时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告（3）
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 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95data a;input gov_cons@@;time=intnx('year','1jan1981'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;cards;12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95;proc gplot;plot gov_cons*time=1;symbol1c=black v=star i=join;run;proc autoreg;model gov_cons=t;output out=out p=forecast;proc gplot data=out;plot gov_cons*time=1 forecast*time=2/overlay haxis='1jan1981'd to '1jan1993'd by year;symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;分析：由上图可得DW的统计量等于2.7269，R⽅等于0.9555，SBC的值为48.3900913，AIC的值为47.420278.⼀元线性模型的截距等于9.7086，系数等于1.9829，且P<0.0001，故拒绝原假设，存在显著的线性关系。
2.拟合⾮线性趋势1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95data b;input index@@; time=intnx('year','1jan1991'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;t2=t**2;cards;1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95;proc gplot;plot index*time=1;symbol1c=black v=star i=join;proc reg;model index=t t2;model index=t2;output out=out p=index_cup;proc gplot data=out;plot index*time=1 index_cup*time=2/overlay ; symbol2 c =red v =none i =join w =2 l =3; run ;分析：⽅差结果显⽰，8435.02=R ，说明因变量84.35%由模型确定，P<0.0001，所以模型显著。
时间序列分析试验报告
时间序列分析试验报告
一、试验简介
本次试验旨在探索时间序列分析，以分析日期变化的影响与规律。
时
间序列分析是数据分析的一种，目的是预测未来正确的趋势，并且分析既
有趋势的影响及其变化。
二、试验材料
本次试验使用的资料为最近12个月（即2024年1月到2024年12月）的电子商务网站销售数据。
该电子商务网站以每月总销售量、每月总销售
额及每月交易次数三个变量作为试验数据。
三、试验方法
1．首先，收集2024年1月到2024年12月的电子商务销售数据，记
录每月总销售量、总销售额及交易次数。
2．然后，编制时间序列分析图表，反映每月总销售量、总销售额及
交易次数的变化情况。
3．最后，分析每月的变化趋势，比较每月的销售数据，并进行相关
分析推断。
四、实验结果
1．通过时间序列分析图表可以看出，每月总销售量、总销售额及交
易次数均呈现出稳定上升趋势。
2．从图表中可以推断，在2024年底到2024年底，当月的总销售量、总销售额及交易次数均较上月有所增加。
3．从表中可以推断，每月的总销售量、总销售额及交易次数都在逐渐增加，最终在2024年末达到高峰。
五、结论
通过本次实验可以得出结论。
时间序列实验报告心得
在本次时间序列实验中，我深刻体会到了时间序列分析在解决实际问题中的重要作用。
通过对时间序列数据的收集、处理、分析和预测，我学会了如何运用时间序列分析方法解决实际问题，以下是我在实验过程中的心得体会。
一、实验背景时间序列分析是统计学和金融学等领域的重要研究方法，通过对时间序列数据的分析，我们可以揭示现象的发展变化规律，预测未来趋势，为决策提供依据。
本次实验以我国某地区1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量为研究对象，运用时间序列分析方法进行建模和预测。
二、实验步骤1. 数据收集与处理：首先，收集了某地区1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量数据。
然后，对数据进行初步处理，包括去除异常值、缺失值等。
2. 时间序列图绘制：运用Excel或R等软件绘制时间序列图，观察数据的变化趋势，为后续建模提供依据。
3. 平稳性检验：对时间序列数据进行平稳性检验，以确定是否可以直接进行建模。
常用的平稳性检验方法有ADF检验、KPSS检验等。
4. 模型选择与参数估计：根据时间序列图和平稳性检验结果，选择合适的模型进行拟合。
本次实验选择了ARIMA模型，并对模型参数进行估计。
5. 模型预测与结果分析：利用估计出的模型对未来的数据进行预测，并对预测结果进行分析，评估模型的准确性。
三、实验心得1. 时间序列分析的重要性：通过本次实验，我深刻认识到时间序列分析在解决实际问题中的重要性。
在实际工作中，许多现象都呈现出时间序列特征，运用时间序列分析方法可以揭示现象的发展变化规律，为决策提供依据。
2. 数据处理的重要性：在实验过程中，数据预处理是至关重要的。
只有保证数据的准确性和完整性，才能得到可靠的实验结果。
3. 平稳性检验的必要性：时间序列建模的前提是数据平稳。
通过对数据平稳性进行检验，可以确保模型的准确性。
4. 模型选择与参数估计的重要性：选择合适的模型和参数对于时间序列分析至关重要。
不同的模型适用于不同类型的数据，需要根据实际情况进行选择。
统计实验报告时间序列
一、实验背景时间序列分析是统计学中的一个重要分支，它主要研究如何对时间序列数据进行建模、预测和分析。
本实验旨在通过实际数据的时间序列分析，了解时间序列的基本特性，掌握时间序列建模的方法，并尝试进行未来趋势的预测。
二、实验目的1. 理解时间序列的基本概念和特征。
2. 掌握时间序列数据的可视化方法。
3. 学习并应用时间序列建模的基本方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）。
4. 尝试进行时间序列数据的预测。
三、实验数据本实验选用某城市过去一年的月度降雨量数据作为分析对象。
数据包括12个月的降雨量，单位为毫米。
四、实验步骤1. 数据预处理- 读取数据：使用Python的pandas库读取降雨量数据。
- 数据检查：检查数据是否存在缺失值或异常值。
- 数据清洗：如果存在缺失值或异常值，进行相应的处理。
2. 数据可视化- 使用matplotlib库绘制降雨量时间序列图，观察数据的趋势和季节性特征。
3. 时间序列建模- 自回归模型（AR）：根据自回归模型的理论，建立AR模型，并通过AIC（赤池信息量准则）和SC（贝叶斯信息量准则）进行模型选择。
- 移动平均模型（MA）：建立MA模型，并使用同样的准则进行模型选择。
- 自回归移动平均模型（ARMA）：结合AR和MA模型，建立ARMA模型，并选择最佳模型。
4. 模型验证与预测- 使用历史数据进行模型验证，比较不同模型的预测精度。
- 对未来几个月的降雨量进行预测。
五、实验结果与分析1. 数据可视化通过时间序列图可以看出，降雨量存在明显的季节性特征，每年的夏季降雨量较多。
2. 时间序列建模- AR模型：通过AIC和SC准则，选择AR（2）模型作为最佳模型。
- MA模型：同样通过AIC和SC准则，选择MA（3）模型作为最佳模型。
- ARMA模型：结合AR和MA模型，选择ARMA（2，3）模型作为最佳模型。
3. 模型验证与预测- 模型验证：通过比较实际值和预测值，可以看出ARMA（2，3）模型的预测精度较高。
时间序列分析实验报告
引言概述：
时间序列分析是一种用于研究时间数据的统计方法，主要关注数据随时间的变化趋势、季节性和周期性等特征。
时间序列分析应用广泛，可以用于金融预测、经济分析、气象预测等领域。
本实验报告旨在介绍时间序列分析的基本概念和方法，并通过实例分析来展示其应用。
正文内容：
1.时间序列分析基本概念
1.1时间序列的定义
1.2时间序列的模式
1.3时间序列分析的目的
2.时间序列分析方法
2.1随机游走模型
2.2移动平均模型
2.3自回归移动平均模型
2.4季节性模型
2.5ARCH和GARCH模型
3.时间序列数据预处理
3.1数据平稳性检验
3.2数据平滑
3.3缺失值填补
3.4离群值检测
3.5数据变换
4.时间序列模型建立与评估
4.1模型的选择
4.2参数估计
4.3拟合优度检验
4.4模型诊断
4.5预测准确性评估
5.实例分析：某公司销售数据时间序列分析
5.1数据收集与预处理
5.2模型建立与评估
5.3预测分析与结果解释
5.4预测精度评估
5.5结果讨论与进一步改进方向
总结：
时间序列分析是一种重要的统计方法，可用于预测和分析时间相关的数据。
本报告介绍了时间序列分析的基本概念和方法，并通
过实例分析展示了其应用过程。
通过时间序列分析，可以更好地理解数据的趋势和周期性，并进行准确的预测。
时间序列分析也面临着多样的挑战，如数据质量问题和模型选择困难等。
因此，在实际应用中，需要综合考虑多种因素，灵活运用合适的方法和技巧，以提高预测准确性和分析可靠性。
时间序列分析的实验报告-实验一
2013——2014学年第二学期
实验报告
课程名称：应用时间序列分析
实验项目：Eviews软件使用初步
实验类别：综合性□设计性□验证性□√专业班级：
姓名：学号：
实验地点：
实验时间：2014.5. 4
指导教师：成绩：
吉首大学数学与统计学院
一、实验目的：
掌握应用Eviews软件完成以下任务：（1）工作文件及建立；
（2）掌握数据分析的常用操作；（3）进行OLS回归；（4）预测二、实验内容：
用拟合的线性回归模型对数据集进行线性趋势拟合；数据来源是1996年黑龙江省伊春林区16个林业局的年木材采伐量和相关伐木剩余物数据。
三、实验方案（程序设计说明）
四. 实验步骤或程序（经调试后正确的源程序）
五．程序运行结果
六、实验总结
学生签名：
年月日
七、教师评语及成绩
教师签名：
年月日
1。
时间序列法实验报告
一、实验目的1. 了解时间序列分析方法的基本原理和应用。
2. 学习如何使用时间序列分析方法对实际数据进行预测和分析。
3. 通过实验，提高对时间序列数据处理的实际操作能力。
二、实验内容本次实验选取了一组某城市过去三年的月均降雨量数据，旨在通过时间序列分析方法预测未来一个月的降雨量。
三、实验步骤1. 数据预处理- 读取实验数据，确保数据格式正确。
- 检查数据是否存在缺失值，如有，进行插补处理。
- 对数据进行初步的描述性统计分析，了解数据的分布情况。
2. 时间序列平稳性检验- 对原始数据进行ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验，判断时间序列是否平稳。
- 若不平稳，进行差分处理，直至序列平稳。
3. 时间序列建模- 根据平稳时间序列的特点，选择合适的模型进行拟合。
- 本实验选取ARIMA模型进行拟合，其中AR项数为1，MA项数为1，差分次数为1。
4. 模型参数估计- 使用最小二乘法对模型参数进行估计。
5. 模型检验- 对拟合后的模型进行残差分析，检查是否存在自相关或异方差。
- 若存在自相关或异方差，对模型进行修正。
6. 预测- 使用拟合后的模型对未来一个月的降雨量进行预测。
四、实验结果与分析1. 数据预处理- 实验数据共有36个观测值，无缺失值。
- 描述性统计分析结果显示，降雨量数据呈正态分布。
2. 时间序列平稳性检验- 对原始数据进行ADF检验，结果显示P值小于0.05，拒绝原假设，说明原始数据不平稳。
- 对数据进行一阶差分后，再次进行ADF检验，结果显示P值小于0.05，接受原假设，说明一阶差分后的数据平稳。
3. 时间序列建模- 根据平稳时间序列的特点，选择ARIMA(1,1,1)模型进行拟合。
4. 模型参数估计- 使用最小二乘法对模型参数进行估计，得到AR系数为0.8，MA系数为-0.9。
5. 模型检验- 对拟合后的模型进行残差分析，发现残差序列存在自相关，但不存在异方差。
- 对模型进行修正，加入自回归项，得到修正后的ARIMA(1,1,1,1)模型。
计量时间序列实验报告
一、实验背景时间序列分析是统计学和数据分析领域中一个重要的分支，广泛应用于经济、金融、气象、医学等领域。
通过对时间序列数据的分析，我们可以了解现象的发展变化规律，预测未来趋势，为决策提供科学依据。
本实验旨在通过实际操作，学习时间序列分析的基本方法，并运用相关软件进行时间序列分析。
二、实验目的1. 理解时间序列的基本概念和特点；2. 掌握时间序列数据的收集和整理方法；3. 学会运用时间序列分析方法对数据进行处理和分析；4. 培养运用相关软件进行时间序列分析的能力。
三、实验内容1. 数据收集本次实验采用我国某城市近10年的居民消费水平数据作为研究对象。
数据来源于国家统计局。
2. 数据整理对收集到的数据进行整理，剔除异常值和缺失值，将数据转换为适合时间序列分析的形式。
3. 时间序列分析（1）描述性分析对整理后的数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
（2）平稳性检验运用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验方法对时间序列数据进行平稳性检验。
（3）自相关性分析运用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）对时间序列数据进行自相关性分析。
（4）模型选择根据自相关性分析结果，选择合适的模型对时间序列数据进行拟合。
本次实验采用ARIMA模型。
（5）模型参数估计运用最小二乘法估计模型参数，包括自回归项、移动平均项和差分阶数。
（6）模型检验运用残差分析、AIC准则等对模型进行检验。
（7）预测根据拟合的模型，对未来一段时间内的居民消费水平进行预测。
四、实验结果与分析1. 描述性分析根据描述性统计分析，我国某城市近10年的居民消费水平呈上升趋势，但波动较大。
2. 平稳性检验运用ADF检验方法对时间序列数据进行平稳性检验，结果显示该时间序列在5%的显著性水平下是平稳的。
3. 自相关性分析运用ACF和PACF对时间序列数据进行自相关性分析，发现自回归项和移动平均项的阶数分别为1和1。
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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 2.22季度 2.33季度 2.44季度 1.92012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：前瞻网为此，我系根据专业课学习情况组织学生分组学习我国经济发展情况，利用统计专业软件SAS 软件分析我国经济发展情况，特此，本人从同花顺数据库中心查找我国经济数据，以我国国内生产总值数据（从2002第一季度到2012年第一季度共11年41个数值）代表我国经济发展情况，并预测我国近5期国内生产总值。
二、数据来源本文选取的数据是从同花顺数据中心下载的，数据跨越2002年到最近的2012年第一季度的（共11年41个数值）国内生成总值季节数据（如下表）：季度年份第1季度 第2季度 第3季度 第4季度 2002 25375.7 27965.3 29715.7 37276.3 2003 28861.8 31007.1 33460.4 42493.7 2004 33420.6 36985.3 39561.7 49910.4 2005 38848.6 42573.9 44562.4 57883 2006 45315.8 50112.7 51912.8 68973.1 2007 54755.9 61243 64102.2 85709.2 2008 66283.8 74194 76548.3 97019.3 2009 69816.92 78386.68 83099.73 109599.48 2010 82496.2 92383 97289.4 129344.4 2011 97101.2 108674.2115443.7150344.62012107995数据来源：同花顺数据中心三、数据分析对序列进行做时序图，在SAS 软件输入代码，输出结果如图1：product2000030000400005000060000700008000090000100000110000120000130000140000150000160000time02Q102Q303Q103Q304Q104Q305Q105Q306Q106Q307Q107Q308Q108Q309Q109Q310Q110Q311Q111Q312Q1图1 原始序列时序图由图1可以看出该序列不是平稳序列，故对其一阶差分，在SAS 软件输入代码，输出结果如图2：dif-50000-40000-30000-20000-10000010000200003000040000time02Q102Q303Q103Q304Q104Q305Q105Q306Q106Q307Q107Q308Q108Q309Q109Q310Q110Q311Q111Q312Q1图2 一阶差分后时序图由图2 可以看出该序列平稳性不显著并且具有很强的季节效应，其周期为4，因此再对其进行4步差分，在SAS 软件输入代码，输出结果如图3：图3 一阶4步差分后时序图由图3可以看出，该序列没有显著的不平稳性，认为一阶4歩差分后的序列平稳。
做平稳性检验，在SAS 软件输入代码，生成自相关图（图4）、偏自相关图（图5）以及纯随机检验结果（图6）：dif1-11000-10000-9000-8000-7000-6000-5000-4000-3000-2000-100001000200030004000500060007000time02Q102Q303Q103Q304Q104Q305Q105Q306Q106Q307Q107Q308Q108Q309Q109Q310Q110Q311Q111Q312Q1图4 自相关系数图图5 偏自相关系数图图6 纯随机检验由图6可以看出延迟6阶的检验P 值比给定的显著性水平05.0=α小，因此，拒绝原假设0H ，认为该序列为非白噪声序列。
所以，对该序列建模是有意义的。
四、模型的建立及模型的检验（一）、模型的识别优化由图4样本自相关系数图可知自相关系数拖尾；观察图5样本偏自相关系数图可知滞后4阶和5阶偏自相关系数都落在两倍标准差外。
因此，尝试对一阶4步差分后的序列拟合AR （4 5）模型。
在SAS 软件输入代码，对模型进行估计。
具体代码如下：proc arima data=homework3;/*homework3为一阶4步差分后的数据集*/ identify var=product(1 4); estimate p=(4 5);forecast lead=5 id=time out=out; run;（二）、模型参数的估计由以上代码：“identify var=product(1 4);”和“estimate p=(4 5);”输出如下的模型的估计值：图7由图7可以看到参数的估计方法为条件最小二乘估计法；由图可以得出MU 、AR1,1和AR1,2的估计值分别为267.81794、0.51943和-0.48057；图8 拟合优度统计量表通过拟合优度统计量表可以看出相关统计量，这些统计量可以帮助比较该模型和其他模型的优劣。
其中“Constant Estimate”表示的为均值项MU和自回归参数的函数；“Variance Estimate”表示残差序列的方差；“Std Error Estimate”代表方差估计值的平方根；AIC和SBC 函数值的大小分别为662.6768和667.4273；“Numbers of Residuals”表示的是残差个数，本例残差个数为36个。
图9 参数估计值的相关系数表通过参数估计值的相关系数表可以帮助我们了解参数相关性可能影响结果的程度。
从该表可以发现，任何两参数估计值的相关性都不高。
图10 残差序列检验值表通过残差序列检验值表来检验残差序列是否为白噪声序列，从而检验模型的显著性。
由表可以看出延迟6、12、18和24期的P值都明显大于0.05，认为残差序列为非白噪声序列，并认为模型拟合良好。
图11 拟合模型参数值图11输出的是拟合模型的具体形式。
其中，均值的估计值为267.8179；在本图下一部分显示的是自相关因子。
得到的模型表达式如下：5448057.051743.018179.267B B x tt +-+=∇ε或将其记为：65448057.003686.051743.18179.267-----+=t t t t x x x x五、模型的预测图12 序列预测值由图12可以看到由代码：“forecast lead=5 id=time out=out;”语句输出5期的预测值，其未来5期预测值分别为：123171.3463，130355.6774，166096.8934，117387.4775和139549.7188。
为了观察模型的拟合效果，本文将原序列图、序列拟合图、预测值95%置信下限和上限图画在一起，如图13：product2000030000400005000060000700008000090000100000110000120000130000140000150000160000170000180000time02Q102Q303Q103Q304Q104Q305Q105Q306Q106Q307Q107Q308Q108Q309Q109Q310Q110Q311Q111Q312Q112Q3图13 序列拟合效果图在图13中，黑色曲线表示原序列值。
红色曲线表示模型的拟合值，而两绿色曲线分别表示预测值95%的置信下限和上限。
我们发现红色曲线和黑色曲线几乎重合。
再次说明模型拟合非常完美。
六、结论我们得到该序列模型表达式为：65448057.003686.051743.18179.267-----+=t t t t x x x x用该模型预测未来5期，其预测值分别为：123171.3463，130355.6774，166096.8934，117387.4775和139549.7188。
模型拟合效果非常完美。
七、政策建议（一）．扩大内需特别是消费需求要促进经济平稳较快发展。
扩大内需特别是消费需求，不断优化投资结构。
着力扩大消费需求。
大力调整收入分配格局，增加中低收入者收入，提高居民消费能力。
完善鼓励居民消费政策。
大力发展社会化养老、家政、物业、医疗保健等服务业。
（二）．保持物价总水平基本稳定保持物价总水平基本稳定，是关系群众利益和经济社会发展全局的重点工作。
要在有效实施宏观经济政策、管好货币信贷总量、促进社会总供求基本平衡的基础上，搞好价格调控，防止物价反弹。
要增加生产、保障供给。
要搞活流通、降低成本。
调整完善部分农产品批发、零售增值税政策，推动流通标准化、信息化建设。