时间序列报告
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。
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。
时间序列分析报告
时间序列分析报告时间序列分析报告一、引言时间序列分析是一种通过统计方法对按照时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。
时间序列数据广泛应用于金融、经济、气象、股票市场等领域。
本报告将以某公司销售数据为例，使用时间序列分析方法分析其销售趋势并进行未来销售预测。
二、数据收集和预处理数据集包含了某公司从2010年1月到2020年12月的销售数据。
首先，我们对数据进行预处理，包括消除季节性波动、删除离群值、平滑处理等。
在这一步骤中，我们使用了平均绝对偏差（MAD）和离散度指数（DPI）等统计量来评估数据的质量，并对异常数据进行剔除。
经过预处理后的数据可以更好地反映销售的趋势和周期性变化。
三、趋势分析为了分析销售的趋势，我们采用了两种常用的方法：移动平均法和线性趋势法。
移动平均法通过计算相邻时间段内销售数据的平均值，来平滑数据并识别出趋势。
线性趋势法采用最小二乘法来拟合数据，并通过拟合曲线来描述趋势的变化。
移动平均法的结果显示，销售数据整体呈现出增长趋势。
然而，使用线性趋势法的拟合曲线更能准确地描述趋势的变化情况。
根据线性趋势法的拟合结果，我们可以看到销售呈现出逐年递增的趋势。
四、季节性分析为了识别销售数据中的季节性变化，我们使用了季节性指数和自相关函数等工具。
季节性指数是用来衡量在某个时间段内销售数据相对于全年平均值的波动程度。
自相关函数可以用来分析销售数据在不同时间段之间的相关性。
根据季节性指数的计算结果，我们可以看到销售数据在年底有一个明显的增长期。
此外，自相关函数显示了销售数据在每年的同一时间段之间存在一定的相关性。
这些结果都表明销售数据具有明显的季节性变化。
五、预测模型为了进行未来销售预测，我们使用了时间序列分析中的ARIMA模型。
ARIMA模型可以用来描述时间序列数据的自相关性、趋势性和季节性变化，并生成未来的预测结果。
根据ARIMA模型的拟合结果，我们可以得到未来几个月的销售预测值。
预测结果显示销售数据将继续呈现增长趋势，并在每年的年底出现高峰。
时间序列报告精选
时间序列报告精选2020-11-17时间序列报告精选篇一：时间序列报告ARIMA在客货运输量预测的应用摘要:本次实验利用时间序列中ARIMA模型，建立了客货运输总量预测模型，模型确定为ARIMA(1，1,1)12和ARIMA（12,1,12）12，并对数据进行预测，通过AIC准则和SBC准则确定ARIMA（12,1,12）12为相对最优模型。
关键词：时间序列，ARIMA，AIC准则，SBC准则AbstractThe experiment applied the ARIMA model of the time series to formulate the prediction model of passenger and freight transport. With two deterministic models including ARIMA(1,1,1)12andARIMA(12,1,12)12 and data prediction, the experiment determined ARIMA(12,1,12)12as a relative optimization model by means of AIC criterion and SBC criterion.Keyword:time series, ARIMA,AIC,SBC1. 引言随着经济的高速发展，我国客货运总量数据也在逐年增高，对客货运总量数据的预测有利于制定未来运输的发展战略，合理利用资源，合理调度，使得流通更快捷便利。
2. 模型简介ARIMA模型定义ARIMA 模型（Autoregressive Integrated Moving Average model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）、滑动平均模型（简称MA模型）和使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）为基础“混合”构成。
ARIMA模型表示为：(1iL)(1L)Xt(1iLi)t idi1i1pqp0,p0E(t)0,Var(t)2,E(ts)0,stExst0,st其中L是滞后算子。
时间序列实验报告小结
一、实验背景随着经济、科技、环境等领域的快速发展，时间序列分析作为一种重要的数据处理和分析方法，被广泛应用于各个领域。
为了深入了解时间序列分析方法，我们进行了一系列实验，旨在验证不同时间序列模型的预测效果，并分析其适用性和优缺点。
二、实验目的1. 掌握时间序列分析方法的基本原理和步骤；2. 比较不同时间序列模型的预测效果；3. 分析不同模型的适用性和优缺点；4. 为实际应用提供参考依据。
三、实验内容1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除异常值、缺失值，确保数据质量；（2）数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的形式，消除量纲影响；（3）数据划分：将数据分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、验证和测试。
2. 时间序列模型（1）ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型，适用于具有自相关性的时间序列数据；（2）指数平滑模型：适用于具有趋势和季节性的时间序列数据；（3）SARIMA模型：季节性自回归积分滑动平均模型，结合了ARIMA模型和季节性因素；（4）LSTM模型：长短时记忆网络，适用于具有长期依赖性的时间序列数据。
3. 模型训练与预测（1）根据数据特点选择合适的模型；（2）对模型进行参数优化，提高预测精度；（3）使用训练集对模型进行训练；（4）使用验证集评估模型性能；（5）使用测试集进行预测，评估模型预测效果。
四、实验结果与分析1. ARIMA模型（1）预测效果：在训练集上，ARIMA模型的均方误差（MSE）为0.123，在测试集上，MSE为0.145；（2）适用性：ARIMA模型适用于具有自相关性的时间序列数据，但无法处理趋势和季节性数据；（3）优缺点：优点是简单易用，缺点是参数优化困难，且对数据质量要求较高。
2. 指数平滑模型（1）预测效果：在训练集上，指数平滑模型的MSE为0.098，在测试集上，MSE为0.112；（2）适用性：指数平滑模型适用于具有趋势和季节性的时间序列数据；（3）优缺点：优点是参数优化简单，对数据质量要求不高；缺点是预测精度相对较低。
时间序列报告
193194.4692239199.8334721202.9449424204.1522491207.8133478212.3850992244.1077441259.5194085280.4878049340.114431403.813415412.4369748425.8734655455.3039333526.7653759651.9280206760.1606805 19781979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 198819891990 1991 1992 1993 1994 1995对序列进行做时序图，结果如图：824.920802 5 852.053140 1 853.620656 2 848.887226 5 867.914893 6865.720524856.9421023867.6289169895.9772005922.2307989945.2393119971.4590965997.6918235987.42921151029.1152781085.92359 199619971998199920002001 2002 2003 2004 2005 2022 2022 2022 2022 2022 2022居民消费水平时序图显示该序列具有显著的线性趋势，故非平稳，显然该序列不是平稳序列。
对原序列进行一阶差分运算，考虑做一阶差分，结果如图：由图可知，序列没有显著的不平稳性，认为一阶差分后的序列平稳，做平稳性检验，自相关图、偏自相关图以及纯随机检验结果如图：由上图所知对序列的白噪声检验结果可以看出，在0.05的显著性水平下，由于延迟6阶，12阶的 2 检验统计量的P值小于0.05，认为一阶差分后的序列为平稳非白噪声序列，研究故意义。
观察样本自相关系数图发现：样本自相关系数在滞后一期就落入两倍标准差以内，认为自相关系数截尾，截尾阶数为1，因此，考虑选择MA(1)模型对序列进行拟合，我们观察偏自相关系数也1阶截尾，所以，也可以考虑选择AR(1)模型对其拟合通过对模型识别的结果，确定对该数据集建立的最优模型，如图：由图可以看出，在自相关延迟阶数小于等于5，挪移平均延迟阶数也小于等于5 的所有ARMA(p,q)模型中，BIC 信息量相对最小的是AR(1)模型对AR(1)模型进行参数估计，输出结果如下：可以看出所有被估计参数检验p 值都小于0.05，认为两个未知参数显著通过拟合优度统计量表可以看出相关统计量，这些统计量可以匡助比较该模型和其他模型的优劣。
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告一、实验目的时间序列分析是一种用于处理和分析随时间变化的数据的统计方法。
本次实验的主要目的是通过对给定的时间序列数据进行分析，掌握时间序列分析的基本方法和技术，包括数据预处理、模型选择、参数估计和预测，并评估模型的性能和准确性。
二、实验数据本次实验使用了一组某商品的月销售量数据，数据涵盖了过去两年的时间范围，共 24 个观测值。
数据的具体形式为一个时间序列，其中每个观测值表示该商品在相应月份的销售量。
三、实验方法1、数据预处理首先，对数据进行了可视化，绘制了时间序列图，以便直观地观察数据的趋势、季节性和随机性。
然后，对数据进行了平稳性检验。
采用了 ADF（Augmented DickeyFuller）检验来判断数据是否平稳。
如果数据不平稳，则需要进行差分处理，使其达到平稳状态。
2、模型选择根据数据的特点和可视化结果，考虑了几种常见的时间序列模型，如 ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型、SARIMA（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）模型和HoltWinters 模型。
通过对不同模型的参数进行估计，并比较它们在训练数据上的拟合效果和预测误差，选择了最适合的模型。
3、参数估计对于选定的模型，使用最大似然估计或最小二乘法等方法来估计模型的参数。
通过对参数的估计值进行分析，判断模型的合理性和稳定性。
4、预测使用估计得到的模型参数，对未来一段时间内的销售量进行预测。
为了评估预测的准确性，采用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测值与实际值之间的差异。
四、实验过程1、数据可视化通过绘制时间序列图，发现数据呈现出明显的季节性和上升趋势。
同时，数据的波动范围也较大，存在一定的随机性。
2、平稳性检验对原始数据进行 ADF 检验，结果表明数据是非平稳的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
由图三知该序列二阶差分后的时序图平稳，为了进一步确定平稳性，再观察自相关系数图和偏自相关系数图
图四自相关系数图
图五偏自相关系数图
图六 纯随机检验图
由图六可以看出延迟6阶、12阶的检验P值比给定的显著性水平 小，因此，拒绝原假设 ，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。
八、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。
20008820
20019057
200210882
200312014
200413425
200514662
200616487
200718553
200820113
200922023
201024982
201127760
201230350
201333337
201436057
;
procgplot data=Y; /*对数据集进行绘制时序图*/
五、模型的建立及模型的检验
（一）模型的相对最优定阶：
在SAS软件输入代码，对模型进行估计。具体代码如下：
procarima data=Y;
identifyvar=Y(2) nlag=12 minic p=(0:4) q=(0:4);
run;
图七
由图七可知在自相关延迟阶数小于等于5，移动平均延迟阶数也小于等于5的所有ARMA（p,q）模型中，BIC信息量相对最小是ARMA(4，4)模型。
二、问题的提出
统计系统按人均年收入将2002年北京城镇居民收入划分为低收入户、中偏下户、中等收入户、中偏上户、高收入户5个层次。调查显示，北京城市居民的消费倾向总体上呈逐步提高的趋势，但从近期的实际情况看，不同收入群体居民的消费倾向呈现不同的走势。因此对于研究和预测未来几年北京市居民消费水平的趋势显得尤为重要。
symbol2 c=red i=join v=dot; /*预测值数据图形颜色为红色，每个值用圆圈表示，用直线连接各值*/
symbol3 c=green i=join v=star l=3 h=3; /*95%的预测置信上限、下限颜
色为绿色，每个值用星形表示，用直线连接各值；“l”代表线条形状，选择3号线条；“h”代表曲线中各点大小，取值为3*/
symbol c=red i=join v=star; /*各点的形状为星号，通过直线连接，曲线颜色为红色*/
run;
data Y;
input year Y;
dif1=dif(Y); /*对序列Y进行一阶差分*/
cards;
19955663
19966497
19977418
19985178
19995784
三、数据来源
年份
居民消费水平
1995
5663
1996
6497
1997
7418
1998
5178
1999
5784
2000
8820
2001
9057
2002
10882
2003
12014
2004
13425
2005
14662
2006
16487
2007
18553
2008
20113
2009
22023
2010
24982
图11
模型二：MA(1)
输入的代码如下：
estimatep=1;
run;
图12
由图11可以得出参数估计结果显示MA(1，1)显著，即ｔ检验统计量的Ｐ值小于0.05，所以模型通过了显著性检验。
通过图11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。AIC和SBC函数值的大小分别为315.1937和316.9745；“Numbers of Residuals”表示的是残差个数，本例残差个数为18个。
run;
图15
在图15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星号几乎重合。再次说明模型拟合比较完美。
七、结论
我们得到该序列模型表达式为：
模型拟合效果比较完美。
由图15我们可以分析：
居民消费水平与时间成正比，随着年份的增加，居民消费水平也在增加，说明随着经济的不断发展，人民生活水平提高，居民消费水平不断提升，
200413425
200514662
200616487
200718553
200820113
200922023
201024982
201127760
201230350
201333337
201436057
;
procgplot data=Y; /*对数据集进行绘制时序图*/
plot Y*year/haxis=1995 to 2015 by 2; /*指出曲线图变量所在坐标轴，Y是曲线图的纵轴，year则是曲线图的横轴;haxis则是将横从1978至2015进行等距离划分，相邻两个值间隔2*/
输入的代码如下：
procgplot data=Y; /*画数据集sj的时序图*/
plot Y*year=1 forecast*year=2 l95*year=3 u95*year=3/overlay;
/*数据的线条取值为“1”，预测值的线条取值为“2”，95%置信概率下的上下限区间取值为“3”*/
symbol1 c=black i=join v=diamond; /*原始数据图形颜色为黑色，每个值用菱形表示，用直线连接各值*/
200514662
200616487
200718553
200820113
200922023
201024982
201127760
201230350
201333337
201436057
;
procgplot data=Y; /*对数据集进行绘制时序图*/
plot dif2*year/haxis=1995 to 2015 by 2; /* dif2是曲线图的纵轴，year则是曲线图的横轴;haxis则是将横从1978至2015进行等距离划分，相邻两个值间隔2*/
图13
通过图12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期的P值都明显大于0.05，认为残差序列为白噪声序列，并认为模型拟合良好。
两个模型相比较下，AR(1)模型更好。
图11输出的是拟合模型的具体形式。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：
2011
27760
2012
30350
2013
33337
2014
36057
四、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：
图一 原始序列时序图
由图一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
图二所示：
图二 一阶差分后时序图
由图2可知，该序列一阶差分后仍是不平稳的，再做一次二阶差分在SAS软件输入代码，输出结果如图三所示:
（三）．转变经营方式
1.要加快转变经济发展方式，推进经济结构战略性调整。要促进产业结构优化升级。推动战略性新兴产业健康发展。实施有利于服务业发展的财税、金融政策，支持社会资本进入服务业，促进服务业发展提速、比重提高、水平提升。
2.要促进区域经济协调发展。认真落实西部大开发新10年的政策措施，加大实施中部地区崛起战略的力度，加快推进东北地区等老工业基地振兴，积极支持东部地区转型发展、在更高层次上参与国际竞争与合作。更好地发挥经济特区、上海浦东新区、天津滨海新区在改革开放中先行先试的重要作用。
plot dif1*year/haxis=1995 to 2015 by 2; /* dif1是曲线图的纵轴，year则是曲线图的横轴;haxis则是将横从1978至2015进行等距离划分，相邻两个值间隔2*/
symbol c=red i=join v=star; /*各点的形状为星号，通过直线连接，曲线颜色为红色*/
本科课程设计论文
统计软件课程设计
题 目： 基于SAS分析居民消费水平变化趋势的研究
系 别： 统计系
专业班级： 经济统计1403
姓 名： 王玉明
学 号： **********
指导教师： 苗菲
2016年 12 月20 日
基于SAS分析居民消费水平变化趋势的研究
一、前言
【摘要】居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民消费水平，是按国内生产总值口径，即包括劳务消费在内的总消费进行计算的。计算公式为：
（二）参数估计
运用sas输入代码得:
图八
由图八可知，MU、MA(1，1)、MA(1，2)、MA(1，3)、MA(1，4)、AR（1，1）、AR（1,2）、 AR（1，3）、AR（1，4）均大于0.05，所以通过观察样本的自相关图和偏自相关图确立最优模型，因为样本自相关图是3阶截尾，偏自相关图是3阶截尾所以，我们可以选择MA（1）,AR（1）这两个模型来确定解释变量的最优模型。