时间序列分析实验报告

合集下载

时间序列实验报告

重庆交通大学学生实验报告

实验课程名称时间序列分析

开课实验中心数统学院实验教学中心开课学院数学与统计学院

专业年级应用统计学2015级1班姓名XXXX

学号6315XXXXXXXX

任课老师XXXXX

开课时间2017—2018学年第1学期

此页空页！

实验一R语言简介: 基本操作

一实验目的

1、了解软件R：安装、启动、退出、帮助等。

2、熟悉R的操作界面。

二、实验内容及要求：

1、实验内容：

（1）R的安装；

（2）启动与退出；

（3）包的安装及R的更新；

（4）帮助及移除多个对象等；

（5）常见命令

2、实验要求：

（1）熟悉R的操作环境；

（2）熟悉包的安装与帮助；

（3）学习常见命令，熟悉 R 的操作界面。

三、实验过程及结果

1、（1）R的安装

（2）启动与退出；

（3）包的安装及R的更新；

A、包的安装

> chooseCRANmirror()

> install.packages()

B、R的更新

> install.packages("installr") > library(installr)

> updateR()

（4）帮助及移除多个对象等；

> ？关键字

> ？？关键字

> help.start()#帮助

> rm()

> rm(list=ls())#移除多个对象

（5）常见命令

四、实验心得

了解了R的一些基本使用及其常见的命令，为自己深入学习r的使用打下了基础。

实验二R语言简介: 数据集创建与处理

一实验目的

1、掌握R数据集的不同创建形式。

2、熟悉并掌握利用R对时间序列数据集进行变换与处理。

时间序列分析实验报告

引言概述：

时间序列分析是一种用于研究时间数据的统计方法，主要关注数据随时间的变化趋势、季节性和周期性等特征。时间序列分析应用广泛，可以用于金融预测、经济分析、气象预测等领域。本实验报告旨在介绍时间序列分析的基本概念和方法，并通过实例分析来展示其应用。

正文内容：

1.时间序列分析基本概念

1.1时间序列的定义

1.2时间序列的模式

1.3时间序列分析的目的

2.时间序列分析方法

2.1随机游走模型

2.2移动平均模型

2.3自回归移动平均模型

2.4季节性模型

2.5ARCH和GARCH模型

3.时间序列数据预处理

3.1数据平稳性检验

3.2数据平滑

3.3缺失值填补

3.4离群值检测

3.5数据变换

4.时间序列模型建立与评估

4.1模型的选择

4.2参数估计

4.3拟合优度检验

4.4模型诊断

4.5预测准确性评估

5.实例分析：某公司销售数据时间序列分析

5.1数据收集与预处理

5.2模型建立与评估

5.3预测分析与结果解释

5.4预测精度评估

5.5结果讨论与进一步改进方向

总结：

时间序列分析是一种重要的统计方法，可用于预测和分析时间相关的数据。本报告介绍了时间序列分析的基本概念和方法，并通

过实例分析展示了其应用过程。通过时间序列分析，可以更好地理解数据的趋势和周期性，并进行准确的预测。时间序列分析也面临着多样的挑战，如数据质量问题和模型选择困难等。因此，在实际应用中，需要综合考虑多种因素，灵活运用合适的方法和技巧，以提高预测准确性和分析可靠性。

应用时间序列分析实训报告

《应用时间序列分析》

实训报告

实训项目名称非平稳时间序列模型的建立

实训时间 2013年12月16日

实训地点实验楼308

班级计科1001班

学号

姓名

《应用时间序列分析》

实训(实践) 报告

实训名称平稳时间序列模型的建立

一、实训目的

本次实验是一个综合试验，通过自己选定问题，收集数据，

确定研究方法，建立合适模型，解决实际问题，增强学生

动手能力，提高学生综合分析的能力。

二、实训内容

学生根据自己喜好，选定一个实际问题，确定指标，收集相关数据，利用所学时间序列分析方法队进行研究，建立时间序列模型，揭示其研究对象内部的规律，并对未来进行预测。并写出分析报告。具体实验内容如下：

1 确定研究问题

2 收集数据

3 建立合适模型

1.ARIMA模型建模前的准备：判断序列是否平稳.

①通过序列自相关图、趋势图等进行判断

②若序列不平稳：

均值非平稳序列通过差分变换转换为平稳

方差非平稳序列通过对数变换等转化为平稳序列

③模型平稳化以后，将序列零均值化

2.模型识别

主要通过序列的自相关函数、偏自相关函数表现的特征，进行初步的模型识别

3．模型参数估计

①在Eviews中估计ARMA模型的方法

②估计模型以后要能写出模型的形式(差分方程形式和用B算子表示的形

式)

4.模型的诊断检验

①根据模型残差是不是白噪声来判断模型是否为适应性模型

②能根据输出结果判断模型是否平稳，是否可逆

③若有多个序列是模型的适应性模型，会用合适的方法从这些模型中进行选择，如比较模型的残差方差，AIC，SC等。

5.模型应用

①掌握追溯预测的操作方法

②外推预测的操作方法

四、实训分析与总结

时间序列分析实验指导范文

分析时间序列数据是一种常见的数据分析方法，它可以帮助我们识别和预测数据中的趋势和模式。本实验将介绍如何进行时间序列分析，并使用ARIMA模型来预测未来的数据。

一、实验目的：

掌握时间序列数据的分析方法，了解ARIMA模型的应用。

二、实验步骤：

1. 数据准备

从可靠的数据源获取时间序列数据，确保数据的完整性和准确性。将数据保存为csv格式以便分析。

2. 数据预处理

对时间序列数据进行必要的预处理，如去除缺失值、异常值处理等。可以使用Python中的pandas库进行数据清洗。

3. 数据可视化

使用Python中的matplotlib库绘制时间序列数据的折线图，观察数据的整体趋势和周期性。

4. 模型拟合

利用ARIMA模型对时间序列数据进行拟合。ARIMA模型包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个组成部分。根据数据的特点选择合适的参数来进行模型的训练。

5. 模型诊断

对拟合的ARIMA模型进行诊断，检查模型的残差是否满足平稳性、独立性和正态分布性等假设。可以绘制残差的自相关图和偏自相关图进行检验。

6. 模型预测

使用训练好的ARIMA模型对未来的数据进行预测。可以通过Python中的statsmodels库来实现。

7. 结果评估

对模型预测的结果进行评估，比较预测值和实际值的差异。可以计算预测误差的均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）来评估模型的精度。

三、实验注意事项：

1. 根据数据的性质选择合适的时间序列模型，不同的数据可能需要不同的模型来进行拟合和预测。

时间序列分析实验报告

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 xt;

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 xt=1 xhatt=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

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

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

时序分析实验报告

时间序列分析实验报告

1、实验内容

1.1问题描述

用Eviews软件确定该序列的平稳性，根据数据的性质特征对其进行分析并适当模型拟合该序列的发展，最后利用所选取的拟合模型预测1939-1945年英国绵羊的数量。

2、判别原数据的平稳性

2.1．画时序图

在Eviews中建立workfile为1867-1938年的年度数据，通过file→ import 把数据导入Eviews中。变量名命名为x。在workfile中打开数据x,点击series：x窗口中的view→graph→line，则会出x的现时序图1。

时序图1

从时序图1中可以看出数据为非平稳的，且大致呈现下降趋势。因此为

经一步说明该数据的平稳性，做相关分析。

2.2.自相关分析

继续在该时序图窗口中点击view→correlogram，在弹出的correlogram Specification 的对话框中的lags to include中输入12，点击OK。则x的自相关图2如下。

自相关图2

从自相关图的autocorrelation的一栏可以看出自相大部分都关超出了（至少第三个自相关值要落入两倍的标准差中则为平稳的）两倍的标准差。则可以进一步认为该数据为非平稳的。为作出最终的判断，对数进行单位根检验。

2.3.单位根检验

同样在自相关图2的窗口中点击view→unit root test在弹出的unit root test 的对话空中的automatic selection的下拉框中选择Schwarz Info,并在Include in test equation中选择intercept点击ok则有如下结果输出单位根表3。

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

304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289

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SAS软件画出上述序列的时序图如下：

程序：

data example5_1;

input x@@;

time=_n_;

cards;

304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284

282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275

时间序列分析课程报告

概述

时间序列分析是一种广泛应用于经济学、金融学、天气预报、工业生产等领域的方法，用于研究时间序列数据的规律性和预测未来趋势。本报告将介绍时间序列分析的基本概念、常用方法以及实际应用。

时间序列数据的特点

时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值的集合。与传统的数据分析不同，时间序列数据具有以下几个特点：

1.时间相关性：时间序列数据中的观测值之间存在时

间上的相关性，前一时刻的观测值可能对后一时刻的观测

值产生影响。

2.季节性：某些时间序列数据可能在特定的季节或时

间周期内呈现出重复的模式或规律。

3.非平稳性：时间序列数据在统计意义上可能不满足

平稳性假设，即均值和方差可能随时间变化。

时间序列分析的步骤

时间序列分析通常包括以下几个步骤：

1.数据收集和整理：获取时间序列数据，并进行清洗

和整理，确保数据的准确性和完整性。

2.可视化和描述统计：通过绘制时间序列图、计算统

计指标如均值、方差等来对数据进行初步分析，了解数据

的基本特征。

3.模型拟合和参数估计：根据数据的特点选择合适的

时间序列模型，并通过最大似然估计等方法估计模型的参数。

4.模型诊断和验证：检验拟合的模型是否满足假设条件，包括残差分析、模型诊断图、假设检验等。

5.预测和评估：使用拟合的模型进行未来趋势的预测，并对预测结果进行评估和调整。

常用的时间序列分析方法

时间序列分析涉及许多方法和模型，常见的方法包括：

•平稳性检验：通过对时间序列数据进行单位根检验，判断其是否满足平稳性假设。

•自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)：用于探

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

单位：万公里

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，而且波动的范围有界，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。

时间序列分析结课报告

列3.13 对等时间间隔，连续70个某次化学反应的过程数据构成的时间序列

47 71 51 50 48 38 68

64 35 57 71 55 59 38

23 57 50 56 45 55 50

71 40 60 74 57 41 60

38 58 45 50 50 53 39

64 44 57 58 62 49 59

55 80 50 45 44 34 40

41 55 45 54 64 35 57

59 37 25 36 43 54 54

48 74 59 54 52 45 23

建立时间序列模型

一、数据平稳性检验

（1）用时序图进行检验

从时序图可以看出该序列无明显趋势性和周期性，可以初步认为是平稳的，

（2）用序列相关性进行检验

从相关图看出，自相关系数，偏系相关系数均在2阶后迅速衰减为0，说明序列是平稳的。

二、对序列进行的随机性进行检验

由图可见Q统计量对应的P<0.05,表明序列存在相关性并且相关性显著，因此序列为非白噪声序列。

三、模型识别

从自相关图可以看出自相关系数和偏自相关系数均有大于百分之九十五的数据都在两倍标准差范围内，所以可以考虑用MA（2）和AR(1)进行拟合；还可以考虑用ARMA（1,2）进行拟合。

四、对模型的参数进行估计（判定条件：统计量的相伴概率非常显著，且模型的特征根在单位圆内，说明该过程是平稳的）

（1）用AR（1）进行拟合

经检验符合拟合条件

得到如下AR（1）模型：

Xt=51.29213-0.424903(t-1)+Et （2）用MA（2）模型进行拟合

经检验符合拟合条件

得到MA(2)模型

时间序列分析综合分析实验报告

时间序列分析综合分析

一、数据处理

1）将GDP、XF、TZ分别除以价格指数P，生成的新序列分别命名为GDPP、XFP、TZP；

2）将GDPP、XFP、TZP分别取对数，生成的新序列分别命名为LNGP、LNXF、LNTZ。

GDPP XFP TZP LNGP LNXF LNTZ

36.45218 22.39100 8.125000 3.596001127 3.108659092 2.094945728

39.86829 25.70559 8.479882 3.685581382 3.246708623 2.137696563

41.51255 27.17900 8.318721 3.725995742 3.302444448 2.118508572

43.57808 29.49287 8.565062 3.774554379 3.384148535 2.147691416

46.59485 31.79983 10.75524 3.84149005 3.459460792 2.37539352

51.29007 34.45159 12.25450 3.937497238 3.539555013 2.505893112

60.41494 39.15346 15.28691 4.10123648 3.667488828 2.726996629

68.96061 44.03509 19.39893 4.233535542 3.784986764 2.965218019

73.59870 46.86246 22.35387 4.298627429 3.847217018 3.10699938

时间序列分析实验报告

一、引言

时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法，通过对时间序列数据的分析和建模，可以揭示数据背后的规律和趋势，为预测和决策提供依据。本报告旨在通过对某一时间序列数据的分析和建模，展示时间序列分析的基本原理和方法。

二、数据描述

本次实验所使用的时间序列数据为某公司每月销售额的数据，共计12个月的数据。下面是数据的具体描述：

月份销售额（万元）

1 10

2 12

3 15

4 14

5 16

6 18

7 20

8 22

9 25

10 24

11 26

三、数据可视化

为了更好地了解数据的特点和趋势，我们首先对数据进行可视化分析。下图展

示了月份与销售额之间的关系：

（插入柱状图）

从图中可以看出，销售额呈现出逐渐增长的趋势，但并不是完全线性增长，而

是有一定的波动。

四、平稳性检验

在进行时间序列分析之前，需要先对数据的平稳性进行检验。平稳性是指时间

序列数据的均值和方差在时间上保持不变的性质。我们使用单位根检验来检验

数据的平稳性。

对于本次实验的数据，我们使用ADF检验进行单位根检验。检验结果显示，数

据的ADF统计量为-2.456，显著性水平为0.05时的临界值为-3.605。由于ADF

统计量大于临界值，我们无法拒绝原假设，即数据存在单位根，不具备平稳性。

五、差分处理

由于数据不具备平稳性，我们需要对数据进行差分处理，以消除趋势和季节性

的影响。差分处理可以通过计算当前观测值与前一观测值之间的差异来实现。

对本次实验的数据进行一阶差分处理后，得到的差分序列如下：

月份差分销售额（万元）

时间序列实验报告

引言

时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究数据随时间变化的规律性。在本次实验中，我们将通过对一组时间序列数据的分析，探索其中的趋势、季节性和周期性，并尝试建立合适的模型进行预测。

数据收集与描述

我们选择了一组关于某公司销售额的时间序列数据作为实验对象。这组数据包含了从2010年到2020年的每个月的销售额，共计120个观测值。首先，我们对数据进行了初步的描述性统计分析。

在整体上，销售额呈现出逐年增长的趋势。平均每个月的销售额从2010年的100万元增长到2020年的200万元。然而，在这个总体趋势之下，我们还发现了一些明显的季节性和周期性变化。

季节性分析

为了更好地理解季节性变化，我们对数据进行了季节性分解。通过应用移动平均法，我们得到了季节性指数和趋势指数的估计值。

结果显示，销售额在每年的第一季度相对较低，在第二季度有所回升，在第三季度达到峰值，然后在第四季度略有下降。这种季节性变化可能与消费者购买行为的变化有关，例如春节期间的消费增加和年底的促销活动。

周期性分析

除了季节性变化外，我们还观察到了一些周期性的波动。为了检测这些周期性变化，我们使用了自相关函数和偏自相关函数的分析方法。

根据自相关函数的图表，我们发现销售额存在一个明显的周期为12个月的循环。这可能与公司的年度销售策略或市场的季节性需求有关。此外，我们还发现了

一些较小的周期性变化，例如3个月和6个月。

模型建立与预测

基于对数据的分析，我们选择了ARIMA模型作为预测模型。ARIMA模型是一

种常用的时间序列分析方法，它结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）的特性。

时间序列分析实验报告 (4)

基于matlab的时间序列分析在实际问题中

的应用

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。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和其他现象之间的内在的数量关系及其变化规律性，而且运用时间序列模型可以预测和控制现象的未来行为，以达到修正或重新设计系统使其达到最优状态。

时间序列是指观察或记录到的一组按时间顺序排列的数据。如某段时间内。某类产品产量的统计数据，某企业产品销售量，利润，成本的历史统计数据；某地区人均收入的历史统计数据等实际数据的时间序列。展示了研究对象在一定时期内的发展变化过程。可以从中分析寻找出其变化特征，趋势和发展规律的预测信息。时间序列预测方法的用途广泛，它的基本思路是，分析时间序列的变化特征，选择适当的模型形式和模型参数以建立预测模型，利用模型进行趋势外推预测，最后对模型预测值进行评价和修正从而得到预测结果。目前最常用的拟合平稳序列模型是ARMA模型，其中AR和MA模型可以看成它的特例。

一．时间序列的分析及建模步骤

（1）判断序列平稳性，若平稳转到（3），否则转到（2）。

平稳性检验是动态数据处理的必要前提，因为时间序列算法的处理对象是平稳性的数据序列，若数据序列为非平稳，则计算结果将会出错。在实际应用中，如某地区的GDP，某公司的销售额等时间序列可能是非平稳的，它们在整体上随着时间的推移而增长，其均值随时间变化而变化。通常将GDP等非平稳序列作差分或预处理。所以获得一个时间序列之后，要对其进行分析预测，首先要保证该时间序列是平稳化的。平稳性检验的方法有数据图、逆序检验、游程检验、自相关偏相关系数、特征根、参数检验等。本实验中采用数据图法，数据图法比较直观。

时间序列分析的实验报告-实验二

2012——2013学年第二学期

实验报告

课程名称：应用时间序列分析

实验项目：模型诊断与检验5种方法

实验类别：综合性□设计性□验证性□专业班级：

姓名：学号：

实验地点：新校区统计与金融实验室（60801）实验时间：2014.5. 9

指导教师：成绩：

一、实验目的：

掌握应用Eviews软件完成以下任务：（1）邹突变点检验；（2）邹模型稳定性检验；（3）似然比检验；（4）Wald检验；（5）、Granger 因果性检验。

二、实验内容：

阅读教材《常规检验》P32，和《Eviews使用指南与案例》（张晓峒）第8章P91，按P220要求完成相关实验。数据为：case6a,case6b,case10。

三、实验方案（程序设计说明）

四. 实验步骤或程序（经调试后正确的源程序）

五．程序运行结果

六、实验总结

学生签名：

年月日

七、教师评语及成绩

教师签名：

年月日