时间序列分析-01

1、实验 4 回归分析与时间序列分析 一、实验目的1、掌握回归分析与时间序列分析方法的应用2、结合应用环境，理解分析结果对现实操作的指导意义二、实验内容1、分析下列数据中肺活量和其它因素之间的关系，并试着进行检验编号身高（cm）坐高（cm）体重（kg ）胸围（cm）肩宽（cm）盆肩宽（cm）肺活量（ml）1 173.28 93.62 60.1 86.72 38.97 27.51 45082 172.09 92.83 60.38 87.39 38.62 27.82 44693 171.46 92.78 59.74 85.59 38.83 27.46 43984 170.08 92.25 58.04 85.92 38.33 27.29 40685 170.61 92.36 59.67 87.46 38.38 27.14 43396 171.。

2、时间序列分析实验指导-4-2024501015020250NRD统计与应用数学学院前 言随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。 为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。这套实验教学指导书具有以下特点： 理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 理论教学与应。

3、161第七章 时间序列分析第一节 时间序列概述一、时间序列的概念将同一空间、不同时间某一现象的统计指标数值，按时间先后顺序排列，就形成时间序列，又称为动态数列。如表 7-1。表 7-1 河南省历年国内生产总值（GDP） 单位：亿元年 份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998GDP（当年价） 1046 1280 1663 2224 3003 3661 4079 4357GDP（可比价） 1000 1136 1316 1498 1719 1958 2162 2350资料来源：当年价 GDP 取自河南省统计年鉴；可比价 GDP 为换算结果。时间序列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计。

4、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。

5、第九章 传统时间序列分析时间序列的变动主要是由长期趋势、循环波动、季节变动及不规则变动而形成的，其中前三种变动有一个共同的特点，就是依一定的规则而变化，不规则变动则在综合中可以消除。基于这种认识，本章主要是介绍设法消除不规则变动，拟合确定型趋势，因而形成了一系列确定型时间序列分析方法。实验一 季节模型实验目的：掌握季节调整的方法。实验内容：对时间序列进行季节调整。知识准备：经济时间序列的变化受许多因素的影响，概括地讲，可以将影响时间序列变化的因素分为四种，即长期趋势（T，随着时间的变化，按照某种规。

6、1金融时间序列分析登录：www.dufe.org 徐占东 金融时间序列模型 参考教材：金融时间序列的经济计量学模型 经济科学出版社 米尔斯著经济计量学手册章节Introductory Econometrics for Finance Chris Brooks 剑桥大学出版社金融计量学：资产定价实证分析 周国富著 北京大学出版社金融市场的经济计量学 Andrew lo 等 上海财经大学出版社动态经济计量学 Hendry 著 上海人民出版社商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社 弗朗西斯著No Linear Econometric Modeling in Time series Analysis 剑桥大学出版社 时间序列分析 汉密尔顿 。

7、欧元对人民币汇价短期预测 摘 要 以2002年4 月-2012年5月欧元对人民币汇价数据为基础，运用ARMA模型进行汇价的拟合，通过对比分析，得出 ARMA(2,1)模型能更好地模拟欧元对人民币汇价的走势。文中运用此模型进行预测, 其结果具有精度高、稳定性好等特点。通过对未来汇价的预测可以为有效制定相关决策，实现外汇投资盈利提供帮助。 关键词 ARMA模型;欧元汇价预测;时序数据;SAS软件 Abstract Based on the data of Euro against RMB exchange rate from April,2002 to May,2012,using the ARMA model to fit the price,we can acknowledge th。

8、试验六 时间序列分析一、实验目的：学习时间序列数据分析技巧，了解 ARIMA 模型。二、实验内容：47 年 1 季度到 96 年 3 季度美国国民生产总值的季度数据。三、实验要求：写出分析报告。四、实验软件：SAS 系统。一般实验流程：1）平稳性检验方法：时序图、自相关系数和自相关图检验、单位根检验2）模型识别方法：利用自相关系数、偏相关系数图进行模型识别；计算扩展的样本自相关函数并利用其估计值进行模型识别；利用最小信息准则进行模型识别；利用典型相关系数平方估计值进行模型识别；注： ACF 图和 PACF 图的模型识别自相关系数图（。

9、1第九章 时间序列分析一、单项选择题1、乘法模型是分析时间序列最常用的理论模型。这种模型将时间序列按构成分解为（ ） 等四种成分，各种成分之间 ( )，要测定某种成分的变动，只须从原时间序列中（ ） 。A. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；减去其他影响成分的变动B. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；缺少相互作用的影响力量；减去其他影响成分的变动C. 长期趋势、季节变动、循环波动和不规则波动；保持着相互依存的关系；除去其他影响成分的变动 D.长期趋势、季节变动、循环波动和不规则。

10、时间序列分析笔记总结一、主要概念经典的 T 检验、f 检验隐含假定了所依据的时间序列是平稳的，若时间序列不平稳，我们做的 T 值、F 值、R 等是失效的。弱平稳：如果一个随机过程的均值、方差和协方差在时间上是恒定的（不随时间的变化变化） 。平稳性检验可以通过图示简单判断，平稳时间序列的相关图会很快变平，非平稳时间序列消失缓慢；平稳性可以通过时间序列是否含有单位根来检查，如 DF，ADF 检验。伪回归： 回归分析结果中，RDW 就可能存在伪回归问题。随机游走：如股票、汇率等价格为随机游走，是非平稳的。随机游走分为带漂移的。

11、1时间序列分析讲义Time Series Analysis吉林大学商学院 刘金全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。

12、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。

13、石 河 子 大 学 商 学 院课 程 论 文题 目: 我国粮食增量的时间序列预测 课程名称: 应用时间序列分析 院（系）: 商学院统计与金融系 年 级: 2011 级 专 业: 统 计 学 班 级: 统计 2011（1）班 组 员: 目录1. 引言52. 分析方法介绍52.1 模型识别预测 52.1.1 基本思想52.1.3 识别预测的步骤62.2 回归模型预测62.1.1 基本思想62.1.2 回归预测的类型。

14、 应 用 时 间 序 列 分 析 实 验 报 告 实验名称 第三章 平稳时间序列分析 一、上机练习 data example3_1; input x; time=_n_; cards; 0.30 -0.45 0.036 0.00 0.17 0.45 2.15 4.42 3.48 2.99 1.74 2.40 0.11 0.96 0.21 -0.10 -1.27 -1.45 -1.19 。

15、梧州学院毕 业 论 文论文题目 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 毕 业 论 文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。

16、时间序列分析17.某城市过去 63 年中每年降雪量数据（单位：mm）如表 320 所示（行数据）。表 320126.4 82.4 78.1 51.1 90.9 76.2 104.5 87.4110.5 25 69.3 53.5 39.8 63.6 46.7 72.979.6 83.6 80.7 60.3 79 74.4 49.6 54.771.8 49.1 103.9 51.6 82.4 83.6 77.8 79.389.6 85.5 58 120.7 110.5 65.4 39.9 40.188.7 71.4 83 55.9 89.9 84.8 105.2 113.7124.7 114.5 115.6 102.4 101.4 89.8 71.5 70.998.3 55.5 66.1 78.4 120.5 97 110（1）判断该序列的平稳性与纯随机性。（2）如果序列平稳且非白噪声，选择适当模型拟合该序列的发展。（3）。

17、 公司人事管理系统软件开发小组：刘月明 0311213015朱立光 0311213013苏小平 0311213006刘振权 0311213047计算机科学系 03 级 6 班公司人事管理系统需求分析1 引言1.1 编写目的随着企业的规模不断扩大，企业的数量急剧增加，有关企业的各种信息量也成倍的增长，面对庞大的信息量，就需要有企业信息管理系统来提高企业管理工作的效率。通过这样的系统，可以做到信息的规范管理、科学统计和快速的查询，从而减少管理方面的工作量。1.2 参考资料a. Visual Basic 程序设计简明教程b. 数据库系统原理及应用教程 1.3 系统功能模块图2 任务概述2.。

18、时间序列分析在卫生领域的应用及展望时间序列是根据时间顺序得到的一系列观测值 1。时间序列分析是动态数据分析处理的一种重要的方法,它以不仅在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，运用时序模型还可以预测和控制现象的未来行为，修正或重新设计系统以达到利用和改造客观之目的。时间序列分析在第二次时间大站前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛随着时代发展和。

19、时间序列分析方法讲义 第 1 章 差分方程1第一章 差分方程差分方程是连续时间情形下微分方程的特例。差分方程及其求解是时间序列方法的基础，也是分析时间序列动态属性的基本方法。经济时间序列或者金融时间序列方法主要处理具有随机项的差分方程的求解问题，因此，确定性差分方程理论是我们首先需要了解的重要内容。1.1 一阶差分方程假设利用变量 表示随着时间变量 变化的某种事件的属性或者结构，则 便是在时tyt ty间 可以观测到的数据。假设 受到前期取值 和其他外生变量 的影响，并满足下述t t 1tytw方程：(1.1)ttt wy10在上述方程当中。

20、时间序列分析Time Series Analysis引言时间序列分析主要研究具有随机性的动态数据。方法：1 频域法2 时域法第一章 平稳时间序列时间序列定义：依时间变化而又相互关联的数据序列。或，按时间次序排列的观测值集合。时间序列分析：对时间序列进行统计分析。1.1 时间序列分析实例一、例例 1. 美国 CPI 和 WPI 统计曲线(1965.7-1970.4)140120 120100 10080 800 0例 2. 某国际航空公司客票月总数(1949.1-1960.12)Vt 千张600500400300200100 12 24 36 48 60 72 84 86 108 120 132 144 t例 3. 我国 1971.1-1981.12 铁路客流曲线987654例 4.白噪。