时间序列分析期末论文 (1)
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。
计量经济学时间序列分析论文
时间序列期末论文安徽财经大学姓名：鲍志祥班级：093财管二班学号：20093069073企业商品价格总指数的时间序列分析摘要利用Eviews软件判断企业商品价格总指数序列为非平稳序列且为非白噪声序列，对非平稳序列进行一阶差分后得到平稳序列，分析运用一阶自回归AR(1)模型拟合时间序列，由于总指数序列值之间密切的相关关系，且历史数据对未来的发展有一定影响，利用Forecast 命令预测未来4个月的企业商品价格总指数。
关键词：Eviews；平稳序列；AR(p)模型；一阶差分理论准备：拿到一个观察值序列之后,首先要判断它的平稳性.通过平稳性检验,序列可分为平稳序列和非平稳序列两大类.对于平稳序列,由于它不具有二阶矩形平稳的性质,所以对它的统计分析要周折一些,通常要进行进一步的检验、变换或处理之后，才能确定适当的拟和模型。
如果序列平稳，建模比较容易，但并不是所有的平稳序列都值得建模。
只有那些序列值之间具有密切的相关关系，历史数据对未来的发展有一定影响的序列，才值得我们花时间去挖掘历史数据中的有效信息，用于预测序列未来的发展。
如果序列值彼此之间没有任何相关性，那就意味着该序列是一个没有任何记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫影响，这种序列我们称之为纯随机序列。
从统计分析的角度而言，纯随机序列是没有任何分析价值的序列。
如果序列xt是均值非平稳的，对其进行d次差分后，变成了平稳的序列Δdxt，这个差分后的平稳序列的适应性模型为ARMA(p,q) ，此时就称对原始序列xt建立了ARIMA(p,d,q)模型。
问题：判断企业商品价格总指数序列的平稳性与纯随机性，处理数据并利用拟合模型，预测未来4个月的企业商品价格总指数。
表1企业商品价格总指数数据（来源：东方财富网）图1企业商品价格总指数序列{x i}的时序图由图1我们可以看出序列在上下波动比较大，大致判断不具有平稳性。
图2 序列{x i}的自相关图由图2可知，自相关图呈正弦波指数衰减，为不平稳时间序列。
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：*********：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1、时序图：图 1 原数据时序图图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 TestsType Lags Rho Pr<Rho Tau Pr<Tau F Pr>F表 2 序列y的单位根检验Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests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。
时间序列分析与预测论文
欢迎共阅对1950-2009年的新疆社会消费品零售总额的时间序列分析与预测利用1950-2009年的新疆社会消费品零售总额（记为：save，单位：万元）的时间序列数据进行分析，建立时间序列ARIMA模型，并预测未来10年的社会消费品零售总额。
表1 1950-2009年的新疆社会消费品零售总额1953 431981954 522161955 613791956 714641957 855781958 924901959 1105261960 1190591961 1067801962 1054541963 100837 1964 105406 1965 112970 1966 121349 1967 129530 1968 122971 1969 131318 1970 132306 1971 137958 1972 143416 1973 1546761998 3275210 1999 3473958 2000 3744999 2001 4063487 2002 4428871 2003 4211680 2004 5636520 2005 6402000 2006 7332000 2007 8575000 2008 10415000 2009 11775300;proc print data=a; Run;程序说明：这段程序是录入1950年到2009年的新疆社会消费品零售总额的数据。
data a;set work.a;proc gplot data=a;plot cost*date;symbol v=dot i=join c=black l=1w=2;run;的序列图上观察的结果是相同的。
因此需要对变量lnin进行一阶差分操作并对差分后的序列进行平稳性识别，程序如下：identify var=lc(1) nlag=30esacf p=(0:8) q=(0:8) minic p=(0:6) q=(0:6);run;识别过程结果会给出三个可能不同的模型，分别对这三个模型进行估计，已得到拟合最好模型。
统计学专业优秀毕业论文范本经济数据的时间序列分析与
统计学专业优秀毕业论文范本经济数据的时间序列分析与预测在统计学专业的毕业论文中，经济数据的时间序列分析与预测是一个重要的研究方向。
本文将为大家提供一个优秀的论文范本，以展示在统计学专业中，如何进行经济数据的时间序列分析与预测。
一、引言经济数据是经济学研究的基础，而时间序列分析和预测是处理经济数据的重要方法之一。
时间序列分析旨在通过对历史数据的观察和分析，揭示数据内在的规律和趋势，为未来经济变化提供预测依据。
因此，时间序列分析在经济学中具有重要的研究价值和实际应用意义。
二、数据收集与整理经济数据的时间序列分析首先需要收集和整理相关的数据集。
收集数据的来源可以包括政府部门、研究机构、行业协会等。
在数据整理过程中，需要对数据进行清洗、处理异常值和缺失值，并将数据进行合适的时间区间划分。
三、时间序列模型的选择与建立时间序列模型是进行时间序列分析和预测的数学工具。
在选择时间序列模型时，需要根据数据的性质和特点进行合理的选择。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARCH模型、GARCH模型等。
根据数据的特征，可以通过模型的拟合度、残差检验等指标进行模型的选择与建立。
四、模型参数估计与检验在时间序列模型建立完成后，需要对模型的参数进行估计和检验。
常用的参数估计方法包括极大似然估计、最小二乘估计等。
而模型的检验则可以通过残差分析、模型拟合度检验、序列平稳性检验等指标进行。
五、时间序列预测与评估时间序列预测是时间序列分析的重要任务之一。
通过对历史数据的观察和模型的建立，可以利用已有的信息对未来的经济发展进行预测。
常用的时间序列预测方法包括平滑法、回归法、ARIMA模型等。
在进行时间序列预测时，需要对预测结果进行评估，包括均方误差、平均绝对误差等指标。
六、实证分析与结果讨论在论文中，应该选取合适的经济数据进行实证分析，并对实证分析的结果进行详细的讨论和解释。
可以对模型的拟合度、稳定性、预测准确度等进行分析，并结合实际情况进行解释和推论。
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。
应用时间序列分析课程论文
应用时间序列分析课程论文班级：13应用统计1班学号：20133695 ：彭鹏学习了本学期的应用时间序列分析课程内容，学习了使用EVIEWS软件对平稳时间序列的平稳性进行分析，学习平稳时间序列模型的建立、学会根据自相关系数和偏自相关系数判断ARMA模型的阶数p 和q，学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断，以及掌握利用ARMA模型进行预测。
在统计研究中，有大量的数据是按照时间顺序排列的，用数学方法来表述就是使用一组随机序列表示随机事件的时间序列即为{Xt}通常的ARMR建模过程，B-J方法具体步骤如下：一、对时间序列进行特性分析。
从随机性、平稳性、季节性考虑。
对于一个非平稳时间序列，假设要建模首先将其平稳化，其方法有三种：1差分，一些序列可以通过差分使其平稳化。
2季节差分，如果序列具有周期波动特点，为了消除周期波动的影响，通常引用季节差分。
3函数变换与差分结合运用，某些序列如果具有某类函数趋势，我们可以先引入某种函数变换将序列转化为线性趋势，然后再进行差分以消除线性趋势。
二、模型识别与建立。
模型识别和模型定阶。
三、模型的评价，并利用模型进行评价。
下面从网上搜寻数据，1949-2014年城镇人口数(单位万人，其中有些年份缺失数据，数据来源于中国统计年鉴)。
进行处理分析绘制序列时序图有看来有明显增长趋势为非平稳序列，进行一阶差分y=d(r):由图得出序列y仍然非平稳1.对原序列进行二阶差分z=d(r,2) 相关图检验：序列z为平稳序列，进行单位根检验：拒绝有单位根的原假设，即为平稳序列。
有相关图看出为非白噪声序列。
可见均值非零；在原序列上生成0均值序列在输入x=z-28.59184得到序列x为0均值的平稳非白噪声序列由相关图看出自相关系数一阶截尾，考虑MA(1)模型Xt=εεt-1我们用拟合的有效模型进行短期预测，比方我们预预测未来5年的城镇人口，首先需要扩展样本期，在命令栏输入expand 1 56，回车则样本序列长度就变成56了，且最后面5个变量值为空。
硕士研究生时间序列论文考试1
基于ARCH族模型对我国汇率制度改革后汇率的波动分析摘要：本文通过ARCH族模型来对人民币/美元汇率收益率进行建模，结果发现汇改后外汇市场效率有所提高，外汇市场的风险可由过去的风险程度加以预测。
GARCH-M模型相对于GARCH模型来说拟合效果更好。
由TARCH、EGARCH、EGARCH-M模型的研究显示人民币/美元汇率收益率存在杠杆效应，存在明显的非对称性，还不具备具有的高风险高回报的风险溢价效应特征。
关键字：汇率波动；汇率收益率；ARCH族模型一、研究背景与意义2005年7月21日，中国人民银行发布公告，我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
人民币汇率不再盯住单一美元，形成更富弹性的人民币汇率机制。
人民币汇率问题已成为全球性的一个重大课题，其实一直以来，汇率都是一个非常重要的经济指标，汇率的变动受到诸多经济因素的影响，反过来汇率变动也对经济产生多方面的影响。
显然，弄清人民币汇率近期变动态势，对于人民币汇率政策的正确选择具有重要意义。
本文通过研究人民币兑主要货币汇率的变动趋势来分析人民币汇率的波动特征。
并通过ARCH族模型来对人民币/美元汇率收益率进行建模，并分析其波动的杠杆效应和风险溢价效应。
二、国内外对汇率分析方法的研究目前国内外对汇率行为的理论与其实证研究主要是从两个方面来进行的：一方面是从影响汇率的各种因素出发，寻找汇率与这些因素之间所存在的某种关系，也称为基础因素分析法；另一方面则是从汇率运动的本身出发，研究其本身的波动状况并对其进行预测，也称为技术分析法，其一般使用的是时间序列分析方法。
技术分析法主要是根据汇率自身时间序列的历史数据，建立单变量的时间序列模型。
如指数平滑模型（Exponential Smoothing Model）、回归模型（AR）和移动平均模型（MA）等。
随着研究的深入，还产生了如贝叶斯向量自回归模型（BVAR），阀值模型（Threshold Model）、博克斯－詹金斯模型（Box-Jenkins，又称ARIMA）和自回归条件异方差(ARCH)模型。
时间序列 毕业论文
时间序列毕业论文时间序列是一种研究时间相关数据的统计方法，它在各个领域都有广泛的应用。
作为一种重要的数据分析工具，时间序列分析在经济学、金融学、气象学、环境科学等领域具有重要的研究价值和实际应用。
在经济学中，时间序列分析被广泛应用于经济预测、经济政策制定和经济波动研究等方面。
通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来的经济发展趋势，为政府和企业的决策提供科学的依据。
例如，通过对就业数据的时间序列分析，可以预测未来的就业趋势，为政府制定就业政策提供重要参考。
在金融学中，时间序列分析被广泛应用于股票价格预测、风险管理和投资组合优化等方面。
通过对历史股票价格数据的分析，可以发现价格的规律性和周期性，从而制定相应的投资策略。
例如，通过对股票价格的时间序列分析，可以发现股票价格存在一定的波动规律，从而在适当的时机进行买入和卖出，获取更好的投资回报。
在气象学中，时间序列分析被广泛应用于天气预测、气候变化研究和灾害预警等方面。
通过对历史气象数据的分析，可以预测未来的天气变化趋势，为农业生产、交通出行和防灾减灾提供重要参考。
例如，通过对气温、降水量等气象数据的时间序列分析，可以预测未来的气候变化趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。
在环境科学中，时间序列分析被广泛应用于环境监测、环境污染控制和自然资源管理等方面。
通过对历史环境数据的分析，可以发现环境变化的规律性和趋势，从而制定相应的环境保护和治理措施。
例如，通过对大气污染物浓度的时间序列分析，可以了解大气污染的季节性变化和长期趋势，为制定减排政策和改善空气质量提供科学依据。
总之，时间序列分析作为一种重要的数据分析方法，对于预测、决策和规划具有重要的意义。
它不仅可以帮助我们了解数据的变化规律和趋势，还可以为我们提供科学的决策依据。
在未来的研究中，我们可以进一步深化时间序列分析的方法和应用，为各个领域的发展和进步做出更大的贡献。
论文写作中的时间序列分析
论文写作中的时间序列分析时间序列分析是一种在论文写作中应用广泛的统计分析方法，它可以帮助研究者对数据中的时间序列模式进行识别和预测。
在本文中，我们将探讨时间序列分析在论文写作中的重要性及其具体应用。
一、时间序列分析的基本概念时间序列是指在时间上按照一定间隔取得的一系列观测值，例如每日、每月或每年的数据收集。
时间序列分析旨在揭示数据中的趋势、周期性和不规则变化，并利用这些信息进行预测和决策。
二、时间序列分析在论文写作中的重要性通过时间序列分析，研究者可以对数据的演变规律进行深入研究，从而有助于解答研究问题。
特别是对于与时间相关的现象或变量，时间序列分析可以提供一种可靠的量化方法，帮助研究者更准确地了解和预测未来的发展趋势。
三、时间序列分析的应用领域时间序列分析在各个学科领域的研究中都得到了广泛的应用，包括经济学、金融学、环境科学、医学等。
以下将举例阐述时间序列分析在论文写作中的应用。
1. 经济学领域：时间序列分析广泛应用于宏观经济指标的预测，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。
研究者可以利用时间序列模型对过去的经济数据进行拟合和预测，从而为经济政策制定者提供决策依据。
2. 金融学领域：时间序列分析在股市、外汇市场等金融市场的研究中具有重要的应用。
通过对金融资产价格的时间序列模型建立和预测，研究者可以评估风险和制定投资策略。
3. 环境科学领域：时间序列分析在气候变化、环境污染等领域的研究中也具有重要意义。
通过对气温、降水量等气象数据的时间序列建模，研究者可以预测未来的气候趋势，并评估各种环境政策对气候变化的影响。
4. 医学领域：时间序列分析在医学研究中的应用也十分广泛。
例如，通过对病人的生理指标（如心率、血压）进行时间序列分析，医生可以更好地了解疾病的发展过程，制定更精确的治疗方案。
四、时间序列分析的方法和技术时间序列分析的方法和技术有很多，这里只简要介绍几种常用的方法。
1. 分解法：将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分，以便更好地了解数据的特征。
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。
2016时间序列分析论文
雄起市1978-2015年GDP时间序列模型分析预测摘要：本文以雄起市1978-2015年二十年间的每年GDP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ARIMA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，对我市的GDP进行了短期预测，阐述GDP时间序列所表现的变化规律。
关键字：雄起市GDP；时间序列；ARIMA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。
时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。
时间序列分析是定量预测方法之一。
基本原理：1.承认事物发展的延续性。
应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。
2.考虑到事物发展的随机性。
任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。
该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。
时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。
二、基本思想1. 拿到一个观测值序列之后，首先判断它的平稳性，通过平稳性检验，判断序列是平稳序列还是非平稳序列。
2.若为非平稳序列，则利用差分变换成平稳序列。
3.对平稳序列，计算相关系数和偏相关系数，确定模型。
4.估计模型参数，并检验其显著性及模型本身的合理性。
5.检验模型拟合的准确性。
6.根据过去行为对将来的发展做出预测。
三、背景知识国内生产总值（GDP=Gross Domestic Product）是指一个国家（国界范围内）所有常驻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指标。
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。
时间序列分析论文
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 that the ARMA(2,1) model better simulate the trend of the exchange rate through comparative analysis.In this paper,the result has the advantages of high precision, good stability and other characteristics with using the model.The future exchange rate prediction can provide help to make relevant decisions effectively and achieve implementation of foreign exchange investment profit.[ Key words ] ARMA model;The euro exchange rate forecast;Time series data;SAS software一、绪论为了讨论欧元对人民币汇价动态行为所具有的复杂性，首先需要建立汇价动态预测模型，并对所需模型复杂行为和条件进行探讨。
季节效应分析（时间序列论文）【最新资料】
季节效应分析一、数据来源：P.122.例4.6，北京市1995——2000年月平均气温序列（附录1.10）。
二、研究目的：在日常生活中，我们可以见到许多有季节效应的时间序列，比如：四季的气温，每个月的商品零售额，某自然景点每季度的旅游人数等等。
他们都会呈现出明显的季节变动规律。
所谓季节效应就是在不同的季节中数据会呈现很明显的差异。
在对北京市1995——2000年月平均气温序列的分析中，把每月温度绘制成图，可以帮助我们更清楚地看到季节效应的存在。
三、理论背景：假如没有季节效应的影响，北京市的气温应该始终在某个均值附近随机波动，季节效应的存在，使得气温会在不同年份的相同月份呈现出相似的性质，通过建模我们可以提取季节变动和随机变动的信息，这个过程即是对有季节效应的建模过程。
四、数据统计分析：步骤一，初步了解数据信息，并作预处理：1，将原始数据（附录1.10）导入Eviews 6.0中，并删除序列SERIES01,将序列SERIES02重命名为X。
2，点击Quick ——Graph，在出现的对话框中输入X，点击确定，得到时序图，如下：由图可知，北京市1995——2000年每月的平均气温随着季节的变动有着非常规律的变化。
气温的波动主要受到两个因素的影响：一个是季节效应，一个是随机波动。
同时可以看出气温在剔除季节效应后是一个稳定的序列，因此不用对随机波动做差分处理。
3，了解该模型的平均值，进行零均值化处理。
在Eviews中，quick→series statistics →histogram and stats 得到该直方图如下：知该模型的均值为13.03333。
对模型进行零均值化处理。
在命令窗口中写genr y=x-13.03333。
生成x零均值化处理后的序列y。
步骤二，对零均值处理后的序列Y进行季节差分处理：1，在命令窗口中输入genr z=y-y(-12)，按Enter键。
2，打开Z序列，点击View——Correlogram,出现对话框，在Correlogram of下选level,在lags to include下输入36，点击OK，得到Z序列的自相关和偏自相关图，如下：从自相关图和偏自相关图可以看出Z序列不是纯随机性序列可以建模。
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。
时间序列分析范文
时间序列分析范文
时间序列分析是利用统计学和计算机技术来研究和预测未来时期观测
到的系列观测值的趋势，它是一种重要的风险管理工具，主要用于金融信
息的预测、量化投资、金融市场的异动检测以及过去的趋势推测和预测。
时间序列分析可以帮助企业和个人快速、准确地了解过去的行业动态，预
测未来的发展趋势。
时间序列分析的基本概念可以分为三个层次，宏观部分，定义有关系
统的趋势和变化的综述；微观部分，关注各种因素与变量之间的关系；趋
势部分，注重系统的演化过程，考虑未来变化的方向，可以通过回归模型
等方法来进行实证研究。
ARIMA模型是建立在自回归模型和移动平均模型之上的，自回归模型
可以用来描述和预测时间序列中残差序列的趋势，移动平均模型可以用来
描述和预测时间序列中的反复性，ARIMA模型集合了以上两种模型的优点，使其成为预测时间序列最常用的模型。
ARIMA模型可以在任何时期预测，如短期预测，如一个月内预测，中
期预测，如一年内预测，长期预测。
时间序列分析与经济预测作文
时间序列分析与经济预测作文时间序列分析与经济预测时间序列分析是一种重要的经济预测方法，它基于过去的数据来预测未来的趋势和走势。
通过对历史数据的分析，可以帮助我们理解经济现象的规律，并为未来的决策提供参考。
时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据，例如每月的销售额、每年的GDP增长率等。
通过对时间序列数据进行分析，可以发现其中存在的周期性、趋势性和随机性等特点，从而进行经济预测。
时间序列分析的基本思想是建立数学模型来描述时间序列的演变过程。
常用的时间序列分析方法有平滑法、趋势法和季节性分解法等。
其中，平滑法可以消除数据的随机波动，使趋势更加明显；趋势法可以识别数据的长期趋势，判断未来的发展方向；季节性分解法可以将数据分解为趋势、季节和随机成分，以揭示不同成分对整体的影响。
经济预测是时间序列分析的重要应用领域之一。
在经济预测中，我们可以利用时间序列分析来预测未来的经济变量，如通货膨胀率、利率水平和股市指数等。
通过建立合适的时间序列模型，并根据历史数据的趋势和周期性等特征，可以对经济变量的未来走势进行预测。
经济预测在决策制定中起到了至关重要的作用。
政府部门可以利用经济预测来制定经济政策，例如调整货币政策来稳定通货膨胀率；企业可以利用经济预测来进行市场预测，帮助制定销售策略和生产计划；投资者可以根据经济预测来进行投资决策，以获得更好的回报。
然而，时间序列分析和经济预测也存在一些局限性和挑战。
首先，时间序列数据的特点多种多样，选择合适的模型并不是一件容易的事情。
其次，时间序列分析依赖于历史数据，对于经济环境的突发事件和结构性变化往往无法准确预测。
此外，时间序列分析往往假设数据具有平稳性，而实际上经济数据往往存在非平稳性，这也给分析带来了一定的困难。
综上所述，时间序列分析是一种重要的经济预测方法，可以帮助我们理解经济现象的规律，预测未来的趋势和走势。
然而，在应用时间序列分析进行经济预测时，我们需要注意数据的特点和模型的选择，同时也要认识到时间序列分析的局限性和挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
. . .
.. ..
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
殷婷 2010101217
指导教师 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很少，而且造成住房、教育、就业等方
面的很大压力。所以人口数量是社会最为关注的问题，每年新增加的
国民生产总值有相当一部分被新增加的人口所抵消，从而造成社会再
生产投入不足，严重影响了国民经济的可持续发展。因此，认真分析
研究我国目前的人口发展现状和特点，采取切实可行的措施控制人口
的高速增长，已经成为我国目前经济发展中需要解决的首要问题。
本文通过时间序列模型对人口的增长进行预测，国家制定未来人
口发展目标和生育政策等有关人口政策的基础，对于国民经济计划的
制定和社会战略目标的决策具有重要参考价值。人口的预测，作为经
济、社会研究的需要，应用越来越广泛，也越来越受到人们的重视。
在描绘未来小康社会的蓝图时，首先应要考虑的是未来中国的人口数
量、结构、分布、劳动力、负担系数等等，而这又必须通过人口的预
测来一一显示。人口数量在时间上的变化，可以用时间序列模型来预
测其继后期的数量。
本文通过时间序列分析的方法对人口增长建立模型,取得了较好
. . .
.. ..
的预测结果。时间序列分析是研究动态数据的动态结构和发展变化规
律的统计方法。以1990年至2008年中国人口总数为例,用时间序列
分析Eviews软件建立模型,并对人口的增长进行预测,研究时间序列
模型在人口增长中的应用。
基本假设
(1) 在预测中国人口的增长趋势时，假设全国人口数量的变化是
封闭的即人口的出生率和死亡率是自然变化的，而不考虑与其他国家
的迁移状况；
(2)在预测的年限，不会出现意外事件使人口发生很大的波动，
如战争，疾病；
(3) 题目数据能够代表全国的整体人数。。
问题分析
根据抽样的基本原理，预测人口增长趋势最直接的方法就是预测
出人口总数的增长量，因此我们运用中华人民国国家统计局得到的
1990年到2008年度总人口数据。考虑到迁移率、死亡率、出生率、
年龄结构等多个因素对人口数量的影响，求解人口增长趋势的关键是
如何在我们的模型中充分的利用这些影响因素从而使我们的预测结
果具有较高的精确性。
研究数据：
. . .
.. ..
年份 总人数
1990 114333
1991 115823
1992 117171
1993 118517
1994 119850
1995 121121
1996 122389
1997 123626
1998 124761
1999 125786
2000 126743
2001 127627
2002 128453
2003 129227
2004 129988
2005 130756
2006 131448
2007 132129
2008 132802
. . .
.. ..
分析：这是通过原始数据得到的散点图，可以看出人数呈现的是逐渐上升的趋势。
研究步骤:
分析描述性统计量，由以上数据计算总人数的均值和标准差：
总人数 的均值 = 124871
总人数 的标准差 = 5787.78
观察值个数=19
运用eviews软件对白噪声序列进行检验：
步骤为：1.导入数据，选择file—new—workfile导入数据，再选择
file—import—read text lotus——excel，输入相关数据名称（X）。
2.打开resid序列，view，correlogram，差分阶数选择
level，点击“确定”。
所以可以对起建模。同时得到样本的自相关图
. . .
.. ..
分析：从上图可知，看q统计量的伴随p值，可以看出该人口总数序列为非白噪
声序列，自相关函数图和偏自相关函数图中，除了延迟1阶的偏自相关系数显著
大一2倍标准差之外，其他的偏自相关系数都在2倍标准差围做小值变动，所以
该自相关系数可视为1阶截尾。因此该X序列设定为AR模型。于是对于系列X，
我们初步建立了AR（1）模型。
平稳性检验：
. . .
.. ..
分析：
ADF检验的结果，拒绝原假设，认为该序列没有单位根，该序列是平稳
的。同样，序列与时间之间的关系还有很多，比如指数曲线，生命曲线等，其回
归模型的建立。参数估计等方法与回归分析相同。
模型参数估计
. . .
.. ..
AR(1)回归结果
图：模型拟合图
分析：可以看到，解释变量的系数估计值在5%的显著性水平下都是显著的。模
型拟合图，残差波动围绕在0值波动，拟合值差距不大，可以看出AR模型
：
模型显著性检验
. . .
.. ..
图：模型残差
图：残差的平稳性和纯随机性检验
分析：对残差序列进行白噪声检验，可以看出ACF和PACF都没有显著异于0，
. . .
.. ..
且，q统计量对应的p值都小于0.05，所以该序列平稳。
模型的预测
点击“forecast”，会弹出一个对话框，在eviews中有两种预测方式，“dynamic”
和“static”，前者是根据所选择的一定的估计区间，进行多步向前预测，后者
只滚动的进行向前一步预测，即每预测一次，用真实值代替预测值，加入到估计
区间，再进一步向前预测。
先估计2003年到2008年的X的总人数，可以根据对话框自行选择，得到如
下结果：
分析：
图中实线代表X的预测值，两条虚线则提供了两倍标准差的置信区间。
可以看到，正如我们在前面所讲的，随着预测时间的增长，预测值很快趋向于序
列的均值，图中右边列出的是评价预测的一些标准，如平均预测误差平方根
（rmse）为78.79787，theil不相等系数为0.000301，表示预测能力比较好。
下面再利用“static”方法估计2004年到2008年的X，方法如上可以得到如下
结果：
. . .
.. ..
分析：方差比例的下降表明较好的模拟了实际序列的波动，theil不等系数为
0.014605，表明模型的预测结果较为理想。
模型优化
当一个拟合模型通过了检验，说明在一定的显著水平下，该模型能有效地拟
合观察值序列的波动，但这种有效模型不是唯一的。
优化的目的，是为了选择相对最优模型。
. . .
.. ..
分析：由上图可知，滞后二阶参数不显著，不需要进行深入判断
。
综合分析：
使用了时间序列分析的方法对全国的总人口数据序列建立了自回归
预测模型，并利用模型对2003到2008年的数值进行预测和对照。预测结果与实际
值比较如下表所示。一阶自回归模型经济意义比较明确，可以处理随时间变化的
波动，模型在短期预测比较准确，平均绝对年份实际值预测值相对误差(％) 平
均误差误差为0.289%，但随着预测期的延长，预测误差可能会出现逐渐增大的情
况。尽管如此，其短期预测精度还是比较高的。
年份 实际值 预测值 相对误差 平均
2003 129227 128951 0.151
0.289
2004 129988 129970 0.010
2005 130756 130990 0.127
2006 131448 132010 0.302
2007 132129 133030 0.482
2008 132802 134050 0.664
由此可见，时间序时间序列预测法是一种重要的预测方法，其模型比较简单，
对资料的要求比较单一，只需变量本身的历史数据，在实际中有着广泛的适用性。
在应用中，应该根据所要解决的问题及问题的特点等方面因素来综合考虑并选择
相对最优的模型。
从上可以看出时间序列分析对中国人口自然增长的问题建立模型, 揭示了
中国大陆人口自然增长的变化情况, 并用此模型进行了预测,预测效果较好, 说
明此方法对人口的预报有一定的参考价值。
参考文献
[1] 王燕 著，《应用时间序列分析（第二版）》，中国人名大学，2008。
[2] 吴怀宇 《时间序列分析与综合》
[3] 中华人民国国家统计局 ，中国统计年鉴
[4] 晓峒．《计量经济学软件EViews使用指南》 南开大学
[5] 子奈 《计量经济学》 高等教育