基于SAS软件的时间序列实验的代码
实验指南
实验一分析太阳黑子数序列 (3)
实验二模拟AR模型 (4)
实验三模拟MA模型和ARMA!型 (6)
实验四分析化工生产量数据 (8)
实验五模拟ARIMA模型和季节ARIMA模型 (10)
实验六分析美国国民生产总值的季度数据 (13)
实验七分析国际航线月度旅客总数数据 (16)
实验八干预模型的建模 (19)
实验九传递函数模型的建模 (22)
实验十回归与时序相结合的建模 (25)
太阳黑子年度数据 (28)
美国国民收入数据 (29)
化工生产过程的产量数据 (30)
国际航线月度旅客数据 (30)
洛杉矶臭氧每小时读数的月平均值数据 (31)
煤气炉数据 (35)
芝加哥某食品公司大众食品周销售数据 (37)
牙膏市场占有率周数据 (39)
某公司汽车生产数据 (44)
加拿大山猫数据 (44)
实验一分析太阳黑子数序列
一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。
二、实验内容：分析太阳黑子数序列。
三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。
四、实验时间：2小时。
五、实验软件：SAS系统。
六、实验步骤
1、开机进入SAS系统。
2、创建名为expl的SAS数据集，即在窗中输入下列语句:
data expl;
in put al @@;
year=intnx( year', ' 1jan 1742 ' d,_n_-1);
format year year4.;
cards;
输入太阳黑子数序列(见附表)
run;
3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用(只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问后
就可以把这段程序保存下来即可)。
4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序：
proc gplot data=exp1;
symbol i=spli ne v=star h=2 c=gree n;
plot a1*year;
run;
5、提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。
6、识别模型，输入如下程序。
proc arima data=exp1;
ide ntify var=a1 nl ag=24;
run;
7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(3)模型。
8估计和诊断。输入如下程序：
estimate p=3;
run;
9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。
10、进行预测，输入如下程序：
forecast lead=6 in terval=year id=year out=out;
run;
run;
多元时间序列建模分析
应用时间序列分析实验报告
单位根检验输出结果如下：序列x的单位根检验结果：
1967 58.8 53.4 1968 57.6 50.9 1969 59.8 47.2 1970 56.8 56.1 1971 68.5 52.4 1972 82.9 64.0 1973 116.9 103.6 1974 139.4 152.8 1975 143.0 147.4 1976 134.8 129.3 1977 139.7 132.8 1978 167.6 187.4 1979 211.7 242.9 1980 271.2 298.8 1981 367.6 367.7 1982 413.8 357.5 1983 438.3 421.8 1984 580.5 620.5 1985 808.9 1257.8 1986 1082.1 1498.3 1987 1470.0 1614.2 1988 1766.7 2055.1 1989 1956.0 2199.9 1990 2985.8 2574.3 1991 3827.1 3398.7 1992 4676.3 4443.3 1993 5284.8 5986.2 1994 10421.8 9960.1 1995 12451.8 11048.1 1996 12576.4 11557.4 1997 15160.7 11806.5 1998 15223.6 11626.1 1999 16159.8 13736.5 2000 20634.4 18638.8 2001 22024.4 20159.2 2002 26947.9 24430.3 2003 36287.9 34195.6 2004 49103.3 46435.8 2005 62648.1 54273.7 2006 77594.6 63376.9 2007 93455.6 73284.6 2008 100394.9 79526.5 run; proc gplot; plot x*t=1 y*t=2/overlay; symbol1c=black i=join v=none; symbol2c=red i=join v=none w=2l=2; run; proc arima data=example6_4; identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1); run; proc arima; identify var=y crrosscorr=x; estimate methed=ml input=x plot; forecast lead=0id=t out=out; proc aima data=out; identify varresidual stationarity=(adf=2); run;
时间序列分析实验报告(3)
《时间序列分析》课程实验报告
一、上机练习（P124） 1.拟合线性趋势 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 程序： data xiti1; input x@@; t=_n_; cards; 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 ; proc gplot data=xiti1; plot x*t; symbol c=red v=star i=join; run; proc autoreg data=xiti1; model x=t; output predicted=xhat out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol2c=green v=star i=join; run; 运行结果：
分析：上图为该序列的时序图，可以看出其具有明显的线性递增趋势，故使用线性模型进行拟合：x t=a+bt+I t,t=1,2,3,…,12 分析：上图为拟合模型的参数估计值，其中a=9.7086,b=1.9829，它们的检验P值均小于0.0001，即小于显著性水平0.05，拒绝原假设，故其参数均显著。从而所拟合模型为：x t=9.7086+1.9829t.
分析：上图中绿色的线段为线性趋势拟合线，可以看出其与原数据基本吻合。 2.拟合非线性趋势 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 程序： data xiti2; input x@@; t=_n_; cards; 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 ; proc gplot data=xiti2; plot x*t; symbol c=red v=star i=none; run; proc nlin method=gauss; model x=a*b**t; parameters a=0.1 b=1.1; der.a=b**t; der.b=a*t*b**(t-1); output predicted=xh out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xh*t=2/overlay;
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告 P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5-4 （行数据）所示。 表5-4 304 303 307 299 296 293301 293 301 295 284286 286 287 284 282278 281 278 277279 278 270 268 272 273 279 279280 275 271 277 278279 283 284 282 283279 280 280 279278 283 278 270 275 273 273 272275 273 273 272 273272 273 271 272 271273 277 274 274272 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： （1）通过SA漱件画出上述序列的时序图如下： 程序： data example5_1; in put x@@; time=_ n_; cards ; 304 303 307 299296 293 301 293 301 295 284286286 287 284 282 278 281 278277 279 278 270 268 272 273279279 280 275 271 277 278 279283 284 282 283 279 280 280279278 283 278 270 275 273 273272 275 273 273 272 273 272273271 272 271 273 277 274 274272 280 282 292 295 295 294290291 288 288 290 293 288 289291 293 293 290 288 287 289292288 288 285 282 286 286 287284 283 286 282 287 286 287292292 294 291 288 289 proc gplot data =example5_1; plot x*time= 1; symbol1 c=black v=star i =join; run ; 上述程序所得时序图如下： 上述时序图显示，该序列具有长期趋势又含有一定的周期性，为典型的非平稳序列。又因为该序列呈现曲线形式，所以选择2阶差分。
spss时间序列模型
《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用 时间序列分析
数学与统计学学院 一、实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、实验目的： 1.准确理解时间序列分析的方法原理 2.学会实用SPSS建立时间序列变量 3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。 5.掌握时间序列模型的定阶方法。 6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。 数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、实验步骤： SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：
应用时间序列实验报告
河南工程学院课程设计 《时间序列分析课程设计》学生姓名学号： 学院：理学院 专业班级： 专业课程：时间序列分析课程设计指导教师： 2017年 6 月 2 日
目录 1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析..... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 2. 实验二我国铁路货运量分析........... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析...... 错误!未定义书签。 实验目的............................................... 错误!未定义书签。 实验原理............................................... 错误!未定义书签。 实验内容............................................... 错误!未定义书签。 实验过程............................................... 错误!未定义书签。课程设计体会 ............................ 错误!未定义书签。
时间序列实验报告
第三章平稳时间序列分析 选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1： 表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列 一、时间序列预处理 （一）时间序列平稳性检验 1.时序图检验 （1）工作文件的创建。打开EViews6.0软件，在主菜单中选择File/New/Workfile, 在弹出的对话框中，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency（时间序列数据），在Date specification下的Frequency中选择Annual(年度数)，在Start date中输入“1950”（表示起始年
份为1950年），在End date中输入“2008”（表示样本数据的结束年份为2008年），然后单击“OK”，完成工作文件的创建。 （2）样本数据的录入。选择菜单中的Quick/Empty group(Edit Series)命令，在弹出的Group对话框中，直接将数据录入，并分别命名为year（表示年份），X（表示新增里程数）。 （3）时序图。选择菜单中的Quick/graph…，在弹出的Series List中输入“year x”,然后单击“确定”，在Graph Options中的Specifi中选择“XYLine”,然后按“确定”，出现时序图，如图1所示： 图1 我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列时序图从图1中可以看出，该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的围有界，因而可以初步认定序列是平稳的。为了进一步确认序列的平稳性，还需要分析其自相关图。 2.自相关图检验 选择菜单中的Quick/Series Statistics/Correlogram...,在Series Name 中输入x（表示作x序列的自相关图），点击OK，在Correlogram Specification 中的Correlogram of 中选择Level，在Lags to include中输入24，点击OK，得到图2：
时间序列分析实验报告
时间序列分析SAS软件实验报告： 以我国2002第一季度到2012年第一季度国内生产总值数据（季节效应模型）分析 班级：统计系统计0姓名： 学号： 指导老师： 20 年月日
时间序列分析报告 一、前言 【摘要】2012年3月5日温家宝代表国务院向大会作政府工作报告。温家宝在报告中提出，2012年国内生产总值增长7.5%。这是我国国内生产总值（GDP）预期增长目标八年来首次低于8%。 温家宝说，今年经济社会发展的主要预期目标是：国内生产总值增长7.5%；城镇新增就业900万人以上，城镇登记失业率控制在4.6%以内；居民消费价格涨幅控制在4%左右；进出口总额增长10%左右，国际收支状况继续改善。同时，要在产业结构调整、自主创新、节能减排等方面取得新进展，城乡居民收入实际增长和经济增长保持同步。 他指出，这里要着重说明，国内生产总值增长目标略微调低，主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接，引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来，以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。提出居民消费价格涨幅控制在4%左右，综合考虑了输入性通胀因素、要素成本上升影响以及居民承受能力，也为价格改革预留一定空间。 对于这一预期目标的调整，温家宝解释说，主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接，引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来，以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。 央行货币政策委员会委员李稻葵表示，未来若干年中国经济增长速度会有所放缓，这个放缓是必要的，是经济发展方式转变的一个必然要求。 【关键词】“十二五”规划目标国内生产总值增长率增速放缓提高发展质量附表：国内生产总值(2012年1季度) 绝对额（亿元）比去年同期增长（%） 国内生产总值107995.0 8.1 第一产业6922.0 3.8 第二产业51450.5 9.1 第三产业49622.5 7.5 注1：绝对额按现价计算，增长速度按不变价计算。注2：该表为初步核算数据。 GDP环比增长速度 环比增长速度（%） 2011年1季度 2.2 2季度 2.3 3季度 2.4 4季度 1.9 2012年1季度 1.8 注：环比增长速度为经季节调整与上一季度对比的增长速度。 此表是我国2012年第一季度国内生产总值及与2011年同期比较来源：前瞻网
应用时间序列实验报告
河南工程学院课程设计《时间序列分析课程设计》学生姓名学号： 学院：理学院 专业班级： 专业课程：时间序列分析课程设计 指导教师： 2017年6月2日
目录 1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析 (1) 1.1 实验目的 (1) 1.2 实验原理 (1) 1.3 实验内容 (2) 1.4 实验过程 (3) 2. 实验二我国铁路货运量分析 (8) 2.1 实验目的 (8) 2.2 实验原理 (8) 2.3 实验内容 (9) 2.4 实验过程 (10) 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析 (14) 3.1 实验目的 (14) 3.2 实验原理 (15) 3.3 实验内容 (15) 3.4 实验过程 (16) 课程设计体会 (19)
1.实验一澳大利亚常住人口变动分析 1971年9月—1993年6月澳大利亚常住人口变动（单位：千人）情况如表1-1所示（行数据）。 表1-1 （1）判断该序列的平稳性与纯随机性。 （2）选择适当模型拟合该序列的发展。 （3）绘制该序列拟合及未来5年预测序列图。 1.1 实验目的 掌握用SAS软件对数据进行相关性分析，判断序列的平稳性与纯随机性,选择模型拟合序列发展。 1.2 实验原理 （1）平稳性检验与纯随机性检验 对序列的平稳性检验有两种方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验法；另一种是单位根检验法。
（2）模型识别 先对模型进行定阶，选出相对最优的模型，下一步就是要估计模型中未知参数的值，以确定模型的口径，并对拟合好的模型进行显著性诊断。 （3）模型预测 模型拟合好之后，利用该模型对序列进行短期预测。 1.3 实验内容 （1）判断该序列的平稳性与纯随机性 时序图检验，根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常识值附近波动，而且波动的范围有界。如果序列的时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么它通常不是平稳序列。 对自相关图进行检验时，可以用SAS 系统ARIMA 过程中的IDENTIFY 语句来做自相关图。 而单位根检验我们用到的是DF 检验。以1阶自回归序列为例： 11t t t x x φε-=+ 该序列的特征方程为： 0λφ-= 特征根为： λφ= 当特征根在单位圆内时： 11φ< 该序列平稳。 当特征根在单位圆上或单位圆外时： 11φ≥ 该序列非平稳。 对于纯随机性检验，既白噪声检验，可以用SAS 系统中的IDENTIFY 语句来输出白噪声检验的结果。 （2）选择适当模型拟合该序列的发展
实验·6时间序列分析报告地spss应用
实验6 时间序列分析的spss应用 6.1 实验目的 学会运用SPSS统计软件创建时间数列，熟练掌握长期趋势线性模型拟合和季节变动测定的SPSS方法与技能。 6.2 相关知识（略） 6.3 实验内容 6.3.1 用SPSS统计软件创建时间序列的创建 6.3.2用SPSS统计软件处理长期趋势线性模型的拟合（最小二乘法、指数平滑法）及预测。 6.3.3掌握测定季节变动规律的SPSS测定方法。 6.4实验要求 6.4.1准备实验数据 6.4.2用SPSS统计软件创建彩电出口数量的时间序列 6.4.3用最小二乘法测定长期趋势，拟合线性趋势方程，并进行趋势预测。 6.4.4测定彩电出口数量的季节变动规律。 6.4.5用指数平滑法预测2014和2015年的彩电出口数量。 6.5 实验步骤 6.5.1 实验数据 为了研究某国彩电出口的情况，某研究机构收集了从2003-2013年某国彩电出口的月度数据，如表6-1所示。 表6-1 我国2003-2013年的我国彩电出口的月度数据（单位：万台）1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003年12.53 13.73 24.45 28.75 32.45 31.11 25.94 32.98 43.49 42.94 63.29 77.28 2004年30.01 39.63 29.77 42.74 32.25 31.94 32.27 32.59 32.92 30.98 47.44 52.82 2005年24.08 16.42 31.24 29.33 31.88 30.09 28.08 32.99 44.99 47.57 50.36 75.19 2006年39.02 25.81 43.38 37.34 39.22 39.87 51.10 50.99 55.16 62.78 57.75 72.20 2007年28.76 39.38 46.10 39.41 38.74 40.18 45.59 43.31 46.68 54.17 53.65 61.12 2008年28.87 21.23 35.82 26.97 32.33 24.53 29.39 31.96 38.22 39.24 52.95 68.41
时间序列分析实验报告70946
时间序列分析实验报告 Ｐ185＃1、某股票连续若干天的收盘价如表5—4(行数据）所示。 表5－4 ３04 303 307 299 296 293 ３0１293 301 ２95 284 286 2８6 ２87 2８4 ２82 278 28１２78 277 279 278 270 ２68 ２72 ２73 ２79 2７9 280 27５２７1 277 ２７8 27９ 28３２84 282 ２８3 2７9 280 ２80 27９ 278 2８３２7８27０ 275 273 273 2７2 2７5 27３２7３２72 2７3 27２２7３ 271 ２7２ 271 ２73 ２77 274 2７4 27２２80 2８2 29２ 29５ 29５ 294 ２90 291 288 ２88 ２9０ 2９3 ２８８ 289 2９1 ２93 2９3 29０288 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: （１）通过ＳＡＳ软件画出上述序列的时序图如下： 程序: ｄａta eｘａmｐle5＿1； inpuｔ x@＠； time＝_ｎ＿; ｃａrｄs; 304 303 30７299 2９６２93 ３01 2９3 3０1 295 284 2８6 286 287 284 28２ 278 28１2７8 ２77 ２79 2７８ 27０268 ２７２ 27３２79 279 ２8０275 ２71 277 278 2７９ 283 28４ 282 283 279 ２80 280 ２79 ２78 28３ 278 270 2７5 ２7３２73 ２７2 2７5 273 2７3 272 2７3 272 27３ 27１２72 27１ 2７3 ２77 27４２74 ２72 28０ 2８2 29２２9５ 295 2９4 290 29１２8８ 288 ２90 29３288 289 291 29３ 2９3 290 2８８ 287 289 292 288 288 285 282 2８6 ２86 28７ 2８４２83 286 282 2８7 286 287 ２92 2９2 2９４ 291 288 ２8９ ; pｒｏc gplot datａ=examplｅ5_1; ploｔx*ｔiｍe＝1； symbol１c=ｂlacｋｖ=ｓｔａr i=ｊoiｎ; run； 上述程序所得时序图如下：
时间序列 实验报告
数学与软件科学学院实验报告 学期：2013至 2014 第 2 学期 2014年4月24日课程名称: 应用时间序列分析专业:统计学 2011级6班实验编号： 01 实验项目：平稳时间序列分析指导教师：XXX 姓名： XX 学号：XXXX 实验成绩：＿＿＿＿＿ 实验步骤 选择合适的模型拟合1950年－2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列。 首先绘制该序列时序图，直观检验序列的平稳性： 时序图显示：序列具有平稳特征。 接着进行白噪声检验：使用Q统计量，如下： 显示序列值彼此之间蕴含着相关关系，为非白噪声序列。该序列为平稳的非白噪声序列，可以建立一个平稳的模型来拟合；
考察序列自相关图以及偏自相关图 样本自相关图显示除了延迟1-3阶的自相关系数在2倍标准差范围之外，其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动。根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性，进一步确定序列平稳。 考察自相关系数衰减向零的过程，可以看到有明显的正弦波动轨迹，这说明自相关系数具有拖尾的典型特征 考察偏自相关系数衰减向零的过程，除了1-2阶偏自相关系数在2倍标准差范围之外，其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内做小值无序波动，这是一个典型的偏相关系数2阶截尾特征 本例中，根据自相关系数拖尾，偏自相关系数2阶截尾属性，我们可以初步确定拟合模型为AR(2)模型。 进行参数估计，结果如下： Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10.83741 3.234053 3.351029 0.0015 AR(1) 0.728590 0.113885 6.397592 0.0000 AR(2) -0.544583 0.114077 -4.773838 0.0000 R-squared 0.453915 Mean dependent var 10.95316 Adjusted R-squared 0.433689 S.D. dependent var 26.47445 S.E. of regression 19.92298 Akaike info criterion 8.872821 Sum squared resid 21433.96 Schwarz criterion 8.980350 Log likelihood -249.8754 Hannan-Quinn criter. 8.914610 F-statistic 22.44281 Durbin-Watson stat 2.104218 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .36+.64i .36-.64i
时间序列分析实验报告
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 实验报告 课程名称：时间序列分析 设计题目：非平稳时间序列建模 院系：电信学院 班级： 设计者： 学号： 指导教师：冀振元 设计时间： 2010-05-07
一、绪论 稳序列的直观含义就是序列中不存在任何趋势性和周期性,其统计意义就是一阶矩为常数，二阶矩存在且为时间间隔t 的函数。但是在实际问题中，我们常遇到的序列，特别是反映社会、经济现象的序列，大多数并不平稳，而是呈现出明显的趋势性或周期性。这时，我们就不能认为它是均值不变的平稳过程，需要用如下更一般的模型——t t t X Y μ=+来描述。其中,t μ表示t X 中随时间变化的均值,它往往可以用多项式、指数函数、正弦函数等描述，而t Y 是t X 中剔除趋势性或周期性t μ后余下的部分，往往可以认为是零均值的平稳过程，因而可以用ARMA 模型来描述。具体的处理方法可分为两大类：一类是通过某些数学方法剔除掉t X 中所包含的趋势性或周期性（即t μ），余下的t Y 可按平稳过程进行分析与建模，最后再经反运算由t Y 的结果得出t X 的有关结果。另一类方法是具体求出t μ的拟 合形式，求出t μ ?，然后对残差序列{t t X μ?-}进行分析，该残差序列可以认为是平稳的。利用前述方法可以求出t Y ?，最后综合可得t t t Y X μ???+=。如果我们对t μ的形式并不敢兴趣，则可以采取第一类方法，否则可以用第二类方法。需要再强调的一点是，时间序列非平稳性的表现是多种多样的，这里我们所能分析处理的仅是一些较为特殊的非平稳性。 二、建模原理 2.1平稳化方法 2.1.1差分 一般而言，若某序列具有线性的趋势，则可以通过对其进行一次差分而将线性趋势剔除掉，然后对差分后的序列拟合ARMA 模型进行分析与预测，最后再通过差分的反运算得到t X 的有关结果。做一次差分可记为t X ?，则 1--=?t t t X X X (1) 如果对一阶差分结果再进行差分，则称为高阶差分，差分的次数称为差分的阶，d 阶差分记为t d X ?。 2.2.2 季节差分 反映经济现象的序列，不少都具有周期性，例如，刚收获的小麦，由于供应充足，价格一般是较低的，然后随着供应量的减少，价格会逐渐上涨，直至下一个收获季节又重新开始这一周期。设t X 为一含有周期S 的周期性波动序列，则,2_,,s t s t t X X X ++…为各相应周期点的数值，它们则表现出非常相近或呈现某一趋
时间序列实验报告4
时间序列分析实验报告 Problem 1 : check whether the series in test1.xls is stationary or not by ADF-test ,if the series is nonstationary, then consider the nonstationarity and establish suitable model ①.create a new integer-data workfile named test1; import data series named y ②.Check series-- long-run trend----unit root test(trend stationary or unit root process) ③.Uint root test—ADF, give your reason or how do you get your result ④.If the series y is nonstationary , please eliminate the nonstarionarity and establish suitable model for original series , the equation should be stored in the workfile and give name eq01 ⑤.write out the equation in lag operator： Problem2: check whether the series in test22.xls is stationary or not by ADF-test,if the series is nonstationary, then consider the nonsationarity and establish suitable model ①.create a new integer-data workfile named test22; import data series named y ②.Check series is stationary, trend stationary or unit root process by ADF-test, give your reason or how do you get your result ③.Establish suitable model（eq01）for original series y based on your conclusion in question 2 ④.Write out the model in lag operator
时间序列分析实验报告3
《时间序列分析》 课程实验报告
一、上机练习（P124） 1.拟合线性趋势 12。79 14.０2 １2。92 18。27 21。22 18.81 2５。７３ 26．27 26．75 28.7３３1。７1 33．９5程序： dａta xｉti１； ｉnｐｕt x＠＠； t＝_n＿； cards； 1２。79 １4。02 １２.92 18.２７ 21.２2 １8.81２5。73 26.２７2６.75 28。7３31。71 33。９5 ; pｒoc gploｔdaｔa＝ｘitｉ1; plot x＊t; symｂol c=ｒed v=star i＝join; ruｎ； pｒｏc autorｅg data=ｘiｔｉ1； ｍodｅlｘ=t； oｕtpuｔpreｄicted=ｘhat ｏuｔ=oｕt； ruｎ； prｏcｇｐlｏtｄata=ｏut; ploｔ x＊t=1ｘｈaｔ＊t＝2/overlay； sｙｍbｏl2c=grｅen v＝ｓtar ｉ=ｊoｉn； ｒuｎ； 运行结果:
分析：上图为该序列的时序图,可以看出其具有明显的线性递增趋势，故使用线性模型进行拟合：xｔ=a+bt＋Ｉｔ,ｔ=１，2，３,…,12 分析：上图为拟合模型的参数估计值，其中a=9。7086，ｂ＝1.982９，它们的检验P值均小于0.000１，即小于显著性水平０。0５，拒绝原假设，故其参数均显著。从而所拟合模型为:x t＝９.７０8６+1。98２9t．
分析:上图中绿色的线段为线性趋势拟合线,可以看出其与原数据基本吻合。 2．拟合非线性趋势 1。8５７。48 １4.29 2３。0２ 37。42 74。2７ 140。72 26５．8１ 52８.23 1040。2７2064.25 411３。73 82１2。21 164０5.95 程序： ｄａtaｘiｔi2； input x＠＠; ｔ＝_ｎ_； cａｒds; 1．85 ７.4８１4．29 2３．02 3７。42 74。2７ 140。7２ 265。81 528．23 １04０。27 2064。25 ４11３.73 ８212．２1 １６４０５。９5； ｐroｃgplｏｔdａta=ｘiｔｉ2; ploｔ x*t； ｓymbｏl c＝red ｖ＝ｓｔａr ｉ=noｎe； rｕn; pｒoc nlｉｎmeｔhod=gａusｓ; model x=a*ｂ＊＊t； paraｍetｅrs a=0.1b=１.1； dｅｒ．a=b*＊t； ｄｅr．b＝a＊t＊b＊＊(t-1)； ｏuｔputｐredicteｄ=xh oｕt=out; run； prｏcｇploｔdata=out； plotｘ＊t=1 xｈ＊t=2/oｖerｌay;
时间序列分析实验报告70946
时间序列分析实验报告 P185#K 某股票连续若干天的收盘价如表5—4(行数据)所示。 表5—4 304 303 307 299 296 293 30 1 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 28 1 2 78 277 279 278 270 2 68 2 72 2 73 2 79 2 7 9 280 27 5 2 7 1 277 2 7 8 27 9 283 284 282 2 83 279 280 280 279 278 28 3 278 270 275 273 273 272 275 273 273 2 72 273 272 273 271 272 271 2 73 277 274 274 27 2 2 80 2 8 2 29 2 29 5 29 5 294 2 90 291 288 2 88 2 9 0 2 9 3 2 8 8 289 2 9 1 2 93 293 290 288 28 7 289 292 2 88 288 285 282 286 2 86 287 284 283 286 28 2 287 286 287 292 29 2 294 291 288 28 9 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： (1 )通过S A S软件画出上述序列的吋序图如下： 程序： d ata ex ample5_1; inpu t x@@: t ime=_ n _; c a r d s; 304303 307299296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 28 2278 28 1278 2 77 2 79 27 8 270 268 2 7 2 27 3 2 79 279 280 275 2 71277 27827 928 3 28 4 282 283 279 280 280 2 79 2 78 283 278 270275 273 2 73 2 72 275 273 273 272 273 272 27 3 27 1 2 72 27 1 273 2 77 274 2 74 2 72 28 0 2 8 2 29 2 2 9 5 295 2 9 4 290 29 1 2 8 8 288 29029 3 288 289'291 293 293 290 28 8 287 289 292 288 288 285 282286 286 28728 4 283 286 282 287 286 287 292 292 29 4 291 288289 proc gpl ot dat a 二examp I e 5_1; plot x* t i me = 1: symboI 1 c= b lack v = s t a r i= j oi n ; run: 上述程序所得时序图如下：
金融时间序列实验报告
· 《金融时间序列分析》 综合实验二 金融系金融工程专业2014 级山洪国 学号 048 实验地点：实训楼B305 实验日期：2017.04，21 实验题目：ARIMA模型应用 实验类型：基本操作训练 实验目的： 利用美元对欧元汇率1993年1月到2007年12月的月均价数据，进行ARIMA模型的识别、估计、检验及预测。 实验容： 1、创建Eviews文件，录入数据，对序列进行初步分析。绘制美元对欧元汇率月均价数据折线图，分析序列的基本趋势，初步判断序列的平稳性。 2、识别ARIMA（p,d,q）模型中的阶数p，d，q。运用单位根检验（ADF检验）确定单整阶数d；利用相关分析图确定自回归阶数p和移动平均阶数q。初步选择几个合适的备选模型。 3、ARIMA（p,d,q）模型的估计和检验。对备选模型进行估计和检验，并进行比较，从中选择最优模型。 4、利用最优模型对2008年1月美元对欧元汇率的月均价进行外推预测。 评分标准：操作步骤正确，结果正确，分析符合实际，实验体会真切。 实验步骤：
1、根据所给的Excel表格的数据，将表格的美元对欧元的汇率情况录入到EViews9中，并对所录入数据进行图形化的处理，所得到的图形结果如下图所示。（时间段：1993.01至2007.12） EUR/USD 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 939495969798990001020304050607 分析图形数据可得，欧元对美元的汇率波动情况较为明显，其中在1999年至2003年期间欧元和美元的比值一度在1.0以上。但近些年以来，欧元的汇率一度持续下滑，到了2007年底的时候和和美元的比值在0.7左右。 如上图所示，对前一图的折线数据进行了相关性分析，由图中的Autocorrelation可知
cpi时间序列-第一组实验报告
实验项目名称：中国2010年1月到2015年12月的月度CPI数据时间序列分析 一、实验分工 我们大家讨论出实验的主题——研究月度CPI数据的变化规律，之后进行率分工安排：胡典、张声颖负责查找我国月度CPI数据，陈龙龙、康燕红负责制定实验内容、徐子明、陈建椿负责eviews操作并撰写实验报告，陈龙龙、徐子明负责审查并修订实验报告。 二、实验目的 实验目的：本实验采用2010年1月到2015年12月的月度CPI数据为时间序列分析模型，通过平稳性检验、白噪声检验、纯随机性检验、分析自相关和偏自相关图进行模型的确定和定阶、MA(1)模型检验、AR(1) 模型检验、MAAR(1) 模型检验、对参数估计预测等来研究月度CPI数据的变化规律。 三、实验环境 装有Eviews7.2软件的电脑一台；《现代时间序列分析导论》教材一本 四、实验方法及数据来源 实验方法：本实验采用2010年1月到2015年12月的月度CPI数据为时间序列分析模型，通过平稳性检验、白噪声检验、纯随机性检验、分析自相关和偏自相关图进行模型的确定和定阶、MA(1)模型检验、AR(1) 模型检验、MAAR(1) 模型检验、对参数估计预测等来研究月度CPI数据的变化规律。 数据来源:中华人民共和国国家统计局网站（https://www.wendangku.net/doc/7d4803232.html,/） 五、实验内容及步骤 第一、序列预处理 （一）平稳性检验（如不平稳，适当差分平稳化） （1）包括图形检验（如图所示，其中，月度cpi数据导入并命名为GPI）：
由图可知，数据不平稳。 （2）将其进行差分平稳化得到如下图所示： 为了使研究更加精准，适当采用差分对序列在进行平稳化处理，对月度gpi数据变化进一步分析预测，从而我们对数据进行二阶差分（eviews命令：genr dgpi=D(gpi)，genr dgpi2=D(dgpi)）。 （二）纯随机性检验（如是白噪声分析结束，如不是进入第二步）在Eviews中进行白噪声检验分析，得下图：
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告 ——平稳时间序列 班级：金信工01班 学号：2010102008 姓名：孟飞
时间序列分析实验报告 [一] 实验目的 熟悉掌握平稳时间序列模型的识别、建立、参数估计、适应性检验以及模型预测的原理，掌握数据平稳化处理的方法以及判断方法，熟悉四种模型定阶的方法及其原理，掌握适应性检验的方法。 [二]实验准备 学习实验中要用到的的方法,准备数据. 1、数据：1946-1970年美国各季生产者耐用品支出资料。 2、实验环境:Eviews 3、用到的方法有 1）操作方法（单位根检验、数据零均值化、作图、差分、模型回归、ACF 与PACF）。 2）理论部分 通过观察ACF和PACF判断模型形式------模型识别 ACF、PACF方法定阶 残差方差图法定阶模型定阶 F检验定阶法 OLS估计----------参数估计 相关系数检验法 适应性检验 卡方检验法 模型预测方法 [三]实验过程及内容 一、数据处理： 样本数据样本容量为100. 1、输入样本y 1）作图可见数据有长期趋势
2）单位根检验，根据P值和t值可看出数据是不平稳的 Null Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 5.116469 1.0000 Test critical values: 1% level -2.589273 5% level -1.944211 10% level -1.614532 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 做一阶差分得到y1，并且零均值化。 对y1进行单位根检验，结果数据是平稳的。 Null Hypothesis: Y1 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.238571 0.0000 Test critical values: 1% level -2.589531 5% level -1.944248 10% level -1.614510