重要作业时间分析

重要作业时间分析 Prepared on 24 November 2020

重要作业时间分析

时间序列分析作业

时间序列分析作业 1、数据收集 通过长江证券金长江网上交易软件收集中信证券(600030)股价数据（2010-7-1~2011-5-9，共200组），保存文件，命名为“股价数据”。 2、工作表建立 打开eviews，点击file下拉菜单中的new项选择workfile项，弹出窗口如下： （1）、在datespecification中选择integer date。 （2）、在start和end中分别输入“1”“200” （3）、在wf项后面的框中输入工作表名称hr，点击ok。 窗口如下： 3、数据导入 在hr工作文件的菜单选项中选择pro，在弹出的下拉菜单中选择import，然后再下拉二级菜单中选择read text-lotus-excell，找到数据，双击弹出如下对话框：

默认date order，选择右边upper-left data cell下面的空格填写，输入excel中第一个有效数据单元格地址B6，在names for series or number if named in file 中输入序列名称，不妨设为s，点击ok，导入数据。 4、平稳性检验 点击s序列，选择菜单view/correlogram，弹出correlogram specification对话框，如下图，在对话框中默认level，lags to include 改为20（200/10），可得下图：

序列的自相关系数没有很快的趋近0，说明原序列是非平稳的序列。 5、对原序列做对数差分处理 A、在主窗口输入smpl 2 200，对样本数据进行选取， B、在主命令窗口输入series is=log(s)-log(s(-1)) 可以得到新的序列is 对is序列做同上的平稳性检验可以得到如下图：

时间序列分析练习题

第二十七章时间序列分析 一、单项选择题 1、以下关于发展水平的说法中，错误的是（）。 A、在绝对数时间序列中，发展水平是绝对数 B、在相对数时间序列中，发展水平表现为相对数 C、发展水平是时间序列中对应于具体时间的指标数值 D、平均数时间序列中，发展水平表现为绝对数 2、（）也称序时平均数或动态平均数，是对时间序列中各时期发展水平计算的平均数，它可以概括性描述现象在一段时期内所达到的一般水平。 A、发展水平 B、发展速度 C、平均发展水平 D、平均发展速度 我国2005—2017年平均每年第三产业就业人数是（）万人。 A、12 480 B、12 918 C、14 000 D、14 412 4、环比发展速度等于（）。 A、逐期增长量与其前一期水平之比 B、累计增长量与最初水平之比 C、报告期水平与最初水平之比 D、报告期水平与其前一期水平之比 5、已知一个序列的环比发展速度为102%、103%、105%，则该序列的定基发展速度为（）。 A、103% B、105% C、110% D、112% 6、以相对数形式表示的两个不同时期发展水平的比值是（）。 A、增长量 B、发展水平 C、增长速度 D、发展速度 7、已知某地区2012-2016年社会消费品零售总额的环比增长速度分别为5%、7%、10%、11%，则这一时期该地区社会消费品零售总额的定基增长速度为（）。 A、5%×7%×10%×11% B、（5%×7%×10%×11%）+1

C、105%×107%×110%×111% D、（105%×107%×110%×111%）-1 8、甲企业某种商品前11个月的实际销售量如下表所示。采用移动平均数法预测，取k＝3，则第 A、303 B、350 C、384 D、394 9、目前计算平均发展速度通常采用（）。 A、众数 B、几何平均法 C、算术平均法 D、增长1%的绝对值法 10、某企业2010年—2016年销售收入的年平均增长速度是27.6%，这期间相应的年平均发展速度是（）。 A、4.6% B、17.6% C、127.6% D、72.4% 11、平均增长速度与平均发展速度的数量关系是（）。 A、平均增长速度=1/平均发展速度 B、平均增长速度＝平均发展速度－1 C、平均增长速度＝平均发展速度＋1 D、平均增长速度＝1－平均发展速度 12、我们经常统计的城镇人口比重属于（）。 A、平均数时间序列 B、相对数时间序列 C、时期序列 D、时点序列 13、下列统计指标中，属于相对指标的是（）。 A、社会消费品零售总额 B、人口性别比 C、房屋建筑面积 D、城镇居民人均可支配收入 14、已知一个有关发展速度的时间序列的指标值是70%、80%、-5%、99%，其平均发展速度（）。 A、61% B、50%

(完整版)学生作业情况分析报告

学生作业情况分析报告 一、作业情况分析： 我班同学本学期基本能够按时完成语文作业，但质量非常参差。为此我作了以下调查，并进行数据的分析： 1、完成作业时间: 从数据显示36%同学能在30分钟内完成作业，这部分同学有班上学习成绩好的，也有学习成绩很差的。为什么走两个极端呢？这是因为有部分学习成绩差的同学对待作业的态度大都是很随便的，书写马虎，没有认真思考，只为应付老师的检查，所以这部分同学的作业老师批改起来会相当吃力，有时会了看清他写得什么字还得花功夫。当然在这36%里边大都是学习成绩好的同学，他们认真听讲，所以完成作业时毫不吃力，做得又快又好，书写让老师看得舒心。 46%同学能在40分钟内完成作业，这部分同学比较有耐心，这其中不乏一些学习成绩较好的同学，他们对待作业非常认真，书写一笔一画，相当工整，而且有时会超出老师的要求。 还有18%同学会花上一小时甚至以上的时间来做作业，通过与他们的家长联系，得到的答案几乎是一致的，就是边玩（或边看电视）边做作业，结果事倍功半，一检查对作业所要巩固的内容基本没有掌握。 2、作业类型完成情况统计 从上面数据看出大部分学生不喜欢做动脑筋的作业，对于“思考性作业”

与“作文”大部分学生觉得非常困难，比如作文：没有注意平时积累素材，找不到话题等等；对于阅读分析类的题目，很多同学没有认真思考，总说很难，要么不写，要么为了应付老师随便写写。对于预习、复习这类的作业反正老师看不到，所以索性不做，只有34%的同学能认真地完成，在与家长联系的过程中，很多家长表示孩子回到家除了完成作业以外，很少会复习和预习。有的家长甚至说从未见过孩子在家里拿起语文读课文。 三、对于作业情况引起的反思： 1、习惯差，这是孩子身上的原因 从上面情况分析的数据来看，学生不认真完成家庭作业的情况比较严重，他们并不是不做作业，而是在态度上不重视。小学生往往都是缺乏学习的自觉性，他们不善于利用时间完成作业，常敷衍了事。我班就有几个不做家庭作业的，或胡乱一通的学生。他们的成绩个个很差。但是我并不觉得是他们的智力有问题，而是从小没有把学习的习惯培养起来，经常要老师、同组同学督促才做作业，对于思考性的作业更是敬而远之。这种长期不做作业不思考问题的习惯他们的大脑缺乏灵活性及思维能力。久而久之，学习成绩自然就下降了。 2、作业布置缺乏层次性，这是老师身上的原因 一个巴掌拍不响，孩子对待作业的习惯没有培养好，身为老师的我也责无旁贷。语文作业通常都是一些抄写、背诵、阅读练习、作文等，这样的重复性的作业比赛枯燥乏味，调动不起学生的积极性、主动性，再加上学生之间的个体差异也很大，学习能力也高低不同。对于后进生难度大的作业造成了他们缺少成功的体验和喜悦，久而久之他们对待家庭作业的态度就会变的极为消极甚至不做作业。

时间序列分析作业讲解

《时间序列分析与应用》 课程作业 地震数据（COP.BHZ-24）时间序列分析 一．前言 本次作业选取了第24号文件，共1440个数据。截取前1200个数据进行理分析，然后建立模型。之后再对数据进行预测，然后对1200之后的30个数据进行更新，将更新结果与原观测值进行比对分析，最后得出结论。 二．数据处理

1. 数据读取与画图 首先将文件“COP.BHZ.txt”保存到E盘根目录下，以便于读取。用scan()函数将数据读入，并保存到sugar2文件中。如图1所示。 图1 数据读取 然后，画出该时间序列图。横轴表示时间，单位是*10ms，纵轴表示高程，单位是um。代码及图示如图2、图3所示。 图2 时序图代码 图3 前1200个数据散点图 2. 平稳性检验 从图中看出，该组数据随时间变化基本平稳，仅有小幅波动。最高点与最低点相差也仅在250um之内。通过adf.test()函数可以验证该假设，可以看出该序列是平稳的（stationary）。如图4所示。然后用求平均函数mean()求出这1200个数据的平均值a，可以从图5看到结果。

图4 平稳性检验结果 图5 求平均值 然后，将原始数据减去平均值，得到一组零均值的新数据，命名为sugar3。 3. 数据建模分析 接下来绘制震前数据的自相关函数和偏自相关函数图像，初步判断其大概符合什么模型。图6为画出图像的代码，新序列sugar3的ACF、PACF图像如下所示。 图6 ACF、PACF、EACF图像代码

图7 ACF图 图8 PACF图 从ACF、PACF图可以看出，序列一阶之后相关性较强，虽然在第19阶滞后处有超限的情况，但从总体来看，两个图都是拖尾的情况。因此要借助于EACF 图来做进一步判断。扩展自相关函数EACF图如下。 图9 EACF图 3 模型识别 由EACF图可以看出此时间序列符合ARMA(0,1)或ARMA(2,2)，根据以上信息尚不能明确判断出具体的模型，要建立确定的模型，就需要排除上述模型中的一种，用模型诊断的方法可以实现。模型诊断，或模型评价，涉及检验模型的拟合优度，并且如果拟合程度很差，要给出适当的调整建议。模型诊断的方法有两种：分析拟合模型的残差和分析过度参数化的模型。下面先使用残差法。 3.1 ARMA(0,1)模型诊断

第九章 时间序列分析习题

第九章时间序列分析习题 一、填空题 1．时间序列有两个组成要素：一是，二是。 2．在一个时间序列中，最早出现的数值称为，最晚出现的数值称为。 3．时间序列可以分为时间序列、时间序列和时间序列三种。其中是最基本的序列。 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，分为和两种，它们之间的关系可以表达为。 7．设i=1，2，3，…，n，a i为第i个时期经济水平，则a i/a0是发展速度，a i/a i-1是发展速度。 8．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。 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。 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 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C时点序列D相对数时间序列 3．发展速度属于( ) A比例相对数B比较相对数C动态相对数D强度相对数 4．计算发展速度的分母是( ) A报告期水平B基期水平C实际水平D计划水平 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B150．2万人C150．1万人D无法确定 7．由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度( ) A有8个B有9个C有10个D有7个 8．采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( )

(整理)8章 时间序列分析练习题参考答案.

第八章 时间数列分析 一、单项选择题 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 C 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 C 时点序列 D 相对数时间序列 B 3.发展速度属于( ) A 比例相对数 B 比较相对数 C 动态相对数 D 强度相对数 C 4.计算发展速度的分母是( ) A 报告期水平 B 基期水平 C 实际水平 D 计划水平 B 5.某车间月初工人人数资料如下： 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 C 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( ) A 150万人 B 150．2万人 C 150．1万人 D 无法确定 C 7.由一个9项的时间序列可以计算的环比发展速度( ) A 有8个 B 有9个 C 有10个 D 有7个 A 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 A 9.某企业的科技投入，2010年比2005年增长了58．6％，则该企业2006—2010年间科技投入的平均发展速度为( ) A 5 %6.58 B 5%6.158 C 6 %6.58 D 6%6.158 B 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 D 首末折半法 D 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 季节指数法

时间序列的分析课后作业

《应用时间序列分析》 实训报告 实训项目名称时间序列预处理 实训时间 2013年10月14日 实训地点实验楼309 班级统计1004班 学号 1004100415 姓名范瑛

《应用时间序列分析》 实训(实践) 报告 实训名称时间序列预处理 一、实训目的 目的：熟悉平稳性检验方法和纯随机性检验方法的相关理论和软件实现的过程，并对结果给出解释，加深对理论的理解，提高动手能力。 任务：Eviews软件的常用菜单方式和命令方式操作；时间序列的自相关函数计算；序列的初步分析，并序列进行平稳性和纯随性进行检验，并写出实训报告。 二、实训要求 1、掌握Eviews软件的工作文件建立方法； 2、对时间序列进行初步分析，总结特征； 3、学会用Eviews软件计算时间序列分析相关函数的； 4、对序列进行平稳性和纯随性检验； 5、在上完机后要写出实验报告。 三、实训内容 1、熟悉Eviews软件的菜单操作和命令操作，包括工作文件的建立、数据的输入 与编辑、新序列的产生、在工作文件窗口中删除、更名变量、序列的各种观察(线图、各种统计量)以及时间序列的差分运算和相关函数的计算。本部分主要由教师来演示介绍。 2、初步对序列进行观察，对序列进行观察分析，求出序列的自相关函数和Q-统 计量，并对序列进行平稳性检验和纯随机性检验。 四、实训分析与总结 第一题 根据Eviews分析所得时间序列图如图1所示：

图1：系列样本序列时序图 该时序图显示系列样本有明显的递增趋势，所以它一定不是平稳序列。 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . |****** | . |****** | 1 0.729 0.729 12.293 0.000 . |**** | . | . | 2 0.511 -0.042 18.682 0.000 . |*** | . | . | 3 0.342 -0.033 21.712 0.000 . |**. | . | . | 4 0.215 -0.025 22.983 0.000 . |* . | . | . | 5 0.124 -0.016 23.435 0.000 . | . | . | . | 6 0.063 -0.008 23.560 0.001 . | . | . | . | 7 0.026 -0.002 23.584 0.001 . | . | . | . | 8 0.008 0.003 23.586 0.003 . | . | . | . | 9 0.001 0.005 23.586 0.005 . | . | . | . | 10 0.000 0.003 23.586 0.009 . | . | . | . | 11 0.000 -0.001 23.586 0.015 . | . | . | . | 12 0.000 -0.001 23.586 0.023 图2：系列样本序列自相关图 从图中我们发现序列的自相关系数递减到零的速度相当缓慢，在很长的延迟 时期里，自相关系数一直为正。这是具有单调趋势的非平稳序列的一种典型的自 相关图形式。这和该序列时序图显示的显著的单调递增性是一致的。 第二题 根据Eviews分析所得时间序列图如图3所示：

时间序列分析习题

第8 章时间序列分析 一、填空题： 1．平稳性检验的方法有___________ 、_________ 和__________ 。 2．单位根检验的方法有：__________ 和___________ 。 3．当随机误差项不存在自相关时，用____________ 进行单位根检验；当随机误差 项存在自相关时，用___________ 进行单位根检验。 4. ___________________________________________________ EG检验拒绝零假设说明_______________________________________________________ 。 5. __________________________________________ DF检验的零假设是说被检验时间序列___________________________________________ 。 6. ____________________________ 协整性检验的方法有和。 7. 在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意 义的关系，但经常会得到一个很高的R2的值，这种情况说明存在____________ 问题。 8. ________________________________________________ 结构法建模主要是以____________________________________________________________ 来确定计量经济模型的理论关系形式。 9. _________________________________ 数据驱动建模以作为建模的主要准则。 10. 建立误差校正模型的步骤为一般采用两步：第一步，______________________

时间序列分析作业

1、某股票连续若干天的收盘价如下表： 304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 选择适当模型拟合该序列的发展，并估计下一天的收盘价。 解：根据上面的图和SAS软件编辑程序得到时序图，程序如下： data shiyan7_1; input x@@; time=_n_; cards; 304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 ; proc print data=shiyan7_1; proc gplot data=shiyan7_1; plot x *time=1; symbol1c=red v=star i=spline; run; 通过SAS运行上述程序可得到如下结果：

应用时间序列分析习题答案

第二章习题答案 2.1 （1）非平稳 （2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 （1）非平稳，时序图如下 （2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

2.3 （1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 （2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4 ，序列LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05 不能视为纯随机序列。 2.5 （1）时序图与样本自相关图如下

（2） 非平稳 （3）非纯随机 2.6 （1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)） （2）差分序列平稳，非纯随机 第三章习题答案 3.1 解：1()0.7()()t t t E x E x E ε-=?+ 0)()7.01(=-t x E 0)(=t x E t t x ε=-）B 7.01( t t t B B B x εε)7.07.01()7.01(221 +++=-=- 229608.149 .011 )(εεσσ=-= t x Var 49.00212==ρφρ 022=φ 3.2 解：对于AR （2）模型： ?? ?=+=+==+=+=-3.05 .021102112 12112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：???==15 /115/721φφ 3.3 解：根据该AR(2)模型的形式，易得：0)(=t x E 原模型可变为：t t t t x x x ε+-=--2115.08.0

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（ ）。

时间序列分析课后习题解答

第八章 时间序列分析 一、选择题 1.设（甲）代表时期数列；（乙）代表时点数列；（丙）代表几何序时平均数；（丁）代表“首末折半法”序时平均数。现已知1996～2000年某银行的年末存款余额，要求计算各年平均存款余额，需计算的是（ D ）。 A.甲、丙 B.乙、丙 C.甲、乙 D.乙、丁 2.某商业集团2000～2001年各季度销售资料如表8—1所示。 表8—1资料中，是总量时期数列的有（ D ）。 A.1、2、3 B.1、3、4 C.2、4 D.1、3 3.某地区粮食增长量1990～1995年为12万吨，1996～2000年也为12万吨。那么，1990～2000年期间，该地区粮食环比增长速度（ D ）。 A.逐年上升 B.逐年下降 C.保持不变 D.不能做结论 4.利用第2题数据计算零售额移动平均数（简单，4项移动平均），2001年第二季度移动平均数为（ A ）。 A.47.5 B.46.5 C.49.5 D.48.4 5.利用第3题数据计算2000年商品季平均流转次数（=零售额/库存额）（ C ）。 A.1.885 B.1.838 C.1.832 D.1.829 二、判断题 1.连续12个月逐期增长量之和等于年距增长量。（×） 2.计算固定资产投资额的年平均发展速度应采用几何平均法。（×） 3.用移动平均法分析企业季度销售额时间序列的长期趋势时，一般应取4项进行移动平均。（√） 4.计算平均发展速度的水平法只适合时点指标时问序列。（×） 5.某公司连续四个季度销售收入增长率分别为9％、12％、20％和18％，其环比增长速度为0.14％。（×） 三、计算题

1.某地区“九五”时期国内生产总值资料如表8—2所示。试计算该地区“九五”时期国内生产总值和各产业产值的平均发展水平。 表8—2 单位：百万元 解：国内生产总值和各产业产值均为时期指标，应采用时期指标序时平均数计算公式计算。 计算公式： 国内生产总值平均发展水平： 第一产业平均发展水平： 第二产业平均发展水平： 第三产业平均发展水平： 2.某企业2000年8月几次员工数变动登记如表8—3所示。试计算该企业8月份平均员工数。 表8—3 解：该题是现象发生变动时登记一次的时点序列求序时平均数，假设员工人数用Y来表示，则 ≈1260（人）该企业8月份平均员工数为1260人。 3.某企业2000年产品库存量数据如表8—4所示。试计算第一季度、第二季度、上半年、下半年和全年的平均库存量。 表8—4 单位：件

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第六章时间序列分析练习题 一、单项选择题 1、下列数列中属于时间序列的是（）。 A、学生按学习成绩分组形成的数列 B、一个月内每天某一固定时点记录的气温按度数高低排列形成的序列 C、工业企业按产值高低形成的数列 D、降水量按时间先后顺序排列形成的数列 2、已知各期环比增长速度为2%、5%和8%,则相应的定基增长速度的计算方法为（）。 A、102%×105%×108% B、102%×105%×108%-100% C、2%×5%×8% D、2%×5%×8%-100% 3、某小区新增住户2%,每家住户用量比上年提高了5%,则该小区用电量总额增长（）。 A、7% B、7.1% C、10% D、11.1% 4、计算发展速度的分子是（）。 A、报告期水平 B、基期水平 C、实际水平 D、计划水平 5、平均增长量是某种现象在一定时期内平均每期增长（或减少）的（）数量。 A、相对 B、绝对 C、累计 D、平均 6、说明现象在较长时期内发展的总速度的指标是（）。 A、环比发展速度 B、平均发展速度 C、定基发展速度 D、环比增长速度 7、平均发展速度是（）的（）平均数。 A、环比发展速度几何 B、环比发展速度算术 C、定基发展速度几何 D、定基发展速度算术 8、定基增长速度与环比增长速度的关系是（）。 A、定基增长速度是环比增长速度之和 B、定基增长速度是环比增长速度的连乘积 C、各环比增长速度加1后连乘积减1 D、各环比增长速度减1后连乘积减1 9、平均增长速度的计算式是（）。 A、环比增长速度的算术平均数 B、定基增长速度的算术平均数 C、平均发展速度减去百分之百 D、总增长速度的算术平均数

时间序列分析练习题

时间序列分析练习题 一、填空题 1. 从统计意义上讲，所谓的时间序列就是将某一指标在（不同时间）上的不同数值，按时间的先后顺序排列而成的数列。 2. 从统计意义上看，时间序列就是某一系统在（不同时间）的响应。 3. 按所研究对象的多少分，时间序列有（一元）时间序列和（多元）时间序列。 4. 按时间的连续性可将时间序列分为（离散）时间序列和（连续）时间序列。 5. 按序列的统计特性分，时间序列有（平稳）时间序列和（非平稳）时间序列。 6. 按时间的分布规律来分，时间序列有（高斯型）时间序列和（非高斯型）时间序列。 7. 如果序列的一二阶矩存在，而且对任意的时刻t 满足： ①（ 均值为常数 ） ②（ 协方差为时间间隔τ的函数 ） 则称该序列为宽平稳时间序列，也叫广义平稳时间序列。 8. 对于一个纯随机过程来说，若其期望和方差（均为常数），则称之为白噪声过程。白噪声过程是一个（宽平稳）过程。 9. 时间序列分析方法按其采用的手段不同可概括为数据图法，指标法和（模型法） 10.AR （1）模型为：X t =1?X t-1+a t 11.AR （2）模型为：X t =1?X t-1+2?X t-2+a t 12.AR （n ）模型为：X t =1?X t-1+2?X t-2+……n ?X t-n +a t 13.MA （1）模型为：X t =a t -1θa t-1 14.MA （m ）模型为：X t =a t -1θa t-1-2θa t-2……-m θa t-m 15.ARMA(2.1) 模型为：X t -1?X t-1-2?X t-2 =a t -1θa t-1 16.AR(1)模型是一个使相关数据转化为独立数据的变化器。

时间序列案例分析作业.doc

案例4 某专卖店销售额数量规律研究 资料 某专卖店为加强管理的科学化，采集了过去五年的销售量资料如下： 讨论大纲 1． 用哪些简单的描述性指标，可大致找到该专卖店销售额的一般规律？ 答：在不考虑不规则变化的情况下，用长期趋势、季节变动和周期波动这些描述性指标可以找到专卖店销售额的一般规律。 2． 能否以一个近似的函数式描述出销售额的长期趋势？能否进行预测？ 答：可以用一个近似的函数式描述销售额的长期趋势，计算过程如下表所示 函数式为24.870.298Y X Λ =+,可以进行预测，如预测2009年冬季的销售额，即将序号21作为自变量X 的值代入上述函数式中求解相应的预测值。

3．该数列是否存在明显的季节性变化，如何测定？ 4．该数列是否存在周期波动，如何测定？ 答：将3、4步合并进行分析，过程如下： 第一步：计算上述时间序列的季节指数,利用移动平均比率法，计算过程如下表所示

从季节指数的计算过程可以看出数列存在明显的季节性变化，用季节指数测定，春夏秋冬季节的季节指数分别为119.64%，75.99%，108.13%，96.23% 第二步：根据季节指数，可以得到消除季节影响的序列，然后根据这一无季节影响的时间序列拟合趋势线，计算过程如下表

所得趋势线为24.800.31Y X Λ =+ 第三步：测定周期波动，将1-20这20个时间的序号分别代入第二步求解出的趋势线24.800.31Y X Λ=+中，得到下表中的（3）列，然后用消除的季节影响的序列除以（3）列即可得到周期波动的成分，计算过程如下表所示：

5．上述规律如何帮助该专卖店的经营决策？ 答：利用上述规律可以帮助专卖店预测下一年四个季度的销售额情况，如下表： 其中趋势值是将21，22,23,24分别作为X 值代入24.800.31Y X Λ =+中得到。 预测值为趋势值与季节指数相乘得到 通过预测值及前面求解出的季节指数，商家可以更好的掌握季节的影响，趋势的影响及周期的波动，可以更好的做出经营决策。