市场预测实验报告
数据销售预测实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据技术的飞速发展，数据分析和预测在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
销售预测作为企业制定销售策略、优化资源配置、提升市场竞争力的关键环节，其准确性直接关系到企业的经济效益。
本实验旨在通过构建数据销售预测模型，验证其预测效果，为企业提供科学合理的销售预测方案。
二、实验目的1. 构建数据销售预测模型，分析销售数据与相关因素之间的关系。
2. 评估模型预测准确性，为实际应用提供参考。
3. 探索影响销售的关键因素，为企业制定销售策略提供依据。
三、实验数据本实验数据来源于某知名电商平台的销售数据，包括以下字段：- 销售日期- 销售额- 产品类别- 产品品牌- 产品价格- 客户地区- 客户年龄- 客户性别- 客户消费习惯四、实验方法1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等。
2. 特征工程：根据业务需求，选取与销售数据相关的特征，如产品类别、品牌、价格、地区、年龄、性别等。
3. 模型选择：选择合适的预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、神经网络等。
4. 模型训练与验证：使用历史销售数据对模型进行训练，并使用交叉验证等方法评估模型性能。
5. 模型优化：根据验证结果，调整模型参数，优化模型性能。
6. 预测与分析：使用优化后的模型对未来的销售数据进行预测，并分析预测结果。
五、实验结果与分析1. 模型选择与训练本实验选取了线性回归、决策树、随机森林、神经网络等模型进行预测。
经过交叉验证，随机森林模型的预测效果最佳，其均方误差（MSE）为0.095，R²值为0.95。
2. 特征重要性分析通过分析特征重要性，发现以下因素对销售数据影响较大：- 产品类别：不同产品类别的销售情况存在显著差异。
- 价格：价格对销售数据的影响较为明显，价格较低的产品销售情况较好。
- 客户地区：不同地区的销售情况存在差异，可能与地区消费习惯、市场竞争等因素有关。
3. 预测结果分析使用优化后的随机森林模型对未来的销售数据进行预测，预测结果如下：- 预测销售额：未来3个月销售额预计为1000万元。
经营分析预测实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着市场经济的发展，企业竞争日益激烈，准确的市场预测和经营分析对企业的发展至关重要。
本实验旨在通过运用现代统计分析方法，对某企业的经营状况进行预测分析，为企业决策提供科学依据。
二、实验目的1. 掌握经营分析预测的基本方法。
2. 熟悉统计分析软件的使用。
3. 提高对企业经营状况的预测能力。
4. 为企业决策提供科学依据。
三、实验内容1. 数据收集与处理- 收集某企业近三年的财务数据、销售数据、市场数据等。
- 对收集到的数据进行整理、清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 经营分析- 分析企业的财务状况，包括资产负债表、利润表等。
- 分析企业的销售状况，包括销售量、销售额、市场占有率等。
- 分析企业的市场状况，包括竞争对手、市场趋势等。
3. 预测分析- 运用时间序列分析法，预测企业未来的销售量、销售额等。
- 运用回归分析法，预测企业未来的盈利能力。
- 运用决策树、神经网络等预测方法，预测企业未来的市场占有率。
4. 实验结果分析- 对预测结果进行分析，评估预测的准确性和可靠性。
- 结合企业经营实际情况，提出改进措施和建议。
四、实验步骤1. 数据收集与处理- 通过企业内部报表、公开市场数据等途径收集数据。
- 使用Excel、SPSS等软件对数据进行整理和清洗。
2. 经营分析- 利用Excel、SPSS等软件进行数据可视化，分析企业财务、销售、市场状况。
- 运用统计分析方法，如描述性统计、相关性分析等，对企业经营状况进行定量分析。
3. 预测分析- 选择合适的时间序列模型（如ARIMA、指数平滑等）进行销售量、销售额的预测。
- 运用回归分析法，建立企业盈利能力的预测模型。
- 使用决策树、神经网络等方法，预测企业市场占有率。
4. 实验结果分析- 对预测结果进行评估，分析预测的准确性和可靠性。
- 结合企业经营实际情况，提出改进措施和建议。
五、实验结果1. 预测结果- 未来一年，企业销售量预计增长10%，销售额预计增长15%。
《市场调查与预测》课内实验报告(第1-2次)
第一次实验内容：调查表编码与输入电脑上机时间：2014年5月13日一、SPSS软件的安装1.将SPSS安装压缩包和SPSS破解补丁压缩包均复制到C盘目录下。
2.双击SPSS statistics，完成解压，打开后系统自动提示安装SPSS软件。
3.按照系统默认提示安装，单击下一步，创建副本，并未自己的电脑创建用户名。
4.按照系统盘安装，点击“安装”按钮，系统完成安装5.成功安装SPSS后，在许可证授权界面，取消注册方框内√号，单击“确定”按钮。
6.授权许可界面，选择“取消”，在提示框中选择“是”，退出许可向导。
7.双击SPSS19.0破解补丁，完成解压，按照系统默认盘，选择安装。
8.在弹出的“确认文件替换”对话框中，选择“全部选是”，弹出SPSS软件编辑界面，安装成功。
二、介绍SPSS软件的主要界面介绍SPSS软件中的“文件”“编辑”“视窗”“数据”“分析”“制图”等窗口，以及主要功能。
三、SPSS中调查表编码方法1.点击“变量”窗口，熟悉“变量”窗口中变量名、类型、变量宽度、小数点位数、标签，标签值等命令窗口；2.“变量名的命名”一般采用英文或拼音，最好和问卷对应的变量名称一致；3.“变量类型”要根据问卷中变量的类型设置不同的变量，主要有类别、定距、定序、定比变量。
4.“变量宽度”和“小数点位数”要明确和问卷调查数据的宽度和小数点一致。
5.“变量标签”要明确采用汉字表示，主要用于提示数据录入者变量所代表的含义。
6.“变量标签值”主要用于识别变量的类型，一般采用不同的数值来代替对应的变量类型。
7.根据调查表在SPSS中的以上编码方法，建立数据输入窗口。
四、调查数据在SPSS中输入方法将教材P175-177中案例的所展示的调查问卷，将其变量类型输入SPSS软件，建立数据输入窗口。
第二次实验内容：四种不同变量输入SPSS软件的方法上机时间：2014年5月20日一、进一步完成和检查第一次实验的内容先将第一次实验第四步未完成内容完成，建立数据输入窗口。
行业分析的实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断进步，智能网联汽车行业逐渐成为全球汽车产业发展的新趋势。
我国政府高度重视智能网联汽车产业发展，出台了一系列政策支持，推动行业快速发展。
本实验旨在分析我国智能网联汽车行业的现状、发展趋势及市场规模，为行业决策者提供参考。
二、实验目的1. 了解我国智能网联汽车行业的发展现状；2. 分析我国智能网联汽车行业的发展趋势；3. 评估我国智能网联汽车市场规模及增长潜力；4. 为我国智能网联汽车产业发展提供政策建议。
三、实验方法1. 文献分析法：查阅相关政策文件、行业报告、学术论文等，了解我国智能网联汽车行业的发展历程、政策环境、技术水平、市场规模等；2. 案例分析法：选取具有代表性的智能网联汽车企业，分析其发展策略、产品特点、市场竞争状况等；3. 统计分析法：运用统计数据，分析我国智能网联汽车行业的发展趋势和市场规模。
四、实验内容（一）我国智能网联汽车行业现状1. 政策环境：我国政府高度重视智能网联汽车产业发展，出台了一系列政策，如《智能网联汽车产业发展规划（2017-2025年）》等，为行业发展提供了有力保障；2. 技术水平：我国智能网联汽车技术水平不断提高，自动驾驶、车联网、车路协同等领域取得显著成果；3. 市场规模：截至2023年底，我国智能网联汽车测试道路里程已达到2万千米，发放的测试牌照超过5200张，累计测试里程超过8800万千米。
（二）我国智能网联汽车行业发展趋势1. 自动驾驶技术逐渐成熟：自动驾驶技术将成为未来智能网联汽车行业发展的关键；2. 车联网技术广泛应用：车联网技术将为智能网联汽车提供更丰富的应用场景和增值服务；3. 车路协同技术不断创新：车路协同技术将实现车与车、车与路、车与人的高效协同，提高道路通行效率；4. 产业链逐渐完善：随着政策的支持和市场的需求，我国智能网联汽车产业链将逐步完善。
（三）我国智能网联汽车市场规模及增长潜力1. 市场规模：预计到2025年，我国汽车技术软件市场规模可能达到142.5亿元，私有云市场预计也将显著增长，从2022年的1500亿元增加到2400亿元；2. 增长潜力：随着智能网联汽车销量增长，市场规模有望进一步扩大。
经济预测与决策仿真实验报告
经济预测与决策仿真实验报告一、实验背景在当今复杂多变的经济环境中，准确的经济预测和明智的决策对于企业、政府和个人都至关重要。
经济预测能够帮助我们提前洞察市场趋势，把握机遇，规避风险；而决策则是基于预测结果，选择最优的行动方案，以实现既定的目标。
为了深入理解和掌握经济预测与决策的方法和技巧，我们进行了本次仿真实验。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1、熟悉并运用常见的经济预测方法，如时间序列分析、回归分析等，对经济数据进行预测。
2、通过建立决策模型，综合考虑各种因素，制定最优的经济决策方案。
3、培养对经济数据的敏感度和分析能力，提高解决实际经济问题的能力。
三、实验数据与方法（一）实验数据我们选取了某地区过去五年的经济数据，包括 GDP 增长率、物价指数、失业率、进出口贸易额等指标。
这些数据来源于政府统计部门和相关的经济研究报告。
（二）实验方法1、时间序列分析使用移动平均法和指数平滑法对 GDP 增长率进行预测，观察其短期和中期的趋势变化。
2、回归分析建立多元线性回归模型，以物价指数、失业率等作为自变量，GDP 增长率作为因变量，分析各因素对经济增长的影响。
3、决策树分析构建决策树模型，针对企业的投资决策问题，考虑市场需求、竞争状况、成本等因素，确定最优的投资方案。
四、实验过程与结果（一）时间序列分析1、移动平均法分别计算了 3 期和 5 期移动平均值，并绘制出趋势线。
结果显示，3 期移动平均对短期波动的反应较为灵敏，但中期趋势不够平滑；5 期移动平均则在平滑中期趋势方面表现较好，但对短期变化的捕捉相对滞后。
2、指数平滑法通过调整平滑系数α的值，进行多次预测。
当α取值较大时，预测结果对近期数据的权重较大，能够更快地反映最新的变化；当α取值较小时，预测结果更趋于稳定，但对短期变化的响应较慢。
（二）回归分析经过数据处理和模型拟合，得到回归方程如下：GDP 增长率＝ 05×物价指数 02×失业率＋ 03×进出口贸易额＋常量通过对回归系数的分析，发现物价指数对GDP 增长率有正向影响，失业率有负向影响，进出口贸易额也有正向影响。
EPR实验报告
篇一：epr实验报告word原创epr实验报告—金蝶k3一、实验目的（1）深刻体会erp基本原理（2）熟悉并掌握erp各模块的主要业务流程。
（3）全面掌握各管理模块的相互关联，进行综合管理和配置。
即掌握各模块间数据共享、数据传递、数据接口等，从整体上掌握、操控erp.（4）运用erp工具进行经营决策管理。
二、实验内容（1） erp基础知识：物料需求计划、erp的基本概念及包含内容（2）基础数据录入：物料、部门、供应商、客户、工作中心、工序等数据的录入（3）生产制造（4）供应链管理（5）财务会计三、实验过程及结果（1）简介：第一天—erp系统介绍、建账、公共资料设置、初始化。
第二天到第三天—mps、mrp计算第四天—供应链管理第五天—财务会计（2）在近五天的实验中，第一天授课内容主要是关于erp系统的介绍。
从一个生动的来自生活的例子“饭局erp”入手，我们理解了什么是erp。
erp的思想是将企业的业务流程看作是一个紧密联接的供应链，将企业内部划分成几个相互协同作业的支持子系统，如财务、市场营销、生产制造、质量控制、服务维护、工程技术等。
erp对企业资源进行有效的整合与计划，以降低成本，提高整体经营绩效。
其实质是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。
此外，我们还了解了erp发展的历史：从mrp到闭环mrp再到mrpii,最终形成的erp: 采用更先进的计算机技术、支持多种制造类型，集成更多功能模块，包括供销链集成了供应、制造和销售，延伸到供应商和客户应用扩展到电讯、石油、金融等非制造行业。
本次试验我们采用的erp软件是金蝶k\3。
另外一项重要任务是录入基础数据，基本是静态数据的录入，如物料主文件、物料清单、工作中心、工艺路线、提前期、客户与供应商数据。
我们虚构了一家深圳绿色原野公司，是以制造和销售为主的高新技术企业主要生产和销售组装电脑和品牌电脑两种产品。
二手车价格预测数据挖掘实验报告
二手车价格预测数据挖掘实验报告
本次实验旨在通过对二手车市场历史交易数据的挖掘和分析，预测未来二手车的价格变化趋势。
首先，我们采集了包括二手车品牌、车型、年份、里程数、车况、交易地点等信息在内的大量数据，针对数据的特点和实验目标，我们使用了以下数据挖掘技术：
1. 数据清洗：
在对数据进行清洗的过程中，我们去除了缺失数据、重复数据和异常数据，同时对不合理的数据进行了调整。
2. 特征选择：
针对我们的目标，我们选择了对汽车价格等影响显著的特征，包括车型、年份、里程数、车况以及交易地点等。
3. 特征降维：
对于维度较高的数据集，使用主成分分析等方法将其降为更少的维度，提高模型训练的效率和可靠性。
4. 数据建模：
我们采用多元线性回归模型进行训练，并利用交叉验证等方法进行了模型的评估和调整。
最终得到的模型可以对二手车价格进行预测，并且具有一定的可靠性和准确性。
通过实验，我们发现二手车价格受到车型、年份、里程数、车况和地区因素的影响较大，其中车型和地区因素对价格影响较为显著。
我们还对模型进行了实际应用测试，结果表明该模型预测的二手车价格与实际价格的偏差较小，能够较好地反映市场价格趋势。
总之，本次实验对二手车市场的数据挖掘研究具有一定的实际意义和应用价值，未来可以进一步完善模型和数据来源，提高预测准确性和可靠性。
《需求预测》实验报告
教育部使用信息技术工具改造项目运作管理Operations management模块：需求预测目录第一部分：建模基础（理论基础） (3)引言 (3)教学目的 (3)基本知识要求 (3)教学需要时间 (4)模型背景: (5)模型描述 (5)模型数据....................................................................................................错误!未定义书签。
第二步部分计算操作.. (8)打开软件 (11)Step 1: 题目 (16)Step 2: 题目 (16)Step 3: 题目..............................................................................................错误!未定义书签。
Step n: 题目..............................................................................................错误!未定义书签。
第三部分总结与习题........................................................................ 错误!未定义书签。
题目：如“需求预测计算/模型/方法”使用说明第一部分：建模基础引言需求预测是根据企业过去和现在的需求状况以及影响市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
精确的需求预测可以促进企业信息系统和生产设施能力的计划和协调。
并且通过需求预测可以确定产品是如何在供应链的各个节点企业中间分配的。
为明确责任，衡量需求预测的效果，开展需求预测需要建立一套包括组织、程序、动机以及人事等方面的完善的预测的行政管理体制，以支持预测活动的顺利开展，在此基础上选择预测技术，实施预测过程并对其过程实行有效监控教学目的：理解市场需求预测的基本原理，掌握定量预测方法的计算步骤；.能够根据实际情况合理选用预测方法，对产品或服务的需求进行估计，为其它的运作管理提供充足的数据支持。
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目录实验一回归方程的拟合实验二邹检验及虚拟变量实验三线性回归中的问题实验四随机时间序列的特征观察实验五单位根检验实验六ARMA模型运用实验四随机时间序列的特征观察实验属性综合型实验时间2018.5.26实验目的1.准确掌握随机过程的平稳性和非平稳性的特征和判断方法。
2.熟练掌握运用自相关分析判断随机过程的平稳性。
3.学会利用自相关分析图判断序列的季节性。
4.熟练掌握运用相关分析图判断齐次非平稳序列平稳化需要的差分次数。
实验内容实验步骤1.根据数据频率和时间范围，创建EVIEWS工作文件2.录入数据，并对序列进性初步分析。
绘制财政存款余额数据原始序列和对数序列的折线图，分析序列的基本趋势。
3.利用相关分析图观察对数序列的随机特征。
分别观察对数序列和一次差分后的对数序列的相关分析图，判断序列平稳性和季节性。
4.对财政存款余额对数序列进性季节调整，再观察相关分析图。
分别观察季节调整后的对数序列和一次差分后序列的相关分析图，判断序列平稳性和平稳化需要的差分次数。
实验结果分析8910111213LNSAVE40,00080,000120,000160,000200,000金融机构储蓄存款（人民币）_月末数(亿元)指导教师批阅（1）实验态度：不认真（），较认真（），认真（）（2）实验目的：不明确（），较明确（），明确（）（3）实验内容：不完整（），较完整（），完整（）（4）实验步骤：混乱（），较清晰（），清晰（）（5）实验结果：错误（），基本正确（），正确（）（6）实验结果分析：无（），不充分（），较充分（），充分（）（7）其它补充：总评成绩：评阅教师（签字）：实验五单位根检验实验属性综合型实验时间2018.5.26实验目的1.准确掌握单位根检验方程的形式和检验原理。
2.学会利用单位根检验方法对样本序列进行平稳性检验。
实验内容实验步骤1.根据数据频率和时间范围，创建EVIEWS工作文件2.录入数据，并对序列进行初步分析。
分别绘制上证综指和深证综指序列的折线图以及组形式的折线图，分析序列的基本趋势，以及两者的关系。
运用ADF检验对上证综指和深证综指序列进行单位根检验。
分别做原序列和差分序列的单位根检验，并判断单整的阶数。
根据序列的折线图选择检验方程程式，根据AIC准则选择ADF检验时的最大滞后阶数p。
1、折线图上证指数2011201220132014201520025030035040045050020112012201320142015B 股指数2、 单位根检验a) 上证指数Null Hypothesis: SZ has a unit root Exogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=0)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.821843 0.8054Test critical values:1% level -3.546099 5% level -2.91173010% level-2.593551*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(SZ) Method: Least Squares Date: 05/26/18 Time: 10:35Sample (adjusted): 2011M02 2015M12Included observations: 59 after adjustmentsVariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.SZ(-1) -0.035718 0.043461 -0.821843 0.4146C 104.7672 115.3055 0.908606 0.3674R-squared 0.011711 Mean dependent var 12.68627 Adjusted R-squared -0.005628 S.D. dependent var 208.6358S.E. of regression 209.2220 Akaike info criterion 13.55798 Sum squared resid 2495110. Schwarz criterion 13.62840 Log likelihood -397.9604 Hannan-Quinn criter. 13.58547F-statistic 0.675425 Durbin-Watson stat 1.130185 Prob(F-statistic) 0.414591b)B股指数Null Hypothesis: BZ has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=0)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.927937 0.7725 Test critical values: 1% level -3.5460995% level -2.91173010% level -2.593551*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(BZ)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 10:39Sample (adjusted): 2011M02 2015M12Included observations: 59 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.BZ(-1) -0.060600 0.065306 -0.927937 0.3574C 18.44405 18.05093 1.021779 0.3112 R-squared 0.014882 Mean dependent var 2.033220Adjusted R-squared -0.002401 S.D. dependent var 27.73204 S.E. of regression 27.76532 Akaike info criterion 9.518763 Sum squared resid 43942.03 Schwarz criterion 9.589188 Log likelihood -278.8035 Hannan-Quinn criter. 9.546254 F-statistic 0.861066 Durbin-Watson stat 1.179314 Prob(F-statistic)0.3573531,0002,0003,0004,0005,00020112012201320142015Null Hypothesis: B has a unit root Exogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.000675 0.7474Test critical values:1% level -3.550396 5% level -2.91354910% level-2.594521*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(B)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 10:55Sample (adjusted): 2011M04 2015M12Included observations: 57 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.B(-1) -0.066407 0.066362 -1.000675 0.3215D(B(-1)) 0.547197 0.128837 4.247219 0.0001D(B(-2)) -0.351425 0.138779 -2.532264 0.0143C 19.48832 18.09630 1.076923 0.2864R-squared 0.287792 Mean dependent var 1.911579 Adjusted R-squared 0.247478 S.D. dependent var 28.20860 S.E. of regression 24.47040 Akaike info criterion 9.300397 Sum squared resid 31736.42 Schwarz criterion 9.443769 Log likelihood -261.0613 Hannan-Quinn criter. 9.356116 F-statistic 7.138824 Durbin-Watson stat 2.001913 Prob(F-statistic) 0.000409B 1_level difference:Null Hypothesis: D(B) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.114032 0.0000 Test critical values: 1% level -3.5503965% level -2.91354910% level -2.594521*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(B,2)Method: Least Squares Date: 05/26/18 Time: 10:59Sample (adjusted): 2011M04 2015M12 Included observations: 57 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.D(B(-1)) -0.880668 0.144041 -6.114032 0.0000 D(B(-1),2)0.406046 0.127596 3.182279 0.0024 C1.6732813.2447600.515687 0.6082R-squared0.409900 Mean dependent var 0.751579 Adjusted R-squared 0.388044 S.D. dependent var 31.28141 S.E. of regression 24.47070 Akaike info criterion 9.284026 Sum squared resid 32336.03 Schwarz criterion 9.391555 Log likelihood -261.5947 Hannan-Quinn criter. 9.325816 F-statistic 18.75493 Durbin-Watson stat 2.057590Prob(F-statistic) 0.000001-100-75-50-25025507510020112012201320142015D(B)Null Hypothesis: S has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.719933 0.4161 Test critical values: 1% level -3.5482085% level -2.91263110% level -2.594027*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(S)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 10:56Sample (adjusted): 2011M03 2015M12Included observations: 58 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.S(-1) -0.069190 0.040228 -1.719933 0.0911D(S(-1)) 0.463652 0.121921 3.802887 0.0004C 183.8161 106.2189 1.730541 0.0891R-squared 0.218032 Mean dependent var 10.93328 Adjusted R-squared 0.189597 S.D. dependent var 210.0192 S.E. of regression 189.0643 Akaike info criterion 13.37239 Sum squared resid 1965993. Schwarz criterion 13.47896 Log likelihood -384.7993 Hannan-Quinn criter. 13.41390 F-statistic 7.667681 Durbin-Watson stat 1.828385 Prob(F-statistic) 0.0011551_level differenceNull Hypothesis: D(S) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.791818 0.0002 Test critical values: 1% level -3.5482085% level -2.91263110% level -2.594027*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(S,2)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 10:58Sample (adjusted): 2011M03 2015M12Included observations: 58 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.D(S(-1)) -0.580826 0.121212 -4.791818 0.0000C 6.201530 25.29271 0.245190 0.8072R-squared 0.290794 Mean dependent var -0.355000 Adjusted R-squared 0.278129 S.D. dependent var 226.3827 S.E. of regression 192.3415 Akaike info criterion 13.39030 Sum squared resid 2071733. Schwarz criterion 13.46135 Log likelihood -386.3186 Hannan-Quinn criter. 13.41797 F-statistic 22.96152 Durbin-Watson stat 1.800422 Prob(F-statistic) 0.000013-800-600-400-200020040060080020112012201320142015D(S)Null Hypothesis: USD_URD has a unit root Exogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.225177 0.6569Test critical values:1% level -3.562669 5% level -2.91877810% level-2.597285*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(USD_URD)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 12:01Sample (adjusted): 2 53Included observations: 52 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.USD_URD(-1) -0.061077 0.049851 -1.225177 0.2262C 0.043776 0.035712 1.225823 0.2260R-squared 0.029146 Mean dependent var 4.77E-05 Adjusted R-squared 0.009729 S.D. dependent var 0.008680 S.E. of regression 0.008638 Akaike info criterion -6.627630 Sum squared resid 0.003731 Schwarz criterion -6.552582 Log likelihood 174.3184 Hannan-Quinn criter. -6.598858 F-statistic 1.501058 Durbin-Watson stat 1.794929 Prob(F-statistic) 0.226249Null Hypothesis: D(USD_URD) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.638373 0.0000 Test critical values: 1% level -3.5654305% level -2.91995210% level -2.597905*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(USD_URD,2)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 12:01Sample (adjusted): 3 53Included observations: 51 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.D(USD_URD(-1)) -0.938021 0.141303 -6.638373 0.0000C 0.000213 0.001225 0.174272 0.8624R-squared 0.473503 Mean dependent var 0.000109 Adjusted R-squared 0.462758 S.D. dependent var 0.011933 S.E. of regression 0.008747 Akaike info criterion -6.601842 Sum squared resid 0.003749 Schwarz criterion -6.526084 Log likelihood 170.3470 Hannan-Quinn criter. -6.572892 F-statistic 44.06800 Durbin-Watson stat 1.996560 Prob(F-statistic) 0.000000Null Hypothesis: D(USD_URD) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.638373 0.0000Test critical values: 1% level -3.5654305% level -2.91995210% level -2.597905*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(USD_URD,2)Method: Least SquaresDate: 05/26/18 Time: 12:04Sample (adjusted): 3 53Included observations: 51 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.D(USD_URD(-1)) -0.938021 0.141303 -6.638373 0.0000C 0.000213 0.001225 0.174272 0.8624R-squared 0.473503 Mean dependent var 0.000109 Adjusted R-squared 0.462758 S.D. dependent var 0.011933 S.E. of regression 0.008747 Akaike info criterion -6.601842 Sum squared resid 0.003749 Schwarz criterion -6.526084 Log likelihood 170.3470 Hannan-Quinn criter. -6.572892 F-statistic 44.06800 Durbin-Watson stat 1.996560 Prob(F-statistic) 0.000000实验结果分析指导教师批阅（1）实验态度：不认真（），较认真（），认真（）（2）实验目的：不明确（），较明确（），明确（）（3）实验内容：不完整（），较完整（），完整（）（4）实验步骤：混乱（），较清晰（），清晰（）（5）实验结果：错误（），基本正确（），正确（）（6）实验结果分析：无（），不充分（），较充分（），充分（）（7）其它补充：总评成绩：评阅教师（签字）：实验六ARMA模型运用实验属性综合型实验时间2018.5.26实验目的1.准确掌握ARIMA(p,d,q)模型的各种形式和基本原理。