均法的特点是：认为历史数据中（ ）的数据对未来的数值有影响，其权数为（ ），权数之和为（ ）；但是，（ ）的数据对未来的数值没有影响。 2. 指数平滑法中常数α值的选择一般有2种： （1）根据经验判断，α一般取 。 （2）由 确定。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有拖尾性的有（ ），偏自相关系数具有拖尾性的有（ ）。 ①平稳(2) ②(1) ③平稳(1,2) ④白噪 音过程 4.（5分）下述随机过程中，具有平稳性的有（ ），不具有平稳性的有（ ）。 ①白噪音 ②t t y 1.23t+ε=+ ③随机漂移过程 ④t t t 1y 16 3.2εε-=++ ⑤t t y 2.8ε=+ 2.（3分）白噪音{}t ε的数学期望为（ ）；方差为（ ）；j 不等于0时，j 阶自协方差等于（ ）。 （2）自协方差与（ ）无关，可能与 （ ）有关。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有截尾性的有（ ），偏自相关系数具有截尾性的有（ ）。
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..... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 2. 实验二我国铁路货运量分析........... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析...... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。课程设计体会 ............................ 错误!未定义书签。
(整理)8章 时间序列分析练习题参考答案.
第八章 时间数列分析 一、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 C 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 B 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 C 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 B 5.某车间月初工人人数资料如下： 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 C 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( ) A 150万人 B 150．2万人 C 150．1万人 D 无法确定 C 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 A 8.采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( ) A 各年环比发展速度之积等于总速度 B 各年环比发展速度之和等于总速度 C 各年环比增长速度之积等于总速度 D 各年环比增长速度之和等于总速度 A 9.某企业的科技投入，2010年比2005年增长了58．6％，则该企业2006—2010年间科技投入的平均发展速度为( ) A 5 %6.58 B 5%6.158 C 6 %6.58 D 6%6.158 B 10.根据牧区每个月初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数，采用的公式是( ) A 简单平均法 B 几何平均法 C 加权序时平均法 D 首末折半法 D 11.在测定长期趋势的方法中，可以形成数学模型的是( ) A 时距扩大法 B 移动平均法 C 最小平方法 D 季节指数法
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
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。
第七章 时间序列分析习题
第七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( )
时间序列分析课程设计报告
安徽建筑大学 时间序列分析课程设计报告书 院系数理学院 专业统计学 班级统计学三班 学号11207040302 姓名朱敏 指导教师俞泽鹏
基于时间序列分析的股票预测模型研究 摘要 在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。即使是证券分析师的预测也只能作为股民入市操作的一般参考意见。时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,性质,特点以及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化以及模型预测等。并根据道琼斯指数对收盘价进行短期预测,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立时间序列模型,说明时间序列分析的方法对于股票价格
的预测趋势有一定的参考价值。 关键词：股票，预测，时间序列分析，AR（1 ）模型 ABSTRACT In the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly promoted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing large number of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. This prediction based on the assumption of behavior is the prerequisite for established factor basis. But the stock’s index is always changing with the country’s macroeconomic development, the formulation of laws and regulations, the company’s operations, the confidence of investors and so on, which results in that it is very difficult to accurately predict. Even securities analysts’forecast results can only be operated as a general reference. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors. Time series analysis is one of the most important tools for economy research, and it describe the variation of data with time, and used to forecast economic data.Time series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. And according to the Dow Jones