实验报告 用EXCEL进行时间序列分析
实验四用EXCEL进行时间序列分析
一、实验题目：用EXCEL进行时间序列分析
二、实验教学目的
通过EXCEL软件可对时间序列中的数据进行分析，描绘现象发展过程、一步预测发展趋势，还可对季节比率进行计算。利用计算机来趋势直线方和和计算季节比率，将大大缩短计算时间、提高计算效率，使趋势分析和季节变动分析更、快捷、具体、透彻。通过本次实践教学和训练，使学生熟悉EXCEL统计软件的功能，初步掌握利用EXCEL统计软件进行时间序列的长期趋势和季节变动的预测。提高动手操作能力，也将学生从烦琐的手工数据计算中解脱出来，激发学习积极性，提高学习效率和效果。
三、实验教学要求：
掌握利用EXCEL数据分析中提供的样本等进行时间序列分析，并能够解释实验结果。
四、实验内容:
1. 用Excel计算描述统计量
2. 用Excel进行时间序列分析
五、实验步骤
1. 用Excel计算描述统计量
第一步：在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中选择
描述统计，按确定后打开描述统计对话框。
第二步：在输入区域中输入$B$1:$B$11，在输出区域中选择
$F$1，其他复选框可根据需要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计量；选择平均数置信度，会给出用样本平均数估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K小值会给出样本中第K个大值和第K个小值。
第三步：单击确定，可得输出结果。
2.用Excel进行时间序列分析
已知我国1993-2003年的人均GDP如表9-1。根据数据计算1994-2003年我国人均GDP的逐期增长量、累计增长量、平均增长量、环比发展速度、环比增长速度、平均发展速度和平均增长速度。
表9-1 1993-2003年我国的人均GDP，元，2000年价格
年份19931994199519961997199819992000200120022003人均
4101 4567 4993 5412 5833 6228 6612 7086 7561 8135 8844 GDP
在Excel中输入数据（图9-1），在C、D、E、F列存储需要计算的各个指标。在C3单元格输入公式“=B3-B2”可以计算出逐期增长量；在D3单元格输入公式“=B3-$B$2”可以计算出累计增长量；在E3单元格输入公式“=B3/B2”可以计算出环比发展速度；在F3单元格输入公式“=E3-1”可以计算出环比增长速度。选中区域C3:F3，用填充柄复制公式至区域C4:F12，可以计算出1995年-2003年的相应指标。在单元格C13中输入公式“=Average(C3:C12)”可以计算出平均增长量，在单元格E13中输入公式“=GEMOMEAN(E3:E12)”可以计算出各年环比发展速度的几何平均值，也就是平均发展速度；这时Excel2003会自动在F13中计算出平均增长速度。计算结果见表9-2。
六、实验小结
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;
利用Excel进行时间序列的谱分析
利用Excel 进行时间序列的谱分析（I ） 在频域分析中，功率谱是揭示时间序列周期特性的最为有力的工具之一。下面列举几个例子，分别从不同的角度识别时间序列的周期。 1 时间序列的周期图 【例1】某水文观测站测得一条河流从1979年6月到1980年5月共计12月份的断面平均流量。试判断该河流的径流量变化是否具有周期性，周期长度大约为多少？ 分析：假定将时间序列x t 展开为Fourier 级数，则可表示为 ∑=++=k i t i i i i t t f b t f a x 1 )2sin 2cos (εππ (1) 式中f i 为频率，t 为时间序号，k 为周期分量的个数即主周期（基波）及其谐波的个数，εt 为标准误差（白噪声序列）。当频率f i 给定时，式（1）可以视为多元线性回归模型，可以证明，待定系数a i 、b i 的最小二乘估计为 ∑∑====N t i t i N t i t i t f x N b t f x N a 1 12sin 2?2cos 2?ππ （2） 这里N 为观测值的个数。定义时间序列的周期图为 )(2 )(22 i i i b a N f I += ，k i ,,2,1 = (3) 式中I (f i )为频率f i 处的强度。以f i 为横轴，以I (f i )为纵轴，绘制时间序列的周期图，可以在最大值处找到时间序列的周期。对于本例，N =12，t =1,2,…,N ，f i =i /N ，下面借助Excel ，利用上述公式，计算有关参数并分析时间序列的周期特性。 第一步，录入数据，并将数据标准化或中心化（图1）。 图1 录入的数据及其中心化结果
时间序列分析实验报告(3)
《时间序列分析》课程实验报告
一、上机练习（P124） 1.拟合线性趋势 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 程序： data xiti1; input x@@; t=_n_; cards; 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 ; proc gplot data=xiti1; plot x*t; symbol c=red v=star i=join; run; proc autoreg data=xiti1; model x=t; output predicted=xhat out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol2c=green v=star i=join; run; 运行结果：
分析：上图为该序列的时序图，可以看出其具有明显的线性递增趋势，故使用线性模型进行拟合：x t=a+bt+I t,t=1,2,3,…,12 分析：上图为拟合模型的参数估计值，其中a=9.7086,b=1.9829，它们的检验P值均小于0.0001，即小于显著性水平0.05，拒绝原假设，故其参数均显著。从而所拟合模型为：x t=9.7086+1.9829t.
分析：上图中绿色的线段为线性趋势拟合线，可以看出其与原数据基本吻合。 2.拟合非线性趋势 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 程序： data xiti2; input x@@; t=_n_; cards; 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 ; proc gplot data=xiti2; plot x*t; symbol c=red v=star i=none; run; proc nlin method=gauss; model x=a*b**t; parameters a=0.1 b=1.1; der.a=b**t; der.b=a*t*b**(t-1); output predicted=xh out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xh*t=2/overlay;
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告 P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5-4 （行数据）所示。 表5-4 304 303 307 299 296 293301 293 301 295 284286 286 287 284 282278 281 278 277279 278 270 268 272 273 279 279280 275 271 277 278279 283 284 282 283279 280 280 279278 283 278 270 275 273 273 272275 273 273 272 273272 273 271 272 271273 277 274 274272 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： （1）通过SA漱件画出上述序列的时序图如下： 程序： data example5_1; in put x@@; time=_ n_; cards ; 304 303 307 299296 293 301 293 301 295 284286286 287 284 282 278 281 278277 279 278 270 268 272 273279279 280 275 271 277 278 279283 284 282 283 279 280 280279278 283 278 270 275 273 273272 275 273 273 272 273 272273271 272 271 273 277 274 274272 280 282 292 295 295 294290291 288 288 290 293 288 289291 293 293 290 288 287 289292288 288 285 282 286 286 287284 283 286 282 287 286 287292292 294 291 288 289 proc gplot data =example5_1; plot x*time= 1; symbol1 c=black v=star i =join; run ; 上述程序所得时序图如下： 上述时序图显示，该序列具有长期趋势又含有一定的周期性，为典型的非平稳序列。又因为该序列呈现曲线形式，所以选择2阶差分。
spss时间序列模型
《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析
数学与统计学学院 一、实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的： 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤： SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：
实验五-用EXCEL进行时间序列分析
实验五 用E X C E L 进行时间序列分析 一、实验目的 利用Excel 进行时间序列分析 二、实验内容 1．测定发展水平和平均发展水平 2. 测定增长量和平均增长量 3. 测定发展速度、增长速度和平均发展速度 4. 计算长期趋势 5. 计算季节变动 三、实验指导 时间序列分析常用的方法有两种：指标分析法和构成因素分析法。 指标分析法，通过计算一系列时间序列分析指标，包含发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量、发展速度、平均发展速度等来揭示现象的发展状况和发展变化程度。 构成因素分析法，是将时间序列看做由长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四种因素构成，将各影响因素分别从时间序列中分离出去并加以测定、对未来发展做出预测的过程。 发展水平： 发展水平是指某一经济现象在各个时期达到的实际水平。 在时间序列中，各指标数值就是该指标所反映的社会经济现象在所属时间的发展水平。在时间序列中，我们用y 表示指标值，t 表示时间，则t y (t=0,1,2,3,…,n)表示各个时期的指标值。 平均发展水平： 平均发展水平又称“序时平均数”、“动态平均数”，是时间序列中各项发展水平的平均数，反映现象在一段时期中发展的一般水平。 增长量： 增长量是指某一经济现象在一定时期增长或减少的绝对量。它是报告期发展水平减基期发展水平之差。 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。公式表示如下： 发展速度：发展速度是说明事物发展快慢程度的动态相对数。它等于报告期水平对基期水平之比。发展速度有两种：分为环比发展速度和定基发展速度。 1．环比发展速度：也称逐期发展速度，是报告期发展水平与前一期发展水平之比。 2．定基发展速度：是报告期水平与固定基期水平之比。 平均发展速度：平均发展速度是动态数列中各期环比发展速度或各期定基发展速度中的环比发展速度的序时平均数。它说明在一定时期内发展速度的一般水平。 平均发展速度的计算方法有几何法和方程法。 1．几何法计算平均发展速度：实际动态数列各期环比发展速度连乘积等于理论动态数列中各期平均发展速度的连乘积 2．方程法计算平均发展速度：方程法平均发展速度的特点是实际动态数列各项之和等于理论动态数列各项之和，所以称为“累积法” （1）测定发展水平和平均发展水平 在时间i t 上的观察值i Y ，就是该时间点的发展水平。 平均发展水平是现象在时间i t （i=1,2,…,n ）上各期观察值i Y 的平均数。 ①时期序列的序时平均数计算
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。
时间序列实验报告
第三章平稳时间序列分析 选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1： 表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列 一、时间序列预处理 （一）时间序列平稳性检验 1.时序图检验 （1）工作文件的创建。打开EViews6.0软件，在主菜单中选择File/New/Workfile, 在弹出的对话框中，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency（时间序列数据），在Date specification下的Frequency中选择Annual(年度数)，在Start date中输入“1950”（表示起始年
份为1950年），在End date中输入“2008”（表示样本数据的结束年份为2008年），然后单击“OK”，完成工作文件的创建。 （2）样本数据的录入。选择菜单中的Quick/Empty group(Edit Series)命令，在弹出的Group对话框中，直接将数据录入，并分别命名为year（表示年份），X（表示新增里程数）。 （3）时序图。选择菜单中的Quick/graph…，在弹出的Series List中输入“year x”,然后单击“确定”，在Graph Options中的Specifi中选择“XYLine”,然后按“确定”，出现时序图，如图1所示： 图1 我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列时序图从图1中可以看出，该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的围有界，因而可以初步认定序列是平稳的。为了进一步确认序列的平稳性，还需要分析其自相关图。 2.自相关图检验 选择菜单中的Quick/Series Statistics/Correlogram...,在Series Name 中输入x（表示作x序列的自相关图），点击OK，在Correlogram Specification 中的Correlogram of 中选择Level，在Lags to include中输入24，点击OK，得到图2：
时间序列分析实验报告
时间序列分析SAS软件实验报告： 以我国2002第一季度到2012年第一季度国内生产总值数据（季节效应模型）分析 班级：统计系统计0姓名： 学号： 指导老师： 20 年月日
时间序列分析报告 一、前言 【摘要】2012年3月5日温家宝代表国务院向大会作政府工作报告。温家宝在报告中提出，2012年国内生产总值增长7.5%。这是我国国内生产总值（GDP）预期增长目标八年来首次低于8%。 温家宝说，今年经济社会发展的主要预期目标是：国内生产总值增长7.5%；城镇新增就业900万人以上，城镇登记失业率控制在4.6%以内；居民消费价格涨幅控制在4%左右；进出口总额增长10%左右，国际收支状况继续改善。同时，要在产业结构调整、自主创新、节能减排等方面取得新进展，城乡居民收入实际增长和经济增长保持同步。 他指出，这里要着重说明，国内生产总值增长目标略微调低，主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接，引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来，以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。提出居民消费价格涨幅控制在4%左右，综合考虑了输入性通胀因素、要素成本上升影响以及居民承受能力，也为价格改革预留一定空间。 对于这一预期目标的调整，温家宝解释说，主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接，引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来，以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。 央行货币政策委员会委员李稻葵表示，未来若干年中国经济增长速度会有所放缓，这个放缓是必要的，是经济发展方式转变的一个必然要求。 【关键词】“十二五”规划目标国内生产总值增长率增速放缓提高发展质量附表：国内生产总值(2012年1季度) 绝对额（亿元）比去年同期增长（%） 国内生产总值107995.0 8.1 第一产业6922.0 3.8 第二产业51450.5 9.1 第三产业49622.5 7.5 注1：绝对额按现价计算，增长速度按不变价计算。注2：该表为初步核算数据。 GDP环比增长速度 环比增长速度（%） 2011年1季度 2.2 2季度 2.3 3季度 2.4 4季度 1.9 2012年1季度 1.8 注：环比增长速度为经季节调整与上一季度对比的增长速度。 此表是我国2012年第一季度国内生产总值及与2011年同期比较来源：前瞻网
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
(整理)Excel时间序列预测操作.
时间序列分析预测EXCEL操作 一、长期趋势(T)的测定预测方法 线性趋势→：: 用回归法 非线性趋势中的“指数曲线”：用指数函数LOGEST、增长函数GROWTH（针对指数曲线） 多阶曲线(多项式)：用回归法 （一）回归模型法-------长期趋势（线性或非线性）模型法： 具体操作过程：在EXCEL中点击“工具”→“数据分析”→“回归”→分别在“Y值输入区域”和“X值输入区域”输人数据和列序号的单元格区域一选择需要的输出项目，如“线性拟合图”。回归分析工具的输出解释： 计算结果共分为三个模块： 1）回归统计表： Multiple R（复相关系数R）：R2的平方根，又称为相关系数，它用来衡量变量xy之间相关程度的大小。R Square(复测定系数R2 )：用来说明用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量y的拟合效果。Adjusted R Square (调整复测定系数R2)：仅用于多元回归才有意义，它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后，即使这一变量同因变量之间不相关，未经修正的R2也要增大，修正的R2仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。 标准误差：又称为标准回归误差或叫估计标准误差，它用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归有
关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。 2）方差分析表：方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。 3）回归参数：回归参数表是表中最后一个部分： ?Intercept：截距a ?第二、三行：a (截距) 和b (斜率)的各项指标。 ?第二列：回归系数a (截距)和b (斜率)的值。 ?第三列：回归系数的标准误差 ?第四列：根据原假设Ho：a=b=0计算的样本统计量t的值。 第五列：各个回归系数的p值(双侧) 第六列：a和b 95%的置信区间的上下限。 （二）使用指数函数LOGEST和增长函数GROWTH进行非线性预测 在Excel中，有一个专用于指数曲线回归分析的LOGEST函数，其线性化的全部计算过程都是自动完成的。如果因变量随自变量的增加而相应增加，且增加的幅度逐渐加大；或者因变量随自变量的增加而相应减少，且减少的幅度逐渐缩小，就可以断定其为指数曲线类型。 具体操作过程： 1．使用LOGEST函数计算回归统计量 ①打开“第3章时间数列分析与预测.xls”工作簿，选择“增长曲线”工作表如下图所示。 ②选择E2:F6区域，单击工具栏中的“粘贴函数”快捷键，弹出“粘贴函数”对话框，在“函数分类”中选择 “统计”，在“函数名”中选择“LOGEST”函数，则打开LOGEST对话框，如下图11.20所示。
实验·6时间序列分析报告地spss应用
实验6 时间序列分析的spss应用 6.1 实验目的 学会运用SPSS统计软件创建时间数列，熟练掌握长期趋势线性模型拟合和季节变动测定的SPSS方法与技能。 6.2 相关知识（略） 6.3 实验内容 6.3.1 用SPSS统计软件创建时间序列的创建 6.3.2用SPSS统计软件处理长期趋势线性模型的拟合（最小二乘法、指数平滑法）及预测。 6.3.3掌握测定季节变动规律的SPSS测定方法。 6.4实验要求 6.4.1准备实验数据 6.4.2用SPSS统计软件创建彩电出口数量的时间序列 6.4.3用最小二乘法测定长期趋势，拟合线性趋势方程，并进行趋势预测。 6.4.4测定彩电出口数量的季节变动规律。 6.4.5用指数平滑法预测2014和2015年的彩电出口数量。 6.5 实验步骤 6.5.1 实验数据 为了研究某国彩电出口的情况，某研究机构收集了从2003-2013年某国彩电出口的月度数据，如表6-1所示。 表6-1 我国2003-2013年的我国彩电出口的月度数据（单位：万台）1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003年12.53 13.73 24.45 28.75 32.45 31.11 25.94 32.98 43.49 42.94 63.29 77.28 2004年30.01 39.63 29.77 42.74 32.25 31.94 32.27 32.59 32.92 30.98 47.44 52.82 2005年24.08 16.42 31.24 29.33 31.88 30.09 28.08 32.99 44.99 47.57 50.36 75.19 2006年39.02 25.81 43.38 37.34 39.22 39.87 51.10 50.99 55.16 62.78 57.75 72.20 2007年28.76 39.38 46.10 39.41 38.74 40.18 45.59 43.31 46.68 54.17 53.65 61.12 2008年28.87 21.23 35.82 26.97 32.33 24.53 29.39 31.96 38.22 39.24 52.95 68.41
实验五用EXCEL进行时间序列分析
实验五用EXCEL进行时间序列分析 一、实验目的 利用Excel进行时间序列分析 二、实验内容 1．测定发展水平和平均发展水平 2. 测定增长量和平均增长量 3. 测定发展速度、增长速度和平均发展速度 4. 计算长期趋势 5. 计算季节变动 三、实验指导 时间序列分析常用的方法有两种：指标分析法和构成因素分析法。 指标分析法，通过计算一系列时间序列分析指标，包含发展水平、平均发展水平、增长量、平均增长量、发展速度、平均发展速度等来揭示现象的发展状况和发展变化程度。 构成因素分析法，是将时间序列看做由长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四种因素构成，将各影响因素分别从时间序列中分离出去并加以测定、对未来发展做出预测的过程。 发展水平：发展水平是指某一经济现象在各个时期达到的实际水平。 在时间序列中，各指标数值就是该指标所反映的社会经济现象在所属时间的发展 y(t=0,1,2,3,…,n)水平。在时间序列中，我们用y表示指标值，t表示时间，则 t 表示各个时期的指标值。 平均发展水平：平均发展水平又称“序时平均数”、“动态平均数”，是时间序列中各项发展水平的平均数，反映现象在一段时期中发展的一般水平。 增长量：增长量是指某一经济现象在一定时期增长或减少的绝对量。它是报告期发展水平减基期发展水平之差。 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。公式表示如下： 发展速度：发展速度是说明事物发展快慢程度的动态相对数。它等于报告期水平对基期水平之比。发展速度有两种：分为环比发展速度和定基发展速度。 1．环比发展速度：也称逐期发展速度，是报告期发展水平与前一期发展水平之比。2．定基发展速度：是报告期水平与固定基期水平之比。 平均发展速度：平均发展速度是动态数列中各期环比发展速度或各期定基发展速度中的环比发展速度的序时平均数。它说明在一定时期内发展速度的一般水平。平均发展速度的计算方法有几何法和方程法。
时间序列分析实验报告70946
时间序列分析实验报告 Ｐ185＃1、某股票连续若干天的收盘价如表5—4(行数据）所示。 表5－4 ３04 303 307 299 296 293 ３0１293 301 ２95 284 286 2８6 ２87 2８4 ２82 278 28１２78 277 279 278 270 ２68 ２72 ２73 ２79 2７9 280 27５２７1 277 ２７8 27９ 28３２84 282 ２８3 2７9 280 ２80 27９ 278 2８３２7８27０ 275 273 273 2７2 2７5 27３２7３２72 2７3 27２２7３ 271 ２7２ 271 ２73 ２77 274 2７4 27２２80 2８2 29２ 29５ 29５ 294 ２90 291 288 ２88 ２9０ 2９3 ２８８ 289 2９1 ２93 2９3 29０288 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: （１）通过ＳＡＳ软件画出上述序列的时序图如下： 程序: ｄａta eｘａmｐle5＿1； inpuｔ x@＠； time＝_ｎ＿; ｃａrｄs; 304 303 30７299 2９６２93 ３01 2９3 3０1 295 284 2８6 286 287 284 28２ 278 28１2７8 ２77 ２79 2７８ 27０268 ２７２ 27３２79 279 ２8０275 ２71 277 278 2７９ 283 28４ 282 283 279 ２80 280 ２79 ２78 28３ 278 270 2７5 ２7３２73 ２７2 2７5 273 2７3 272 2７3 272 27３ 27１２72 27１ 2７3 ２77 27４２74 ２72 28０ 2８2 29２２9５ 295 2９4 290 29１２8８ 288 ２90 29３288 289 291 29３ 2９3 290 2８８ 287 289 292 288 288 285 282 2８6 ２86 28７ 2８４２83 286 282 2８7 286 287 ２92 2９2 2９４ 291 288 ２8９ ; pｒｏc gplot datａ=examplｅ5_1; ploｔx*ｔiｍe＝1； symbol１c=ｂlacｋｖ=ｓｔａr i=ｊoiｎ; run； 上述程序所得时序图如下：
时间序列 实验报告
数学与软件科学学院实验报告 学期：2013至 2014 第 2 学期 2014年4月24日课程名称: 应用时间序列分析专业:统计学 2011级6班实验编号： 01 实验项目：平稳时间序列分析指导教师：XXX 姓名： XX 学号：XXXX 实验成绩：＿＿＿＿＿ 实验步骤 选择合适的模型拟合1950年－2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列。 首先绘制该序列时序图，直观检验序列的平稳性： 时序图显示：序列具有平稳特征。 接着进行白噪声检验：使用Q统计量，如下： 显示序列值彼此之间蕴含着相关关系，为非白噪声序列。该序列为平稳的非白噪声序列，可以建立一个平稳的模型来拟合；
考察序列自相关图以及偏自相关图 样本自相关图显示除了延迟1-3阶的自相关系数在2倍标准差范围之外，其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动。根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性，进一步确定序列平稳。 考察自相关系数衰减向零的过程，可以看到有明显的正弦波动轨迹，这说明自相关系数具有拖尾的典型特征 考察偏自相关系数衰减向零的过程，除了1-2阶偏自相关系数在2倍标准差范围之外，其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内做小值无序波动，这是一个典型的偏相关系数2阶截尾特征 本例中，根据自相关系数拖尾，偏自相关系数2阶截尾属性，我们可以初步确定拟合模型为AR(2)模型。 进行参数估计，结果如下： Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10.83741 3.234053 3.351029 0.0015 AR(1) 0.728590 0.113885 6.397592 0.0000 AR(2) -0.544583 0.114077 -4.773838 0.0000 R-squared 0.453915 Mean dependent var 10.95316 Adjusted R-squared 0.433689 S.D. dependent var 26.47445 S.E. of regression 19.92298 Akaike info criterion 8.872821 Sum squared resid 21433.96 Schwarz criterion 8.980350 Log likelihood -249.8754 Hannan-Quinn criter. 8.914610 F-statistic 22.44281 Durbin-Watson stat 2.104218 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .36+.64i .36-.64i
用Excel做时间序列预测法实例分析
用Excel做时间序列预测法实例分析 4.3.1时间序列预测法概述 1.时间序列预测法的概念 ,时间序列是指把历史统计资料按时间顺序排列起来得到的一组数据序列。例如，按月份排列的某种商品的销售量。 时间序列预测法是将预测目标的历史数据按时间顺序排列成为时间序列，然后分析它随时间变化的发展趋势，外推预测目标的未来值。因此，时间序列预测法主要用于分析影响事物的主要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情况，预测时先要进行时间序列的模式分析。时间序列预测法通常又分为移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节分析法和生命周期法等。 2.时间序列模式 不同的时间序列预测方法只适用于一定的数据时间序列模式。时间序列的模式，是指历史时间序列所反映的某种可以识别的事物变动趋势形态。时间序列的基本模式，可以归纳为水平型、趋势型、周期变动型和随机型四种类型，它们大体反映了市场供求变动的基本形态。(1)水平型。水平型时间序列模式是指时间序列各个观察值呈现出围绕着某个定值上下波动的变动形态。如某些非季节性的生活必需品的逐月销售量等。水平型的时间序列模式一般采用平均法进行预测。 (2)趋势型。趋势型时间序列模式是指时间序列在一定时期内虽出现小范围的上下 波动，但总体上呈现出持续上升或下降趋势的变动形态。如高档耐用消费品的经济寿命 曲线等。趋势型时间序列模式依其特征不同又可分为线性和非线性趋势模式。一般采用趋势外推预测法。 (3)周期变动型。周期变动型时间序列模式是指随着时间的推移，时间序列呈现出有规则的上升与下降循环变动的形态。按时间序列循环波动的周期不同，可分为季节变动型模式和循环变动型模式两类。常见的是季节变动型模式，这种模式往往以年为变动周期，按月或按季度编制时间序列，如许多季节性消费品的按月、按季销售量等一般采用季节指数法进行预测。 (4)随机型。随机型时间序列模式是指时间序列呈现出的变化趋势走向升降不定、没有一定规律可循的变动势态。这种现象往往是由于某些偶然因素引起的，如经济现象中的不规则变动、政治变动以及自然气候的突变等。对于这类时间序列模式，很难运用时间序列预测方法作出预测，但有时也可通过某种统计处理，消除不规则因素的影响，找出事物固定的变化规律，从而进行分析预测。 4.3.2移动平均预测法实例分析 例2，某家电产品2009年1～12月份实际市场销售额如表4-2所示。试运用移动平均法和二次移动平均法，采用近4期数据预测2010年1月份的市场需求量。 表4-2某产品2009年市场销售额（单位；万元） 1.移动平均法概述 移动平均法的计算过程是对一组近期实际值取平均值，将这个平均值作为下期预测值，逐项移动，形成一个序列平均数的时间序列。它是根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期变动趋势的方法。当时间序列的数值由于受到周期变动
时间序列数据平稳性检验实验指导
时间序列数据平稳性检验实验 指导(总6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
实验一时间序列数据平稳性检验实验指导 一、实验目的： 理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握对时间序列平稳性检验的步骤和各种方法，认识利用不平稳的序列进行建模所造成的影响。 二、基本概念： 如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两个时期间的间隔，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它是宽平稳的。 时序图 ADF检验 PP检验 三、实验内容及要求： 1、实验内容： 用来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容： （1）、通过时序图看时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙；（2）、通过计算序列的自相关和偏自相关系数，根据平稳时间序列的性质观察其平稳性； （3）、进行纯随机性检验； （4）、平稳性的ADF检验； （5）、平稳性的pp检验。 2、实验要求： （1）理解不平稳的含义和影响； （2）熟悉对序列平稳化处理的各种方法； （2）对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进行分析。 四、实验指导 （1）、绘制时间序列图 时序图可以大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的范围不大。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，那它通常不是平稳序列，现以1964-1999年中国纱年产量序列（单位：万吨）来说明。 在EVIEWS中建立工作文件，在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”，在右边的“Date specification”中输入起始年1964，终止年1999，点击ok则建立了工作文件。找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha，见图1-2。
统计学 excel 时间序列分析
实验六用EXCEL进行时间序列分析 实验目的：了解基于EXCEL的时间序列分析过程 实验内容：季节指数的计算； 分离季节因素； 建立预测模型并进行预测 1. 用EXCEL计算季节指数 下表是一家啤酒生产企业2000-2005年各季度的啤酒销售量数据。试计算各季的季节指数. 试测定该数列的季节指数。 计算步骤： 第一步：计算移动平均值(季度数据采用4项移动平均)，并将其结果进行“中心化”处理，得出“中心化移动平均值” 第二步：将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度平均值，即季节指数 第三步：调整：各季节指数的平均数应等于1或100%，若根据第2步计算的季节比率的平均值不等于1时，则需要进行调整。具体方法是：将第2步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值 2、分离季节因素 续上题。 步骤：将原时间序列除以相应的季节指数即可得分离季节效应后的序列。 年/季啤酒销售量 (Y) Y/S 2000/1 25 31.55651 2 32 30.69943 3 37 29.01494 4 26 29.2069 2001/1 30 37.86781 2 38 36.45558 3 42 32.93588 4 30 33.70027 2002/1 29 36.60555 2 39 37.41493 3 50 39.20938 4 3 5 39.31698 2003/1 30 37.86781
2 39 37.41493 3 51 39.99356 4 37 41.56366 2004/1 29 36.60555 2 42 40.29301 3 55 43.13031 4 38 42.687 2005/1 31 39.13007 2 4 3 41.25236 3 5 4 42.34613 4 41 46.05703 3、建立预测模型并进行预测 续上题。 步骤一：根据分离季节性因素的序列确定线性趋势方程； 步骤二：根据趋势方程进行趋势预测。该预测值不含季节性因素，即在没有季节因素影响情况下的预测值。 步骤三：计算最终的预测值。将回归预测值乘以相应的季节指数。 步骤四：计算预测误差。 实验报告： 完成教材上的习题13.11 文件选项加载项选择分析数据库 1：计算移动平均值(季度数据采用4项移动平均)， 并将其结果进行“中心化”处理，得出“中心化移动平均值”