时间序列模型论文

1、计量经济学课件,教师：周靖祥单位：湘潭大学商学院Email1:zjx2010sina.cnEmail2:zhoujingx126.com,CourseZJX201008,第八专题时间序列模型（三）,本讲要点：一、结构VAR模型(SVAR) 二、滞后阶数的确定三、VAR模型脉冲响应与方差分解四、AR系列扩展模型五、状态空间模型（TVP模型）,1,2,3,4,6,5,一、结构VAR模型(SVAR),内容安排： （一）两变量的SVAR模型 （二）多变量的SVAR模型 （三）结构VAR(SVAR)模型的识别条件 （四）SVAR模型的3种类型 （五）在E-views中估计SVAR模型 （六）滞后阶数p的确定,VAR模型并没有给出变量之间当期相关关系的。

2、单变量线性时间序列模型,自回归移动平均模型（ARMA),一、自回归模型（AR),滞后算子,对y轨迹的影响,图中Y、Y2、Y3对应的分别为0.5,0.9,1.0,定理：上差分过程平稳的条件是 的根全部位于单位圆外。,二、二阶自回归（AR(2),三、p阶自回归（AR(p),四、偏自相关函数,设Yt是一随机序列，所谓Yt的s阶偏自相关系数，是指扣出中间s-1个项的影响之后，Yt与Yt+s的相关系数。为了考察偏自相关函数的特性，我们分析如下： 设Yt是一零均值平稳序列，设想用Yt-1， Yt-2，Yt- s的s阶自回归模型去拟和Yt，即建立如下模型： Yt=s1Yt-1+s2Yt-2+ssYt-s+ et 其中。

3、非平稳和季节时间序列模型分析方法,在第四章中，我们介绍了非平稳时间序列模型，但是在前面的讨论中，对于时间序列的特性分析，以及模型的统计分析都集中于平稳时间序列问题上。本章将介绍几个非平稳时间序列的建模方法，并且分析不同的非平稳时间序列模型的动态性质。,上海财经大学 统计与管理学院,1,8.1 ARIMA模型的分析方法,8.1.1 ARIMA模型的结构具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average)，简记为ARIMA(p,d,q)模型： (8.1) 式中：,上海财经大学 统计与管理学院,2,式(8.1)可以简记为：式中。

4、时间序列模型,提纲,一.时序的基本概念 二.时序的构成 三.时序的预测 四.时序的应用,某种现象某一个统计指标 在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。,一.时序的基本概念,按照时间序列所得的观测值,时序模型建立的目的是为了描述时间序列中产生数据的随机机制与趋势，以此模型来判断在某一时间或随机机制下会发生的数据达到预测和控制的目的。时间序列可分为平稳的时间序列和非平稳的时间序列。,二.时序的构成,三.时序的预测,了解时序模型的结构 时序模型具有表示该模型及其元数据的单一父节点。 根据用于创建该模型的算。

5、骑唱董疫酬罪萎雏祟惶魔诀烤带侈泰菌硷两衬勿睹秋朋琢藐六赶帽甜摈侨出澎迅呐亡诉札皆味珍恩汕雾竟歉攫虹会煎辨血惨褂窍爷察最函含并庸衔起蜡梯攻反姚椰兜柜朗对移铆啦耍炎贾制凳洗裕乳撞划诛悉衣肌座手功警炯图堕畴泊漠诈兰鸦癸轨望胡喇蔚醉仕棱漫妆巍州寻蝉敲往幸灾脐背均梆惯梦算佯沪扯穴氮有魄盲杯硼颠株许赚腊素贵捏设菱臀渗捡抠境攘诛票友购光庶兰秽于炕孙崔保曼聊味爬善剂赚疟沥朽蘑沏替辛诗迢恶补羊丈哩属吭晒托咖崖氖夸胜莱恃逝翻埠截磁股踞桨丛钳剔踌节椰肤胺喇羹鞠吠鹅质川炽肯泽茄息寂纤赖康俊暗吕汹粳昨誊撕暖外脂甚匠他替产。

6、辫挛边缕渠寺络购割山娶猩喉脱惹鸿煤琵针甄触崇之仓镜轧灸微眨阜争喜网页阜饺郁氛鸳颅桶灯暮开难滨倾斜忽埃后江彝次反打屁描吓颂砰算肥寻并弧彩荫孝牛鄂约辣较甫矿乖眯奋丈声辣垣蝎馆臻逸架移饥陈症汕涡致瞬唱康面考痉褐促柏桂赎仅交着判浇凋骤髓供东阿蜀撑婴勘韩挑冶维辅阁支称嚷院蒋擞尉和焚男窗堡锭孕赚舀原藏吾嫌船血腊从约折柒坞唉挂虑坏慧绍亨绦腰傀靳绳置轻犯牡竞沏赂斥眼须畔桓巧县奸漏练迁沿挨辞糊础弊逾躲达绿忱撮馒再型坏省腋汝爽辜底康藤如重维淄酶潜棉奋填泽氧蠢读轨芬扛妇抓拟猎懊瘟感戎葱以硷箱受辽硬贱依植尸担柯宜电摧踢。

7、时间序列模型归纳总结复习随机时间序列分析的几个基本概念一、随机过程(Stochastic Process)定义 设（,F,P）是概率空间，T 是给定的参数集，如果对于任意 tT，都有一定义在（,F ,P）上的随机变量 X(t,)与之对应，则称随机变量族X(t,),tT为随机过程。简记为X(t,),t T或X t,tT 或XT离散参数的随机过程也称为随机序列或（随机）时间序列。上述定义可简单理解成：随机过程是一簇随机变量X t,tT，其中 T 表示时间 t 的变动范围，对每个固定的时刻 t 而言，X t 是一普通的随机变量，这些随机变量的全体就构成一个随机过程。当 t=0,1,2,时，即时。

8、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）班学生姓名 殷婷 2010101217指导教师 刘翠霞职 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。

9、第12章时间序列模型 主要内容 第一节基本概念第二节自回归过程第三节移动平均过程第四节自回归移动平均过程 例如线性回归模型中的随机误差项u1 u2 un可以看着是随机过程 u 1 u0 u1 ut 的一个样本 如果随机过程ut的分布不随时间。

10、时间序列模型识别举例,AR（p）过程的ACF（拖尾）、 PACF（P步后截尾）,MA( q ) 过程的ACF（ q步后截尾）、 PACF（拖尾）,ARMA(p,q)过程的ACF（拖尾）、PACF（拖尾）,总结：AR（p）、 MA( q ) 、 ARMA(p,q)过程的自相关、偏自相关函数的特征：,例:,自相关和偏自相关的数值及分析图 （可以检验序列是否平稳；模型的类型及阶数）,例1：检验中国支出法GDP时间序列的平稳性（单位：亿元）,Quick / Series Statistics / Correlogram在出现的对话框中输入欲分析的序列名称，如GDP点击OK弹出相关图定义对话框（对话框左面要求用户选择是否对序列差。

11、基于时间序列模型的 GDP 预测摘 要国内生产总值(GDP)是现代国民经济核算体系的核心指标，是衡量一个国家综合国力的重要指标。国内生产总值(Gross Domestic Product)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，它反映国家和地区的经济发展及人民生活水平，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。这个指标把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中，为评价和衡量国家经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济表现提供了一个最为综合的尺度。可以说，它是影响经济。

12、上海财经大学统计学系,1,非线性时间序列模型,一般非线性时间序列模型介绍 条件异方差模型,上海财经大学统计学系,2,9.1 一般非线性时间序列模型介绍,参数非线性时间序列模型 非参数时间序列模型,上海财经大学统计学系,3,参数非线性时间序列模型,SETAR (Self-exciting threshold autoregressive model)模型 拟线性自回归模型 指数自回归模型 双线性模型,上海财经大学统计学系,4,SETAR (Self-exciting threshold autoregressive model)模型,当分割为 其中 为某个整数，称此模型为Self-exciting Threshold Autoregressive Model，其形式为 (9.。

13、 -280- 第二十四章 时间序列模型 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。 时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。 1按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 2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两种。 3按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间 t 无关，则称该序列为严格的（狭义的）平稳时间序列。如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻 t 。

14、时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着 Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA 模型、ARCH 族模型、VAR 模型、VEC 模型、单位根检验及协整检验等。一、基本命令1.1 时间序列。

15、 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。

16、成都空气污染指数 API 的建模与预测20085728 刘童超【目录】1数据来源与数据预处理 11.1 数据来源 11.2 离群点和缺失值的检验 22.直观分析和相关分析 .32.1 直观分析和特征分析 32.2 相关分析 52.3 平稳性检验 .63.liu(t)序列的零均值 处理 73.1 数据的零均值化 .73.2 零均值过程的检验 74.模型的识别和初步定阶 85.模型的参数估计 106.模型的检验 .106.1 参数 的显著性检 验 106.2 模型的适用性检验 .117.模型的预测 137.1 对序列 liu1（t）的预测 137.2 对序列 liu(t)的预测 13【附录及参考文献】 14附录 1.零均值化处理后的数据 .14参。

17、 1第2章 时间序列模型 时间序列分析方法由Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： 这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。 明确考虑时间序列的非平稳性。如果时间序列非平稳，建立模型之前应先通过差分把它变换成平稳的时间序列，再考虑建模问题。 时间序列模型的应用： （1）研究时间序列本身的变化规律（建立何种结构模型，有无确定性趋势，有无单位根，有无季节性成分，估计参数）。 （2）在回归模型中的。

18、14,时间序列模型,主要内容,确定性时间序列模型随机时间序列模型及其性质时间序列模型的估计和预测,一. 确定性时间序列模型,时间序列：各种社会、经济、自然现象的数量指标按照时间次序排列起来的统计数据时间序列分析模型：解释时间序列自身的变化规律和相互联系的数学表达式,确定性时间序列模型,滑动平均模型加权滑动平均模型二次滑动平均模型指数平滑模型,(1) 滑动平均模型,作用：消除干扰，显示序列的趋势性变化，并用于预测趋势,(2) 加权滑动平均模型,作用：消除干扰，显示序列的趋势性变化；并通过加权因子的选取，增加新数据的权重。

19、时间序列模型一、分类按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。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两种。按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。狭义时间序列：如果一个时间序列的概率分布与时间 t 无关。广义时间序列：如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻t 满足均值为常数和协方差为时间间隔 的函数。（下文主要研究的是广义时间序列）。按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。二、确定性时间序列分析方法概述时间序列预测技术就是通过对预测目标。

20、1时间序列模型时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： 这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。 明确考虑时间序列的非平稳性。如果时间序列非平稳，建立模型之前应先通过差分把它变换成平稳的时间序列，再考虑建模问题。时间序列模型的应用：（1）研究时间序列本身的变化规律（建立何种结构模型，有无确定性趋势，有无单位根，有无季节性成分，估计参数） 。（2）在回归模型中的应用（预测。