应用时间序列分析报告实验报告材料

应用时间序列分析实验报告

学院名称理学院

专业班级应用统计学14-2

学生姓名张艳雪

学号201411081051

齐鲁工业大学实验报告 成绩

课程名称 《应用时间序列分析实验》 指导教师 黄玉林 实验日期 2017.6.30

院（系） 理学院 专业班级 统计14-2 实验地点 机电楼C428

学生姓名 张艳雪 学号 201411081051 同组人 无

实验项目名称 ARIMA 模型、确定性分析法,多元时间序列建模

一、 实验目的和要求

1.熟悉非平稳序列的确定性分析法：趋势分析、季节效应分析、综合分析

2.熟悉差分平稳序列的建模步骤。

3.掌握单位根检验、协整检验、动态回归模型的建立。

二、 实验原理

1. 序列的各种变化都归结于四大因素的综合影响：长期趋势（Trend ）,

循环波动（Circle ）,季节性变化（Season ）,机波动（Immediate ）.常假设它们有如下的相互模型：

加法模型 t t t t t X T C S I =+++ 乘法模型 t t t t t X T C S I =??? 混合模型 模型结构不唯一

2.非平稳序列如果能通过适当阶数的差分后实现平稳，就可以对差分后序列进行ARMA 模型拟合了，所以ARIMA 模型是差分运算与ARMA 模型的组合

t

t d B x B ε)()(Θ=?Φ

3.单位根检验：

（1）DF 检验；（2）ADF 检验； (3)PP 检验； 4.动态回归模型ARIMAX

如果两个非平稳序列之间具有协整关系，则先建立它们的回归模型，再对平稳的残差序列建立ARMA 模型。

???

???

?ΦΘ=+ΦΘ+=∑=t t t k

k it l i

i t

a B B x B B B y i

)()()()(1εεμ

三、实验内容

1、P202页：第7 题（X11因素分解法）

2、P155页：第3题（乘积季节模型）

3、P240页：第4题

出口为t x ，进口为t y ，回答以下问题

（1）画出t x ，t y 的时序图，用单位根检验序列它们的平稳性； （2）对t t y x ln ,ln 分别拟合模型（提示：建立ARIMA 模型）；

(3)考察t t x y ln ln ，

的协整关系，建立t t x y ln ln 关于的协整模型，同时建立误差修正模型。

四、实验过程

(一) P202页：第7 题（X11因素分解法） 1.绘制序列时序图。（程序见附录）

由上图可得季节序列的振幅随序列水平的变化而变化，所以季节效应与趋势效应不独立，采用乘法模型:

2.进入x-11季节调整模型

经过三个阶段共十步的重复迭代后，得到如下的拟合效果图：

显然，该地区奶牛的月度产奶量序列具有显著的季节变动特征。

(二)P155页：第3题（乘积季节模型）

1.绘制序列时序图。绘制时序图，如图1所示（程序见附录1）。

图1 美国月度事故死亡人数序列时序图

时序图显示该序列具有以年为周期的季节效应。

2.差分平稳化：对原序列作1阶12步差分，希望提取原序列季节效应，差分后序列时序图如图2所示。

图2 美国月度事故死亡人数1阶12步差分后序列时序图

时序图显示差分后序列类似平稳。

3.模型定阶：考察差分后序列自相关图，如图3，进一步确定平稳性判断，并估计拟合模型的阶数。

图3 美国月度事故死亡人数1阶12步差分后序列自相关图

自相关图显示延迟12阶自相关系数显著大于2倍标准差范围，这说明差分后序列中仍蕴含着非常显著的季节效应。延迟1阶的自相关系数也大于2倍的标准差，这说明差分后序列还具有短期相关性。

观察偏自相关图，如图4，得到的结论和上面的结论一致。

图4 美国月度事故死亡人数1阶12步差分后序列偏自相关图

图5 序列白噪声检验

图5显示，原序列延迟各阶LB 统计量的P 值小于显著性水平0.05，所以拒绝原假设，序列不通过白噪声检验。

根据差分后序列的自相关图和偏自相关图的性质，拟合乘积季节模型

12),,(),,p (Q D P q d ARIMA 。

自相关图显示，12阶以内的自相关系数1阶截尾，偏自相关图显示，12阶以内的偏自相关系数1阶截尾，所以尝试使用ARMA(1，0)模型提取差分后序列的短期自相关信息。

再考虑季节自相关特征，这时考察延迟12阶、24阶等以周期长度为单位的自相关系数和偏自相关系数的特征。自相关图显示延迟12阶自相关系数显著非零，而偏自相关图显示延迟12阶偏自相关系数显著非零，这时用以12步为周期的12)1,1(ARMA 模型提取差分后序列的季节自相关信息。

4.参数估计：

图6 拟合模型

综合前面的差分信息，我们要拟合的乘积季节模型为12)1,1,1()0,1,1(?ARIMA 。使用条件最小二乘估计方法，确定该模型的口径为：

5.模型检验：对序列拟合12)1,1,1()0,1,1(?ARIMA 模型，模型及模型参数的显著性检验如图7、8所示。

图7 模型参数的显著性

由图7知，拟合效果显示模型参数显著。

图8 残差白噪声检验

对拟合模型进行白噪声检验，结果显示P值都大于显著性水平0.05.接受原假设，残差序列通过白噪声检验，模型显著，说明模型拟合良好，对序列相关信息提取充分。

将序列拟合值和序列观察值联合作图，如图9所示。

图9 美国月度事故死亡人数拟合效果图

说明：图中，点为序列观察值；曲线为序列拟合值。

从图9可以直观地看出该乘积季节模型对原序列的拟合效果良好。

（三）P240页：第4题

1．画出t x ，t y 的时序图，用单位根检验序列的平稳性； 输出时序图如图1所示（程序见附录2）。

图1 我国出口总额Xt 、进口总额yt 时序图

图1中，黑色为出口总额xt 序列时序图，红色为进口总额yt 序列时序图。从图1中可以看出出口总额xt 序列、进口总额yt 序列均显著非平稳，这个直观判断还可以通过单位根检验验证。同时时序图显示这两个序列具有某种同变关系。

对我国出口总额序列xt 进行ADF 检验，单位根检验结果如图2所示。

图2 出口总额xt 白噪声、单位根检验

检验结果显示，无论考虑何种类型的模型，检验统计量的P 值均显著大于0.05的显著性水平，所以可以认为中国我国出口总额序列xt 显著非平稳，且这六种处理均不能实现残差序列平稳。

对我国进口总额序列yt 进行ADF 检验，单位根检验结果如图3所示。

图3 进口总额yt 白噪声、单位根检验

同出口序列xt 的检验结果一样，在显著性水平取为0.05时，可以认为我国进口序列yt 非平稳，且这六种处理均不能实现残差序列平稳。

显然，这两个序列的ADF 检验结果与根据时序图得到的直观判断完全一致

2．对t t y x ln ,ln 分别拟合模型（提示：建立ARIMA 模型）；

对我国出口对数序列lnxt 和进口对数序列lnyt 绘制时序图，如图4所示。

图4 我国出口总额Xt 、进口总额yt 取对数时序图

图4中，黑色线代表我国出口对数序列lnxt，红色线代表我国进口对数序列lnyt。时序图显示这两个对数序列有显著的上升趋势，为典型的非平稳序列。同时时序图显示这两个序列具有某种同变关系。

因为序列呈现出近似线性趋势，所以选择1阶差分。1阶差分后出口对数序列lnxt时序图如图5所示。

图5 对数序列Lnx差分时序图

时序图显示，lnxt差分后序列在均值附近比较稳定地波动。为了进一步确定平稳性，考察差分后序列的自相关图，如图6所示。

图6 对数序列Lnxt差分后自相关图

自相关图显示序列有很强的短期相关性，所以可以初步认为lnxt1阶差分后序列平稳。

对平稳的1阶差分序列进行白噪声检验，白噪声检验结果如图7所示。

图7 lnxt一阶差分后序列白噪声检验

在检验的显著性水平取为0.05的条件下，由于延迟6阶、12阶的P值均小于0.05，所以lnxt差分后的序列不能视为白噪声序列，即差分后序列还蕴含着不容忽视的相关信息可以提取。

对平稳非白噪声差分序列拟合ARMA模型，1阶差分后序列的自相关图(见图6）已经显示该序列有不截尾的性质。再考察其偏自相关系数的性质，如图8所示。

图8 对数序列Lnxt差分后偏自相关图

偏自相关图显示出1阶截尾性，所以考虑用AR(1)模型拟合lnxt1阶差分后序列。考虑到前面已经进行的1阶差分运算，实际上是用)0,1,1(

ARIMA模型拟合原序列。对序列拟合)0,1,1(

ARIMA模型，模型参数及模型的显著性检验如图9、10所示。

图9 模型参数显著性检验

由图9知，系数显著性检验显示两参数均显著。

对残差序列进行白噪声检验，检验结果如图10所示。

图10 残差白噪声检验

显然，拟合检验统计量的P值都显著大于显著性检验水平0.05，可以认为残差序列即为白噪声序列，模型显著，这说明)0,1,1(

ARIMA模型对lnxt序列建模成功。

图11 模型

图12 对数序列Lnxt拟合效果图

说明：图中，星号为序列观察值；曲线为拟合值。

从图可以直观地看出该)0,1,1(

ARIMA模型对原序列的拟合效果良好。

因为对数序列lnyt呈现出近似线性趋势，所以选择1阶差分。1阶差分后进口对数序列lnyt时序图如图13所示。

图13 对数序列Lny差分时序图

时序图显示，lnyt差分后序列在均值附近比较稳定地波动。为了进一步确定平稳性，考察差分后序列的自相关图，如图14所示。

图14 对数序列Lnyt差分后自相关图

自相关图显示序列有很强的短期相关性，所以可以初步认为lnyt1阶差分后序列平稳。

对平稳的1阶差分序列进行白噪声检验，白噪声检验结果如图15所示。

图15 lnyt一阶差分后序列白噪声检验

在检验的显著性水平取为0.05的条件下，由于延迟6阶的P值小于0.05，所以lnyt差分后的序列不能视为白噪声序列，即差分后序列还蕴含着不容忽视的相关信息可以提取。

对平稳非白噪声差分序列拟合ARMA模型，1阶差分后序列的自相关图(见图14）已经显示该序列有1阶截尾的性质。再考察其偏自相关系数的性质，如图16所示。

图16 对数序列Lnyt差分后偏自相关图

偏自相关图显示该序列1阶截尾的性质，所以考虑用AR(1)模型拟合lnyt1阶差分后序列。考虑到前面已经进行的1阶差分运算，实际上是用)0,1,1(

ARIMA

模型拟合原序列。对序列拟合)0,1,1(

ARIMA模型，模型参数及模型的显著性检验如图17、18所示。

图17 模型参数显著性检验

由图17知，系数显著性检验显示两参数均显著。

对残差序列进行白噪声检验，检验结果如图18所示。

图18 残差白噪声检验

显然，拟合检验统计量的P 值都显著大于显著性检验水平0.05，可以认为残差序列即为白噪声序列，模型显著。这说明)0,1,1(ARIMA 模型对该序列建模成功。

图19 模型

图20 对数序列Lnyt 拟合效果图

说明：图中，星号为序列观察值；曲线为拟合值。

从图20可以直观地看出该)0,1,1(ARIMA 模型对原序列的拟合效果良好。

3．考察t t x y ln ln ，

的协整关系，建立t t x y ln ln 关于的协整模型，同时建立误差修正模型。

对我国出口对数序列lnxt 和进口对数序lnyt 绘制时序图，如图4所示。可以发现时序图显示这两个序列具有某种同变关系，可以考虑建立ARIMAX 模型。

对lnxt 、lnyt 、lnxt1阶差分、}ln {t y 序列分别进行单位根检验（ADF ）。输出结果如图21——24所示。

图21 对数序列lnXt1阶单位根检验

检验结果显示，无论考虑何种类型的模型，检验统计量的P 值均显著大于0.05的显著性水平，所以可以认为中国我国出口总额对数序列lnxt 显著非平稳，且这六种处理均不能实现残差序列平稳。

图22 对数序列lnyt1阶单位根检验

同出口对数序列lnxt 的检验结果一样，在显著性水平取为0.05时，可以认为我国进口对数序列lnyt 非平稳，且这六种处理均不能实现残差序列平稳。

图23 }ln {t x ?1阶单位根检验

检验结果显示，无论考虑何种类型的模型，检验统计量的P 值均显著小于0.05的显著性水平，拒绝原假设，所以可以认为中国我国出口总额}ln {t x ?对序列显著平稳。

图24 }ln {t y ?1阶单位根检验

同出口}ln {t x ?序列的检验结果一样，在显著性水平取为0.05时，可以认为我国进口}ln {t y ?序列平稳，且这六种处理均能实现残差序列平稳。

利用最小二乘估计，回归模型输出结果如图25所示。

图25 回归模型结果

构造出的回归模型如下：

t t t x y ε+=ln 99265.0ln

图26 对数序列Lnyt 与对数序列lnxt 之间的相关图

相关图显示对数序列lnyt 在延迟阶数为零时与对数序列lnxt 相关关系最大。因此可以将对数序列lnyt 与对数序列lnxt 同期建模。

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;

应用时间序列分析习题答案解析整理

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(221Λ+++=-=- 229608.149 .011 )(εεσσ=-= t x Var 49.00212==ρφρ 022=φ 3.2 解：对于AR （2）模型： ?? ?=+=+==+=+=-3.05 .02110211212112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：???==15/115 /72 1φφ 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 2212122 ) 1)(1)(1(1)(σφφφφφφ-+--+-= t x Var 2) 15.08.01)(15.08.01)(15.01() 15.01(σ+++--+= =1.98232σ ?????=+==+==-=2209.04066.06957.0)1/(1221302112211ρφρφρρφρφρφφρ ?? ? ??=-====015.06957.033222111φφφρφ

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;

应用时间序列分析试卷一

应用时间序列分析试卷 一 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】

应用时间序列分析（试卷一） 一、 填空题 1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。 2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。 3、平稳AR （p ）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。 4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。 5、AR （1）模型的平稳域是{}11<<-φφ。AR （2）模型的平稳域是 {}11,12221<±<φφφφφ且， 二、单项选择题 1、频域分析方法与时域分析方法相比（D ） A 前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 B 后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 C 前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D 后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D ） A 宽平稳一定不是严平稳。 B 严平稳一定是宽平稳。 C 严平稳与宽平稳可能等价。 D 对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。 3、纯随机序列的说法，错误的是（B ）

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列。 B纯随机序列的均值为零，方差为定值。 C在统计量的Q检验中，只要Q 时，认为该序列为纯随机序列，其 中m为延迟期数。 D不同的时间序列平稳性检验，其延迟期数要求也不同。 4、关于自相关系数的性质，下列不正确的是（D） A. 规范性； B. 对称性； C. 非负定性； D. 唯一性。 5、对矩估计的评价，不正确的是（A） A. 估计精度好； B. 估计思想简单直观； C. 不需要假设总体分布； D. 计算量小（低阶模型场合）。 6、关于ARMA模型，错误的是（C） A ARMA模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B ARMA模型是一个可逆的模型 C 一个自相关系数对应一个唯一可逆的MA模型。 D AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 7、MA（q）模型序列的预测方差为下列哪项（B） A、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?< ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++...+） （1++...+） B、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q （1++?+） （1++?+） C、 []2 q 2 , Va() , t l l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1 （1++?+） （1++?+） D、 []2 2 , Va() , l t l q r e l l q ξ ξ θθσ θθσ ?≤ ? =? > ?? 22 1-1 22 1q-1 （1++?+） （1++?+）

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。

(时间管理)应用时间序列分析实验手册

应用时间序列分析 实验手册

目录 目录 (2) 第二章时间序列的预处理 (3) 一、平稳性检验 (3) 二、纯随机性检验 (9) 第三章平稳时间序列建模实验教程 (10) 一、模型识别 (10) 二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法） (14) 三、模型的显著性检验 (17) 四、模型优化 (18) 第四章非平稳时间序列的确定性分析 (19) 一、趋势分析 (19) 二、季节效应分析 (34) 三、综合分析 (38) 第五章非平稳序列的随机分析 (44) 一、差分法提取确定性信息 (44) 二、ARIMA模型 (57) 三、季节模型 (62)

第二章时间序列的预处理 一、平稳性检验 时序图检验和自相关图检验 （一）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数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征 例2.1 检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性 1.在Eviews软件中打开案例数据 图1：打开外来数据 图2：打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据

文件中序列的名称可以在打开的时候输入，或者在打开的数据中输入 图3：打开过程中给序列命名 图4：打开数据

2.绘制时序图 可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline；绘制好后可以双击图片对其进行修饰，如颜色、线条、点等 图1：绘制散点图 图2：年份和产出的散点图

100 200300400 5006001960 1970198019902000 YEAR O U T P U T 图3：年份和产出的散点图 （二）自相关图检验 例2.3 导入数据，方式同上； 在Quick 菜单下选择自相关图，对Qiwen 原列进行分析； 可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列。 图1：序列的相关分析

时间序列分析实验报告(3)

时间序列分析课程实验报告 《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;

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 级姓名山洪国 学号20141206031048 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） 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 EUR/USD 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。

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：

Eviews应用时间序列分析实验手册

应用时间序列分析实 验手册

目录

第二章时间序列的预处理 一、平稳性检验 时序图检验和自相关图检验 （一）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数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征 例 检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性 1.在Eviews软件中打开案例数据 图1：打开外来数据 图2：打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据 文件中序列的名称可以在打开的时候输入，或者在打开的数据中输入 图3：打开过程中给序列命名 图4：打开数据 2.绘制时序图 可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline； 绘制好后可以双击图片对其进行修饰，如颜色、线条、点等 图1：绘制散点图 图2：年份和产出的散点图 图3：年份和产出的散点图

（二）自相关图检验 例 导入数据，方式同上； 在Quick菜单下选择自相关图，对Qiwen原列进行分析； 可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列。 图1：序列的相关分析 图2：输入序列名称 图2：选择相关分析的对象 图3：序列的相关分析结果:1.可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列2.看Q统计量的P值：该统计量的原假设为X的1期，2期……k 期的自相关系数均等于0，备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0，因此如图知，该P值都>5%的显着性水平,所以接受原假设,即序列是纯随机序列,即白噪声序列(因为序列值之间彼此之间没有任何关联,所以说过去的行为对将来的发展没有丝毫影响,因此为纯随机序列,即白噪声序列.)有的题目平稳性描述可以模仿书本33页最后一段. （三）平稳性检验还可以用： 单位根检验：ADF,PP检验等； 非参数检验：游程检验 图1：序列的单位根检验

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

时间序列实验报告-R

实验报告 课程名称时间序列分析 实验项目名称ARCH建模 班级与班级代码1125040 实验室名称（或课室）北4-602 专业统计学 任课教师陈根 学号：11250401213 姓名：柯跃 实验日期：2014年6月08日 广东财经大学教务处制

姓名实验报告成绩 评语： 指导教师（签名） 年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。

一．实验目的: 将Merck股票从1946年6月到2008年12月的月简单收益变换成对数收益率，并解决下列问题： (a)对数收益率中有没有明显的相关性？用自相关系数和5%的显著性水平来 回答该问题。如果有，则移除序列相关性。 (b)此对数收益率存在ARCH效应么？如果(a)部分中有序列相关性，则该部分 用其残差序列。用Ljung-Box统计量，对收益率平方(或残差的平方)的6个间隔和12个间隔的自相关系数，在5%的显著性水平下回答该问题。(c)对数据识别一个ARCH模型，然后给数据拟合被识别的模型，写出所拟合 的模型。 二．实验设备: 计算机、R-3.0.3 三．实验过程及得出的结论: 1.加载安装包并引入实验数据 2.按实验目的输入实验代码，从运行结果得出结论 （a）①对数收益率中有显著的序列相关性。 通过自相关系数和5%的显著性水平解答：

02040 6080100 0.00.20.40 .60.8 1.0Lag A C F Series lmrk 图1 Merck 股票对数收益率的自相关系数 样本ACF 的值并没有在两个标准差之内，说明5%水平下它们与0有显著差别，对于对数收益率，Ljung-Box 统计量为Q(12)= 27.2364，对应的p 值为0.007144，p

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

应用时间序列分析EVIEWS实验手册

河南财经政法大学应用时间序列分析实验手册 应用时间序列分析 实验手册

目录 目录 (2) 第一章Eviews的基本操作 (3) 第二章时间序列的预处理 (7) 一、平稳性检验 (7) 二、纯随机性检验 (15) 第三章平稳时间序列建模实验教程 (16) 一、模型识别 (16) 二、模型参数估计 (20) 三、模型的显著性检验 (23) 四、模型优化 (25) 第四章非平稳时间序列的确定性分析 (26) 一、趋势分析 (26) 二、季节效应分析 (41) 三、综合分析 (46) 第五章非平稳序列的随机分析 (52) 一、差分法提取确定性信息 (52) 二、ARIMA模型 (67) 三、季节模型 (73)

第一章Eviews的基本操作 The Workfile（工作簿） Workfile 就像你的一个桌面，上面放有许多Objects，在使用Eviews 时首先应该打开该桌面，如果想永久保留Workfile及其中的容，关机时必须将该Workfile存到硬盘或软盘上，否则会丢失。 （一）、创建一个新的Workfile 打开Eviews后，点击file/new/workfile，弹出一个workfile range对话框（图1）。 图1 该对话框是定义workfile的频率，该频率规定了workfile中包含的所有objects频率。也就是说，如果workfile的频率是年度数据，则其中的objects 也是年度数据，而且objects数据围小于等于workfile的围。 例如我们选择年度数据（Annual），在起始日（Start date）、终止日（End date）分别键入1970、1998，然后点击OK，一个新的workfile就建立了（图2）。

南邮时间序列实验报告

南京邮电大学 实验报告 实验名称：AR(p)模型的建立 ARMA模型 课程名称：应用时间序列 班级学号：B11080404 姓名：陈海霞 开课时间：2013 /2014 学年第二学期

实验 一 AR(p)模型的建立 一、 实验题目 设{}t ε是均值为0，方差为4的白噪声序列，(4)AR 模型的自回归系数为： 12340.9, 1.4,0.7,0.6a a a a =-=-=-=-， (1) 在计算机上模拟产生一个符合此模型的长为505的序列片断 (2) 用以上的前500个数据对时间序列进行建模 (3) 用递推预测法预测后5个数据，与真实数据作比较，检验预测效果。 二、 实验原理及结果分析 （1）AR （4）模型为：12340.9 1.40.70.6t t t t t t X X X X X ε----=----+，{}t ε是WN （0,4）。 首先产生706个白噪声序列{}t ε，在设定序列t {X }前4个值为0的情况下，产生后面706个t X 。取201X 到706X 之间505个数据，作为符合此模型的片段序列。 长为505的序列片断为 Columns 1 through 7 -1.6486 -1.2827 0.4863 3.6305 -2.1616 2.3075 -3.2600 Columns 8 through 14 -4.0617 6.6829 1.2724 -3.2541 -2.2762 6.0537 -0.8093 Columns 15 through 21 -2.7988 -0.4980 4.0827 -2.8195 0.1556 2.6400 -2.0984 Columns 22 through 28 3.0469 -3.0930 5.0175 -1.8583 -2.6975 3.9419 -2.4583 Columns 29 through 35 -0.9778 4.6628 -4.1501 3.4180 0.7833 -6.6836 4.8753 Columns 36 through 42 3.1626 -5.6393 2.7466 -0.0131 -0.5746 5.0387 -5.4597 Columns 43 through 49 -1.1448 9.3258 -7.2781 -1.8489 9.0824 -8.0117 -2.1088 Columns 50 through 56 4.9452 -3.2509 2.1783 -3.7674 -3.9564 6.2281 0.7752 Columns 57 through 63 -2.0820 -1.2922 -1.2861 3.7972 4.8990 -7.6666 -1.5087 Columns 64 through 70 6.9074 -4.6859 -4.4424 2.6415 5.3233 -3.3085 -4.9210 Columns 71 through 77 3.2859 3.3753 -0.4918 -6.0565 2.0189 6.5229 -6.2671 Columns 78 through 84