时间序列分析讲义第章差分方程

时间序列分析讲义第章差分方程
时间序列分析讲义第章差分方程

第一章 差分方程

差分方程是连续时间情形下微分方程的特例。差分方程及其求解是时间序列方法的基础,也是分析时间序列动态属性的基本方法。经济时间序列或者金融时间序列方法主要处理具有随机项的差分方程的求解问题,因此,确定性差分方程理论是我们首先需要了解的重要内容。

§1.1 一阶差分方程

t w 差分方程求解就是将方程变量表示为外生变量及其初值的函数形式,可以通过以前的数据计算出方程变量的当前值。

由于方程结构对于每一个时间点都是成立的,因此可以将(1.1)表示为多个方程: 0=t :01100w y y ++=-φφ

1=t :10101w y y ++=φφ

t t =:t t t w y y ++=-110φφ

依次进行叠代可以得到:

i t

i i t t i i t w y y ∑∑=-=++=0111010φφφφ (1.2)

上述表达式(1.2)便是差分方程(1.1)的解,可以通过代入方程进行验证。上述通过叠代将t y 表示为前期变量和初始值的形式,从中可以看出t y 对这些变量取值的依赖性和动态

19.0=??t

t I w ,72.01=φ 从而可以得到二阶乘子为:

注意到上述变量均是对数形式,因此实际上货币需求相对于两个阶段以前收入的弹性系数,这意味着收入增长1%,将会导致两个阶段以后货币需求增加0.098%,其弹性是比较

微弱的。

定义1.1 在一阶线性差分方程中,下述乘子系列称为t y 相对于外生扰动t w 的反应函数:

j t j

t j w y L 1φ=??=+, ,1,0=j (1.5)

显然上述反应函数是一个几何级数,其收敛性依赖于参数1φ的取值。

1||1>φt y ∑∞

=+0

j j t j y β (1.6)

如果t w 发生一个单位的变化,而t s w s >,不变,那么所产生的对于上述贴现量的影响为边际导数:

∑∑∑∞=∞=+∞=+-==??=??00011/)(j j j j t j t j j t j t j w y w y φβφββ

β,1||<φβ

上述分析的是外生变量的暂时扰动,如果t w 发生一个单位的变化,而且其后的t s w s >,也都发生一个单位的变化,这意味着变化是持久的。这时持久扰动对于)(j t +时刻的j t y +的影响乘数是:

0111111φφφ+++=??++??+??-+++++ j j j

t j t t t t j

t w y w y w y (1.7) 当1||1<φ时,对上式取极限,并将其识为扰动所产生的持久影响:

t 以后 如果在方程当中允许t y 依赖它的p 阶前期值和输入变量,则可以得到下述p 阶线性差分方程(将常数项归纳到外生变量当中):

t p t p t t t w y y y y ++++=---φφφ 2211 (1.10) 为了方便起见,将上述差分方程表示成为矩阵形式:

t t t v F +=-1ξξ (1.11)

其中:

????????????????=+---121p t t t t t y y y y ξ,????????????????=-0001000000100011321

p p F φφφφφ,???????

?????????=000 t t w v 其实在方程(1.11)所表示的方程系统当中,只有第一个方程是差分方程(1.10),而其

0j t j t t j t j t j j t v v F v F v F F +-++--+++++++=11111 ξξ (1.14) 类似地,表示成为单方程形式:

j t j t t j t j p

t j p t j t j j t w w f w f w f y f y f y f y +-++--+-+-++++++++++=1)1(111)1(11)(11)1(12)1(121)1(11 (1.15)

利用上述表达式,可以得到p 阶差分方程的动态反应乘子为:

)(11j t j

t j f w y L =??=+, ,1,0=j

由此可见,动态反应乘子主要由矩阵j F 的首个元素确定。

例1.4 在p 阶差分方程中,可以得到一次乘子为:

命题1.1 距阵F 的特征根满足下述方程,此方程也称为p 阶线性差分方程的特征方程: 证明:根据特征根的定义,可知特征根满足:

对上述行列式进行初等变化,将第p 列乘以)/1(λ加到第1-p 列,然后将第1-p 列乘以)/1(λ加到第2-p 列,依次类推,可以将上述行列式方程变化为对角方程,并求出行列式值为:

这便是所求的p 阶线性差分方程的特征方程。 END 如果知道p 阶线性差分方程的特征方程及其特征根,不仅可以分析差分方程的动态反应乘子,而且可以求解出差分方程解析解的动态形式。

1.2.1 具有相异特征根的p 阶线性差分方程的通解

根据线性代数的有关定理,如果一个方阵具有相异特征根,则存在非奇异矩阵T 将其

j t j t t j t j p

t j p t j t j j t w w f w f w f y f y f y f y +-++--+-+-++++++++++=1)1(111)1(11)(11)1(12)1(121)1(11 (1.15)

中可以得到动态乘子为:

j p p j j j t j

t j c c c f w y L λλλ+++==??=+ 2211)(11, ,1,0=j (1.21)

究竟系数序列j c 取值如何,下述命题给出了它的具体表达式。

命题1.2 如果矩阵F 的特征根是相异的,则系数j c 可以表示为:

∏≠=--=p i k k k i p i i c ,11

)(λλλ (1.22) 证明:由于假设矩阵F 具有相异的特征根,因此对角化的非奇异矩阵可以由特征向量构造。令向量i t 为:

T 。 ()84.0)2.0(4)6.0(6.02121=++=

λ,()24.0)2.0(4)6.0(6.02122-=+-=λ 778.0)(211

1=-=λλλc ,222.0)(122

2=-=λλλc

此方程的动态乘子为:

j j j j t j

t j c c w y L )24.0(222.0)84.0(788.02211-+=+=??=+λλ, ,1,0=j

在上述乘子的作用过程中,绝对值教大的特征根决定了乘子的收敛或者发散过程。一般情形下,如果1λ是绝对值最大的特征根,则有:

11)1(lim c w y j

t j t j =??+∞→λ (1.23) 则动态乘子的收敛或者发散是以指数速度进行。

当一些特征根出现复数的时候,差分方程解的性质出现了新的变化,扰动反应函数将

βαi c +=1,βαi c -=2

则有:

)][sin(2)][cos(2j R j R w y L j j t j

t j θβθα-=??=+ (1.24)

如果1=R ,即复数处于单位圆上,则上述动态乘子出现周期性变化,并且影响不会消

失;如果1R ,即复数处于单位圆外,则上述动态乘子按照周期方式进行扩散,其作用将逐渐增强。

例1.7 求解二阶差分方程:t t t t w y y y +-=--218.05.0

解:该方程的特征方程为:

根,且复数的模为:

因此,当102<-<φ时,此时解系统是震荡收敛的;当12=-φ是震荡维持的;当12>-φ时是震荡发散的。

b. 当特征根为实数时,我们分析最大特征根和最小特征的性质。此时04221>+φφ,且

当且仅当1112<<<-λλ时解及其动态反应乘子是稳定的。下面我们判断非稳定情形。如果:

即:

求解可知,使得不等式11>λ成立的参数解为:

21>φ,或者,121φφ->

于是动态反应乘子可以表示为:

§1.3 长期和现值的计算

如果矩阵F 的所有特征根均落在单位圆内(即所有特征根的模小于1),当时间间隔j 逐渐增大时,矩阵乘积j F 将趋于零矩阵。如果外生变量t w 和t y 的数据均是有界的,则可以利

用t w 的所有历史数据表示差分方程的一个解:

其中)(11i i f =ψ,即矩阵j F 中的(1, 1)位置元素。可以在矩阵表示下,计算t w 的一个暂

时性变化形成的对t y 现值的影响。注意到利用向量求导得到:

这样一来,现值影响乘子可以表示为:

下面我们求1)(--F I p β当中(1, 1)位置的元素。假设ij x 表示1)(--F I p β当中(i , j )位置的元素,则有:

仅仅考虑上述矩阵的第一行,则有:

对于上述矩阵通过右乘初等矩阵进行初等变换,例如对最后一列乘以β加到倒数第2

列,然后倒数第2列乘以 加到倒数第3列,依次类推,可以得到:从中可以求出

x,即可以证明命题中的三个等式。

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时间序列分析讲义(3)

第四次作业 第1题 已知某地区每年常驻人口数量近似服从MA (3) 模型(单位:万人) 3212.06.08.0100----+-+=t t t t t Y εεεε,()25,0~N iid t ε。 2002—2004 年的常驻人口数量及1步预测数量下表。 (1)计算此模型的均值函数t Y E 和自相关函数k ρ。(2)预测未来5年该地区常驻人口数量的95%的置信区间。 第2题 一个销售序列的拟合ARIMA (1, 1, 0)模型为 )2,0(IID ~,)1)(43.01(N a a Z B B t t t =--。 已知观测值9.33,4.335049==Z Z 。计算535251,,Z Z Z 的预报值,以及它们的90%置信的预报区间。 第3题 基于样本100,,2,1y y y 估计模型(c2),得到 ) 0698.0()1543.0()214.7(19013.0188.026.13t u t Y t t Y +-++=. 在通常的检验水平上( =α10%,5%,1%)检验该模型是否存在单位根。

◆ 自回归求和移动平均(ARIMA )过程的预测 (实际问题中常用到的补充内容,教材没有。期末必考一题) 回忆在教材的第二章第二节我们学习过ARIMA(p,d,q)过程。 定义 设1≥d 为整数。对时间序列{} Z t t X ∈,,如果它的d 次向后 差分序列t X d L t Y )1(:-=是因果平稳的ARMA(p,q)过程,则称{} t X 是 ARIMA(p,d,q)过程,即满足模型 )2,0(~)(0)1)(()(σφWN t u t u L t X d L L t X L Θ+=-Φ=*Φ。 其中011)(=---=Φp x p x x φφ 的p 个根都在单位圆1||=z 以外,并且 0)(=Φx 与011)(=+++=Θq x q x x θθ 没有公共根。 由于方程0)1)(()(=-Φ=*Φd x x x 有d 重单位根1=x 位于单位圆 1||=z 上,称{} t X 是单位根过程,它必然不能是平稳的(既不是因果平 稳的,也不是非因果平稳的)。而ARIMA(p,d,q)过程存在是否可逆的问题。回忆时间序列可逆性的定义。 定义 称(可以是平稳的或非平稳的)时间序列{} Z t t X ∈,是可逆 的,如果存在数列{} 0,≥j j π满足∞<∑∞ =|0|j j π以及常数λ,使得 ).(0 s m j j t X j t u ∑∞ =-+=πλ 是白噪声)2,0(σWN 。 可逆性是与因果平稳性没有关联的性质。由于以上ARIMA(p,d,q)

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

第十二章时间序列分析

目录 第十一章时间序列分析___________________________________________________________________ 2 第一节时间序列的有关概念______________________________________________________________ 3 一、时间序列的构成因素_______________________________________________________________ 3 二、时间序列的数学模型_______________________________________________________________ 4 第二节时间序列的因素分析______________________________________________________________ 4 一、图形描述_________________________________________________________________________ 4 二、长期趋势分析_____________________________________________________________________ 5 三、季节变动分析_____________________________________________________________________ 8 四、循环波动分析____________________________________________________________________ 12 第三节随机时间序列分析_______________________________________________________________ 14 一、平稳随机过程概述________________________________________________________________ 14 二、ARMA模型的识别 _______________________________________________________________ 15 三、模型参数的估计__________________________________________________________________ 19 英文摘要与关键词______________________________________________________________________ 21习题_________________________________________________________________________________ 21

应用时间序列分析第4章答案

河南大学: 姓名:汪宝班级:七班学号:1122314451 班级序号:68 5:我国1949年-2008年年末人口总数(单位:万人)序列如表4-8所示(行数据).选择适当的模型拟合该序列的长期数据,并作5期预测。 解:具体解题过程如下:(本题代码我是做一问写一问的) 1:观察时序图: data wangbao4_5; input x@@; time=1949+_n_-1; cards; 54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802 ; proc gplot data=wangbao4_5; plot x*time=1; symbol1c=black v=star i=join; run; 分析:通过时序图,我可以发现我国1949年-2008年年末人口总数(随时间的变化呈现出线性变化.故此时我可以用线性模型拟合序列的发展. X t=a+b t+I t t=1,2,3,…,60 E(I t)=0,var(I t)=σ2 其中,I t为随机波动;X t=a+b就是消除随机波动的影响之后该序列的长期趋势。

时间序列分析第一章王燕习题解答

时间序列分析习题解答 第一章 P. 7 1.5 习题 1.1 什么是时间序列?请收集几个生活中的观察值序列。 答: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一个时间序列。 例1:1820—1869年每年出现的太阳黑子数目的观察值; 年份黑子数年份黑子数年份黑子数年份黑子数年份黑子数1820 16 1830 71 1840 63 1850 66 1860 96 1821 7 1831 48 1841 37 1851 64 1861 77 1822 4 1832 28 1842 24 1852 54 1862 59 1823 2 1833 8 1843 11 1853 39 1863 44 1824 8 1834 13 1844 15 1854 21 1864 47 1825 17 1835 57 1845 40 1855 7 1865 30 1826 36 1836 122 1846 62 1856 4 1866 16 1827 50 1837 138 1847 98 1857 23 1867 7 1828 62 1838 103 1848 124 1858 55 1868 37 1829 67 1839 86 1849 96 1859 94 1869 74 例2:北京市城镇居民1990—1999年每年的消费支出按照时间顺序记录下来,就构成了一个序列长度为10的消费支出时间序列(单位:亿元)。 1686,1925,2356,3027,3891,4874,5430,5796,6217,6796。 1.2 时域方法的特点是什么? 答:时域方法特点:具有理论基础扎实,操作步骤规范,分析结果易于解释的优点,是时间序列分析的主流方法。 1.3 时域方法的发展轨迹是怎样的? 答:时域方法的发展轨迹: 一.基础阶段: 1. G.U. Yule 1972年AR模型 2. G.U.Walker 1931年 MA模型、ARMA模型 二.核心阶段:G.E.P.Box和G.M.Jenkins 1. 1970年,出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》 2. 提出ARIMA模型(Box-Jenkins模型) 3. Box-Jenkins模型实际上主要运用于单变量、同方差场合的线性模型 三.完善阶段: 1.异方差场合: a.Robert F.Engle 1982年 ARCH模型

第四章教案++时间序列分析

第四章时间序列分析 (一)教学目的 通过本章的学习,掌握时间序列的概念、类型,学会各种动态分析指标的计算方法。 (二)基本要求 要求学会各种水平和速度指标的计算方法,并能对时间序列的长期趋势进行分析和预测。 (三)教学要点 1、时间序列的概念与种类; 2、动态分析指标的计算; 3、长期趋势、季节变动的测定。 (四)教学时数 7——10课时 (五)教学内容 本章共分四节: 第四章时间数列分析 本章前一部分利用时间数列,计算一系列分析指标,用以描述现象的数量表现。后一部分根据影响事物发展变化因素,采用科学的方法,将时间数列受各类因素(长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动)的影响状况分别测定出来,研究现象发展变化的原因及其规律性,为预测未来和决策提供依据。 第一节时间数列分析概述 一、时间数列的概念 时间数列:亦称为动态数列或时间序列(Time Series),就是把反映某一现象的同一指标在不同时间上的取值,按时间的先后顺序排列所形成的一个动态数列。 时间数列的构成要素: 1.现象所属的时间。时间可长可短,可以以日为时间单位,也可以以年为时间单位,甚至更长。 2.统计指标在一定时间条件下的数值。 二、时间数列的分类 时间数列的分类在时间数列分析中具有重要的意义。因为,在很多情况下,时间数列的种类不同,则时间数列的分析方法就不同。因此,为了能够保证对时间数列进行准确分析,则首先必须正确判断时间数列的类型。而要正确判断时间数列的类型,其关键又在于对有关统计指标的分类进行准确理解。 由于时间数列是由统计指标和时间两个要素所构成,因此时间数列的分类实际上和统计指标的分类是一致的。 时间数列分为:总量指标时间数列、相对指标时间数列和平均指标时间数列。 (一)总量指标时间数列 总量指标时间数列:又称为绝对数时间数列,是指由一系列同类的总量指标数值所构成的时间数列。它反映事物在不同时间上的规模、水平等总量特征。总量指标时间数列又分为时期数列和时点数列。 1.时期数列:是指由反映某种社会经济现象在一段时期内发展过程累计量的总量指标所构成的总量指标时间数列。

时间序列分析讲义(1)

时间序列分析 第二章 时间序列分析 第二节 时间序列模型 一、 线性时间序列模型的分类 1. 自回归(AR )过程 AR(1)过程 t u t X t X +-+=110φφ, ),0(~2σWN t u , Z t ∈。 (i) 当且仅当11 <φ时因果,此时有唯一传递形式 ∑∞=-+-=0 1110 j j t u j t X φφ φ。 (ii) 当11 >φ时平稳而不因果,有唯一形式 ∑∞=+---=1 1110 j j t u j t X φφ φ。 (iii) 当11 =φ时必定不平稳,称为随机游走。特别当还有00≠φ时, 称为带漂移的随机游走。由于有

)0() 1100()(φ φt X E u t u t u t X E t X E +=++-+++=Λ, 2]2)1 1[()(σt u t u t u E t X Var =++-+=Λ。 由于方差不为常数,所以序列不平稳。 (iv) 当11 -=φ时必定不平稳。实际上, )0 () 1 2221220()2(X E u u t u t u t u X E t X E =-+--+--+=Λ, 2 2] 2)1222122[()2(σt u u t u t u t u E t X Var =-+--+--=Λ; )0(0)12221200()12(X E u u t u t u X E t X E -=+-+---+-=-φφΛ, 2)12(] 2)122212[()12(σ-=+-+---=-t u u t u t u E t X Var Λ。 不论t 是奇数还是偶数,都有2)(σt t X Var =。由于方差不为 常数,所以序列不平稳。 补充命题 一元p 次方程 011)(=---=Φp x p x x φφΛ (其中 0≠p φ)的p 个(复)根都在单位圆1||=z 以外的

spss教程第四章时间序列分析

第四章时间序列分析 由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的,所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。.为了研究事物在不同时间的发展状况,就要分析其随时间的推移的发展趋势,预测事物在未来时间的数量变化。因此学习时间序列分析方法是非常必要的。 本章主要内容: 1. 时间序列的线图,自相关图和偏自关系图; 2. SPSS 软件的时间序列的分析方法季节变动分析。 §4.1 实验准备工作 §4.1.1 根据时间数据定义时间序列 对于一组示定义时间的时间序列数据,可以通过数据窗口的Date菜单操作,得到相应时间的时间序列。定义时间序列的具体操作方法是: 将数据按时间顺序排列,然后单击Date Define Dates打开Define Dates对话框,如图4.1所示。从左框中选择合适的时间表示方法,并且在右边时间框内定义起始点后点击OK,可以在数据库中增加时间数列。 图4.1 产生时间序列对话框 §4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图 一、线图 线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。下面通过例题说明线图的制作。 例题4.1:表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。

试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。(参考文献[2]) 表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位:万件 1979 1980 1981 1982 1 23 30 18 22 2 3 3 37 20 32 3 69 59 92 102 4 91 120 139 155 5 192 311 324 372 6 348 334 343 324 7 254 270 271 290 8 122 122 193 153 9 95 70 62 77 10 34 33 27 17 11 19 23 17 37 12 27 16 13 46 解:根据表4.1的数据,建立数据文件SY-11(零售量),并对数据定义相应的时间值,使数据成为时间序列。为了分析时间序列,需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。具体操作如下: 1. 在数据编辑窗口单击Graphs Line,打开Line Charts对话框如图4. 2.。从中选择Simple单线图,从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases,即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号,纵坐标显示时间序列的变量数据。 图4.2 Line Charts对话框 2. 单击Define,打开对话框如图4.4所示。选择分析变量进入Line Represents,,在Category Labels 类别标签(横坐标)中选择Case number数据个数(或变量年 度 月 份

第章时间序列分析课后习题答案

第9章 时间序列分析课后习题答案 第10章 (1)30× 3 1.06×2 1.05= 30×1.3131 = 39.393(万辆) (2117.11%== (3)设按7.4%的增长速度n 年可翻一番 则有 1.07460/30n == 所以 n = log2 / log1.074 = 9.71(年) 故能提前0.29年达到翻一番的预定目标。 第11章 (1)以1987年为基期,2003年与1987年相比该地区社会商品零售额共增长: %86.2313186.213186.31%)8.61(%)2.81(%)101(5 5 5 ==-=-+?+?+ (2)年平均增长速度为 1%)8.61(%)2.81(%)101(15 555-+?+?+=0.0833=8.33% (3) 2004年的社会商品零售额应为 509.52)0833.01(307=+?(亿元) 第12章 (1)发展总速度%12.259%)81(%)101(%)121(3 43=+?+?+ 平均增长速度= %9892.91%12.25910=- (2)8.561%)61(5002 =+?(亿元) (3)平均数∑====415 .1424570 41j j y y (亿元), 2002 年一季度 的计划 任务 : 625.1495.142%105=?(亿元)。 第13章 (1)用每股收益与年份序号回归得 ^ 0.3650.193t Y t =+。预测下一年(第11年)的每股收益 为488.211193.0365.0? 11=?+=Y 元 (2)时间数列数据表明该公司股票收益逐年增加,趋势方程也表明平均每年增长0.193元。是一个较为适合的投资方向。 第14章 (1)移动平均法消除季节变动计算表

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

最新地震处理教程——1 第一章 时间序列分析基础

第一章时间序列分析基础 一维傅里叶变换 首先观察一个实验。将弹簧的一端固定并悬垂,另一端挂一重物。向下拉重物使弹簧拉伸某一距离,比如说0.8个单位,使其振动。现假定弹簧是弹性的,那么它将无休止地上下运动。若将运动起始的平衡位置定为时间零,那么重物的位移量将随着时间函数在极限[+0.8—-0.8]之间变化。如果有一装置能给出位移振幅随时间函数变化的轨迹,就会得到一条正弦波曲线。其相邻两峰值间的时间间隔为0.08秒(80毫秒)。我们称它为弹簧的周期,它取决于所测弹簧刚度的弹性常数。我们说弹簧在一个周期时间内完成了一次上下振动。在1秒的观测时间内记下其周期数,我们发现是12.5周,这个数被称为弹簧振动的频率。你一定会注意到,1/0.08=12.5,这就是说频率为周期的倒数。 我们取另一个刚性较大的弹簧,并重复上面的实验。不过这次弹簧的振幅峰值位移为0.4个单位。它的运动轨迹所显示的是另一条正弦曲线。量其周期和频率分别为0.04秒和25周/秒,为了记下这些测量结果,我们做每个弹簧峰值振幅与频率的关系图,这便是振幅谱。 现在取两个相同的弹簧。一个弹簧从0.8个单位的峰值振幅位移开始松开,并使其振动。这时注意弹簧通过零时平衡位置的时间,就在它通过零时的一刹那,请你将另一弹簧从0.8个单位的同样峰值振幅位移处松开。这样由于起始的最大振幅相同,所以两个正弦时间函数的振幅谱也应该一样。但肯定两者之间是有差别的,特别是当第1个正弦波达到峰值振幅时,另一个的振幅为零。两者的区别为:第2个弹簧的运动相对于第1个弹簧的运动有一个等于四分之一周期的时间延迟。四分之一周期的时间延迟等于90°相位滞后。所以除振幅谱之外,我们还可以作出相位延迟谱,至此,这个实验做完了。那么我们学到了什么呢?这就是弹簧的弹性运动可以用正弦时间函数来描述,更重要的是,可以用正弦波的频率、峰值振幅及相位延迟来全面地描述正弦波运动。这个实验告诉我们弹簧的振动是怎样随时间和频率函数变化的。 现在设想有一组弹簧,每个弹簧的正弦运动都具有特定的频率、峰值振幅和相位延迟。所有弹簧的正弦响应如图1所示。我们可以把该系统的运动“合成”为一个总的波动,来代替该组中的各单个分量的运动。这一合成是直接把所有记录道相加,其结果得到一个与时间相关的信号,在图1中由第一道表示。我们通过这种合成可以把这一运动由频率域变换到时间域。这一变换是可逆的:即给定时间域信号,我们可以把它变换到频率域的正弦分量。在数学上,这种双向过程是由傅里叶变换完成的。在实际应用中,标准的运算是所谓快速傅氏变换。通过傅氏正变换可以把与时间相关的信号分解成它的频率分量,而所有的频率分量合成为时间域信号又是通过反傅氏变换来实现的。图2概括了信号的傅氏变换。振幅谱和相位谱(严格地讲是相位延迟谱)是图1中所显示的正弦波最简单的表示形

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;

时间序列分析——基于R(王燕)第四章

第四章:非平稳序列的确定性分析 题目一: ()()()()()()()12312123121231 ?14111??2144451 . 1616T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x -------------=+++?? =+++=++++++????=+++ 题目二: 因为采用指数平滑法,所以1,t t x x +满足式子()11t t t x x x αα-=+-,下面式子 ()()1 1111t t t t t t x x x x x x αααα-++=+-??? =+-?? 成立,由上式可以推导出()()11111t t t t x x x x αααα++-=+-+-????,代入数据得:2 =5 α. 题目三: ()()()2122192221202019200 1 ?1210101113=11.251 ? 1010111311.2=11.04.5 ???10.40.6.i i i x x x x x x x x αα-==++++=++++===+-=?∑(1)(2) 根据程序计算可得:22?11.79277.x = ()222019181716161?2525x x x x x x =++++(3)可以推导出16,0.425a b ==,则4 25 b a -=-. 题目四: 因为,1,2,3, t x t t ==,根据指数平滑的关系式,我们可以得到以下公式: ()()()()()()() ()()()()()()()() 2 2 1 2 21 11121111 1111311. 2t t t t t t t x t t t x t t αααααααααααααααααααα----=+-------=-+---+--+++2+, + +2+用(1)式减去(2)式得: ()()()()()2 21=11111. t t t t x t αααααααααααα------------- 所以我们可以得到下面的等式: ()()()()()()1 2 2111=11111=. t t t t t x t t αααααααα +---------- -------

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 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 ()0t E x =,2 1 () 1.9610.7 t Var x ==-,220.70.49ρ==,220φ= 3.2 1715φ=,2115 φ= 3.3 ()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= 3.4 10c -<<, 1121,1,2 k k k c c k ρρρρ--?=? -??=+≥? 3.5 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=

第八章 时间序列分析

第八章时间序列分析与预测 【课时】6学时 【本章内容】 § 时间序列的描述性分析 时间序列的含义、时间序列的图形描述、时间序列的速度分析 § 时间序列及其构成分析 时间序列的构成因素、时间序列构成因素的组合模型 § 时间序列趋势变动分析 移动平均法、指数平滑法、模型法 § 时间序列季节变动分析 [ 原始资料平均法、趋势-循环剔除法、季节变动的调整 § 时间序列循环变动分析 循环变动及其测定目的、测定方法 本章小结 【教学目标与要求】 1.掌握时间序列的四种速度分析 2.掌握时间序列的四种构成因素 3.掌握时间序列构成因素的两种常用模型 4.掌握测定长期趋势的移动平均法 5.了解测定长期趋势的指数平滑法 6.; 7.掌握测定长期趋势的线性趋势模型法 8.了解测定长期趋势的非线性趋势模型法 9.掌握分析季节变动的原始资料平均法 10.掌握分析季节变动的循环剔出法 11.掌握测定循环变动的直接法和剩余法 【教学重点与难点】 1.对统计数据进行趋势变动分析,利用移动平均法、指数平滑法、线性模型法求得数 据的长期趋势; 2.对统计数据进行季节变动分析,利用原始资料平均法、趋势-循环剔除法求得数据 的季节变动; 3.对统计数据进行循环变动分析,利用直接法、剩余法求得循环变动。 【导入】 ; 很多社会经济现象总是随着时间的推移不断发展变化,为了探索现象随时间而发展变化的规律,不仅要从静态上分析现象的特征、内部结构以及相互关联的数量关系,而且应着眼于现象随时间演变的过程,从动态上去研究其发展变动的过程和规律。这时需要一些专门研究按照时间顺序观测的序列数据的统计分析方法,这就是统计学中的时间序列分析。 通过介绍一些时间序列分析的例子,让同学们了解时间序列的应用,并激发学生学习本章知识的兴趣。 1.为了表现中国经济的发展状况,把中国经济发展的数据按年度顺序排列起来,

时间序列分析讲义第资料章资料差分方程

第一章 差分方程 差分方程是连续时间情形下微分方程的特例。差分方程及其求解是时间序列方法的基础,也是分析时间序列动态属性的基本方法。经济时间序列或者金融时间序列方法主要处理具有随机项的差分方程的求解问题,因此,确定性差分方程理论是我们首先需要了解的重要内容。 § 一阶差分方程 假设利用变量t y 表示随着时间变量t 变化的某种事件的属性或者结构,则t y 便是在时间t 可以观测到的数据。假设t y 受到前期取值1-t y 和其他外生变量t w 的影响,并满足下述方程: t t t w y y ++=-110φφ 在上述方程当中,由于t y 仅线性地依赖前一个时间间隔自身的取值1-t y ,因此称具有这种结构的方程为一阶线性差分方程。如果变量t w 是确定性变量,则此方程是确定性差分方程;如果变量t w 是随机变量,则此方程是随机差分方程。在下面的分析中,我们假设t w 是确定性变量。 例 货币需求函数 假设实际货币余额、实际收入、银行储蓄利率和商业票据利率的对数变量分别表示为t m 、t I 、bt r 和ct r ,则可以估计出美国货币需求函数为: 上述方程便是关于t m 的一阶线性差分方程。可以通过此方程的求解和结构分析,判断其他外生变量变化对货币需求的动态影响。 1.1.1 差分方程求解:递归替代法 差分方程求解就是将方程变量表示为外生变量及其初值的函数形式,可以通过以前的数据计算出方程变量的当前值。 由于方程结构对于每一个时间点都是成立的,因此可以将表示为多个方程: 0=t :01100w y y ++=-φφ 1=t :10101w y y ++=φφ t t =:t t t w y y ++=-110φφ 依次进行叠代可以得到: i t i i t t i i t w y y ∑∑=-=++=0111010φφφφ 上述表达式便是差分方程的解,可以通过代入方程进行验证。上述通过叠代将t y 表示为前期变量和初始值的形式,从中可以看出t y 对这些变量取值的依赖性和动态变化过程。 1.1. 2. 差分方程的动态分析:动态乘子(dynamic multiplier) 在差分方程的解当中,可以分析外生变量,例如0w 的变化对t 阶段以后的t y 的影响。假设初始值1-y 和t w w ,,1Λ不受到影响,则有: t t w y 10 φ=?? 类似地,可以在解的表达式中进行计算,得到: j t j t w y 1φ=??+ 上述乘子仅仅依赖参数1φ和时间间隔j ,并不依赖观测值的具体时间阶段,这一点在任何差分方程中都是适用的。

第13章时间序列分析和预测

第13章时间序列分析和预测 三、选择题 1.不存在趋势的序列称为()。 A. 平稳序列B. 周期性序列 C. 季节性序列D. 非平稳序列 2.包含趋势性、季节性或周期性的序列称为()。 A. 平稳序列B. 周期性序列 C. 季节性序列D. 非平稳序列 3.时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动称为()。A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 4.时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为()。 A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 5.时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式变动称为()。A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 6.时间序列中除去趋势、周期性和季节性之后的偶然性波动称为()。A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 随机性 7.从下面的图形可以判断该时间序列中存在()。 A. 趋势B. 季节性C. 周期性D. 趋势和随机性 8.增长率是时间序列中()。 A. 报告期观察值与基期观察值之比 B. 报告期观察值与基期观察值之比减1后的结果 C. 报告期观察值与基期观察值之比加1后的结果 D. 基期观察值与报告期观察值之比减1后的结果 9.环比增长率是()。 A. 报告期观察值与前一时期观察值之比减1 B. 报告期观察值与前一时期观察值之比加1 C. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1 D. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比加1 10.定基增长率是()。 A. 报告期观察值与前一时期观察值之比减1

B. 报告期观察值与前一时期观察值之比加1C. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1D. 报告期观察值与某一固定时期观察值之比加1

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:

时间序列分析方法 第6章 谱分析

第六章 谱分析 Spectral Analysis 到目前为止,t 时刻变量t Y 的数值一般都表示成为一系列随机扰动的函数形式,一般的模型形式为: ∑∞ =-+=0 j j t j t Y εψμ (6.1) 我们研究的重点在于,这个结构对不同时点t 和τ上的变量t Y 和τY 的协方差具有什么样的启示。这种方法被称为在时间域(time domain)上分析时间序列+∞∞-}{t Y 的性质。 在本章中,我们讨论如何利用型如)cos(t ω和)sin(t ω的周期函数的加权组合来描述时间序列t Y 数值的方法,这里ω表示特定的频率,表示形式为: ωωωδωωωαμπ πd t d t Y t )sin()()cos()(00??++= (6.2) 上述分析的目的在于判断不同频率的周期在解释时间序列+∞∞-}{t Y 性质时所发挥的重要程度如何。如此方法被称为频域分析(frequency domain analysis)或者谱分析(spectral analysis)。我们将要看到,时域分析和频域分析之间不是相互排斥的,任何协方差平稳过程既有时域表示,也有频域表示,由一种表示可以描述的任何数据性质,都可以利用另一种表示来加以体现。对某些性质来说,时域表示可能简单一些;而对另外一些性质,可能频域表示更为简单。 §6.1 母体谱 我们首先介绍母体谱,然后讨论它的性质。 6.1.1 母体谱及性质 假设+∞∞-}{t Y 是一个具有均值μ的协方差平稳过程,第j 个自协方差为: )])([(),cov(μμγ--==--j t t j t t j Y Y E Y Y (6.3) 假设这些自协方差函数是绝对可加的,则自协方差生成函数为: ∑+∞ -∞ ==j j j Y z z g γ)( (6.4) 这里z 表示复变量。将上述函数除以π2,并将复数z 表示成为指数虚数形式)ex p (ωi z -=,1-=i ,则得到的结果(表达式)称为变量Y 的母体谱: ∑+∞ -∞ =--= =j j i j i Y Y e e g s ωωγπ πω21 )(21)( (6.5) 注意到谱是ω的函数:给定任何特定的ω值和自协方差j γ的序列+∞∞-}{j γ,原则上都可以计算)(ωY s 的数值。 利用De Moivre 定理,我们可以将j i e ω-表示成为: )sin()cos(j i j e j i ωωω-=- 因此,谱函数可以等价地表示成为: ∑+∞ -∞=-=j j Y j i j s )]sin()[cos(21)(ωωγπω (6.6) 注意到对于协方差平稳过程而言,有:j j -=γγ,因此上述谱函数化简为: ? ?????----++-=∑+∞ =1 0)]sin()sin()cos()[cos(21)]0sin()0[cos(21)(j j Y j i j i j j i s ωωωωγπγπω

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