时间序列分析课程论文选题

时间序列论文——中国股市的时间序列预测

西南财经大学Southwestern University ofFinance and Economics时间序列分析期末论文论文题目：时间序列分析在中国股市上的运用年级专业：经数10级姓名：朱研天学号：41026103任课老师：林谦2013年10月时间序列分析在中国股市上的运用摘要时间序列在股市上具有以下两个特性：它有具有随机性但又不是完全随机；它非常容易从各种渠道获得。

因此，众多学者以及股票投资者甚至操盘手都希望能从中找出某些规律对股票价格或收益率进行准确预测。

如果能得到一个比较较准确的预测是意义重大的。

时间序列分析方法是近代发展起来的定量预测方法，相比起预测其他事物，它尤其适用于经济时间序列。

因为经济现象涉及的因素较多，关系比较复杂，从而难以用常规的量化模型进行预测分析。

相比于发达国家的市场经济体制，我国股市一方面具有优化资源配置的功能，但区别于成熟的发达国家股市，我国股市同时又具有投机性强，不稳定因素多的特点。

本文采用ARMA 模型对我国股市时间序列进行研究，并对其在分析我国股市时间序列的表现进行评价，得出一些简单的结论，在最后也对预测这件事情本身对于股票的影响进行了一些思考。

关键词中国股市时间序列分析ARMA模型预测目录第一章绪论1.1 题目的研究意义1.2 本文研究的主要内容与思路第二章我国股市时间序列的计量模型2.1 ARMA 模型的一般形式2.2 我国股市时间序列的ARMA 模型2.2.1 样本的选择2.2.2 样本的诊断模型识别2.2.3 模型的定阶及估计结果2.2.4 结果分析与讨论第三章总结与延伸3.1 预测与被预测对象第一章绪论1.1 题目的研究意义金融是国民经济的命脉，它的稳定对国民经济的稳定发展有着重要的作用。

另一方面，从世界各地的金融风波所引起的灾难性后果可以看出，金融市场出现动荡必将造成整个国民经济的波动。

股票市场是金融市场的重要组成部分，因此也与国民经济发展密切相关。

时间序列分析学年论文

2011－2012学年09级统计学专业学年论文题目运用SAS对中国历年运动员获世界冠军数进行建模并作预报.学生姓名学号成绩运用SAS对历年中国运动员获世界冠军数进行建模并作预测摘要：本文通过选取1978年-2009年中国历年运动员获得金牌数，运用SAS统计软件进行处理分析，选取显著的系数，建立模型，对年我国2010以后运动员金牌数做出预测。

关键字 SAS AR模型参数估计平稳时间序列1、引言在自然现象和经济现象中，人们为了对某些事物或系统的运行规律探索其究竟，需要观测所要研究的某种现象，从而得到一定顺序的数据资料。

通过分析这些数据资料，对事物或系统的未来发展进行预测或控制方法，称为时间系列分析。

从统计学的内容来看，研究数据的统计方法就是时间序列分析。

就此足以看到时间序列分析的重要性及其应用的广泛性。

时间序列的统计解释是某项统计指标按时间顺序记录的指标值数列时间序列的统计意义是某一系统程序运行过程中的不用时间点的响应，是系统行为量化数据的有序客观记录，反映了系统的结构特征和运行规律。

随机时间序列分析就是利用数学的方法描述时间序列的构成因素，具体地说就是对影响时间序列的长期趋势、季节变动、循环波动进行预订和估计；进一步的，将它们从时间序列中分离后，对剩余的一项时间序列的随机波动进行分析和建模；从而实现对时间序列变化规律的认识，预测或控制未来行为。

2、SAS介绍Statisticsl Analysisi System简称SAS，可以用来分析数据和编写报告。

它是美国SAS研究所的产品，在国际上被誉为标准通用软件，在我国深受医学、农林、财经、社会科学、行政管理等众多领域的专业工作者的好评。

SAS采用积木式模型结构，其中的SAS/STAT模块是目前功能最强的多元统计分析程序集，可以作回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、各种实验设计的方差分析、协方差分析以及时间序列分析。

3、平稳时间序列的基本概念时间序列的统计特征函数，时间序列｛Xt，t∈Z｝是按时间次序排列的随机变量序列。

时间序列分析课程论文——时间序列分析在我国财政预算支出预测中的应用

时间序列分析在我国财政预算支出预测中的应用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。

财政支出是一个地区或国家经济指标体系中的一个核心指标，它能综合反映经济活动总量和衡量个地区或国家的工业经济发展水平。

对财政支出进行定量分析并对其作出较为准确的预测则可以为相关部门或者企业制定发展规划、实施相关措施提供可靠的理论预测参考。

本文系统阐述了时间序列分析方法在社会消费品零售总额预测中的应用，运用ARMA模型对我国财政支出进行短期预测，利用2007年到2012年我国财政预算支出数据进行预处理和分析，发现该时间序列既包含趋势性又包含季节性，然后对其进行ARMA建模分析。

一、时间序列的特性分析在建立时间序列模型之前，必须对时间序列数据进行预处理，以便剔除那些不符合统计规律的异常样本，同时还要对这些数据的基本统计特征进行检验，以确保建立的时间序列模型的可靠性和置信度，并满足一定的精度要求。

对时间序列数据进行的预处理包括平稳性检验、纯随机性检验和季节性检验。

（一）时间序列定义所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。

对时间序列进行观察、研究，找寻它的变化发展规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。

在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量…,…来表示一个随机事件的时间序列，简记为{)或{)。

用或{}表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。

（二）平稳性1、平稳时间序列的定义随机时间序列的平稳性分为严平稳和宽平稳。

严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳。

设{)为一时间序列，对任意正整数m，任取，对任意整数，有则称时间序列为严平稳时间序列。

宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。

它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，所以只要保证序列低阶矩平稳（二阶），就能保证序列的主要性质近似稳定。

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 IncomeStudiesAbstractWuzhou 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;We will improve the public finance expenditure mechanism, to build up a harmonious society.Key word : Wuzhou city; Financial income; Time series analysis; To establish model.Suggestions目录前言 (1)第一章时间序列的认识 (2)第一节时间序列分析问题 (2)第二节时间序列的建立 (4)第三节确定性时间序列分析方法 (6)第二章运用时间序列分析梧州市财政收入 (7)第一节梧州市的财政收入 (7)第二节建立模型 (9)第四章梧州市关于财政收入的可行性建议 (12)致谢 (13)参考文献 (14)前言财政收入，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。

时间序列论文设计(国内生产总值地预测)

实用文档标准文案江西财经大学2015 ～ 20 16学年第二学期期末考试论文题目：关于国内生产总值的时间序列分析及预测课程编码 06163 选课班 A01课程名称时间序列分析任课教师万兆泉学号姓名学院统计学院专业会统核算考试时间 2016年6月21日星期二江西财经大学2015～2016第二学期课程论文考试评分表课程名称及代码：时间序列分析06163 提交时间：2016年6月21日星期二注：教师提供选题者，选题项不予评分任课教师：万兆泉摘要国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是指一个国家（国界范围内）所有常住单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。

GDP 是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。

近日，随着2012年世界各国GDP实力排名的发出，关于中国成为世界第二大经济强国的说法越来越多。

本文从《中国统计年鉴》中选取中国 1952 年 2014 年共52年的GDP 作为数据，运用时间序列分析的基本的分析方法随机时序分析，对数据进行绘图分析、模型识别、参数估计、模型估计，模型拟合、建立GDP 时间序列模型、模型检验，应用选定时间序列方法预测未来GDP，并对未来中国的经济发展做出短期预测，为政府制定经济发展战略提供依据。

【关键词】：国内生产总值GDP；时间序列；ARIMA模型目录一、背景 (1)二、基础数据 (2)三、数据分析 (2)1、平稳性检验及平稳化处理 (2)2. 纯随机性检验 (5)3. 时间序列模型的建立 (6)3.1模型定阶 (6)3.2参数估计 (9)3.3模型检验 (10)4.国民生产总值的预测及分析 (11)四、结论 (12)附录 (12)一、背景上世纪80年代初，中国开始研究联合国国民经济核算体系的国内生产总值（GDP）指标。

中国于1985年开始建立GDP核算制度。

1993年，中国正式取消国民收入核算，GDP成为国民经济核算的核心指标。

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姓名：崔乐乐基于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）序列时序图。

从时序图中可以看出x序列、y序列均显著非平稳。

并且两者都有明显的增加趋势。

2、单位根检验：表 1 序列x的单位根检验The ARIMA ProcedureAugmented Dickey-Fuller Unit Root Tests表 2 序列y的单位根检验Augmented Dickey-Fuller Unit Root TestsType Lags Rho Pr<Rho Tau Pr<Tau F Pr>FZero Mean 0 6.28020.999917.990.99991 6.01590.9999 5.020.9999Sing Mean 0 6.22760.999914.350.9999157.070.0011 6.01740.9999 4.690.999912.190.001Trend 0 5.55330.99997.70.9999104.870.0011 5.56610.9999 3.870.999911.550.001单位根检验的原假设H0：序列为非平稳序列，如果 P> 0.05，则接受原假设，认为序列非平稳，否者序列为平稳序列。

时间序列分析课程论文

时间序列分析课程论文 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】对70个化学反应数据序列建立时间序列模型班级：统计二班姓名：李灿对70个化学反应数据序列建立时间序列模型一、数据平稳性检验（1）用时序图进行初步判断Xt时序图从时序图可以看出70个化学反应的数据是平稳的，但这个判断比较粗糙，需要用统计方法进一步验证。

（2）用序列相关性进行检验Xt自相关图从相关图看出，自相关系数从二阶后迅速衰减为0，说明序列是平稳的。

（3）对该序列做单位根检验检验结果如下图所示T检验统计量的相伴概率值很显着，说明不存在绝对值大于1的单位根，说明序列是平稳的。

二、对序列进行的随机性进行检验Xt自相关图最后一列白噪声检验的Q统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为非白噪声序列。

我们可以对序列采用B-J方法建模研究。

三、模型识别（即模型定阶）从自相关图可以看出自相关系数前两阶显着异于零外，其他都落入两倍标准差内，所以可以考虑用MA（2）拟合；偏自相关系数除了第一个显着异于零外，其他都落入两倍标准差内，且由非零转变为零的过程非常突然，所以可以尝试用AR(1)进行拟合；还可以考虑用ARMA（1,2）进行拟合。

对原序列做描述统计分析见图1，可见序列均值非0，我们通常对0均值平稳序列做建模分析，所以需要在原序列基础上生成一个新的0均值序列。

新序列的描述统计量见图2，相当于在原序列基础上作了个整体平移，所以统计特性没有发生根本改变。

我们对序列x进行分析。

Xt的描述统计量中心化处理后的Xt的描述统计图四、对模型的参数进行估计（1）尝试用AR（1）进行拟合从表中的数据可以看出T统计量的相伴概率非常显着，且模型的特征根在单位圆内，说明该过程是平稳的。

所以可得到如下AR（1）模型：（2）尝试用MA（2）模型进行拟合从表中可以看出MA（1）和MA（2）的相伴概率在显着性水平为的情况下是显着的，所以可以建立如下MA(2)模型(3)尝试建立ARMA（1，2）模型由参数估计结果看出，各系数均不显着，说明模型并不适合拟合ARMA(1，2) 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 IncomeStudiesAbstractWuzhou 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;We will improve the public finance expenditure mechanism, to build up a harmonious society.Key word : Wuzhou city; Financial income; Time series analysis; To establish model.Suggestions目录前言 (1)第一章时间序列的认识 (2)第一节时间序列分析问题 (2)第二节时间序列的建立 (4)第三节确定性时间序列分析方法 (6)第二章运用时间序列分析梧州市财政收入 (7)第一节梧州市的财政收入 (7)第二节建立模型 (9)第四章梧州市关于财政收入的可行性建议 (12)致谢 (13)参考文献 (14)前言财政收入，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。

时间序列分析论文(一)

时间序列分析论文(一)
时间序列分析可以广泛运用于经济、金融、气象等领域，研究变量随时间变化的规律以及预测未来的趋势。

在这种情况下，编写一篇时间序列分析论文将具有重要的意义。

首先，论文需要建立一个完整的时间序列模型。

模型的构建应基于合适的时间序列理论，并考虑到相关变量之间的内在联系，充分利用样本数据进行拟合与检验，保证模型的准确性和可靠性。

其次，对模型进行预测和解释。

预测是时间序列分析最基本的应用，需要将模型中的参数进行估计，得出数据的预测值。

解释则是对模型所得结果的分析和理解，需要利用相关统计指标、图表来展现分析结果，并结合变量的实际背景进行解释。

另外，对论文内容的研究意义也需要进行分析。

时间序列分析可以用于预测经济、气象和金融等方面的变化趋势，对于政府和企业具有指导意义，也是学术界的热点研究领域。

因此，在分析中需要充分体现时效性和实用性。

最后，论文需要准确地撰写符合学术规范的引用和参考文献。

引用必须明确说明引用的文献来源、作者、出版年份等信息。

参考文献则要半角标点并依据规范格式列出相关内容，避免出现重复或错误。

综上所述，时间序列分析论文需要明确模型构建、预测解释、研究意义以及文献规范等要素，文章内容需清晰连贯、逻辑严密，以系统性的思维方式对问题进行探讨，具有广泛的实践应用价值。

基于时间序列序列分析论文

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 ************ 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 IncomeStudiesAbstractWuzhou 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;We will improve the public finance expenditure mechanism, to build up a harmonious society.Key word : Wuzhou city; Financial income; Time series analysis; To establish model.Suggestions目录前言 (1)第一章时间序列的认识 (2)第一节时间序列分析问题 (2)第二节时间序列的建立 (4)第三节确定性时间序列分析方法 (6)第二章运用时间序列分析梧州市财政收入 (7)第一节梧州市的财政收入 (7)第二节建立模型 (9)第四章梧州市关于财政收入的可行性建议 (12)致谢 (13)参考文献 (14)前言财政收入，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。

时间序列分析习题及答案

时间序列分析第一题：1、绘制时序图：data ex1_1;input x@@ ;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149 212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202 201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120 104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc gplot data=ex1_1;plot x*time=1;symbol1 c=black v=star i=join;run;时序图：2、绘制自相关图：data ex1_1;input x@@ ;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149 212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202 201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120 104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc arima data=ex1_1;identify var=x;run;样本自相关图：白噪声检验输出结果：因为P值小于α，所以该序列为非白噪声序列，根据时序图看出数据并不在一个常数值附近随机波动，后期有递减的趋势，所以不是平稳序列。

第二题：1、选择拟合模型方法一：首先绘制该序列的时序图，直观检验序列平稳性。

中南财经政法大学23时间序列分析试题B

4. 当时间序列在长时期内呈现连续的不断增长或减少的变动趋势，其逐期增减量又大致相同时，对该时间序列未来的发展前景进行预测，应使用（ A.直线趋势预:号堂课:号学中南财经政法大学2012 -2013学年第二学期期末考试试卷课程名称：《时间序列分析》（B ）卷课程代号：B0900910 考试形式：闭卷、笔试使用对象：本科同课程号各专业题号二三四五总分总分人分值3010 15251010100得分:名姓生学：级年•业专得分评阅人1 •移动平均法是测定（） A 长期趋势C季节变动、单选题（共15题，每题2分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。

错选、多选或未选均无分。

的一种较为简单的方法。

B. 循环变动 D.不规则变动2•欲测定季节变动，根据时间序列乘法模型的原理需要从时间序列中（）＜A •减去长期趋势和循环变动B. 减去长期趋势、循环变动和不规则变动C. 除去长期趋势和循环变动D.除去长期趋势、循环变动和不规则变动3.本地区2000-2004年人均消费水平（元）为:2000, 2090，2200, 2350和2560。

则2005年的三期移动平均预测值为（）。

A. 2090 2200 2350 二 6640 元B. 2200 2350 2560 = 7110C.2090 2200 23503= 2213D.2200 2350 25603=2370拋物线趋势预测模型对数曲线趋势预测模型测模型 B.C.指数曲线趋势预测模型D.5.美国劳工部于2003年11月13日公布，经季节因素调整后的第三季度非农业生产率折合成年率增长8.1%,为2002年第一季度以来的最大增幅。

计算这种“无季节性变动的年率”指标主要是为了（）。

消除序列中长期趋势的影响B.消除序列中循环变动的影响 D. 消除序列中不规则变动的影响9.对于自回归条件异方差模型，通常采用的估计方法是12. MA(2)模型Xt= ；tT.1 ；A = 0.8 J 2 二 0.3C・-0.8 , 2--0.3t4 0.24 y，则移动平均部分的特征根是( )B = -0.8 ,, 2 = 0.3D —0.8 , , 2 二0.2A.C.消除序列中季节变动的影响6.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尖于严平稳与（宽）平稳的尖系'不正确的为。

经济学中的时间序列分析题目

经济学中的时间序列分析题目经济学中的时间序列分析时间序列分析是经济学领域中一种重要的研究方法，它通过统计学和数学模型来揭示数据背后的规律性和趋势。

本文将介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用，并以实例展示其在经济学研究中的重要性。

一、时间序列分析的基本概念时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据观测值的集合，它可用于分析和预测不同经济变量如经济增长率、通货膨胀率、利率等的变化趋势。

时间序列分析主要关注数据的内部结构和随时间的演变规律，而忽略了外部因素的影响。

二、时间序列分析的方法时间序列分析一般分为三个步骤：描述、建模和预测。

描述阶段涉及对时间序列数据的统计特征进行总结和分析，如均值、方差、自相关等。

建模阶段是通过选择合适的模型对时间序列数据进行建模和参数估计，常用模型包括ARIMA模型、ARCH模型等。

预测阶段基于已建立的模型对未来时间序列值进行预测。

三、时间序列分析的应用时间序列分析在经济学中有广泛的应用。

首先，它可用于经济指标的季节性调整和趋势分析。

例如，对于季节性波动较大的经济指标如零售销售额，通过对时间序列进行季节性调整后，可以更准确地判断该指标的长期趋势。

其次，时间序列分析可用于经济周期的研究。

通过分析经济指标的周期性变动，我们可以洞察经济波动的原因和规律，进而制定合理的经济政策。

此外，时间序列分析还可以用于经济预测。

通过对过去时间序列数据的建模和拟合，我们可以预测未来的经济走势，为决策者提供参考。

四、实例分析：美国GDP增长率的时间序列分析为了更好地理解时间序列分析的应用，以下将以美国GDP增长率为例进行实例分析。

首先，我们收集了1947年至2019年的美国季度GDP增长率数据，然后绘制了GDP增长率的时间序列图。

通过观察时间序列图，我们发现GDP增长率具有明显的趋势和周期性变动，但也存在较强的不稳定性。

接下来，我们对数据进行季节性调整，以消除季节性因素对GDP增长率的影响。

通过应用X-12-ARIMA季节调整模型，我们得到了经过季节性调整后的GDP增长率时间序列。

人工智能领域时间序列分析和预测方面50个课题名称

人工智能领域时间序列分析和预测方面50个课题名称1. 基于人工智能的股票价格预测2. 基于深度学习的气象数据预测3. 神经网络在交通流量预测中的应用4. 时间序列分析与预测在经济学中的应用5. 基于人工智能的电力负荷预测6. 基于深度学习的股市波动预测7. 基于时空感知的交通拥堵预测8. 天气预测中的时间序列模型比较研究9. 基于人工智能的天气极值事件预测10. 基于机器学习的销售量预测11. 基于深度学习的网络流量预测12. 基于时间序列的负面新闻预测13. 基于模糊时间序列的流行病预测14. 基于人工智能的短期负荷预测15. 基于深度学习的股票收益率预测16. 基于时间序列分析的航空客流量预测17. 基于机器学习的人口流动预测18. 基于时间序列的航空维修需求量预测19. 基于深度学习的气温变化预测20. 基于物联网数据的设备故障预测21. 基于时间序列分析的金融市场波动预测22. 基于机器学习的犯罪率预测23. 基于深度学习的心电图异常检测和预测24. 基于时间序列的道路交通事故预测25. 基于人工智能的城市人口增长预测26. 基于深度学习的风速预测27. 基于时间序列的股票成交量预测28. 基于机器学习的用户行为预测29. 基于人工智能的药物销售预测30. 基于深度学习的能源消耗预测31. 基于时间序列的互联网流量预测32. 基于机器学习的网站访客数预测33. 基于人工智能的航班延误预测34. 基于深度学习的污染物排放量预测35. 基于时间序列分析的电力线损预测36. 基于机器学习的网络病毒传播预测37. 基于人工智能的旅游需求量预测38. 基于深度学习的商品价格波动预测39. 基于时间序列的物流需求预测40. 基于机器学习的用户情感分析和预测41. 基于人工智能的在线广告点击率预测42. 基于深度学习的网络安全攻击预测43. 基于时间序列分析的医疗数据预测44. 基于机器学习的客户流失预测45. 基于人工智能的信用风险评估模型46. 基于深度学习的股票价格波动预测47. 基于时间序列的交通事故频率预测48. 基于机器学习的用户购买行为预测49. 基于人工智能的银行流动性预测50. 基于深度学习的楼市价格趋势预测。

人工智能领域时间序列分析和预测方面88个课题名称

人工智能领域时间序列分析和预测方面88个课题名称1.长短期记忆网络在时间序列预测中的应用2.时间序列分析中的季节性调整方法研究3.基于深度学习的时间序列异常检测算法4.单变量时间序列预测的机器学习方法比较研究5.人工智能在金融市场时间序列预测中的应用6.基于卷积神经网络的多变量时间序列预测方法探索7.时间序列数据的周期性分析与预测算法研究8.LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进9.支持向量机在时间序列预测中的应用研究10.时间序列数据的异常检测与识别算法研究11.非线性时间序列预测模型研究12.长短期记忆神经网络在股票市场预测中的应用13.时间序列预测中的特征选择方法研究14.基于深度学习的时间序列聚类算法研究15.时间序列数据的滚动预测算法研究16.LSTM神经网络在气象数据时间序列预测中的应用17.深度学习在电力负荷时间序列预测中的应用研究18.时间序列模型的误差分析与改进方法研究19.自注意力机制在时间序列预测中的应用探索20.时间序列数据的稀疏表示方法研究21.神经网络集成模型在时间序列预测中的应用研究22.数据驱动的短期能源需求时间序列预测算法研究23.时间序列聚类算法在交通流量预测中的应用探索24.不平衡时间序列分类算法研究25.长短期记忆网络在电力市场价格预测中的应用26.时间序列数据的压缩算法研究27.基于深度学习的时间序列数据预处理方法研究28.随机森林在时间序列预测中的应用研究29.时间序列数据的数据挖掘方法研究30.卷积神经网络在时间序列分类中的应用探索31.时间序列数据的分形分析方法研究32.时间序列预测中的外部数据集成方法研究33.长短期记忆网络在能源需求预测中的应用研究34.时间序列数据的自动特征提取方法研究35.基于深度学习的时间序列数据降维方法研究36.基于多任务学习的时间序列模型研究37.时间序列异常检测中的半监督学习方法研究38.面向长期预测的时间序列模型研究39.时间序列数据的非平稳性处理方法研究40.时间序列分类中的加权投票集成方法研究41.LSTM神经网络在物流需求预测中的应用研究42.时空联合分析方法在时间序列预测中的应用研究43.基于深度学习的多尺度时间序列预测方法研究44.时间序列数据的噪声过滤方法研究45.时间序列异常检测中的无监督学习方法研究46.面向多步预测的时间序列模型研究47.时间序列数据的特征拓展方法研究48.整合外部因素的时间序列模型研究49.时间序列分类中的特征选择方法研究50.LSTM神经网络在天气预测中的应用研究51.基于深度学习的时间序列图像分类方法研究52.时间序列数据的缺失值填充方法研究53.时间序列异常检测中的集成学习方法研究54.基于时序关系图的时间序列预测方法研究55.时间序列数据的波动性分析方法研究56.面向多目标预测的时间序列模型研究57.时间序列分类中的混合特征提取方法研究58.基于深度学习的时间序列稀疏表示方法研究59.时间序列数据的峰值检测方法研究60.时间序列异常检测中的主动学习方法研究61.时间序列聚类算法在人群流动预测中的应用探索62.面向长周期预测的时间序列模型研究63.时间序列数据的压缩存储方法研究64.基于深度学习的时间序列分割方法研究65.时间序列异常检测中的强化学习方法研究66.基于深度学习的时间序列数据归一化方法研究67.时间序列分类中的混合特征选择方法研究68.时间序列数据的异常突变点检测方法研究69.时间序列预测中的参数优化方法研究70.面向多视角预测的时间序列模型研究71.时间序列数据的重要性分析方法研究72.基于深度学习的时间序列数据生成方法研究73.时间序列异常检测中的迁移学习方法研究74.基于深度学习的时间序列数据预处理框架研究75.时间序列分类中的特征权重学习方法研究76.时间序列数据的周期突变点检测方法研究77.时间序列聚类算法在人流预测中的应用探索78.面向周期性预测的时间序列模型研究79.时间序列数据的缺失值处理方法研究80.基于深度学习的时间序列数据异常检测方法研究81.时间序列分类中的组合特征选择方法研究82.时间序列数据的趋势分析方法研究83.基于深度学习的时间序列数据模型评估方法研究84.时间序列异常检测中的迭代学习方法研究85.基于深度学习的时间序列数据预测不确定性估计研究86.时间序列模型中的数据重复性分析方法研究87.时间序列聚类算法在出行时间预测中的应用探索88.面向长短期混合预测的时间序列模型研究。

时间序列分析方法及应用

民族大学毕业论文论文题目：时间序列分析方法及应用—以省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。

大学四年在省上学，基于此，对省的GDP十分关注。

本论文关于对1978年到2014年以来的中国的省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省GDP进行较为有效的预测。

希望对省的发展有所贡献。

关键词: 省GDP 时间序列白噪声预测Abstract:All activities of people,its fundamental purpose is to understand and transform the world,let your life more ideal.The time sequence is the same in different numerical statistical indicators refer to the same space,different time points of a certain phenomenon,according to a set of dynamic time series sequence formation.Time series analysis is through the time series of historical data,to reveal the rules of change over time,and based on this rule,extension and forecast for the future of this phenomenon is more effective.Development and changes of time series analysis can not only reveal a phenomenon from the quantity or describe the intrinsic relationship between a regular phenomenon and other phenomena from the dynamic point of view,to achieve the purpose of understanding the objective world.And the application of time series model can predict and control the future behavior of the phenomenon,the relationship between the time series data(historical data have a certain impact on the future development),modified or re design of the system to achievethe objective to use and transformation.From a statistical point of view,the statistical research and treatment is a group of"background"data,although the background and the data type of each are not identical,but from the data to form the point of view,it is the cross section data and cross section data of two.This paper mainly study on the longitudinal section data,which reflects the regularity of development and changes in the relationship between phenomenon and the.After obtaining a set of observed data,we must first determine the stability of it,through the stationary test,the time series into stationary and non-stationary series two categories.The main statistical methods is the time series analysis,mathematical software is mainly used for Eviews software.The University for four years in Qinghai province school in Qinghai Province,based on this,the GDP is very concerned about the.This thesis about since 2014in China's Qinghai Province on1978GDP(a total of37 data)for time series analysis and prediction is more effective in the future three years of Qinghai province of China GDP.I hope it can be helpful to the development of Qinghai province.Keywords:Qinghai province GDP,Time series analysis,White nose, Forecast目录一时间序列模型的建立 (4)1.1 含义 (4)1.2 主要分类 (5)1.3 分析工具 (5)1.4时间序列的基本样式 (5)1.5模型简介 (6)1.6格林函数 (7)1.7非平稳时间序列平稳化处理 (8)二时间序列模型的识别 (10)三时间序列的试题应用 (12)四时间序列的特性分析 (13)五模型识别与建立 (16)六模型的参数估计 (16)七模型检验 (17)八模型预测 (17)九建议与对策 (18)参考文献 (18)背景：在经济学中，常用GDP和GNI（国民生产总值，gross national income）共同来衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。

时间序列分析课程设计(论文)任务书模版

辽宁工业大学时间序列分析课程设计题目：中国银行一年期储蓄利率的分析与预测院（系）：经济学院专业班级：统计学 101学号： 100707019学生姓名：郭婷指导教师：姜健教师职称：教授起止时间： 2012.12.24—12.29课程设计任务及评语院（系）：经济学院教研室：统计教研室摘要时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。

对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。

时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。

本文用时间序列分析方法，对中国银行一年期储蓄利率数列进行拟合。

通过对1952年至2012年期间中国银行一年期储蓄利率进行观察观察分析，建立合适的ARIMA模型，对未来五年的银行一年期储蓄利率进行预测。

然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个经济预测和结构分析的有效方法。

关键词：时间序列；银行一年期储蓄利率；平稳性；白噪声；单位根目录1.引言 (2)2模型的判别 (3)2.1原始序列分析 (3)2.2模型判别 (5)3中国银行一年期储蓄利率模型的建立 (7)4模型优化 (11)5中国银行一年期储蓄利率模型的预测 (12)参考文献 (14)1.引言利率（interest rate），就表现形式来说，是指一定时期内利息额同借贷资本总额的比率。

利率是单位货币在单位时间内的利息水平，表明利息的多少.经济学家一直在致力于寻找一套能够完全解释利率结构和变化的理论.利率通常由国家的中央银行控制，在美国由联邦储备委员会管理。

现在，所有国家都把利率作为宏观经济调控的重要工具之一。

当经济过热、通货膨胀上升时，便提高利率、收紧信贷；当过热的经济和通货膨胀得到控制时，便会把利率适当地调低。

因此，利率是重要的基本经济因素之一。

利率是经济学中一个重要的金融变量，几乎所有的金融现象、金融资产均与利率有着或多或少的联系。

当前，世界各国频繁运用利率杠杆实施宏观调控，利率政策已成为各国中央银行调控货币供求，进而调控经济的主要手段，利率政策在中央银行货币政策中的地位越来越重要。

时间序列论文(国内生产总值的预测)

江西财经大学2015 ～ 20 16学年第二学期期末考试论文题目：关于国内生产总值的时间序列分析及预测课程编码 06163 选课班 A01课程名称时间序列分析任课教师万兆泉学号姓名学院统计学院专业会统核算考试时间 2016年6月21日星期二江西财经大学2015～2016第二学期课程论文考试评分表课程名称及代码：时间序列分析06163 提交时间：2016年6月21日星期二注：教师提供选题者，选题项不予评分任课教师：万兆泉摘要国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是指一个国家（国界范围内）所有常住单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。

GDP 是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。

近日，随着2012年世界各国GDP实力排名的发出，关于中国成为世界第二大经济强国的说法越来越多。

本文从《中国统计年鉴》中选取中国1952 年2014 年共52年的GDP 作为数据，运用时间序列分析的基本的分析方法随机时序分析，对数据进行绘图分析、模型识别、参数估计、模型估计，模型拟合、建立GDP 时间序列模型、模型检验，应用选定时间序列方法预测未来GDP，并对未来中国的经济发展做出短期预测，为政府制定经济发展战略提供依据。

【关键词】：国内生产总值GDP；时间序列；ARIMA模型目录一、背景 (1)二、基础数据 (2)三、数据分析 (2)1、平稳性检验及平稳化处理 (2)2. 纯随机性检验 (5)3. 时间序列模型的建立 (6)3.1模型定阶 (6)3.2参数估计 (9)3.3模型检验 (10)4.国民生产总值的预测及分析 (11)四、结论 (12)附录 (12)一、背景上世纪80年代初，中国开始研究联合国国民经济核算体系的国内生产总值（GDP）指标。

中国于1985年开始建立GDP核算制度。

1993年，中国正式取消国民收入核算，GDP 成为国民经济核算的核心指标。