时间序列模型

时间序列模型
时间序列模型

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;

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学 毕业论文 论文题目:时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究 学生姓名:学号: 指导教师:职称: 院系:数学与统计学院 专业班级:统计学 二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究 摘要: 人们的一切活动,其根本目的无不在于认识和改造世界,让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值,按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据,揭示现象随时间变化的规律,并基于这种规律,对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性,达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为,由于时间序列数据之间的相关关系(即历史数据对未来的发展有一定的影响),修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看,统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据,尽管数据的背景和类型各不相同,但从数据的形成来看,无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据,它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后,首先要判断它的平稳性,通过平稳性检验,可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析,主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学,基于此,对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP(总共37个数据)进行时间序列分析,并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。 关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

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=,2c λ=3c λ=-

实验十时间序列模型

实验十时间序列模型 实验目的 掌握时间序列的基本理论,时间序列模型种类的识别、估计、诊断和预测方法,以及相应的EViews软件操作方法。 实验原理 时间序列分析方法由Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是: (1)这种建模方法不以经济理论为依据,而是依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化。 (2)明确考虑时间序列的非平稳性。如果时间序列非平稳,建立模型之前应先通过差分把它变换成平稳的时间序列,再考虑建模问题。 时间序列模型的应用: (1)研究时间序列本身的变化规律(建立何种结构模型,有无确定性趋势,有无单位根,有无季节性成分,估计参数)。 (2)在回归模型中的应用(预测回归模型中解释变量的值)。 (3)时间序列模型是非经典计量经济学的基础之一(不懂时间序列模型学不好非经典计量经济学)。 实验内容 建立中国人口时间序列模型。 表给出了中国人口数据y t(1952-2004,单位万人),试建立y t的时间序列模型,并预测2005年中国人口总数。 表

建模步骤 10.4.1 识别模型 利用表数据建立y t序列图,如图。 图中国人口序列(1952-2004) 从人口序列图可以看出我国人口总水平除在1960和1961两年出现回落外,其余年份基本上保持线性增长趋势。 察看序列的相关图,在序列窗口选择View/Correlogram,便会弹出如下窗口,见图,选择滞后阶数(本例输入滞后期10),点击ok,得到如图所示的序列y t的相关图和偏相关图。 图 图y t的相关图,偏相关图 由y t的相关图,偏相关图判断y t为非平稳性序列。进一步考察其差分序列Dy t,序列图见图,其相关图,偏相关图见图。 图 图Dy t的相关图,偏相关图 人口差分序列Dy t是平稳序列。应该用Dy t建立模型。因为Dy t均值非零,结合图拟建立带有漂移项的AR(1)模型。 10.4.2 估计模型 采用AR(1)模型对Dy t进行估计,从EViews主菜单中点击Quick键,选择Estimate Equation功能。随即会弹出Equation specification对话框。输入漂移项非零的AR(1)模型估计命令(C表示漂移项)如下: D(Y) C AR(1) 结果如图所示,整理如下: Dy t = + (Dy t-1–+ v t

平稳时间序列模型的建立

-0.8 -0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.82 4 6 8 10 12 14 -0.8 -0.6-0.4-0.20.0 0.20.40.60.82 4 6 8 10 12 14 第四章 平稳时间序列模型的建立 本章讨论平稳时间序列的建模问题,也就是从观测到的有限样本数据出发,通过模型的识别、模型的定阶、参数估计和诊断校验等步骤,建立起适合的序列模型。学习重点为模型的识别和模型的检验。 第一节 模型识别 一、 识别依据 模型识别主要是依据SACF 和SPACF 的拖尾性与截尾性来完成。常见的一些ARMA 类型的SACF 和SPACF 的统计特征在下表中列出,可供建模时,进行对照选择。 表 ARIMA 过程与其自相关函数偏自相关函数特征 模 型 自相关函数特征 偏自相关函数特征 ARIMA(1,1,1) ? x t = ?1? x t -1 + u t + θ1u t -1 缓慢地线性衰减 AR (1) x t = ?1 x t -1 + u t 若?1 > 0,平滑地指数衰减 若?1 < 0,正负交替地指数衰减 -0.8 -0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.82 4 6 8 10 12 14 若?11 > 0,k =1时有正峰值然后截尾 若?11 < 0,k =1时有负峰值然后截尾 -0.8 -0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.82 4 6 8 10 12 14 MA (1) x t = u t + θ1 u t -1 若θ1 > 0,k =1时有正峰值然后截尾 若θ1 > 0,交替式指数衰减 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.02 4 6 8 10 12 14 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 2 4 6 8 10 12 14

时间序列分析基于R——习题答案

第一章习题答案 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 Au+ocorreliil. i ons Correlation -1 M 7 6 5 4 3 2 1 0 I ; 3 4 5 6 7 9 9 1 1.00000■Hi ■ K. B H,J B ik L L1■* J.1 jA1-.IM L L* rn^rp ■ i>i?iTwin H'iTiii M[lrp i,*nfr 'TirjlvTilT'1 iBrp O.7QOO0■ill. Ii ill ■ _.ill?L■ ill iL si ill .la11 ■ fall■ 1 ■ rpTirp Tp和阳申■丽轉■晒?|?卉(ft 0.41212■强:料榊<牌■ 0.14343'■讯榊* -.07078■ -.25758, WWHOHHf ■ -.375761 marks two 总t and&rd errors 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

Ctorrelat ion LOOOOO n.A'7F1 0.72171 0.51252 Q,34982 0.24600 0.20309 0.?1021 0.26429 0.36433 0.49472 0.58456 0.60198 0.51841 Q ?菲晡 日 0.20671 0.0013& -,03243 -.02710 Q.01124 0,08275 0.17011 Autocorrel at ions raarka two standard errors 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 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,序列 不能视为纯随机序列。 2.5 (1) 时序图与样本自相关图如下 AuEocorreI ati ons 弗卅制iti 电卅栅冷卅樹 側樹 榊 惟 1 ■ liihCidi iliihQriHi il>LljU_nll Hnlidiili Hialli iT ,, T^,, T^s ?T* iTijTirr ,^T 1 IT * -i> ■> - ■ ■ *畑** ? ■ ■ 耶曲邯 ? ■ ■ ■ >|{和怦I {册卅KHi 笊出恸 mrpmrp 山!rpEHi erp . 卑*寧* a 1 *

时间序列分析上机操作题教学提纲

情况如6月澳大利亚季度常住人口变动(单位:千人)199320.1971年9月—年 问题:(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。 针对问题一:将以下程序输入SAS编辑窗口,然后运行后可得图1. data example3_1; input x@@; time=_n_; ; cards55.4 50.2 49.5 67.9 55.8 63.2 53.1 61.7 45.3 48.1 49.9 55.2 42.1 30.4 59.9 49.5 33.8 30.6 36.6 44.1

45.5 32.9 28.4 35.8 37.3 29 34.2 39.5 49.8 48.8 43.9 49 47.6 37.3 47.6 39.2 48.9 60.8 65.4 65.4 51.2 67 49.6 55.1 47.3 67.6 62.5 57.3 47.9 45.5 49.1 48 44.5 48.8 60.9 51.4 55.8 59.4 60.9 51.6 60.3 71 64 62.1 58.6 64.6 75.4 83.4 79.4 59.9 80.2 55.9 59.1 21.5 69.5 65.2 58.5 62.5 33.1 62.2 60 170 35.3 -47.4 34.4 43.4 58.4 42.7 ; =example3_1; data proc gplot; 1plot x*time==star; v=join =red symbol1cI;run 该序列的时序图1 图这两个异常数据外,该时序图显示澳大-47.4和由图1可读出:除图中170附近随机波动,没有明显的趋势或周期,基60利亚季度常住人口变动一般在在本可视为平稳序列。5. 再接着输入以下程序运行后可输出五方面的信息。具体见表1-表arima data proc= example3_1;

时间序列模型的构建和预测

时间序列模型的构建和预测 Box Jenkins Methodology) 步骤1:识别。观察相关图和偏相关图 步骤2:估计。估计模型中所包含的自回归系数和移动平均系数,可以用OLS 来估计 步骤3:诊断检验。选一个最适合数据的模型,检查从这模型中估计到的残差是否白噪声,如果不是的话,我们必须从头来过 步骤 4 :预测。在很多情况下,这种方法得到的预测结果要比其它计量模型得到的要准确 识别 检查时间序列是否平稳 - 如果自相关函数衰退的很慢,则序列可能是非平稳 - 如果时间序列为一非平稳过程,应该运用差分的形式使它变为平稳过程 - 在检验了一个时间序列的平稳性之后,我们应该用相

关图和偏相关图检验ARMA模型中的阶数p和q 模型 ARIMA(1,1,1) .■: x t = ■ 1. x t-1 + u t + ru t-1 自相关函数特征 缓慢地线性衰减 1.0 偏自相关函数特征 AR( 1) x t = -1 X t-1 + u t 右;1 > 0,平滑地指数衰减若-11 > 0,k=1时有正峰值然后截尾 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 2 - 4 6 - 8 10 12 ?14 MA ( 1) X t = U t + 71 U t- 1 AR( 2) x t = ;1 x t-1 + 2 X t-2 + u t 若;i < 0,正负交替地指数衰减 0.8 若71 > 0,k=1时有正峰值然后截尾 若71 < 0,k=1时有负峰值然后截尾 指数或正弦衰减 若-11 < 0,k=1时有负峰值然后截尾 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 若?冷> 0,交替式指数衰减 0.8 若3<0,负的平滑式指数衰减 k=1,2时有两个峰值然后截尾

基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

第33卷 第178期2012年7月 财经理论与实践(双月刊) THE THEORY AND PRACTICE OF FINANCE AND ECONOMICS Vol.33 No.178 Jul. 2012 ·信息与统计· 基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析 何新易 (南通大学商学院,江苏南通 226019)* 摘 要:作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据。选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952~2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道。 关键词:时间序列模型;GDP;预测 中图分类号:F234 文献标识码: A 文章编号:1003-7217(2012)04-0096-04 一、引 言 作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)对于判断经济态势运行、衡量经济综合实力、正确制定经济政策等诸多方面,以及在经济研究实际工作中,均起着不可替代的重要作用。 熊志斌(2011)深入分析了时间序列模型与神经网络(NN)模型的优势和劣势,按照两种模型的预测特性,在比较的基础之上,分别构建了ARIMA模型和NN模型,并根据一定算法对两种模型进行了集成。将GDP时间序列的数据结构,根据在非线性空间和线性空间的预测优势,进一步分解为线性非线性残差和自相关主体两部分,即首先用ARIMA分析技术构建线性主体模型,然后用NN模型估计非线性残差,再对序列的整个预测结果进行最终集成。仿真实证结果表明:与单一模型相比,集成模型的预测准确率显著提高,进行GDP预测当然使用集成模型更为有效[1]。桂文林和韩兆洲(2011)认为由于迄今为止,包括季度GDP在内的经季节调整之后的经济数据,中国政府尚未进行公布,不但无法进行国际之间的横向比较,也不利于监测中国宏观经济态势。本文运用1996年第1季度至2009年第4季度的中国实际GDP数据,构建了状态空间模型,使用卡尔曼滤波迭代算法对季节调整模型状态向量的 各分量,进行了最优平滑、预测和估计,并使用极大似然方法估计了超参数。经过对GDP的主要季节和趋势特征的分析,计算出了环比增长率指标来监测和分析经济走势,并与国际通用的TRAMO-SEATS季节调整模型进行了对比,以便鉴别趋势拐点,制定相关的经济政策[2]。高帆(2010)运用1952~2008年的上海GDP增长率数据,实证研究其内在变动机制,将GDP增长率分解为纯生产率效应、纯劳动投入效应、纯生产结构效应、纯劳动结构效应,并分析了这四种效应之间的交互影响。结果表明:在上海GDP增长率提高的四种效应之中,纯生产率效应起到了关键作用。上海GDP增长率自1978年改革开放之后,在整体上对纯生产率效应的依赖度趋于增强。在1978~1989年期间,纯劳动结构效应是GDP增长的主要因素,由于市场化改革的进一步加大,劳动力跨部门流转在很大程度上得以实现。在1990~2008年期间,纯生产率效应是GDP增长的主要因素,正是由于在此历史阶段,由于资本深化进一步加速,从而有效提高了部门劳动生产率。基于实证的研究结论,可以针对性地制定出今后上海市经济实现持续增长的若干宏观政策[3]。腾格尔和何跃(2010)利用中国季度GDP数据分别构建了ARIMA和ARCH模型,同时利用GMDH自组织方法尝试建模,经过Bon-ferroni-Dunn检验,表明与单一模型相比,组合模型的拟合能力更强。研究表明,基于GMDH组合的GDP模 *收稿日期: 2012-02-12 作者简介: 何新易(1966—),男,湖北武汉人,南通大学商学院副教授,经济学博士,研究方向:宏观国民经济问题、中国企业集团融资和投资。

实验十时间序列模型

实验十时间序列模型 10.1 实验目的 掌握时间序列的基本理论,时间序列模型种类的识别、估计、诊断和预测方法,以及相应的EViews软件操作方法。 10.2 实验原理 时间序列分析方法由Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是: (1)这种建模方法不以经济理论为依据,而是依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化。 (2)明确考虑时间序列的非平稳性。如果时间序列非平稳,建立模型之前应先通过差分把它变换成平稳的时间序列,再考虑建模问题。 时间序列模型的应用: (1)研究时间序列本身的变化规律(建立何种结构模型,有无确定性趋势,有无单位根,有无季节性成分,估计参数)。 (2)在回归模型中的应用(预测回归模型中解释变量的值)。 (3)时间序列模型是非经典计量经济学的基础之一(不懂时间序列模型学不好非经典计量经济学)。 10.3 实验内容 建立中国人口时间序列模型。 表10.1给出了中国人口数据y t(1952-2004,单位万人),试建立y t的时间序列模型,并预测2005年中国人口总数。 表10.2

10.4 建模步骤 10.4.1 识别模型 利用表10.2数据建立y t序列图,如图10.20。 图10.20 中国人口序列(1952-2004) 从人口序列图可以看出我国人口总水平除在1960和1961两年出现回落外,其余年份基本上保持线性增长趋势。 察看序列的相关图,在序列窗口选择View/Correlogram,便会弹出如下窗口,见图10.21,选择滞后阶数(本例输入滞后期10),点击ok,得到如图10.22所示的序列y t的相关图和偏相关图。 图10.21 图10.22 y t的相关图,偏相关图 由y t的相关图,偏相关图判断y t为非平稳性序列。进一步考察其差分序列Dy t,序列图见图10.23,其相关图,偏相关图见图10.24。 图10.23 图10.24 Dy t的相关图,偏相关图 人口差分序列Dy t是平稳序列。应该用Dy t建立模型。因为Dy t均值非零,结合图2.14拟建立带有漂移项的AR(1)模型。 10.4.2 估计模型 采用AR(1)模型对Dy t进行估计,从EViews主菜单中点击Quick键,选择Estimate Equation功能。随即会弹出Equation specification对话框。输入漂移项非零的AR(1)模型估计命令(C表示漂移项)如下: D(Y) C AR(1) 结果如图10.25所示,整理如下: Dy t = 1374.097 + 0.6681 (Dy t-1– 1374.097) + v t

基于时间序列序列分析优秀论文

梧州学院 论文题目基于时间序列分析梧州市财政 收入研究 系别数理系 专业信息与计算科学 班级 09信息与计算科学 学号 200901106034 学生姓名胡莲珍 指导老师覃桂江 完成时间

摘要 梧州市财政收入主要来源于基金收入,地方税收收入和非税收收入等几方面。近年来梧州市在自治区党委、自治区政府和市委的正确领导下,全市广大干部群众深入贯彻落实科学发展观,抢抓机遇,开拓进取,克难攻坚,使得全市经济连续几年快速发展,全市人民的生活水平也大幅度提高,但伴随着发展的同时也存在一些问题,本文主要通过研究分析梧州财政收入近几年的状况,根据采用时间序列分析中的一次简单滑动平均法研究分析梧州市财政收入和支出的情况,得到的结果是梧州市财政收入呈现下降状态,而财政支出却逐年上涨,这种状况将导致梧州市人民生活水平下降,影响梧州市各方面的发展。给予一些有益于梧州市财政发展的建议。本文首先介绍主要运用的时间序列分析的概念及其一次简单滑动平均法的方法,再用图表说明了梧州市财政近几年的财政收入和支出状况,然后建立模型,分析由时间序列分析方法得出的对2012年财政收入状况的预测结果,最后,鉴于提高梧州市财政收入的思想,给予了一些合理性建议,比如:积极实施工业强县战略,壮大工业主导财源;大力发展第三产业,强化地方财源建设;完善公共财政支出机制,着力构建和谐社会。 关键词:梧州市;财政收入;时间序列分析;建立模型;建议

Based onThe Time Series Analysis of Wuzhou city Finance Income Studies Abstract Wuzhou city, fiscal revenue mainly comes from fund income, local tax revenue and the tax revenue etc. Wuzhou city in recent years in the autonomous region party committee, the government of the autonomous region and the municipal party committee under the correct leadership, the cadres and masses thoroughly apply the scientific outlook on development, catch every opportunity, pioneering and enterprising, g hard, make the crucial economic rapid development for several years, the people's living standard has also increased significantly, but with the development at the same time, there are also some problems, this paper mainly through the research and analysis the condition of wuzhou fiscal revenue in recent years, according to the time series analysis of a simple moving average method research and analysis of financial income and expenditure wuzhou city, the result obtained is wuzhou city, fiscal revenue decline present condition, and fiscal spending is rising year by year, the situation will lead to wuzhou city, the people's living standards decline, influence all aspects of wuzhou city development. Give some Suggestions on the development of the financial benefit wuzhou city. This paper first introduces the main use of the time series analysis of the concept and a simple moving average method method, reoccupy chart illustrates the wuzhou city, in recent years the financial revenue and expenditure situation, then set a model, analysis the time series analysis method to draw 2012 fiscal income condition prediction results, finally, in view of wuzhou city, improve the financial income thoughts, give some advice, for instance: rationality vigorously implement the strategy of industrial county, strengthen the industry leading financial sources, A vigorous development of the third industry, and to strengthen the construction of local revenue;

时间序列模型分析的各种stata命令.doc

时间序列模型 结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系,但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中,情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测,因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究,时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型,从平稳过程到非平稳过程,时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法,ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。 一、基本命令 1.1时间序列数据的处理 1)声明时间序列:tsset 命令 use gnp96.dta, clear list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp tsset date list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp 2)检查是否有断点:tsreport, report use gnp96.dta, clear tsset date tsreport, report drop in 10/10 list in 1/12 tsreport, report tsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/ 3)填充缺漏值:tsfill tsfill tsreport, report list list in 1/12 4)追加样本:tsappend use gnp96.dta, clear tsset date list in -10/-1 sum tsappend , add(5) /*追加5个观察值*/ list in -10/-1 sum

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

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

数学建模时间序列分析

基于Excel的时间序列预测与分析 1 时序分析方法简介 1.1时间序列相关概念 1.1.1 时间序列的内涵以及组成因素 所谓时间序列就是将某一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。如经济领域中每年的产值、国民收入、商品在市场上的销量、股票数据的变化情况等,社会领域中某一地区的人口数、医院患者人数、铁路客流量等,自然领域的太阳黑子数、月降水量、河流流量等等,都形成了一个时间序列。人们希望通过对这些时间序列的分析,从中发现和揭示现象的发展变化规律,或从动态的角度描述某一现象和其他现象之间的内在数量关系及其变化规律,从而尽可能多的从中提取出所需要的准确信息,并将这些知识和信息用于预测,以掌握和控制未来行为。 时间序列的变化受许多因素的影响 ,有些起着长期的、决定性的作用 ,使其呈现出某种趋势和一定的规律性;有些则起着短期的、非决定性的作用,使其呈现出某种不规则性。在分析时间序列的变动规律时,事实上不可能对每个影响因素都一一划分开来,分别去作精确分析。但我们能将众多影响因素,按照对现象变化影响的类型,划分成若干时间序列的构成因素,然后对这几类构成要素分别进行分析,以揭示时间序列的变动规律性。影响时间序列的构成因素可归纳为以下四种: (1)趋势性(Trend),指现象随时间推移朝着一定方向呈现出持续渐进地上升、下降或平稳的变化或移动。这一变化通常是许多长期因素的结果。 (2)周期性(Cyclic),指时间序列表现为循环于趋势线上方和下方的点序列并持续一年以上的有规则变动。这种因素是因经济多年的周期性变动产生的。比如,高速通货膨胀时期后面紧接的温和通货膨胀时期将会使许多时间序列表现为交替地出现于一条总体递增 地趋势线上下方。 (3)季节性变化(Seasonal variation),指现象受季节性影响 ,按一固定周期呈现出的周期波动变化。尽管我们通常将一个时间序列中的季节变化认为是以1年为期的,但是季节因素还可以被用于表示时间长度小于1年的有规则重复形态。比如,每日交通量数据表现出为期1天的“季节性”变化,即高峰期到达高峰水平,而一天的其他时期车流量较小,从午夜到次日清晨最小。

ARMA模型的eviews的建立--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 ···························· - 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 -

时间序列的结构变化和单位根检验

时间序列的结构变化和单位根检验 伴随着经济结构的变化、社会发展的变革,大多经济变量的运行 路径表现出结构变动特征。如宏观时间序列由于外部冲击或者体制变化引起的趋势变动;股市或其他资产价格市场由于政策因素或者过度 投机行为导致的大起大落。当考虑到此类结构变化因素时,传统单位 根检验,如ADF、PP检验,往往会带来关于数据平稳性特征错误的结论。因此,近来的单位根文献研究大都在结构变化的框架下进行。这一方 面可以更有效地对时序过程的单位根特征进行检验,另一方面也可以 更好地洞察研究对象背后的变化特征,以更清楚地认识其运行机制。 对于时序过程Yt = a +u 而言,结构变化可能体现在确定性趋势项a + bc上,也可能体现在随机趋势项ut上,以Perron为代表的结构突变 单位根文献主要关注的是确定性趋势的结构变化,相关文献也已形成 了一个较为系统的体系。随机趋势结构变动的文献则多见于资产市场上的价格行为分析,如最近较为流行的SADF和BSADF检验,结合单位 根向爆炸根的结构变化模拟并检测资产市场的“价格泡沫”,在现实 研究中得到了广泛的应用。除此以外,经济问题应用中还有一类重要的、从平稳转移角度刻画时序结构变化的非线性STAR模型,部分学者(如Kapetanios et al.,2003)对其框架下的单位根检验问题也给予 了关注。在如上背景下,本博士论文从确定性趋势变化、随机趋势变化、非线性STAR模型三个角度对结构变化框架下的单位根检验进行 系统性整理,并对相关问题进行了进一步的深化研究。主要工作可以 概括为如下几部分:1,在确定性趋势结构突变的单位根问题研究中,

现有理论从各种角度提出了不同的突变位置确定方法,本文细化地对各估计方法进行了解析和梳理,并以有限样本的估测性质为出发点, 通过蒙特卡罗仿真实验考察比较了不同数据生成情形下各种突变点 估计方法的优劣,以期为实证工作者在结构突变问题研究时提供有益的帮助。突变次数的确定是确定性趋势突变框架下的另外一个研究热点,将没有突变的数据过程误判成含有结构突变,或者将结构突变数 据过程的具体突变次数误判都会在很大程度上带来最终单位根检验 的错误。传统CUSUM及MOSUM检验是检验参数结构变动的经典方法,不过两者均是建立在平稳误差项基础之上的。在单位根误差项情形下,我们对CUSUM及MOSUM检验的渐近性质进行了进一步的研究。随后,结合动态回归和差分回归,我们对CUSUM及MOSUM检验进行了修订, 以保证在单位根原假设或者平稳备择假设下其所对应的渐近分布特 征保持一致。以修订的MOSUM检验为例,我们进行了蒙特卡罗模拟实验,结果显示,在数据单整性未知条件下,我们的修订策略可以有效地对数据的结构突变次数进行估测,同时还可以以较窄的邻域确定数据的突变位置区间。2,随机性趋势结构变动框架下,我们从新息项的方差变动和自回归系数的结构变动两个角度对时序的单位根检验问题 进行了考察。前者主要涉及到时变方差下对数据过程单位根特征的研究,我们从传统统计量推断和自助法分析两个角度对该问题进行了梳理和说明;后者情形下近来较为关注的问题是随机项ut=ρut-πt中自回归系数由ρ = 1到ρ>1的转变,即单位根过程向爆炸过程的转变。由于爆炸过程可以很好地描述资产市场上的泡沫现象,这一结

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