时间序列练习题

一、填空题

1.时间序列有两个组成要素：一是

2?在一个时间序列中，最早出现的数值称为 3?时间序列可以分为 ________ 时间序列、 _________ 是最基本的序歹Uo

4?绝对数时间序列可以分为 ___________ 和 ________ 两种，其中，序列中不同时间的数值相加有实际意义的是 __________ 序列，不同时间的数值相加没有实际意义的是 ______________ 序列。

5. 已知某油田1995年的原油总产量为 200万吨，2000年的原油总产量是 459万吨，则“九五”计划期间该油田原油总产量年平均增长速度的算式为

6. _________________________________________ 发展速度由于采用的基期不同，分为 _________________________ 和为

7. 设i=1 ,2, 3,…，n , a 为第i 个时期经济水平，则a/a o 是展速度。

&计算平均发展速度的常用方法有方程式法和 ________________

9. _________________________________ 某产品产量1995年比1990年增长了 105%, 2000年比1990年增长了 306. 8%，则该产品 2000年比1995增长速度的算式是 O

10.

如果移动时间长度适当，采用移动平均法能有效地消除循环变动和

_________ O

11?时间序列的波动可分解为长期趋势变动、 _____________ 、循环变动和不规则变动。

12.用最小二乘法测定长期趋势，采用的标准方程组是二、单项选择题

则该车间上半年的平均人数约为（） A 296 人 B 292 人 C 295 人 D 300 人

6. 某地区某年 9月末的人口数为150万人，10月末的人口数为150. 2万人，该地区10月的人口平均数为（

A150万人

7?由一个 A 有8个

第七章时间序列分析习题

，二是 ________ O

____ ，最晚出现的数值称为 ______________ O ____ 时间序列和 _________ 时间序列三种。其中

两种，它们之间的关系可以表达发展速度，a i /a i-1是

1.时间序列与变量数列（） A 都是根据时间顺序排列的

B 都是根据变量值大小排列的

C 前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的

D 前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的 2?时间序列中，数值大小与时间长短有直接关系的是

A 平均数时间序列

B 时期序列 3?发展速度属于（） A 比例相对数

B 比较相对数

4?计算发展速度的分母是（） A 报告期水平

B 基期水平

C 时点序列 C 动态相对数（）

D 相对数时间序列 D 强度相对数）

B150 . 2万人 C150 . 1万人 D 无法确定

9项的时间序列可以计算的环比发展速度（）

B 有9个

C 有10个

D 有7个

D 计划水平

C 实际水平

8. 采用几何平均法计算平均发展速度的依据是（）

A 各年环比发展速度之积等于总速度

B 各年环比发展速度之和等于总速度

C 各年环比增长速度之积等于总速度

D 各年环比增长速度之和等于总速度

9. 某企业的科技投,3,2000年比1995年增长了 58 . 6%,则该企业1996 — 2000年间科技投入的平

均发展速度为（）

A 5/58.6%

B 5/158.6%

C ^58.6%

D 即 158.6%

三、多项选择题

报告期水平

E 增长速度=基期水平100%

5. 采用几何平均法计算平均发展速度的公式有

x nJR

某公司连续五年的销售额资料如下:

根据上述资料计算的下列数据正确的有

（）

10.根据牧区每个月初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数，采用的公式是 A 简单平均法 B 几何平均法 C 加权序时平均法 11?在测定长期趋势的方法中，可以形成数学模型的是

A 时距扩大法

B 移动平均法

C 最小平方法

D 首末折半法（）

D 季节指数法

1.对于时间序列，下列说法正确的有 A 序列是按数值大小顺序排列的 C 序列中的数值都有可加性 E 编制时应注意数值间的可比性 2?时点序列的特点有（） A 数值大小与间隔长短有关 C

数值相加有实际意义 3?下列说法正确的有（） A 平均增长速度大于平均发展速度 C 平均增长速度=平均发展速度-1 E 平均发展速度X 平均增长速度 =1 4?下列计算增长速度的公式正确的有

（）

B 序列是按时间顺序排列的 D 序列是进行动态分析的基础

B 数值大小与间隔长短无关 D 数值相加没有实际意义 E 数值是连续登记得到的

B 平均增长速度小于平均发展速度 D 平均发展速度 =平均增长速度-1

增长量 A 增长速度=基期水平

100%

增长速度= 增长量

报告期水平

100

C 增长速度=发展速度一 100%

D 增长速度=报告期水平

基期水平

100%

Y a 。a 1 a

a 2

a n a n 1

A 第二年的环比增长速度二定基增长速度=10 ％

B 第三年的累计增长量二逐期增长量=200 万元

C 第四年的定基发展速度为135 ％

D 第五年增长1 ％绝对值为14 万元

E第五年增长1 %绝对值为13. 5万元7．下列关系正确的有( )

A 环比发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度

B 定基发展速度的连乘积等于相应的环比发展速度

C 环比增长速度的连乘积等于相应的定基增长速度

D 环比发展速度的连乘积等于相应的定基增长速度

E 平均增长速度=平均发展速度-1

8. 测定长期趋势的方

法主要有( ) A 时距扩大法B 方程法 C 最小平方法

9. 关于季节变动的测定，下列说法正确的是

A 目的在于掌握事物变动的季节周期性

B 常用的方法是按月(季)平均法

C 需要计算季节比率

D 按月计算的季节比率之和应等于400 %

E 季节比率越大，说明事物的变动越处于淡季10.时间序列的可比性原则主要指( ) A 时间长度要一致 B 经济内容要一致 E 计算价格和单位要一致D 移动平均法

( )

C 计算方法要一致

四、判断题

1．

2．

3．

4．

5．

6．

7．

8．

9．E 几何平均法

D 总体范围要一致

时间序列中的发展水平都是统计绝对数。相对数时间序列中的数值相加没有

实际意义。由两个时期序列的对应项相对比而产生的新序列仍然是时期序

列。由于时点序列和时期序列都是绝对数时间序列，所以，它们的特点是相

同的。时期序列有连续时期序列和间断时期序列两种。( ) 发展速度可以为负

值。( )

只有增长速度大于 1 00 %才能说明事物的变动是增长的。

季节比率=同月平均水平／总的月水平平均( )

年距发展速度=年距增长速度+1( )

10.采用几何平均法计算平均发展速度时，每一个环比发展速度都会影响到平均发展速度的大

小。( )

11 .所有平均发展水平的计算采用的都是算术平均数方法。

12. 移动平均法可以对现象变动的长期趋势进行动态预测。

13. 平均增长速度可以直接根据环比增长速度来计算。

五、简答题

1．2．3．4．5．6．编制时间序列应注意哪些问题? 简述时点序列和时期序列的特点。根据所学的动态分析方法，举例说明时间序列有哪些用途。为什么说相对数时间序列和平均数时间序列是派生序列简述计算动态平均数所使用的计算方法。

季节变动的测定常用什么方法?简述其基本原理。

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六、计算题

1. 某公司某年9月末有职工250人，10月上旬的人数变动情况是：10月4日新招聘12名大学生上岗，6日有4名老职工退休离岗，8日有3名青年工人应征入伍，同日又有3名职工辞职离岗，9日招聘7名营销人员上岗。试计算该公司10月上旬的平均在岗人数。

要求：（1）具体说明这个时间序列属于哪一种时间序列。

（2）分别计算该银行2001年第一季度、第二季度和上半年的平均现金库存额。

3.某单位上半年职工人数统计资料如下：

要求：（1）计算并填列表中所缺数字。

（2）计算该地区1997 —2001年间的平均国民生产总值。

（3）计算1998—2001年间国民生产总值的平均发展速度和平均增长速度。

6 .根据下列资料计算某地区第四季度在业人口数占劳动力资源人口的平均比重。

要求：（1）计算该企业第四季度的月平均劳动生产率。

（2）计算该企业第四季度劳动生产率。

& 某公司1990—2000年的产品销售数据如下（单位：万元）:

要求：（1）应用三年和五年移动平均法计算趋势值。

（2）应用最小平方法配合趋势直线，并计算各年的趋势值。

9.某市某产品连续四年各季度的出口额资料如下（单位：万元）:

第章时间序列预测习题答案

第10章时间序列预测

从时间序列图可以看出，国家财政用于农业的支出额大体上呈指数上升趋势。（2）年平均增长率为：。（3）。下表是1981年—2000年我国油彩油菜籽单位面积产量数据（单位：kg / hm2）年份单位面积产量年份单位面积产量 1981 1451 1991 1215 1982 1372 1992 1281 1983 1168 1993 1309 1984 1232 1994 1296 1985 1245 1995 1416 1986 1200 1996 1367 1987 1260 1997 1479 1988 1020 1998 1272

1989 1095 1999 1469 1990 1260 2000 1519 （1）绘制时间序列图描述其形态。（2）用5期移动平均法预测2001年的单位面积产量。（3）采用指数平滑法，分别用平滑系数a=和a=预测2001年的单位面积产量，分析预测误差，说明用哪一个平滑系数预测更合适？详细答案：（1）时间序列图如下：（2）2001年的预测值为： | （3）由Excel输出的指数平滑预测值如下表：年份单位面积产量指数平滑预测 a= 误差平方指数平滑预测 a= 误差平方

a=时的预测值为：比较误差平方可知，a=更合适。下面是一家旅馆过去18个月的营业额数据月份营业额（万元）月份营业额（万元） 1 295 10 473 2 28 3 11 470 3 322 12 481 4 35 5 13 449 5 28 6 14 544 6 379 15 601 7 381 16 587 8 431 17 644 9 424 18 660 （1）用3期移动平均法预测第19个月的营业额。（2）采用指数平滑法，分别用平滑系数a=、a=和a=预测各月的营业额，分析预测误差，说明用哪一个平滑系数预测更合适？（3）建立一个趋势方程预测各月的营业额，计算出估计标准误差。

第三次作业AR模型拟合

实验报告报告题目：ＡＲ模型拟合课程名称：应用时间序列分析专业：统计学年级：统计１２１学号：65 学生姓名：陈江余指导教师：胡尧学院：理学院实验时间：2015年5月２６日

学生实验室守则一、按教学安排准时到实验室上实验课，不得迟到、早退和旷课。二、进入实验室必须遵守实验室的各项规章制度，保持室内安静、整洁，不准在室内打闹、喧哗、吸烟、吃食物、随地吐痰、乱扔杂物，不准做与实验内容无关的事，非实验用品一律不准带进实验室。三、实验前必须做好预习（或按要求写好预习报告），未做预习者不准参加实验。四、实验必须服从教师的安排和指导，认真按规程操作，未经教师允许不得擅自动用仪器设备，特别是与本实验无关的仪器设备和设施，如擅自动用或违反操作规程造成损坏，应按规定赔偿，严重者给予纪律处分。五、实验中要节约水、电、气及其它消耗材料。六、细心观察、如实记录实验现象和结果，不得抄袭或随意更改原始记录和数据，不得擅离操作岗位和干扰他人实验。七、使用易燃、易爆、腐蚀性、有毒有害物品或接触带电设备进行实验，应特别注意规范操作，注意防护；若发生意外，要保持冷静，并及时向指导教师和管理人员报告，不得自行处理。仪器设备发生故障和损坏，应立即停止实验，并主动向指导教师报告，不得自行拆卸查看和拼装。八、实验完毕，应清理好实验仪器设备并放回原位，清扫好实验现场，经指导教师检查认可并将实验记录交指导教师检查签字后方可离去。九、无故不参加实验者，应写出检查，提出申请并缴纳相应的实验费及材料消耗费，经批准后，方可补做。十、自选实验，应事先预约，拟订出实验方案，经实验室主任同意后，在指导教师或实验技术人员的指导下进行。十一、实验室内一切物品未经允许严禁带出室外，确需带出，必须经过批准并办理手续。

计量经济学大作业

计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号：姓名：专业：

税收影响因素的研究摘要本文研究的是税收影响因素模型，通过对1991-2010年税收规模资料的分析，以了解税收的结构、规模及演变的新特点，并探讨影响税收的各因素，运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析，并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。关键词：税收财政支出 OLS 1 问题的提出从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来，中国经济高涨，对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素，而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素，两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例，决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里，税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例，在人均国内生产总值260美元的低收入国家里，国内生产总值税收率为13.2%；人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家，这一比率为23.3%；而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家，这一比例是28.1%。显然，一国国内生产总值税收率愈高，税负承受能力愈强，因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上，引用计量的方法，将三者综合起来对税收进行探讨，作者认为，在我国经济飞速发展的过程中，国内生产总值有了很大的增长，因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。

从大数据到大分析

从大数据到大分析 From Big Data to HPA
Dr. Sunstone Zhang (张磊博士) Principal Consultant, SAS China Sunstone.Zhang@https://www.360docs.net/doc/7e1072263.html,
Copyright ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.

总时差双代号网络图时间计算参数-计算题及答案

总时差（用TFi-j表示），双代号网络图时间计算参数，指一项工作在不影响总工期的前提下所具有的机动时间。用工作的最迟开始时间LSi-j与最早开始时间ESi-j之差表示。自由时差，指一项工作在不影响后续工作的情况下所拥有的机动时间。用紧后工作的最早开始时间与该工作的最早完成时间之差表示。网络图时间参数相关概念包括：各项工作的最早开始时间、最迟开始时间、最早完成时间、最迟完成时间、节点的最早时间及工作的时差（总时差、自由时差）。 1总时差=最迟完成时间—尚需完成时间。计算结果若大于0，则不影响总工期。若小于0则影响总工期。 2拖延时间=总时差+受影响工期，与自由时差无关。 3自由时差=紧后最早开始时间—本工作最早完成时间。自由时差和总时差-----精选题解（免B) 1、在双代号网络计划中，如果其计划工期等于计算工期，且工作i-j的完成节点j在关键线路上，则工作i-j的自由时差（）。 A．等于零 B．小于零 C．小于其相应的总时差 D．等于其相应的总时差答案：D 解析：

本题主要考察自由时差和总时差的概念。由于工作i-j的完成节点j在关键线路上，说明节点j为关键节点，即工作i -j的紧后工作中必有关键工作，此时工作i-j的自由时差就等于其总时差。 2、在某工程双代号网络计划中，工作M的最早开始时间为第15天，其持续时间为7天。该工作有两项紧后工作，它们的最早开始时间分别为第27天和第30天，最迟开始时间分别为第28天和第33天，则工作M的总时差和自由时差（）天。 A．均为5 B．分别为6和5 C．均为6 D．分别为11和6 答案：B 解析：本题主要是考六时法计算方法 1、工作M的最迟完成时间=其紧后工作最迟开始时间的最小值所以工作M 的最迟完成时间等于[28，33]=28 2、工作M的总时差=工作M的最迟完成时间-工作M的最早完成时间等于28-（15+7）=6 3、工作M的自由时差=工作M的紧后工作最早开始时间减工作M的最早完成时间所得之差的最小值： [27-22；30-22]= 5。 3、在工程网络计划中，判别关键工作的条件是该工作（）。

时间序列分析考试卷及答案

考核课程时间序列分析（B 卷）考核方式闭卷考核时间 120 分钟注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。（A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ，（D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业

计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号：0090863 0090817 0090832 姓名：组长：邱碧涛组员：杨意钟丹兰专业：财政学修课时间：2011-2012第一学期任课教师：朱永军成绩：评语：本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，采用中国1985年到2009年的数据，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。从大作业的完成情况来看，说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解，并能使用Eviews软件进行实证分析。 Email:275474458@https://www.360docs.net/doc/7e1072263.html,

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析摘要本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。关键词：在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验 Abstract This text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively. Key words: The total number of college students, Multivariate analysis, Model, Econometric, Test

双代号网络计划时间参数的计算

造价师土建复习:双代号网络计划时间参数的计算 (四双代号网络计划时间参数的计算。此部分看着乱,实际很简单,理清思路也不会很难 1、网络图的计算十分重要。想对网络图进行计算,首先要从它们的基本概念入手,通过分析基本概念就可以得出计算的原理和公式。有的同志经常对基本概念一扫而过,直接去做网络计算题目,这样事倍功半。所以我们要从基本概念入手进行分析。 2、工作最早开始时间,是本工作所有的紧前工作,本工作可以有一个也可以有多个紧前工作,但是需要所有的紧前工作都结束,本工作才可能开始,如果有一个紧前工作没有完成,那么本工作也就不可能开始。所以我们计算工作最早开始时间时要顺着箭线方向依次计算,有两个以上紧前工作的,取所有紧前工作最早完成时间的最大值为本工作的最早开始时间,这也就是我们常说的“顺着箭线计算,依次取大”。起始结点工作最早开始时间为0。 3、工作最早完成时间是指本工作最早开始时间加上本工作必须的持续时间,可以和工作最早开始时间同时计算。终点节点的最早完成时间就是该网络计划的计算工期,我们一般以这个计划工期为工期要求。 4、工作最迟完成时间是指不影响整个任务按期完成的条件下,本工作最迟完成的时间。最后一个工作的终点节点的最早完成时间(计算工期就是最后一个工作的最迟完成时间。 5、用最迟完成时间减去工作的持续时间就是该工作的最迟开始时间。最迟开始时间的含义简单理解就是如果本工作不能在这个时间开始,那么就会影响整个任务的完成,也就是要拖延计算工期。对于最迟开始时间计算的程序是:“逆着箭线计算,依次取小”。 6、总时差,总时差是指一个工作在不影响总工期的条件下,该工作可以利用的机动时间。计算公式是最迟开始时间减最早开始时间或者最迟完成时间减最早完成时

时间序列分析--习题库

说明：答案请答在规定的答题纸或答题卡上，答在本试卷册上的无效。一、填空题（本题总计25分） 1. 常用的时间序列数据，有年度数据、（）数据和（）数据。另外，还有以（）、小时为时间单位计算的数据。 2. 自相关系数j ρ的取值范围为（）；j ρ与j -ρ之间的关系是（）；0ρ=（）。 3.判断下表中各随机过程自相关系数和偏自相关系数的截尾性，并用 2. 如果随机过程{}t ε为白噪音，则 t t Y εμ+= 的数学期望为；j 不等于0时，j 阶自协方差等于，j 阶自相关系数等于。因此，是一个随机过程。 1.（2分）时间序列分析中，一般考虑时间（）的（）的情形。 3. （6分）随机过程{}t y 具有平稳性的条件是：（1）（）和（）是常数，与（）无关。（2）（）只与（）有关，与（）无关。 7. 白噪音的自相关系数是：

1.白噪音{}t y 的性质是：t y 的数学期望为，方差为；t y 与j -t y 之间的协方差为。 1.（4分）移动平均法的特点是：认为历史数据中（）的数据对未来的数值有影响，其权数为（），权数之和为（）；但是，（）的数据对未来的数值没有影响。 2. 指数平滑法中常数α值的选择一般有2种：（1）根据经验判断，α一般取。（2）由确定。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有拖尾性的有（），偏自相关系数具有拖尾性的有（）。 ①平稳(2) ②(1) ③平稳(1,2) ④白噪音过程 4.（5分）下述随机过程中，具有平稳性的有（），不具有平稳性的有（）。 ①白噪音 ②t t y 1.23t+ε=+ ③随机漂移过程 ④t t t 1y 16 3.2εε-=++ ⑤t t y 2.8ε=+ 2.（3分）白噪音{}t ε的数学期望为（）；方差为（）；j 不等于0时，j 阶自协方差等于（）。（2）自协方差与（）无关，可能与（）有关。 3. （5分）下述随机过程中，自相关系数具有截尾性的有（），偏自相关系数具有截尾性的有（）。

时间序列习题及答案

时间数列一、填空题 1、动态数列分为、和动态数列三种。 2、动态数列由和两要素构成。 3、平均发展水平是对求平均数，统计上又叫。 4、发展速度由于采用基期的不同，可分为发展速度和发展速度。二者之间的数量关系可用公式、表示。 5、发展速度和增长速度之间的关系是。 6、平均发展速度是的平均数。 7、测定季节变动的最重要指标是。二、单项选择题 1、动态数列中，每个指标数值相加有意义的是（）。 A. 时期数列 B. 时点数列 C. 相对数数列 D. 平均数数列 2、序时平均数计算中的“首末折半法”适合于计算（）。 A. 时期数列 B. 连续时点数列 C. 间隔相等的间断时点数列 D. 间隔不等的间断时点数列 3、已知某地区2000年的粮食产量比1900年增长了1倍，比1995年增长了0.5倍，那么1995年粮食产量比1990年增长了（）。 A. 0.33倍 B. 0.50倍 C. 0.75倍 D. 2倍 4、已知一个数列的环比增长速度分别为3%、5%、8%，则该数列的定基增长速度为（） A. 3%×5%×8% B. 103%×105%×108% C. （3%×5%×8%）＋1 D（103%×105%×108%）－1 5、企业生产的某种产品2002年比2001年增长了8%，2003年比2001年增长了12%，则2003年比20年增长了（）。 A. 3.7% B. 50% C. 4% D. 5% 6、某企业2000年的利润为100万元，以后三年每年比上年增加10万元，则利润的环比增长速度（）。 A年年增长 B. 年年下降 C. 年年保持不变 D. 无法做结论 7、1980年为基期，2003年为报告期，计算粮食产量的年平均发展速度时，需要（） A. 开24次方 B. 开23次方 C. 开22次方 D. 开21次方 8、若无季节变动，则季节比率应（）。 A. 为0 B. 为1 C. 大于1 D. 小于1 三、多项选择题 1．下列动态数列中，哪些属于时点数列。（） A. 全国每年大专院校毕业生人数 B. 全国每年大专院校年末在校学生数 C. 某商店各月末商品库存额 D. 某企业历年工资总额 E. 全国每年末居民储蓄存款余额 2．动态数列中，各项指标值不能相加的有（）。 A. 时点数列 B. 时期数列 C. 平均数动态数列 D. 相对数动态数列 E. 以上数列中的各项指标数值都不能相加 3．简单算术平均数适合于计算（）的序时平均数。 A. 时期数列 B. 间隔不等的间断时点数列 C. 间隔相等的间断时点数列 D. 间隔不等的连续时点数列 E. 间隔相等的连续时点数列 4．定基增长速度等于（）。

数据模型与决策课程大作业

数据模型与决策课程大作业以我国汽油消费量为因变量，乘用车销量、城镇化率和90#汽油吨价与城镇居民人均可支配收入的比值为自变量时行回归（数据为年度时间序列数据）。试根据得到部分输出结果，回答下列问题：1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少 2）写出此回归分析所对应的方程； 3）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明； 4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。 1）“模型汇总表”中的R方和标准估计的误差是多少答案：R方为^2= ；标准估计的误差为^（）= 2）写出此回归分析所对应的方程；答案：假设汽油消费量为Y，乘用车销量为a，城镇化率为b，90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入为c,则回归方程为： Y=++）将三个自变量对汽油消费量的影响程度进行说明；乘用车销量对汽油消费量相关系数只有，数值太小，几乎没有影响，但是城镇化率对汽油消费量相关系数是，具有明显正相关，当城镇化率每提高1，汽油消费量增加。乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入相关系数为，呈明显负相关，即乘用90#汽油吨价/城镇居民人均可支配收入每增加1个单位，汽油消费量降低个单位。a, b, c三个自变量的sig值为、、，在显着性水平情形下，乘用车消费量对

汽油消费量的影响显着为正。（4）对回归分析结果进行分析和评价，指出其中存在的问题。在学习完本课程之后，我们可以统计方法为特征的不确定性决策、以运筹方法为特征的策略的基本原理和一般方法为基础，结合抽样、参数估计、假设分析、回归分析等知识对我国汽油消费量影响因素进行了模拟回归，并运用软件计算出回归结果，故根据回归结果，对具体回归方程，回归准确性，自变量影响展开分析。 Anova表中，sig值是t统计量对应的概率值，所以t和sig两者是等效的，sig要小于给定的显着性水平，越接近于0越好。F是检验方程显着性的统计量，是平均的回归平方和平均剩余平方和之比，越大越好。在图表中，回归模型统计值F=，p值为，因此证明回归模型有统计学意义，表现回归极显着。即因变量与三个自变量之间存在线性关系。系数表中，除了常数项系数显着性水平大于，不影响，其它项系数都是，小于，即每个回归系数均具有意义。

R语言时间序列函数整理_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/7e1072263.html, R语言时间序列函数整理_光环大数据培训【包】 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验【基本函数】数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数简单统计量 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

https://www.360docs.net/doc/7e1072263.html, #具体说明见文档1 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时

一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

2001年12月系统工程理论与实践第12期　文章编号:100026788(2001)1220022208 一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略马志锋1,邢汉承2,郑晓妹3 (1.深圳中兴通讯股份有限公司上海第二研究所,上海200233;2.东南大学计算机科学与工程系,江苏南京210096; 3.南京航空航天大学计算机科学与工程系,江苏南京210016) 摘要:　阐述了基于Rough集的时间序列数据的挖掘策略,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题.实践证明,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的.文章强调了时间序列数据中的多方面信息,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息. 关键词:　数据挖掘;Rough集;时间序列数据中图分类号:　T P18 文献标识码:　A α T i m e Series D ata M in ing Strategy Based on Rough Set M A Zh i2feng1,X I N G H an2cheng2,ZH EN G X iao2m ei3 (1.Shangh i N o.2R esearch In stitu te,ZT E Co rpo rati on,Shanghai200233,Ch ina;2.Sou theast U n iversity,N an jing210096,Ch ina;3.N an jing U n iversity of A eronau tics and A stronau tics,N an jing 210016,Ch ina) Abstract　T h is paper p ropo ses ti m e series data m in ing strategy based on a rough set.It m ain ly discu sses the acqu isiti on of ti m e2dependen t and ti m e2independen t info rm ati on from ti m e series data.P ractice p roves that rough set theo ry,as an effective too l to deal w ith vagueness and uncertain ty,is also effective to the ti m e series data m in ing. D ifferen t info rm ati on,such as info rm ati on from o riginal data,variati on and varian t rati o of data,is emphasized in the m in ing p rocess of ti m e series data. Keywords　data m in ing;rough sets;ti m e series data 1　引言随着当今数据采集和存储技术的不断发展,数据库中存储的数据量急剧增加,数据库的规模也因此变得越来越庞大.人们发现自己已不再是缺少信息,而是被信息海洋所淹没.如何分析数据并从中挖掘出有用的知识是一项既费时又难于进行的工作.通常,对于特定领域的数据挖掘(data m in ing)需要有一定的背景领域知识,并在此基础上采用某种有效工具从数据集中获取更多的隐含的、先前未知的并具有潜在价值的知识.这种挖掘在工业过程控制、医疗诊断、股票分析、水文气象等领域尤显重要,因为这些领域的数据有一个共同的特点,即它们都记录了某个领域的时间序列(ti m e series)信息,且信息量特别巨大,如果没有合适的挖掘手段则势必给以后的决策和新数据的预测带来困难.信息系统中时间序列数据的出现使得有必要针对这一特殊数据类型的挖掘给出相应的策略,以便发现在某段时间内连续记录的某属性序列值的变化规律,以及它的变化给其它属性值所带来的影响. 2　数据挖掘新方法:Rough集理论方法 Rough集(Rough Set,R S)理论是一种新型的处理不完整性和不确定性问题的数学工具,能根据人们α收稿日期:2000204214

第六章_时间数列练习题及解答

《时间序列》练习题及解答一、单项选择题从下列各题所给的4个备选答案中选出1个正确答案，并将其编号（A、B、C、D）填入题干后面的括号内。 1、构成时间数列的两个基本要素是（）。 A、主词和宾词 B、变量和次数 C、时间和指标数值 D、时间和次数 2、最基本的时间数列是（）。 A、时点数列 B、绝对数数列 C、相对数数列 D、平均数数列 3、时间数列中，各项指标数值可以相加的是（）。 A、相对数数列 B、时期数列 C、平均数数列 D、时点数列 4、时间数列中的发展水平（）。 A、只能是总量指标 B、只能是相对指标 C、只能是平均指标 D、上述三种指标均可以 5、对时间数列进行动态分析的基础指标是（）。 A、发展水平 B、平均发展水平 C、发展速度 D、平均发展速度 6、由间断时点数列计算序时平均数，其假定条件是研究现象在相邻两个时点之间的变动为（）。 A、连续的 B、间断的 C、稳定的 D、均匀的 7、序时平均数与一般平均数的共同点是（）。 A、两者均是反映同一总体的一般水平 B、都是反映现象的一般水平 C、两者均可消除现象波动的影响 D、共同反映同质总体在不同时间上的一般水平 8、时间序列最基本的速度指标是（）。 A、发展速度 B、平均发展速度 C、增长速度 D、平均增长速度 9、根据采用的对比基期不同，发展速度有（）。 A、环比发展速度与定基发展速度 B、环比发展速度与累积发展速度 C、逐期发展速度与累积发展速度 D、累积发展速度与定基发展速度 10、如果时间序列逐期增长量大体相等，则宜配合（）。 A、直线模型 B、抛物线模型 C、曲线模型 D、指数曲线模型 A、100%124%104% 108.6% 3 ++ = B、 506278 108.6% 506278 100%124%104% ++ = ++

银行业和证券业的统计分析

银行业和证券业的统计分析 ——从上市公司的角度 1 研究概要背景介绍随着中国金融市场的逐步完善与繁荣，越来越多的人开始关注这个领域。而作为金融市场重要组成部分的证券市场，理所应当地吸引了人们最多的眼球。本次统计大作业的研究中心选择也正是基于这种考虑。在行业类型的选择上，我们结合了小组成员的专业和兴趣，确定了金融行业的两大主要组成部分——银行业与证券业。以期通过SPSS统计软件进行相应的统计分析，寻找这些公司间的共性与特性，为投资者的投资提供有用的参考。数据选择我们从A股上市的银行和券商中分别选取十家，根据其2009年6月30日的半年报计算出九个主要的财务指标：股东权益比、负债权益比、主营收入增长率、管理费用比例、总资产周转率、资产负SPSS统计软件债率、每股收益、经营净利率和资产利润率。数据见附表1。统计方法通过上述财务指标比较分析银行业与证券业的差异、盈利水平以及股价的变动等方面。我们运用到的统计方法包括描述统计、相关分析、多元线性回归、方

差分析、两个独立样本的非参数检验、主成分分析、聚类分析、判别分析、多维尺度分析、时间序列分析。 2 SPSS统计分析结果描述统计——两行业特征的比较我们分别对银行和券商这两个行业的十组数据进行统计描述，以求对两行业之间的特征能有个大致的掌握。结果如下所示：（1）银行业：（2）券商：通过上表可以看出（1）券商的股东权益比均值为远大于银行的，说明证券行业风险较大要求券商有较强的抵御外部风险的能力；

（2）银行的负债权益比相较证券业的高，说明银行的负债比例较高，这主要是由于银行吸收存款的特性造成的；（3）从主营收入增长率来看，银行业发展比较稳定，而券商的成长能力较强。（4）比较两个行业的盈利水平，可以发现券商的资产管理能力，资产的利用率相对较高，善于改善生产经营管理，降低成本费用，有利于利润总额的增加两个独立样本的非参数检验——银行业与证券业各指标分布的差异通过对两个独立样本（银行业与证券业）的均值、中位数、离散趋势、偏度等进行差异性检验，分析它们是否来自相同分布的总体。样本变量的Mann-Whitney U统计量的值分别为0、0、39、33、0、45、26、0；Wilcoxon W统计量的值分别为55、55、94、88、55、55、100、81、55；Z 统计量值分别为、、、、、、、、，负值说明实际观测的秩和比期望观测的秩和要小。股东权益比、负债权益比、总资产周转率、资产负债率和资产利润率比的Sig值比小，说明银行业与证券业的这些指标有显着差异。而主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和经营利润率的Sig值比大，说明这些指标在银行业与券商业中差异不大。为了验证前面得出的结论，用K-S Z方法来检验同一个问题，上表为分析结果。K-S Z的值分别为、、、、、、、和，其所对应的双边渐进显着性水平分别为小于、小于、、小于、小于、、和小于。即主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和

双代号网络图时间参数计算

双代号网络图时间参数计算双代号网络图时间参数计算双代号网络图是应用较为普遍的一种网络计划形式。它是以箭线及其两端节点的编号表示工作的网络图。双代号网络图中的计算主要有六个时间参数： ES：最早开始时间，指各项工作紧前工作全部完成后，本工作最有可能开始的时刻； EF：最早完成时间，指各项紧前工作全部完成后，本工作有可能完成的最早时刻 LF：最迟完成时间，不影响整个网络计划工期完成的前提下，本工作的最迟完成时间； LS：最迟开始时间，指不影响整个网络计划工期完成的前提下，本工作最迟开始时间； TF：总时差，指不影响计划工期的前提下，本工作可以利用的机动时间； FF：自由时差，不影响紧后工作最早开始的前提下，本工作可以利用的机动时间。双代号网络图时间参数的计算一般采用图上计算法。下面用例题进行讲解。例题：试计算下面双代号网络图中，求工作C的总时差？

早时间计算： ES，如果该工作与开始节点相连，最早开始时间为0，即A的最早开始时间ES=0； EF，最早结束时间等于该工作的最早开始+持续时间，即A的最早结束EF为0+5=5；如果工作有紧前工作的时候，最早开始等于紧前工作的最早结束取大值，即B的最早开始FS=5，同理最早结束EF为5+6=11，而E工作的最早开始ES为B、C工作最早结束（11、8）取大值为11。迟时间计算： LF，如果该工作与结束节点相连，最迟结束时间为计算工期23，即F的最迟结束时间LF=23；LS，最迟开始时间等于最迟结束时间减去持续时间，即LS=LF-D；如果工作有紧后工作，最迟结束时间等于紧后工作最迟开始时间取小值。时差计算： FF，自由时差=（紧后工作的ES-本工作的EF）； TF，总时差=（本工作的最迟开始LS-本工作的最早开始ES）或者=（本工作的最迟结束LF-本工作的最早结束EF）。该题解析：则C工作的总时差为3.

一种基于关键点的时间序列聚类算法

万方数据

一种基于关键点的时间序列聚类算法作者：谢福鼎，李迎，孙岩，张永， XIE Fu-ding， LI Ying， SUN Yan， ZHANG Yong 作者单位：谢福鼎,XIE Fu-ding(辽宁师范大学城市与环境学院大连116029)，李迎,孙岩,张永,LI Ying,SUN Yan,ZHANG Yong(辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116081) 刊名：计算机科学英文刊名：Computer Science 年，卷(期)：2012,39(3) 参考文献(13条) 1.刘懿;鲍德沛;杨泽红新型时间序列相似性度量方法研究[期刊论文]-计算机应用研究 2007(05) 2.董晓莉;顾成奎;王正欧基于形态的时间序列相似性度量研究[期刊论文]-电子与信息学报 2007(05) 3.肖辉;胡运发基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘[期刊论文]-计算机研究与发展 2005(01) 4.Maharaj E A;D' Urso P A coherence-based approach for the pattern recognition of time series 2010 5.D'urso P;Maharaj E A Autocorrelation-based fuzzy clustering of time series 2009 6.杜奕;卢德唐;李道伦一种快速的时间序列线性拟合算法[期刊论文]-中国科学技术大学学报 2007(03) 7.Keogh E;Ratanamahatana C A Exact indexing of dynamic time warping 2005 8.刘慧婷;倪志伟基于EMD与K-means算法的时间序列聚类[期刊论文]-模式识别与人工智能 2009(05) 9.江克勤;施培蓓优化初始中心的模糊C均值算法 2009(05) 10.张健沛;杨悦;杨静基于最优划分的K-means初始聚类中心选取算法[期刊论文]-系统仿真学报 2009(09) 11.Keogh E;Chu S;Hart D An On-line Algorithm for Segmenting Time Series 2001 12.Keogh E;Kasetty S On Need for Time Series Data Mining Benchmarks:A Survey and Empirical Demonstration 2002 13.汪小帆;李翔;陈关荣复杂网络理论及其应用[外文期刊] 2006(2) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/7e1072263.html,/Periodical_jsjkx201203036.aspx

横截面大数据、时间序列大数据、面板大数据

横截面数据、时间序列数据、面板数据横截面数据：（时间固定）横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。如：时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y) 在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。如：面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z) 是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。举例：如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：北京市分别为8、9、10、11、12；上海市分别为9、10、11、12、13；天津市分别为5、6、7、8、9；重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。这就是面板数据。关于面板数据的统计分析

启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables （左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。以上面说的为例，定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。