时间序列分析 论文
时间序列分析结课论文
- - .时间序列分析结课论文全国社会消费品零售总额的时间序列分析全国社会消费品零售总额的时间序列分析摘要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。
市场经济中，政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。
在我国，随着市场经济的日益成熟，各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。
在要求减少对市场干预的同时，政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行的正常轨道，由于社会消费品零售总额反映了经济运行中的一个重要环节———消费，尤其是目前我国市场上的消费需求不足现象，使我国经济发展受到外需与内需两方的困扰。
因此对于社会消费品零售总额预测中的研究一直具有积极意义。
本文就以以我国1952年至2011年我国社会消费品零售总额为研究对象，做时间序列分析。
首先，对全国60多年来社会消费品零售总额的发展变化规律，运用SAS软件进行分析其发展趋势。
再则，通过检验说明模型拟合效果的好坏，再利用模型对下一年进行预测。
最后，从国家经济、政策和社会消费品零售市场发展等方面对社会消费品零售总额变化规律及未来走势进行分析。
关键字：社会消费品零售总额SAS软件时间序列分析预测一．引言社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售业、贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农民居民零售额的总和。
这个指标能够反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需求的情况，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。
随着消费环境的逐步改善，人们的消费能力不断增强，人们消费能力的增强直接带动了社会消费品零售总额的发展，“十一五”期间，面对复杂多变的国内外形势，特别是为应对国际金融危机的冲击，国家出台了一系列扩大内需、促进消费等政策措施，消费品市场的稳定发展对我国缓冲金融危机起到了明显的积极作用，消费需求已经成为经济增长的重要组成部分。
时间序列分析论文
关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据,利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系和历史数据对未来的发展有一定的影响,对我国的烟酒及用品类居民消费价格指数进行了短期预测，阐述该价格指数所表现的变化规律。
关键字:烟酒及用品类居民消费价格指数，时间序列，AR模型，预测引言一、理论准备时间序列分析是按照时间顺序的一组数字序列.时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。
时间序列分析是定量预测方法之一.基本原理：1.承认事物发展的延续性。
应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。
2。
考虑到事物发展的随机性.任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。
该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。
时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法.二、基本思想1. 拿到一个观测值序列之后，首先判断它的平稳性，通过平稳性检验，判断序列是平稳序列还是非平稳序列。
2.若为非平稳序列，则利用差分变换成平稳序列。
3。
对平稳序列,计算相关系数和偏相关系数，确定模型。
4.估计模型参数,并检验其显著性及模型本身的合理性.5.检验模型拟合的准确性。
6.根据过去行为对将来的发展做出预测。
三、背景知识CPI（居民消费价格指数），是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标.居民消费价格指数，是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况,也是一种通货膨胀水平的工具。
一般来说,当CPI>3％的增幅时我们称为通货膨胀。
国外许多发达国家非常重视消费价格统计，美国、加拿大等国家都计算和公布每月经过季节调整的消费价格指数，以满足不同信息使用者的要求。
时间序列分析论文
时间序列分析在我国居民消费价格指数预测上的引用摘要：时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据，大多数的经济时间序列存在惯性，通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测。
文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数（CPI）进行了建模析和预测，以达到合理预期和分析的目的。
关键词：时间序列CPI 趋势预测1.我国居民消费价格指数的现状居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI）是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的指标。
一般说来当CPI＞3% 的增幅时我们称为通货膨胀；而当CPI＞5% 的增幅时我们把他称为严重的通货膨胀。
如果消费价格指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。
从国家统计局公布的2003年5月到2012年3月的数据可以明显的看出我国已经进入通货膨胀期，从2007年3月开始就超过3%的警戒线，然而从2007年7月开始更是每月都超过5%的严重通货膨胀的警戒线。
尽管国家已经采取了紧缩的货币政策如2007年6次上调存贷款基准利率；10次上调存款准备金率；加大央行票据发行力度和频率；以特别国债开展正回购操作等。
但是2011年3月以来我国还是维持在高的通货膨胀水平，因此进行居民消费价格指数的预测分析更显得尤为必要。
2.趋势模型的选择（时间数列分解模型）为了对我国CPI的变化有更加全面和深入的把握和认识，现观测从1994—2011年居民消费价格指数的全部数据，见表1。
表1 中国1994—2011 年居民消费价格指数由以上数据可以看出，因为居民消费价格指数受到如经济增长、特别是国家宏观货币政策等因素的影响，分析我国居民消费价格指数的变动不能简单地用一个线性模型来解释。
但是可以看出在一定的时期内，宏观经济波动不大的情况下，居民消费价格指数基本还是呈线性的。
因此笔者将这时间数列分段用线性模型分别分析居民消费价格指数在1994—1999 年、1999—2004年以及2004—2011 年这三个不同的经济状况下的变动情况。
时间序列分析范文
时间序列分析范文时间序列分析是一种用来分析和预测时间序列数据的统计方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的观测数据，如股票价格、气温变化、销售数据等。
通过时间序列分析，我们可以了解时间序列数据的趋势、季节性变化和随机波动，以便做出准确的预测和决策。
首先，我们需要收集并整理时间序列数据。
数据可以通过实地观测、统计报告、调查问卷等方式获得。
数据的质量和准确性对于分析结果的可靠性至关重要。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
这包括检查和处理数据中的缺失值、异常值和重复值。
同时，还需要进行数据的平稳性检验，即判断时间序列数据是否具有固定的均值和方差。
如果时间序列数据不平稳，需要进行差分或其他方法将其转化为平稳时间序列。
然后，我们可以选择适当的时间序列模型来拟合数据。
常用的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
选择合适的模型可以通过观察数据自相关图和偏自相关图，以及对各个模型的性质和参数估计方法的了解。
当模型被拟合后，我们还需要进行模型的检验和评估。
这包括检查模型的残差是否为白噪声序列，即不存在相关性和异方差性；评估模型的拟合优度和预测准确性。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
最后，我们可以使用时间序列模型进行预测和决策。
预测是时间序列分析的主要目的之一，可以通过模型自动完成，也可以通过直观判断和经验方法进行。
预测结果可以用于制定生产计划、调整投资策略、优化供应链等。
时间序列分析在实际应用中有着广泛的应用。
在经济领域，时间序列分析可以用于预测股票价格、GDP增长、通胀率等，帮助决策者做出合理的经济政策。
在气象学中，时间序列分析可以用于预测天气变化，帮助人们做出出行计划。
在市场营销中，时间序列分析可以用于预测销售量、市场份额等，帮助企业做出营销决策。
总而言之，时间序列分析是一种重要的统计方法，被广泛应用于各个领域。
统计学专业优秀毕业论文范本经济数据的时间序列分析与
统计学专业优秀毕业论文范本经济数据的时间序列分析与预测在统计学专业的毕业论文中，经济数据的时间序列分析与预测是一个重要的研究方向。
本文将为大家提供一个优秀的论文范本，以展示在统计学专业中，如何进行经济数据的时间序列分析与预测。
一、引言经济数据是经济学研究的基础，而时间序列分析和预测是处理经济数据的重要方法之一。
时间序列分析旨在通过对历史数据的观察和分析，揭示数据内在的规律和趋势，为未来经济变化提供预测依据。
因此，时间序列分析在经济学中具有重要的研究价值和实际应用意义。
二、数据收集与整理经济数据的时间序列分析首先需要收集和整理相关的数据集。
收集数据的来源可以包括政府部门、研究机构、行业协会等。
在数据整理过程中，需要对数据进行清洗、处理异常值和缺失值，并将数据进行合适的时间区间划分。
三、时间序列模型的选择与建立时间序列模型是进行时间序列分析和预测的数学工具。
在选择时间序列模型时，需要根据数据的性质和特点进行合理的选择。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARCH模型、GARCH模型等。
根据数据的特征，可以通过模型的拟合度、残差检验等指标进行模型的选择与建立。
四、模型参数估计与检验在时间序列模型建立完成后，需要对模型的参数进行估计和检验。
常用的参数估计方法包括极大似然估计、最小二乘估计等。
而模型的检验则可以通过残差分析、模型拟合度检验、序列平稳性检验等指标进行。
五、时间序列预测与评估时间序列预测是时间序列分析的重要任务之一。
通过对历史数据的观察和模型的建立，可以利用已有的信息对未来的经济发展进行预测。
常用的时间序列预测方法包括平滑法、回归法、ARIMA模型等。
在进行时间序列预测时，需要对预测结果进行评估，包括均方误差、平均绝对误差等指标。
六、实证分析与结果讨论在论文中，应该选取合适的经济数据进行实证分析，并对实证分析的结果进行详细的讨论和解释。
可以对模型的拟合度、稳定性、预测准确度等进行分析，并结合实际情况进行解释和推论。
时间序列分析课程论文
时间序列分析课程论文 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】对70个化学反应数据序列建立时间序列模型班级：统计二班姓名：李灿对70个化学反应数据序列建立时间序列模型一、数据平稳性检验（1）用时序图进行初步判断Xt时序图从时序图可以看出70个化学反应的数据是平稳的，但这个判断比较粗糙，需要用统计方法进一步验证。
（2）用序列相关性进行检验Xt自相关图从相关图看出，自相关系数从二阶后迅速衰减为0，说明序列是平稳的。
（3）对该序列做单位根检验检验结果如下图所示T检验统计量的相伴概率值很显着，说明不存在绝对值大于1的单位根，说明序列是平稳的。
二、对序列进行的随机性进行检验Xt自相关图最后一列白噪声检验的Q统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为非白噪声序列。
我们可以对序列采用B-J方法建模研究。
三、模型识别（即模型定阶）从自相关图可以看出自相关系数前两阶显着异于零外，其他都落入两倍标准差内，所以可以考虑用MA（2）拟合；偏自相关系数除了第一个显着异于零外，其他都落入两倍标准差内，且由非零转变为零的过程非常突然，所以可以尝试用AR(1)进行拟合；还可以考虑用ARMA（1,2）进行拟合。
对原序列做描述统计分析见图1，可见序列均值非0，我们通常对0均值平稳序列做建模分析，所以需要在原序列基础上生成一个新的0均值序列。
新序列的描述统计量见图2，相当于在原序列基础上作了个整体平移，所以统计特性没有发生根本改变。
我们对序列x进行分析。
Xt的描述统计量中心化处理后的Xt的描述统计图四、对模型的参数进行估计（1）尝试用AR（1）进行拟合从表中的数据可以看出T统计量的相伴概率非常显着，且模型的特征根在单位圆内，说明该过程是平稳的。
所以可得到如下AR（1）模型：（2）尝试用MA（2）模型进行拟合从表中可以看出MA（1）和MA（2）的相伴概率在显着性水平为的情况下是显着的，所以可以建立如下MA(2)模型(3)尝试建立ARMA（1，2）模型由参数估计结果看出，各系数均不显着，说明模型并不适合拟合ARMA(1，2) 模型。
时间序列 毕业论文
时间序列毕业论文时间序列是一种研究时间相关数据的统计方法，它在各个领域都有广泛的应用。
作为一种重要的数据分析工具，时间序列分析在经济学、金融学、气象学、环境科学等领域具有重要的研究价值和实际应用。
在经济学中，时间序列分析被广泛应用于经济预测、经济政策制定和经济波动研究等方面。
通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来的经济发展趋势，为政府和企业的决策提供科学的依据。
例如，通过对就业数据的时间序列分析，可以预测未来的就业趋势，为政府制定就业政策提供重要参考。
在金融学中，时间序列分析被广泛应用于股票价格预测、风险管理和投资组合优化等方面。
通过对历史股票价格数据的分析，可以发现价格的规律性和周期性，从而制定相应的投资策略。
例如，通过对股票价格的时间序列分析，可以发现股票价格存在一定的波动规律，从而在适当的时机进行买入和卖出，获取更好的投资回报。
在气象学中，时间序列分析被广泛应用于天气预测、气候变化研究和灾害预警等方面。
通过对历史气象数据的分析，可以预测未来的天气变化趋势，为农业生产、交通出行和防灾减灾提供重要参考。
例如，通过对气温、降水量等气象数据的时间序列分析，可以预测未来的气候变化趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。
在环境科学中，时间序列分析被广泛应用于环境监测、环境污染控制和自然资源管理等方面。
通过对历史环境数据的分析，可以发现环境变化的规律性和趋势，从而制定相应的环境保护和治理措施。
例如，通过对大气污染物浓度的时间序列分析，可以了解大气污染的季节性变化和长期趋势，为制定减排政策和改善空气质量提供科学依据。
总之，时间序列分析作为一种重要的数据分析方法，对于预测、决策和规划具有重要的意义。
它不仅可以帮助我们了解数据的变化规律和趋势，还可以为我们提供科学的决策依据。
在未来的研究中，我们可以进一步深化时间序列分析的方法和应用，为各个领域的发展和进步做出更大的贡献。
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 IncomeStudiesAbstractWuzhou 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;We will improve the public finance expenditure mechanism, to build up a harmonious society.Key word : Wuzhou city; Financial income; Time series analysis; To establish model.Suggestions目录前言 (1)第一章时间序列的认识 (2)第一节时间序列分析问题 (2)第二节时间序列的建立 (4)第三节确定性时间序列分析方法 (6)第二章运用时间序列分析梧州市财政收入 (7)第一节梧州市的财政收入 (7)第二节建立模型 (9)第四章梧州市关于财政收入的可行性建议 (12)致谢 (13)参考文献 (14)前言财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
时间序列分析论文(一)
时间序列分析论文(一)
时间序列分析可以广泛运用于经济、金融、气象等领域，研究变量随时间变化的规律以及预测未来的趋势。
在这种情况下，编写一篇时间序列分析论文将具有重要的意义。
首先，论文需要建立一个完整的时间序列模型。
模型的构建应基于合适的时间序列理论，并考虑到相关变量之间的内在联系，充分利用样本数据进行拟合与检验，保证模型的准确性和可靠性。
其次，对模型进行预测和解释。
预测是时间序列分析最基本的应用，需要将模型中的参数进行估计，得出数据的预测值。
解释则是对模型所得结果的分析和理解，需要利用相关统计指标、图表来展现分析结果，并结合变量的实际背景进行解释。
另外，对论文内容的研究意义也需要进行分析。
时间序列分析可以用于预测经济、气象和金融等方面的变化趋势，对于政府和企业具有指导意义，也是学术界的热点研究领域。
因此，在分析中需要充分体现时效性和实用性。
最后，论文需要准确地撰写符合学术规范的引用和参考文献。
引用必须明确说明引用的文献来源、作者、出版年份等信息。
参考文献则要半角标点并依据规范格式列出相关内容，避免出现重复或错误。
综上所述，时间序列分析论文需要明确模型构建、预测解释、研究意义以及文献规范等要素，文章内容需清晰连贯、逻辑严密，以系统性的思维方式对问题进行探讨，具有广泛的实践应用价值。
时间序列分析课程论文
摘要时间序列分析是应用广泛的数量分析方法，主要描述和探索事物随时间发生变化的数量规律，时间序列分析中最典型的ARMA 模型和ARIMA 模型在近几年的相关研究中有较多的应用并得到广泛关注，而本文基于国家统计局公布的江西省1978—2014 年的城镇化水平为分析数据，选择ARIMA 模型进行建模处理，一方面是因为ARIMA 模型在非平稳时间时间序列分析方面具有独特的优势，另一方面是模型能很好地拟合江西省城镇化发展水平的走势，模型的精度较好反映数据的真实水平。
对于实际问题的分析，结合当前我省城镇化发展水平的形势，本文以有明确记录以来的江西省城镇化率统计数据为依据，并根据SAS 软件对这些数据序列的平稳性与纯随机性进行检验，并利用SAS 软件处理的结果判断该数据是否为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据进行一阶差分等一系列处理，运用模型拟合数据时间序列，由于时间序列数据之间的相关关系，且历史数据对未来的发展有一定影响，结合对模型有很好预测结果，得出所有预测误差均没有超过1 %, 而且用来预测未来五年江西省城镇化发展水平达到60%，与省政府预计2020 年常住人口城镇化率达到或接近60%的目标基本保持一致，进一步体现了模型拟合的优越性，为对本省未来实现户籍改革一体化、全面提高城市化水平提供了可借鉴的参考且为省政府在制定健全人口信息管理体系政策方面提出建议。
针对分析出的结果以及相关文献资料的查阅，为江西省城镇化发展总结以下几点政策建议：（1）以人为本，科学发展；（2）改革旧体制，消除体制障碍；（3）加大投融资体制改革，多渠道筹措城市建设资金；（4）改善和加强归城镇化的宏观调控。
一、引言所谓城市化便是伴随经济增长城市增多和城市人口比重上升，首先，城市化是工业化推动的结果，即工业和商业发展形成聚集经济、进而产生对农村劳动力的持续不断的需求；其次，城市预期收入远高于农村，生活条件和个人发展条件比农村优越，因而吸引农村人口大量涌入城市；再次，农村劳动生产率的提高将越来越多的农村劳动力排挤出了农业生产领域，于是农村剩余劳动力就不得不去非农领域特别是城市寻找就业机会。
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欧元对人民币汇价短期预测
[ 摘要] 以2002年4月---2012年5月欧元对人民币汇价数据为基础，运用ARMA模型进行汇价的拟合，通过对比分析，得出ARMA(2,1)模型能更好地模拟欧元对人民币汇价的走势。
文中运用此模型进行预测, 其结果具有精度高、稳定性好等特点。
通过对未来汇价的预测可以为有效制定相关决策，实现外汇投资盈利提供帮助。
[关键词]ARMA模型;欧元汇价预测;时序数据;SAS软件
[Abstract] Based on the data of Euro against RMB exchange rate from April,2002 to May,2012,using the ARMA model to fit the price,we can acknowledge that the ARMA(2,1) model better simulate the trend of the exchange rate through comparative analysis.In this paper,the result has the advantages of high precision, good stability and other characteristics with using the model.The future exchange rate prediction can provide help to make relevant decisions effectively and achieve implementation of foreign exchange investment profit.
[ Key words ] ARMA model;The euro exchange rate forecast;Time series data;SAS software
一、绪论
为了讨论欧元对人民币汇价动态行为所具有的复杂性，首先需要建立汇价动态预测模型，并对所需模型复杂行为和条件进行探讨。
在实际问题中系统现象大多为非平稳序列，由于非平稳时间序列的方差随着时间的推移而增加，并不符合经典回归模型的假设条件，拟合效果也不理想，所以无法使用回归模型来表示该种经济现象和预测未来变化。
如何建立表现趋势性和季节性等复杂现象最合适的
模型，需要进一步探讨。
经过试算认为，用时间序列ARMA模型预测汇价变动精度较高，同时具有一定的可操作性及实用价值。
本文就如何选择动态模型进行汇价实证研究谈点个人见解。
二、本论
（一）ARMA模型构建思路
ARMA预测法是由自回归模型（AR）及移动平均模型(MA)组成的。
ARMA系统的建模思想是将预测对象随时间的推移而形成的数据序列视为一个随机序列。
构成该时序的单个序列虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却有一定的规律性。
如果该时间序列是非平稳序列通过差分才能够达到平稳。
在实际应用中要根据系统现象本身特征采用几种方法交叉使用，然后选择最合适的阶数在实际应用中要根据系统现象本身特征采用几种方法交叉使用，然后选择最为合适的阶数（p,q）作为待建模型。
利用ARMA模型进行预测的具体步骤
一是平稳性检验。
在确定或估计各种时间序列之前, 为了获得可靠一致的结果，必须确定时间序列为一平稳序列。
（1）对原始时间序列的平稳性检验, 通过观察时序图和自相关图来进行；（2）检验平稳序列是不是白噪声序列。
一般通过自相关图来判断，若自相关函数基本都在两倍标准差范围内，则该时间序列是白噪声序列，即序列的变动是纯随机的。
二是模型的定阶，即确定p、q值。
通常用自相关函数和偏自相关函数的拖尾与截尾情况来判断。
但是模型的阶数（p，q）不能直接得到，需结合其他方法进行定阶。
三是对模型参数进行估计，然后评价模型的拟合效果。
四是利用模型对未来进行预测。
（二）实证分析—对欧元汇价预测的应用
（1）序列的平稳性检验
本文给出2002年4月—2012年5月欧元对人民币汇价的动态资料进行实证分析，分析过程及结果借助统计软件SAS9.1.3。
根据以上思路拟合人民币对欧元过去121个月汇价序列。
对样本数据绘制时序图：
图1 2002年4月—2012年5月欧元对人民币汇价时序图由图1可知，欧元汇价没有明显的递增或递减趋势，初步认为原始序列可能是平稳序列，进一步通过自相关图（图2）来判断：
图2 原始序列自相关图
显然，原始序列为非平稳序列。
通过2阶差分后序列自相关图如下：
图3 2阶差分序列自相关图
因此，原序列经过二阶差分后是平稳白噪声序列，即对二阶差分后序列可以建立ARMA（p，q）模型。
（2）相对最优定阶
使用SAS系统的相对最优模型识别，获得一定范围内的最优模型定阶。
图4 IDENTIFY命令输出的最小信息量结果
最后一条信息显示，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信息量相对最小的是ARMA(2,1)模型，既相对最优定阶p=2,q=1。
（3）拟合模型未知参数估计
样本数据经过SAS系统的ESTIMATE命令处理后得出未知参数的估计值如下图：
图5 ESTIMATE命令输出的未知参数估计结果
拟合模型具体形式如下图所示：
图6 ESTIMATE命令输出的拟合模型形式
该输出形式等价于x t=μ+
(1−0.97604B)εt
(1+0.02496B+0.09455B2)εt
为了得到直观的拟合效果,用SAS系统的OUTPUT命令输出结果作图:
图7 拟合效果图
(4)序列预测
模型拟合后,可以利用该模型对序列进行短期预测,利用SAS系统的FORECAST 命令得出2012年5月后的5个汇价预测数据如下:
图8 FORECAST命令输出的预测结果
该输出结果从左到右分别为序列值的序号、预测值、预测值的标准差、95%的置信下限、95%的置信上限。
三、结束语
本文分析了02年到12年欧元对人民币汇价的数据特征，经过分析最终得出ARMA(2,1)模型能更好的模拟汇价走势.运用所建的模型进行预测，结果具有
精度较高、稳定性好的特点，同时具有一定的可操作性和实用性。
这正是汇价预测中所必需的，只有对汇价走势进行更准确的预测，才能为制定相关决策，实现外汇投资盈利提供更有效的帮助。
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