[16]时间序列的自相关检验 - 论文选读：序列相关性的ACF与PACF验证

1

Figure 1: Time series plot Athens University of Economics & Business

V olatility Forecasting for Option Trading:

Evaluating Estimators of Changes on Implied V olatilities

George Lilianov, George Papadakis

Graduate Program in Decision Sciences, Department of Management and Technolo gy,

Athens University of Economics & Business, 47A Evelpidon & 33 Lefkados - Athens 113 62 - Greece

1. Introduction

In this paper our goal is to find a reliable estimator of changes (first order differences) on implied volatilities on short maturity calls. We are using data from the Spanish Financial Futures Exchange (MEFF), containing historical intraday information of options on Index Futures on Ibex35, with sampling frequency at 60 minutes intervals and prediction interval one step ahead.. We examine three estimators of implied volatilities – a univariate time series (Box-Jenkins) model, a multivariate linear regression model and a multivariate backpropagation neural network model.

Regarding the univariate model estimation, we firstly identify the significant lags upon which the model is specified as a second step. Then the model is estimated through regression and tested for adequacy with the Durbin-Watson statistic. As an additional step, we also test for ARCH-GA RCH effects, that is, for autocorrelation of squared residuals, and we specify and estimate an adequate model of volatility.

In order to estimate an adequate multivariate model, we firstly regress the implied volatility against all 16 potentially significant factors (12 factors + 4 lags) and then we stepwise exclude the insignificant ones and repeat the process until the model is specified. Again the model is tested for existence of systematic error using the DW-stat.

The third estimator is built upon a neural network, which uses the first 495 observations as an estimation dataset, the next 100 as validation dataset, and tests its forecast on the final 55 observations. Various combinations of hidden layers and hidden units are examined so that the best trade off between generalization error and training error is made.

After comparing the three estimators on the basis of their ability to best explain changes of implied volatility, we examine the economic implications of having an adequate model for predicting implied volatility. We assume that the forecasts are used as the criterion to buy or sell a call option following the rule th at Δoption_price= ? Δimplied_volatility.

Finally, hourly and cumulative profit results of each estimator are calculated and compared using graphical representation, variance, standard deviation and the Sharpe ratio.

2. Univariate Time Series Estimator

As we plot the first 595 observations of the data we can see that all the series seems stationary, i.e. there is no noticeable trend and the mean seems to be constant (Figure 1).

We need to examine the autocorrelation in the time series in order to determine the strength of association between the current and the lagged values of the price changes in implied volatility. As we can see on Figure 2 the autocorrelations are not persistently large and so we can conclude

Figure 2: Autocorrelation function Figure 3: Partial autocorrelation function that the series has mean stationarity.

From the partial autocorrelation function plot it seems that there is autocorrelation for the first, second, third, and fourth lags, and possibly the 15th lag (Figure 3).

1. Model Identification

As we can see from the plots above, ACF spikes at the 1st lag and then cuts off, while PA CF tails off. This suggests that the process that best fits the analysis is the MA(1). Since from the PACF plot we can see that first 4 lags are significant, we can assume that MA(1) process is approximated with an AR(4) process.

2. Model Specification

AR(4) : Y t = α + β1Y t-1+ β2Y t-2 + β3Y t-3+ β4Y t-4 +εt

3. Model Estimation

When we run the regression we found that the constant and lags beyond 4th are insignificant. Thus the best estimation output is:

Table 1: Auto-regression four lags estimation

Regression Statistics

Coefficients

t Stat

P-value

Multiple R 0.590562399 Intercept 0 #N/A #N/A

R Square

0.348763947 X Variable 1 -0.717960318 -17.63521603 2.94584E-56 Adjusted R Square 0.343774575 X Variable 2 -0.510407408 -10.38578741 2.51661E-23 Standard Error 21.28635869

X Variable 3 -0.2581589 -5.254859507 2.07046E-07 Observations 596

X Variable 4 -0.138370612 -3.401922481 0.000714268

ANOVA

F

79.26014517 Significance F 7.97541E-54 DW

2.011680944

Therefore, the estimated model is:

Y t = - 0.718Y t-1 - 0.510Y t-2 - 0.258Y t-3 - 0.138Y t-4 +εt

If we look at the t-Stat values and P-values of each coefficient we notice that all coefficients are significantly different from zero for a confidence level of 95%.

An Adjusted R Square equal to 0.3437 indicates that 34.37% of the changes in last price change in the implied volatility are explained through this model. As the F value is greater than 4 we are more than 95% confident that our model explains 34.37% of the changes. As the Significance F is close to zero the probability of mistake is very small.

If we calculate the DW statistic we get 2.01, which again indicates absence of autocorrelation in the residuals, thus our model again does not make systematic errors and is adequate.

Figure 4: Correlogram of residuals squared

Figure 5: Correlogram of standardized residuals squared

4. Volatility equation

If we test the above estimator for ARCH effects by looking at the autocorrelation function plots of the squared residuals below, we can see that the error term can be described as an ARCH process (Figure 4).

The estimation output for the ARCH/GA RCH model is: L1_IMPLIED_V -0.132231 0.053047 -2.492691 0.0127 L2_IMPLIED_V 0.014605 0.051714 0.282426 0.7776 ARCH(1) 0.546330 0.092623 5.898443 0.0000 ARCH(2) -0.291951 0.089686 -3.255239 0.0011 Adjusted R-squared -0.026364 S.D. dependent var 26.34354 S.E. of regression 26.68853 Akaike info criterion 9.147399 Sum squared resid 418107.1 Schwarz criterion 9.206405 If we test the above model using the ACF of squared residuals below we can now see on Figure 5 that there is no correlation, thus the model has been able to capture all the A RCH effects.

3. Multivariate Linear Regression Estimator

We perform the regression analysis using the first 595 observations where the Implied Volatility is the dependent variable and the independent variables are: Day effect, Maturity, Maturity effect, Change spot, Moneyness, Time effect, Velocity, Average spread, Interest, Volume, Historic Volatility, 1st lag of Implied Volatility, 2nd lag of Implied Volatility, 3rd lag of Implied Volatility, 4th lag of Implied Volatility.

After excluding the insignificant independent variables stepwise, we resulted with a regression of the Implied Volatility on Maturity effect, Change spot, Moneyness, and all the lags. The output was the following:

Table 3: 3.Multivariate linear regression estimation

Regression Statistics Coefficients t Stat P-value Multiple R 0.648269254 Intercept 0 #N/A #N/A

R Square 0.420253026 Maturity_Eff 9.859003106 3.900671557 0.000106904 Adjusted R Square 0.41270078 Change_Spot -2.884722196 -5.466039204 6.78624E-08 Standard Error 20.08778398 Moneyness 175.5727989 5.066066937 5.43183E-07 Observations 600 L1_Implied_V -0.716523686 -18.58421945 4.28923E-61 ANOVA L2_Implied_V -0.487979582 -10.48799845 1.00687E-23 F61.40857399 L3_Implied_V -0.256806587 -5.531530048 4.76643E-08 Significance F 3.59169E-66 L4_Implied_V -0.128614495 -3.343912114 0.000878157

Therefore, the estimated regression equation is:

Implied_Vol = 9.859003106*Maturity_Effect - 2.884722196*Change_Spot +

+ 175.5727989*Moneyness - 0.716523686*L1_Implied_Vol -

- 0.487979582*L2_Implied_Vol - 0.256806587*L3_Implied_Vol -

- 0.128614495*L4_Implied_Vol

We can notice that a unit-change in Moneyness has the greatest impact on explaining the Implied Volatility changes, while unit-changes in Maturity Effect and Change Spot have much lower impact, b ut still greater

than the unit-changes in past values of Implied Volatility.

If we look at the t-Stat values and P-values of each coefficient we notice that all coefficients are significantly different from zero for a confidence level of 5%.

An Adjusted R Square equal to 0.3437 indicates that 41.27% of the changes in last price change in the implied volatility are explained through this model. As the F value is greater than 4 we are more than 95% confident that our model explains 41.27% of the changes. As the Significance F is close to zero the probability of mistake is very small.

If we calculate the DW statistic we get 1.95, which again indicates absence of autocorrelation in the residuals, thus our model again does not make systematic errors and is adequate.

4.Neural Network Estimator

In building the neural network estimator we use the first 495 observations as an estimation dataset, the next

100 as a validation dataset, and the last 55 as the test dataset on which we will examine the forecasts from

the model estimators.

After examining various combinations of a number of hidden layers and hidden units in each of them, we deduced that the network with two hidden layers with 7 hidden units each, gives the least errors (the generalization error and training error trade-off is at lowest level). The resulting error graph after 1000 iterations is shown in Figure 6:

We can observe that approximately after the 50th iteration the generalization error starts to increase, while

the training error decreases at a lower pace. Given the trade-off between the generalization and training errors, we believe that at the global minimum of the generalization error graph the network will give the

best estimations.

Thus, we rerun the neural network model with the same parameters, but for only 50 iterations (Figure 7)

We can notice that the most significant impact on Implied Volatility changes is the unit-change in Maturity effect, followed by that in the 1st lag of Implied Volatility. Unit-changes in the Change spot and Moneyness

have the least impact.

Figure 6: NN error graph (1000 iterations) Figure 7: NN error graph (50 iterations)

Figure 8: Model forecast (line plot) Figure 9: Model forecast (scatter plot) 5. Estimators Cross-validation

To compare the three estimator models forecasts with the last 55 actual observations of Implied Volatility, firstly we plot the forecasted and actual series (Figures 8 and 9):

It seems hard to conclude which of the three forecasts best fits the actual data, but it seems that all have similar mean values and lower deviation from the mean compared to the actual data.

Next, we regress the actual observations of Implied Volatility on each forecas t from the three estimation models:

Table 4: Univariate Model

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

UNIVARIATE_ESTIM

0.681629 0.180215 3.782315 0.0004 Adjusted R-squared 0.197693 S.D. dependent var 12.41328 S.E. of regression 11.11877 Akaike info criterion 7.690833 Sum squared resid 6552.238 Schwarz criterion 7.763827 Log likelihood

-209.4979 F-statistic

14.30591

Table 5: Multivariate Model

C 2.227706 1.423447 1.565008 0.1235 R-squared 0.344662 Mean dependent var 0.145455 Adjusted R-squared 0.332298 S.D. dependent var 12.41328 S.E. of regression 10.14327 Akaike info criterion 7.507184 Sum squared resid 5452.957 Schwarz criterion 7.580178 Log likelihood -204.4476 F-statistic 27.87435

Table 6: Neural Network Model

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

NEURAL_NETWORK_E0.818160 0.250689 3.263648 0.0019

Adjusted R-squared 0.151629 S.D. dependent var 12.41328 S.E. of regression 11.43351 Akaike info criterion 7.746660 Sum squared resid 6928.431 Schwarz criterion 7.819654 Log likelihood -211.0331 F-statistic 10.65140

We can see that the R-square value of the multivariate estimator is the highest – 34.47%, i.e. 34.47% of the actual observations are forecasted correctly by this model.

Another useful test of the models is the Array correlation coefficient, which shows the

relationship between the actual observations

and the forecasts. This test confirms the

observed R-square values, i.e. that the

multivariate estimator forecast has the closest correlation with the actual implied volatility values.

If we look also at the predictive power of the estimator models in relation to the correct direction of the market rather than the levels, we notice that the multivariate estimator correctly predicts the direction 67% of the time, while the univariate estimator and the neural network estimator only 64% and 56% respectively.

6.Economic implication

Considering that the call option price and the volatility are positively related, we can assume that when next hour implied volatility is expected to increase (the next hour forecast of the first difference of implied volatility is positive) the price of the option contract will also increase, and vice versa.

Thus, assuming that we can close our position and open a new one every hour, our trading rule is that when our model predicts the next hour first difference of implied volatility (Implied_Vol t+1) to be positive, we assume the option price will go up in period t+1, and our strategy is to buy the contract now (at period t) and sell it in the next hour (at period t+1). On the contrary, when the implied volatility is expected to go down, we short sell now (at period t) and buy the contract in the next hour (at period t+1).

Since we assume that there are no transaction costs, we close our current position and open a new one every hour even if our forecast for the market direction is not changing.

Thus, we calculate the hour-to-hour profit by the difference in the actual option price from the current and

previous hour given our trade rule.

Figure 10: Cumulative profits If we bought a contract at hour t-1 and we sell it at hour t : Profit = Actual Option Price t - Actual Option Price t-1

If we short sold a contract at hour t-1 and we buy it at hour t : Profit = Actual Option Price t-1 - Actual Option Price t

Thus, if our model correctly predicts the direction of the market, we realize profit, otherwise we have a loss.

In order to calculate the actual call option prices, we assume that initially the price is 50 pesetas, and next hour price is increased/decreased by half of the actual first difference of implied volatility increase/decrease:

Actual Option Price t = Actual Option Price t-1 + 0.5*(Implied_Vol t ) 7. Estimators in practice

If we calculate the cumulative profit of each model using the trade rule and profit calculation described above, we can see in the graph (Figure 10) that the univariate estimator has the highest profits until the 39th forecast period, while the multivariate estimator forecasts results in the highest total profits.

When we examine profits resulting from each of the estimators we can see that the multivariate estimator not only gives the highest total profit at the end of the week, but also has the lowest variance, as shown in the table below:

Also the Sharpe ratio, measuring the average return relative to the total risk,

of the multivariate estimator is the

highest, indicating that this model will

result in the best risk-adjusted performance.

8. Conclusions

Concluding this paper we should summarize the results of this attempt to find the best possible model for

implied volatility and describe its economic implication:

? The univariate model explains 34,37% of the changes in volatility using 4 lags as independent

variables.

? The multivariate model suggests that apart from the 4 lags, the Maturity effect, Change spot and

Moneyness also have explanatory power. Thus, R 2 rises to 41,27%

? The neural network that was built with relatively strict constraints (2 hidden layers each with 7

hidden units, 0.001 learning rate, validation every 5 iterations) failed to outperform the multivariate model, having an R 2 equal to 16,73%.

? Applying this models so as to make profit by trading on a call option, produced corresponding

results: the multivariate model came up with the greatest accumulated profit (144 pes.), followed by the univariate model (113 pes.) and then by the neural network (86 pes.).

? Adjusting thi s performance for risk (Sharpe ratio) ranked the multivariate model first (0,4642), the

univariate second (0,3512) and the neural network third (0,2605)

时间序列分析期末论文 (1)

课程论文时间序列分析 题目时间序列模型在人口增长中的应用学院数学与统计学院 专业统计学 班级统计（二）班 学生殷婷 2010101217 指导教师翠霞 职称 2012 年10 月29 日

引言 人口问题是一个世界各国普遍关注的问题。人作为一种资源，主要体现在人既是生产者，又是消费者。作为生产者，人能够发挥主观能动性，加速科技进步，促进社会经济的发展；作为消费者，面对有限的自然资源，人在发展的同时却又不得不考虑人口数量的问题。我国是一个人口大国，人口数量多，增长快，人口素质低；由于人口众多，不仅造成人均资源的数量很少，而且造成住房、教育、就业等方面的很大压力。所以人口数量是社会最为关注的问题，每年新增加的国民生产总值有相当一部分被新增加的人口所抵消，从而造成社会再生产投入不足，严重影响了国民经济的可持续发展。因此，认真分析研究我国目前的人口发展现状和特点，采取切实可行的措施控制人口的高速增长，已经成为我国目前经济发展中需要解决的首要问题。 本文通过时间序列模型对人口的增长进行预测，国家制定未来人口发展目标和生育政策等有关人口政策的基础，对于国民经济计划的制定和社会战略目标的决策具有重要参考价值。人口的预测，作为经济、社会研究的需要，应用越来越广泛，也越来越受到人们的重视。在描绘未来小康社会的蓝图时，首先应要考虑的是未来中国的人口数量、结构、分布、劳动力、负担系数等等，而这又必须通过人口的预测来一一显示。人口数量在时间上的变化，可以用时间序列模型来预测其继后期的数量。 本文通过时间序列分析的方法对人口增长建立模型,取得了较好

的预测结果。时间序列分析是研究动态数据的动态结构和发展变化规律的统计方法。以1990年至2008年中国人口总数为例,用时间序列分析Eviews软件建立模型,并对人口的增长进行预测,研究时间序列模型在人口增长中的应用。 基本假设 (1) 在预测中国人口的增长趋势时，假设全国人口数量的变化是封闭的即人口的出生率和死亡率是自然变化的，而不考虑与其他国家的迁移状况； (2)在预测的年限，不会出现意外事件使人口发生很大的波动，如战争，疾病； (3) 题目数据能够代表全国的整体人数。。 问题分析 根据抽样的基本原理，预测人口增长趋势最直接的方法就是预测出人口总数的增长量，因此我们运用中华人民国国家统计局得到的1990年到2008年度总人口数据。考虑到迁移率、死亡率、出生率、年龄结构等多个因素对人口数量的影响，求解人口增长趋势的关键是如何在我们的模型中充分的利用这些影响因素从而使我们的预测结果具有较高的精确性。 研究数据：

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学 毕业论文 论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究 学生姓名：学号： 指导教师：职称： 院系：数学与统计学院 专业班级：统计学 二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究 摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。 关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

时间序列小论文

利用ARMA模型对2010年的第一产业GDP进行预测统计082，李琦，08041213 统计082，刘婧瑛，08041218 第一产业GDP是具有重要经济意义的指标，它的增长具有一定的内在规律性，本文建立了我国第一产业GDP的时间序列模型，分析模型的稳定性和可外推性。深入分析这一指标对于反映我国经济发展历程、探讨增长规律、研究波动状况，制定相应的宏观调控政策有着十分重要的意义。通过对1978年-2009年第一产业GDP进行了时间序列建模，应用Eviews 软件分析，并预测出统计年鉴上没有的2010年的第一产业GDP发展水平，说明GDP有一定的时间趋势。 选取1978年-2009年的全国的第一产业GDP作为时间序列，并进行ARMA建模 一、首先用Eviews对该序列进行平稳性判定，得出时序图： 可以明显看出来该序列不平稳，序列有明显的递增趋势。 二、因为序列不平稳，所以对序列进行差分，二阶差分后，得出时序图

一阶差分提取了原序列中部分长期趋势，但长期趋势信息提取不够充分，一阶差分后序列中仍蕴含着长期递增的趋势，因此，进行二阶差分。由上时序图可以看出，提取的原序列信息比较充分，使得差分后不再呈现确定性趋势了。P=2。 三、 观看自相关图，分辨模型类型， 由图中可以看出，自相关拖尾，偏自相关系数拖尾，认定为ARMA （1，1）模型 四、 利用Eviews 参数进行最小二乘估计 五、 接下来用Eviews 对序列进行预测，得出2010年，第一产业的GDP 值预计是45411.20 亿元。 111---?-?=?t p t p t p x x x

由以上分析可以看出，对本数据样本建立了ARIMA模型，并经过差分运算后对序列进行ARMA模型拟合了。ARMA模型的分析较为简单可靠，便于进行模型预测。

应用时间序列分析论文

南通大学应用时间序列分析 课程论文 学生姓名邱艳 所在院系理学院 专业统计学 学号0902092013 指导教师陆志峰 南通大学理学院 2011年12月20日 统计091班

实证项目研究（课程论文）--------货币数量论的实证分析 一问题的提出 近几十年来，国内的房地产业发展迅速，开发的面积和规模也越来越大。大 多数国人对房地产这个话题的热情是经久不衰，房地产业内任何重大的政策和举 措都对普通老百姓的生活产生深刻的影响。 2010年上半年，全国房地产开发投资19747亿元，同比增长38.1%，其中，商品住宅投资13692亿元，同比增长34.4%，占房地产开发投资的比重为69.3%。6月当月，房地产开发完成投资5830亿元，比上月增加1845亿元，增长46.3%。 2010年上半年，全国房地产开发企业房屋施工面积30.84亿平方米，同比 增长28.7%；房屋新开工面积8.05亿平方米，同比增长67.9%；房屋竣工面积2.44亿平方米，同比增长18.2%，其中，住宅竣工面积1.96亿平方米，增长15.5%。2010年上半年，全国房地产开发企业完成土地购置面积18501万平方米，同比增长35.6%，土地购置费4221亿元，同比增长84.0%。 那么，房地产销售价格指数是否存在一定的内在规律呢，我们是否可以对其 进行预测从而指导居民做出正确的选择呢？这便是本文所要探求和解决的问题。 理论综述 时间序列分析就是对一组按时间顺序排列的随机变量进行统计分析，建立模 型并对未来的趋势走向进行分析的统计方法。本文运用时间序列分析软件SAS 进行分析。 数据的收集 本文获取了我国1998-3-31到2009-12-31的房地产销售价格指数数据

时间序列格式说明

时间序列格式说明 概念： 时间序列：变量随时间变化，按等时间间隔所取得的观测值序列，称时间序列。 Y ： {y 1，y 2，…，y n } 时间间隔可以是一年，一月，一天，一小时等等 图12.1a 摩托车月注册数时间序列（file:TCSI ） 图12.1b 深圳股市收盘价序列（file:stock ） 以上两张图是典型的时间序列的原始数据 时间序列数据的预测方法： 1. 简单算术平均 2. 加权平均 3. 各类回归算法 4. BP 神经网络 时间序列预测数据预处理格式要求 时间序列预测就是对历史数据进行学习得到的一个非线性的映射，逼近数据中隐含的非线性机制 f , 从而可以利用该映射进行时间序列预测。 若一个已知长度为N 的时间序列 {x t },其中x t = x(t ) , t = 1,2,...,N 。可以在 一个高维的相空间中恢复系统的演化规律，因此复杂时间序列{x t }是可以短期预测的。 使得： x t = f (x t-m , x t-m+1 , ... , x t-1) 做时间序列数据的预测，需要首先对原始的时间序列数据进行预处理，通常需要从一维处理成高维数据。 高维数据中包含目标值（label 因变量）之前连续几个时间序列数据 举例如下： 600 800100012001400 160018001971 1972 1973 1974 1975 1976 Y 1000 1200 1400160018002000 22002400 100200300400500600 Stoc k of s henz hen

如果维度m=5 ,转换后 这里要求预测X29 为了便于方便演示，下面使用数值作为示例:

时间序列论文

. 《时间序列分析》 课程论文 基于ARMAX模型的财政收入与税收 的时间序列分析与预测 班级：13级应用统计学1班 学号：131412820 ：乐乐

基于ARMAX模型的财政收入与税收 的时间序列分析与预测 摘要 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，是衡量一国政府财力的重要指标。其中税收收入是国家财政收入的重要组成部分，一般占到财政收入的90％以上，是政府机器的经济基础。 本文利用《应用时间序列分析》的知识通过sas 统计软件对1978-2012年中国财政收入与税收数据进行分析，通过单位根检验，发现两者都是非平稳时间序列，并且存在协整关系，所以拟合了ARIMAX模型。由于残差序列非白噪声，所以对残差序列又进行了进一步的拟合，最后对模型进行预测，做出预测图。 关键词:财政收入与税收 ARIMAX模型预测 一、引言 财政与税收关系到国家发展、民生大计。财政收入与税收对社会资源配置、收入分配、国民经济发展、企业经济活动、居民切身利益及政府决策行为都有重

大影响。近年来，随着我国经济的持续高速发展和国家财政与税收的大幅度增长，以及我国经济体制改革的不断深化和国家对经济发展宏观调控力度的不断加大，国家也适时出台了一系列有关财政与税收管理的新规定、新政策和新的监管制度。可以看出两者地位越来越重要，作用越来越明显。通过本文的分析，旨在找出两者的关系，为我国财政与税收做出合理的解释，为以后的收入做出合理的预测。 二、数据分析 （一）、序列平稳性检验 1、时序图： 图 1 原数据时序图 图1中，红色为y（财政收入）序列书序图；黑色为x（税收收入）序列时

时间序列论文格式

武汉大学经济与管理学院 毕业论文要求及文本格式规范 为规范我院本科学生毕业论文写作格式，学院对我院本科生毕业论文格式特做统一要求。 一、用纸、页边距及字数要求 统一用A4纸张打印；左边距3厘米，右边距2厘米，上边距2.5厘米，下边距2.5厘米；字数要求：本科不少于8000字，专科不少于6000字。 二、目录 目录为三级目录，并标明页码，详细格式规范见附件。 三、开题报告、中文摘要、英文摘要的要求及格式规范见附件 四、正文文字字体、字号及行距 正文文字字体用宋体，字号为小四号；正文文字行距采用1.25倍行距。 五、论文标题序号 统一采用中文国标。具体序号为： 一、 （一） 1、 （1） ① 第一，…… 第二，…… ② 第一，…… 第二，…… （2） 2、 （1） （2）

（二） 1、 二、 （一） （二） …… 六、论文注释格式 凡文中引用的数据和观点均应以注释形式表明具体出处。正文中引用的数据和观点均用脚注的形式标明出处，采用①②……这样的序号，标注处应该用上标（即①②……）。脚注序号每页新起，即每页序号从①开始。 脚注采用小5号楷体。 七、论文图表格式 1、表和图均应有标题，以表1、表2…….，图1、图2……，显示，表和图若为引用，必须标明详细出处（标在图、表的下方），表、图中的符号要予以说明。 示例：说明：① ② ③资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴（2000）》，80页，北京，中国统计出版社，2000。 2、表序、表题放在表的上方，图序、图题放在图的下方。论文中的表述不要用上表、下表、上图、下图之类的表述，而是直接用表1，图1这样的表述。 3、表序、表题和图序、图题用小4号楷体粗体。 4、表序与标题之间、图序与图题之间不要加冒号，而是以空格隔开。 5、表和图的内容（指标、符号、数据等）的字体应比正文文字字体小。 八、年代、年份、数字的表述方式 不能用85年之类的表述，而必须用1985年这样的表述；不能用80年代之类的表述，而必须用20世纪80年代（或1980年代）之类的表述。 数字在千位数以上，每隔3位数以空格隔开，如1 000，10 000 000等。 九、英文缩写的表述方式 英文缩写第一次出现时，必须有中文全称。格式：中文全称（英文缩写）。 示例：世界贸易组织（WTO） 十、参考文献 1、参考文献标注采用国标方法。示例： 参考文献：（先中文，后外文；先书目，后论文） 1．斯密：《国民财富的性质和原因的研究》，中文版，上卷，北京，商务印书馆，1979。 2. 于宗先：《资产泡沫化与经济消长》，载《经济学动态》，2004年第6期。 3．中国人民银行：《各项贷款增速回升，储蓄存款明显增加》，载《中国财经信息网》（网址：https://www.wendangku.net/doc/8818568316.html,/），2004年12月13日。 外文参考文献建议采用以下格式：

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。 中国社会消费品零售业的发展将进入参与国际化竞争的新阶段，可靠准确的数据体系有利于政府的宏观决策，而零售总额的数据受多种因素的影响。因此对我国社会消费品零售总额进行预测是有积极意义的。 本文利用时间序列分析方法对我国社会消费品零售总额进行分析和预测。时间序列分析是根据动态数据揭示系统动态结构的规律的统计方法。其基本思想是根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较准确地反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来行为进行预报

GPS坐标时间序列论文文献综述

文献综述 摘要：通过对数据一系列处理，运用三阶自回归AR（3）模型拟合gps坐标时间序列，由于gps坐标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，并对未来的电力增长进行预测。理论准备：拿到一个观测值序列之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，序列可分为平稳序列和非平稳序列两大类。如果序列值彼此之间没有任何向关性，那就意味着该序列是一个没有任何记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫影响，这种序列我们称之为纯随机序列，从统计分析的角度而言，纯随机序列式没有任何分析价值的序列。如果序列平稳，通过数据计算进行模型拟合，并利用过去行为对将来的发展预测，这是我们所期望得到的结果。可采用下面的流程操作。 关键字：gps坐标时间序列时间序列分析数据预测

一、前言 GPS坐标时间序列分析原来是“概率论与数理统计”领域当中的一个重要分支，其中有国际著名的学术杂志“时间序列分析”。由于在过去的二十几年当中，时间序列分析方法在经济学的定量分析当中获得了空前的成功应用，因此所出现的“时间序列计量经济学”已经成为了“实证宏观经济学”的同意语或者代名词。由此可见，作为宏观经济研究，甚至已经涉及到微观经济分析，时间序列分析方法是十分重要的。 时间序列分析方法之所以在经济学的实证研究中如此重要，其主要原因是经济数据大多具有时间属性，都可以按照时间顺序构成时间序列，而时间序列分析正是分析这些时间序列数据动态属性和动态相关性的有力工具。从一些典型的研究案例中可以看出，时间序列分析方法在揭示经济变量及其相关性方法取得了重要进展。 目前关于时间序列分析的教科书和专著很多。仅就时间序列本身而言的理论性论著也很多，例如本课程主要参考的Hamilton的“时间序列分析”，以及Box 和Jankins的经典性论著“时间序列分析”；近年来出现了两本专门针对经济学和金融学所编写的时间序列专著，这也是本课程主要参考的教材。另外需要注意的是，随着平稳性时间序列方法的成熟和解决问题所受到的局限性的暴露，目前研究非平稳时间序列的论著也正在出现，其中带有结构性特征的非平稳时间序列分析方法更是受到了广泛重视。 二、本实验采用2000-01~2004-11月gps坐标时间序列数据做时间序列分析模型，数据如下： 2000.1 5.4% 2001.9 8.8% 2003.5 13.4% 2000.2 15.3% 2001.10 8.5% 2003.6 13.1% 2000.3 7.1% 2001.11 7.4% 2003.7 15.2% 2000.4 6.9% 2001.12 9.6% 2003.8 15.5% 2000.5 12.8% 2002.1 15.4% 2003.9 15.5% 2000.6 12.5% 2002.2 -3.2% 2003.10 14.8% 2000.7 13.5% 2002.3 6.2% 2003.11 15.6% 2000.8 10.6% 2002.4 10.6% 2003.12 13.4%

时间序列分析论文

时 间 序 列 期 末 论 文 平顶山第二电厂电力生产率时间序列分析 摘要 利用Eviews软件判断该电厂电力生产率数据为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列处理，运用三阶自回归AR（3）模型拟合时间序列，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，并对未来的电力增长进行预测。 理论准备：拿到一个观测值序列之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，序列可分为平稳序列和非平稳序列两大类。

如果序列值彼此之间没有任何向关性，那就意味着该序列是一个没有任何记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫影响，这种序列我们称之为纯随机序列，从统计分析的角度而言，纯随机序列式没有任何分析价值的序列。 如果序列平稳，通过数据计算进行模型拟合，并利用过去行为对将来的发展预测，这是我们所期望得到的结果。可采用下面的流程操作。 一、本实验采用2000-01~2004-11月电力生产增长率数据做时 间序列分析模型，数据如下：

首先对数据进行平稳性与纯随机性的检验与判别 （一）平稳性的检验我们先采用图示法，时序图如下： 由图所示，该序列有很大的波动，周期性不明显。更重要的是该序列的上升或下降趋势并不明显，基本可以确认该序列是平稳的，但直观感受不能认定它就是平稳的，需进一步做检验。

样本自相关图如下: 根据序列自相关图可以看出：该序列具有短期相关性，就是随着延期数的增加，平稳序列的自相关系数很快地接近于零，自相关图大部分都在2倍的标准差范围内。所以确认该序列就是平稳序列。 下面进行纯随机性检验：由自相关图可以知道，该序列延迟16期的自相关系是0.285 0.318 0.418 0.288 0.346 0.282 0.212 0.276 0.211 0.185 0.102 0.087 0.164 0.137 0.063 0.019 延迟期的Q 统计值和对应得P值如图：

时间序列分析论文——我国外汇储备的短期预测

吉林财经大学2011-2012学年第一学期 统计软件应用与实践 基于时间序列分析的论文 院别：统计学院 专业：统计学 年级：0836 姓名：王立伟 学号：0401083608

基于ARMA模型的吉林省居民消费时间序列分析与预测 【摘要】本文以1993—2010年吉林省居民消费统计数据为依据，用ARIMA模型进行分析，结果显示ARIMA（1，2，3）具有较为准确的预测效果。利用该模型对我其进行分析。 【关键词】固定资产投资时间序列分析 ARIMA模型 一.引言 消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。现在的中国市场已完全消除了日用品和食物短缺的现象。居民消费结构亦发生很大变化。在居民全部消费支出中，反映基本生存需要的食品、衣着和基本生活用品支出所占的比重大幅度下降，而体现发展与享受需求的住房、交通通信、医疗保健、文教娱乐、休闲旅游等项支出的比重则迅速上升，生活质量进一步提高。 二.数据的时间序列特征分析 将1993年至2010年吉林省县居民消费数额绘制成折线图，如图1所示，可以很容易地看出序列具有明显的增长趋势，并且可以看出，从2004年到2005年开始，有了显著提高，并且增加的幅度也有所增大，这主要是因为自生活节奏加快，消费自然上升。 图1 1993年1月至2010年9月中国外汇储备的折线图

1、数据的检验 对此序列进行单位根检验，如图2所示，t检验结果为1，无法拒绝序列存在单位根的原假设，且t检验P值大于等于1，说明此序列至少具有一阶单位根。之后对序列进行一阶差分的单位根检验，结果如图3所示，t检验值的P值为0.0271，在置信水平为95%的情况下，可以拒绝原假设，说明此序列不具有二阶单位根，但具有一阶单位根，序列不是平稳序列。 图2 序列的单位根检验结果 图3 一阶差分后序列的单位根检验结果 对该序列绘制了自相关、偏自相关图，如图4所示，由图中可以看出，序列的自相关系数衰减缓慢，没有很快趋于0，同样可以说明该序列是非平稳序列。

时间序列分析期末考试

浙江农林大学 2009 - 2010 学年第 二 学期考试卷（A 卷） 课程名称： 应用时间序列分析 课程类别： 必修 考试方式： 闭卷 注意事项：1、本试卷满分100分。 2、考试时间 120分钟。 一、单项选择题（在每小题的四个备选答案中，选出一个正确 答案，并将正确答案的选项填在题后的括号内。每小题2分，共12分） 1. 关于严平稳与（宽）平稳的关系，不正确的为 。 ( ) A. 严平稳序列一定是宽平稳序列 B. 当序列服从正态分布时，两种平稳性等价 C. 二阶矩存在的严平稳序列一定为宽平稳的 D. MA(p)模型一定是宽平稳的 2. 下图为某时间序列的相关检验图，图1为自相关函数图，图2为偏自相关函数图，请选择模型 。 ( ) 图1 图2 题号 一 二 三 四 五 得分 得分 评阅人 学院： 专业班级： 姓名： 学号： 装 订 线 内 不 要 答 题 得分

A. AR(1) B. AR(2) C. MA(1) D. MA(2) 3. 下图中，图3为某序列一阶差分后的自相关函数图，图4为某序列一阶差分后的 偏自相关函数图，请对原序列选择模型。( ) 图3 图4

A.ARIMA(4，1，0) B. ARIMA(0，2，1) C. ARIMA(0，1，2) D.ARI MA(0，1，4) 4. 记B 为延迟算子，则下列不正确的是 。 ( ) A. 0 1B = B. (1)k t t k t X X B X --=- C. 12t t BX X --= D. 11()t t t t B X Y X Y --±=± 5.对于平稳时间序列，下列错误的是 ( ) A.)(212εσεE = B.),(),(k t t k t t y y Cov y y Cov -+= C.k k -=ρρ D.)(?)1(?1k y k y t t +=+ 6.下图为对某时间序列的拟合模型进行显著性水平0.05α=的显著性检验，请选择 该序列的拟合模型 。 ( )

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 Income Studies Abstract Wuzhou 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;

时间序列ARIMA期末论文完整版

时间序列A R I M A期末 论文 标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

ARIMA模型在总人口预测中的应用 【摘要】人口发展与社会经济的发展是密不可分的,研究我国总人口的发展,对我国人口数进行分析和预测,有利于及时控制人口的增长调节人口平衡,利于政府及时了解发展趋势并做出反应对策使我国人口发展步入健康的轨道。本文利用时间序列建模原理和思路，并结合软件对1962年——2014年我国年底总人口数据做分析和预测。找到对原始数据有着较好的拟合度和较高的预测精度的模型。利用此模型可对我国年底总人口进行合理的预测。 【关键词】ARIMA建模总人口人口预测 目录 一、引言 (3) 研究背景 (3) 研究现状 (4) 二、模型建立 (5) 模型识别 (5) 模型的参数估计 (8) 模型的诊断 (10) 2.模型的预测 (12) 三、模型的优缺点及推广 (13)

模型的优缺点 (13) 模型的推广 (13) 结束语 (14) 【参考文献】 (15) 附录 (16) 一、引言 研究背景 我国是世界上人口最多的国家，自1980年开始，年末中国大陆总人口就已经超过了10亿，并一直保持约占世界总人口的五分之一，亚洲人口的三分之一。中国人口的发展同中国社会的发展一样经过了漫长而曲折的道路。在世纪的进程中，目前我国进入了一个全新的时代，要想在21世纪——这个充满竞争与挑战的时代中变的富强、屹立于世界民族之林，实现我们的中国梦，这全取决于人。能否顺利解决人口现状等问题，是我国乃自世界共同面临的问题，由于地球的资源是有限的，它不可能无限制的容纳人口，当人口过多，会由于经济跟不上，工作岗位欠缺，医疗等水平不足，从而导致整个社会处于一种动荡之中；然而如果人口过少，又会由于人员不足，导致各方面人力资源不足，无法正常完成各项必须社会活动，这也会极大地限制一个国家的发展，因此，对人口的研究是具有相当的意义的。 我国由于幅员广阔，民族众多，各民族发展水平不一，同时作为世界第一人口大国，我国的耕地面积却相对不足，因此我国每年都需要从国外大量进口粮食，由于过分依赖于进口

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。可见，“在一个连续均衡的国民经济中，城市化可能表现为因果链条上的各类事件的最后结果，以导致工业化的贸易和需求的变化开端，以农村劳动力向城市就业的平缓移动为结果。但是，从农村向城市定居迁移的发生早于对劳动力需求的增长，并且越来越由期望的收入决定，而不是现在的工资。因此，除了把城市化看成是生产结构变化的结果以外，还必须把它看成是某种程度上分散的发展过程。此过程受未来收入和对就业的期望，以及政府支出的分配和各种社会因素的影响。”此外，城市化也受到了政府人口流动、迁移和城市就业相关政策的制约，在以时间序列分析中的模型分析中国城市化问题时必须强调的一点。 江西的城镇虽然产生较早，但长期以来商品经济发展缓慢，城市数目少，规模偏小，功能不够健全，因此，拟合模型并预测未来江西省城市化发展水平对于促进我省经济发展，加快城市化进程有重要意义。 二、江西省城市化发展水平的演变过程 在1978—1990年这12年间，江西的城镇化水平较低，平均只有19.31%，年增长率在1%左右，增长速度比较缓慢。从1991—2000年，江西城市化水平将近增长了10%左右，在这一时间段里，城镇化增长率有了一定的提高，但由于这一段时间相关有利影响较多，所以相对而言这段时间的城镇化水平的增长幅度也相对较小。从2001—2010年，江西城市化水平有了较大改观，开始步入城市化的快车道。从江西省城镇化水平的整个发展历程来看，江西的城镇化率在全国的平均水平之下，发展速度也很缓慢，究其原因，与江西省的工业、地理位置、人口等因素有很大关系。江西地处全国中部，多丘陵山区，交通不便，工业欠发达，农村人口基础大。这些因素总体制约了江西城镇化发展水平，所以根据城镇化水

时间序列分析小论文

基于ARIMA模型的我国全社会固定资产投资预测 摘要：本文采用ARIMA模型，用Eviews6.0软件对我国1980—2012年的全社会固定资产投资额进行了深入分析，并预测了2013年我国全社会固定资产投资额。结果表明，ARIMA(4，1，3)模型能够提供较准确的预测效果，可以用于未来的预测，并为我国固定资产投资提供可靠的依据。 关键词：ARIMA模型固定资产投资额时间序列预测 一、引言 改革开放以来，我国的经济发展取得了举世瞩目的成就。投资是拉动经济增长的三驾马车之一，因此研究我国全社会固定资产投资对研究我国经济增长有着重要的现实意义。我国的全社会固定资产投资总额持续增加：1980年仅为910.9亿元，1993年首次突破10000亿元达到13072.3亿元；到2006年则猛增至109998.2亿元。尤其是进入21世纪以来，随着中国加入WTO，外商投资大量增加，推动了经济政策的调整与完善，也给经济与投资增长增添了活力。 此前，已经有学者做过相关研究。2010年李惠在《ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用》中，通过1980-2007年我国全社会固定资产投资的相关数据，运用统计学和计量经济学原理，从时间序列的定义出发，运用ARIMA建模方法，将ARIMA模型应用于我国历年全社会固定资产投资数据的分析与预测，检验得出ARIMA(4，2，4)模型为最佳，建议政府抓住投资机遇，合理安排投资比例和投资金额，促进经济的健康发展。2007年靳宝琳和赫英迪在《ARIMA模型在太原市全社会固定资产投资预测中的应用》一文中采用Eviews软件系统中的时间序列建模方法对太原市的固定资产投资总额资料进行了分析，建立了ARIMA模型。结果显示ARIMA(2，1，3)模型提供了较准确的预测效果，可用于未来的预测，为太原市全社套固定资产投资的预测提供了一种方便实用的方法。王新华在《ARIMA模型在武汉市全社会固定投姿预测中的应用》中，采用ARIMA模型，对武汉市1950—2003年的全社会固定资产投资额进行了深入分析。结果表明，ARIMA(8，1，9)模型提供较准确的预测效果，可以用于未来的预测，并为武汉市固定资产投资提供可靠的依据。 对全社会固定资产投资有影响的因素很多，而这些因素彼此之间的关系很复杂。因此运用数理经济模型（即揭示经济活动中各个因素间的理论关系用确定性数学方程加以表述的方法来分析和预测是较为困难的）。所以，本文把我国全社会固定资产投资总额看成是

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。经济学家用消费价格指数进行经济分析和利用时间序列构建经济模型。 总所周知，居民消费价格指数是反映一个国家或地区宏观经济运行状况好坏的必不可少的统计指标之一，是世界各国判断通货膨胀（紧缩）的主要标尺，是反映市场经济景气状态必不可少的经济晴雨表。因此，我国也采用国际惯例，用消费价格指数作为判断通货膨胀的主要标尺。 由于CPI是反映社会经济现象的综合指标，对其定量分析必须建立在定性分析的基础上，因此CPI的预测趋势还要与国家宏观经济政策及我国市场的供求关系相结合。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。因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。 基于以上种种，CPI指数的预测对我国各方面显得尤为重要。 本文针对烟酒及用品类居民消费价格指数，分析其时间序列，并进行了相关预测。 模型的建立 一、数据的选择： 选取2007年4月—2014年4月的各个月份的烟酒及用品类居民消费价格指数，如表1所示： 表1 烟酒及用品类居民消费价格指数 时间指数时间指数时间指数时间指数2007.4 99.4 2009.2 103.2 2010.12 101.5 2012.1 103.4 2007.5 99.3 2009.3 103.3 2011.1 101.6 2012.11 103.4 2007.6 99.3 2009.4 103.4 2011.2 101.7 2012.12 103.3 2007.7 99.3 2009.5 103.6 2011.3 101.7 2013.1 103.1