时间序列论文
时间序列分析论文-V1
时间序列分析论文-V1时间序列分析是一种能够从时间上刻画和预测数据变化趋势的方法，越来越受到许多学科的关注和应用，尤其在经济学、金融学和天气学等领域得到了广泛的应用。
本文将介绍时间序列分析的基本概念以及相关论文的研究内容和方法。
1.时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种建立在时间轴上的数据分析方法，利用过去数据的变化趋势或周期性规律预测未来数据的变化趋势或周期性规律。
时间序列数据的主要特征是：时间是自变量，其他变量是因变量。
时间序列分析主要包括三个部分：趋势分析、季节性分析和周期性分析。
2.相关论文的研究内容和方法（1）《基于时间序列分析的气温研究》该论文主要分析了气温时间序列对于气候变化的影响。
通过对气温数据的拟合分析得到了气温的变化趋势，进一步分析了季节性和周期性对于气温的影响，并预测了未来气温的变化趋势。
该论文的方法是将时间序列分析和数据拟合结合起来，利用多项式回归对气温进行拟合，进一步分析有关因素的影响。
（2）《基于时间序列分析的经济增长预测模型研究》该论文主要研究了时间序列分析在经济增长预测中的应用。
该研究通过分析GDP的时间序列数据，利用ARIMA模型对未来经济增长进行预测。
这种模型可以利用过去的数据来预测未来的发展趋势，对于政府制定经济政策和企业的发展规划都有很大的帮助。
（3）《基于时间序列分析与神经网络的股票价格预测研究》该研究主要探讨了时间序列分析与神经网络在股票价格预测中的应用。
该研究利用时间序列对过去的股票数据进行分析，同时采用了神经网络的方法对股票价格的未来变化趋势进行预测。
该研究的方法可提高投资决策的准确性，为股票市场的短期波动提供指导。
3.总结本文介绍了时间序列分析的基本概念和相关论文的研究内容和方法，展示了时间序列分析在不同领域的应用。
随着技术的发展和数据的丰富，时间序列分析的应用将会越来越广泛，未来有望成为许多学科的重要研究方法。
经济学毕业论文中的时间序列模型分析方法
经济学毕业论文中的时间序列模型分析方法时间序列模型是经济学研究中一种常用的分析方法，用来研究变量在时间上的演化趋势和相关性。
在经济学毕业论文中应用时间序列模型进行数据分析和预测，能够提供有力的经验依据和理论支持。
本文将介绍一些常用的时间序列分析方法，包括平稳性检验、自相关函数与偏自相关函数分析、ARIMA模型等。
1. 平稳性检验平稳性是进行时间序列分析的前提条件之一。
平稳时间序列的统计特性不随时间的推移而发生显著变化，包括平均值和方差的稳定性。
常用的平稳性检验方法有ADF检验、单位根检验等。
通过检验时间序列数据的单位根存在与否，可以判断其是否为平稳时间序列。
2. 自相关函数与偏自相关函数分析自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是时间序列分析中常用的工具。
ACF衡量序列中各个观测值与其滞后值之间的相关性，PACF则是在排除了前期滞后影响后，衡量序列中各个观测值与其滞后值之间的相关性。
通过ACF和PACF的分析，可以确定自回归（AR）和移动平均（MA）模型的阶数，为后续模型选择提供参考。
3. ARIMA模型ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型。
ARIMA模型是AR、MA和I（差分）模型的组合，能够很好地描述时间序列数据的长、短期相关性和趋势。
ARIMA模型的建立包括模型阶数的选择、参数估计和模型诊断等步骤。
在实际建模过程中，通常需要通过ACF和PACF的分析来确定ARIMA模型的阶数。
4. 季节性调整方法季节性是许多经济时间序列数据中普遍存在的一种特征，常常会对数据的分析和预测造成影响。
为了消除季节性的干扰，需要采用季节性调整方法。
常用的季节性调整方法有季节性差分法、X-11法和模型拟合法等。
通过这些调整，可以使得季节性成分在分析中所占比重较小，提高模型的准确性。
5. 模型评估与预测在选择合适的时间序列模型后，需要对模型进行评估和验证，以保证模型具有良好的拟合效果和预测准确度。
时间序列ARIMA期末论文完整版
时间序列A R I M A期末论文标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]ARIMA模型在总人口预测中的应用【摘要】人口发展与社会经济的发展是密不可分的,研究我国总人口的发展,对我国人口数进行分析和预测,有利于及时控制人口的增长调节人口平衡,利于政府及时了解发展趋势并做出反应对策使我国人口发展步入健康的轨道。
本文利用时间序列建模原理和思路，并结合软件对1962年——2014年我国年底总人口数据做分析和预测。
找到对原始数据有着较好的拟合度和较高的预测精度的模型。
利用此模型可对我国年底总人口进行合理的预测。
【关键词】ARIMA建模总人口人口预测目录一、引言 (3)研究背景 (3)研究现状 (4)二、模型建立 (5)模型识别 (5)模型的参数估计 (8)模型的诊断 (10)2.模型的预测 (12)三、模型的优缺点及推广 (13)模型的优缺点 (13)模型的推广 (13)结束语 (14)【参考文献】 (15)附录 (16)一、引言研究背景我国是世界上人口最多的国家，自1980年开始，年末中国大陆总人口就已经超过了10亿，并一直保持约占世界总人口的五分之一，亚洲人口的三分之一。
中国人口的发展同中国社会的发展一样经过了漫长而曲折的道路。
在世纪的进程中，目前我国进入了一个全新的时代，要想在21世纪——这个充满竞争与挑战的时代中变的富强、屹立于世界民族之林，实现我们的中国梦，这全取决于人。
能否顺利解决人口现状等问题，是我国乃自世界共同面临的问题，由于地球的资源是有限的，它不可能无限制的容纳人口，当人口过多，会由于经济跟不上，工作岗位欠缺，医疗等水平不足，从而导致整个社会处于一种动荡之中；然而如果人口过少，又会由于人员不足，导致各方面人力资源不足，无法正常完成各项必须社会活动，这也会极大地限制一个国家的发展，因此，对人口的研究是具有相当的意义的。
我国由于幅员广阔，民族众多，各民族发展水平不一，同时作为世界第一人口大国，我国的耕地面积却相对不足，因此我国每年都需要从国外大量进口粮食，由于过分依赖于进口这对我国的发展影响巨大，为此甚至有国外反华势力叫嚣只要断绝给中国供粮，三五年之内中国必定大乱。
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。
经济学毕业论文中的时间序列分析方法
经济学毕业论文中的时间序列分析方法时间序列分析是经济学研究中常用的一种方法，用于分析经济数据中的时间变化趋势和周期性。
在经济学毕业论文中，时间序列分析方法被广泛应用于研究经济变量的发展趋势、预测未来趋势以及评估政策的效果。
本文将介绍几种常用的时间序列分析方法，并以一个具体的经济学例子来说明其应用。
一、移动平均法移动平均法是一种常见的时间序列分析方法，常用于平滑并展示时间序列的趋势。
该方法通过对观测值进行平均计算，得到移动平均值，从而消除随机波动和短期波动对趋势分析的干扰。
移动平均法可以分为简单移动平均和加权移动平均两种。
简单移动平均是对一定时间段内的数据进行求和平均，例如我们可以计算过去5年的简单移动平均来观察某个经济变量的长期趋势。
加权移动平均则是对不同时间段内的数据进行加权平均，常用于对近期数据赋予更高的权重。
二、指数平滑法指数平滑法也是常用的时间序列分析方法，用于对时间序列的趋势进行预测。
该方法基于历史数据赋予不同权重，通过不断调整权重来预测未来的趋势。
简单指数平滑是最常见的一种指数平滑法，它通过对观测值进行加权平均来估计下一个时期的值。
简单指数平滑法的核心公式如下：\[\hat{Y}_{t}=\alpha Y_{t-1}+(1-\alpha)\hat{Y}_{t-1}\]其中，\(\hat{Y}_{t}\)表示预测值， \(Y_{t-1}\)表示上一个观测值，\(\hat{Y}_{t-1}\)表示上一个时期的预测值，\(\alpha\)表示平滑系数。
三、自回归移动平均模型（ARMA）自回归移动平均模型是一种更为复杂的时间序列分析方法，用于描述时间序列变量的动态特征。
ARMA模型结合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），可以更准确地描述时间序列的变化。
AR模型是指时间序列变量与其自身的滞后值之间存在相关性。
MA模型是指时间序列变量与其滞后的随机误差之间存在相关性。
ARMA模型的核心思想是通过计算滞后值和误差来建立预测模型。
时间序列分析论文
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CPI（居民消费价格指数），是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
居民消费价格指数，是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种通货膨胀水平的工具。
一般来说，当CPI>3%的增幅时我们称为通货膨胀。
国外许多发达国家非常重视消费价格统计，美国、加拿大等国家都计算和公布每月经过季节调整的消费价格指数，以满足不同信息使用者的要求。
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。
经济学毕业论文中的时间序列模型方法
经济学毕业论文中的时间序列模型方法时间序列模型方法在经济学毕业论文中的应用时间序列模型方法是经济学研究中常用的一种分析工具，它可以帮助研究人员揭示经济现象的规律性和趋势性变化。
本文旨在介绍经济学毕业论文中经常使用的时间序列模型方法，并探讨其在经济学研究中的应用。
以下将从AR、MA、ARMA、ARIMA、GARCH等几个常见的时间序列模型方法进行介绍。
1. 自回归模型（AR）自回归模型（AR）是时间序列模型中最基本的一种方法。
它基于时间序列数据的自相关性，假设当前观测值与前一期的观测值之间存在一定的相关性。
AR模型可以表示为：Y_t = c + φ_1 * Y_t-1 + ε_t，其中Y_t是当前观测值，c是常数项，φ_1是回归系数，ε_t是误差项。
2. 移动平均模型（MA）移动平均模型（MA）是另一种常见的时间序列模型方法。
它基于时间序列数据的移动平均误差项，假设当前观测值与过去多期的观测值之间存在一定的相关性。
MA模型可以表示为：Y_t = μ + ε_t + θ_1 * ε_t-1，其中Y_t是当前观测值，μ是均值项，ε_t是误差项，θ_1是移动平均系数。
3. 自回归移动平均模型（ARMA）自回归移动平均模型（ARMA）结合了AR和MA模型的特点，是一种更为复杂和常用的时间序列模型方法。
ARMA模型可以用来描述时间序列数据中的趋势和周期性。
ARMA模型可以表示为：Y_t = c +φ_1 * Y_t-1 + ε_t + θ_1 * ε_t-1，其中Y_t是当前观测值，c是常数项，φ_1和θ_1分别是自回归系数和移动平均系数，ε_t是误差项。
4. 差分自回归移动平均模型（ARIMA）差分自回归移动平均模型（ARIMA）是ARMA模型的进一步延伸，适用于非平稳时间序列数据。
ARIMA模型可以通过对时间序列数据进行差分操作，使数据转化为平稳的，然后再应用ARMA模型进行分析。
ARIMA模型可以表示为：ΔY_t = c + φ_1 * ΔY_t-1 + ε_t + θ_1 * ε_t-1，其中ΔY_t表示对时间序列数据进行差分的结果。
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。
时间序列分析论文
浅谈时间序列分析摘要：时间序列是按时间顺序的一组数字序列，而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，它的基本原理：一是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。
二是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。
本文就时间序列分析发展背景、组成要素、分类、模型、建模及用途对时间序列分析进行简要概述。
关键词：时间序列分析；数理统计1.时间序列分析发展背景早期的时间序列分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。
古埃及人发现尼罗河泛滥的规律就是依靠这种分析方法。
但随着研究领域的不断拓广,在很多研究领域中随机变量的发展通常会呈现出非常强的随机性,人们发现依靠单纯的描述性时序分析已不能准确地寻找出随机变量发展变化的规律,为了更准确地估计随机序列发展变化的规律,从20世纪20年代开始,学术界利用数理统计学原理分析时间序列,研究的重心从表面现象的总结转移到分析序列值内在的相关关系上,由此开辟了一门应用统计学科——时间序列分析。
时间序列分析方法最早起源于1927 年数学家Yule 提出建立自回归模型( AR 模型) 来预测市场变化的规律。
1931 年, 另一位数学家在AR 模型的启发下, 建立了移动平均模型( MA 模型) , 初步奠定了时间序列分析方法的基础。
20 世纪60 年代后, 时间序列分析方法迈上了一个新的台阶, 在工程领域方面的应用非常广泛。
近几年, 随着计算机技术和信号处理技术的迅速发展, 时间序列分析理论和方法更趋完善。
2.时间序列的组成要素一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。
季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
论文写作中如何合理运用时间序列分析的数据分析方法
论文写作中如何合理运用时间序列分析的数据分析方法时间序列分析是一种统计学方法，用于分析时间上连续观测到的数据，并从中提取出有用的信息。
在论文写作中，合理运用时间序列分析的数据分析方法可以帮助研究人员深入挖掘数据背后的规律和趋势，提供科学依据来支撑研究结论。
本文将从定义时间序列、时间序列分析的步骤、常用的时间序列模型以及如何合理运用时间序列分析的数据分析方法等方面进行阐述，旨在帮助读者更好地应用时间序列分析于论文写作中。
一、时间序列的定义时间序列是指按一定时间间隔连续测量到的一组数据的有序序列。
在时间序列中，数据是按照时间顺序排列的，可以是固定间隔的，比如每小时、每天、每月等，也可以是不规律间隔的。
时间序列可以包含趋势、季节性、周期性和随机性等成分。
二、时间序列分析的步骤进行时间序列分析的一般步骤如下：1. 数据获取：在论文写作中，数据获取可能包括实地观测、调查问卷、实验测定和网络爬虫等多种方式。
2. 数据预处理：对获取到的数据进行处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
3. 模型建立：根据时间序列的性质和研究目的，选择适当的时间序列模型，如平稳性ARMA模型、非平稳性ARIMA模型、季节性ARIMA模型等。
4. 参数估计：通过最大似然估计、最小二乘估计等方法，估计模型中的参数。
5. 模型诊断：对估计的模型进行诊断检验，包括检验模型的残差序列是否符合模型假设、模型是否存在误差自相关等。
6. 模型预测和应用：利用已建立的时间序列模型对未来数据进行预测，并分析模型的稳定性、准确性和实用性等。
三、常用的时间序列模型论文写作中，常用的时间序列模型包括以下几种：1. 平稳性ARMA模型：ARMA模型是一种线性模型，由自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）组成。
运用这种模型时，需要先确定时间序列数据是否平稳，若不平稳则需进行差分处理。
2. 非平稳性ARIMA模型：ARIMA模型是在ARMA模型的基础上引入差分运算，可以对非平稳时间序列进行建模和预测。
有关全国GDP的时间序列分析论文
有关全国GDP的时间序列分析论文摘要：时间序列指的是同一空间、不同时间某一现象的统计指标数值按时间先后顺序形成的一组动态序列。
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。
本文基于时间序列理论，以我国1978年至2014年三十六年的国内生产总值为基础，对数据进行平稳化处理、模型识别、模型估计、模型检验，确定较适合模型为自回归移动平均模型。
之后利用ARIMA模型对我国2013—2014年GDP作出预测并与实际值比较，结果表明预测比较合理，预测模型良好，继续利用ARIMA模型对我国未来4年的国内生产总值做出预测。
关键词：时间序列；国内生产总值；ARIMA模型前言时间序列是将反映社会等现象的某一数量指标的观察数据按照时间顺序排列起来所形成的的序列。
时间序列建模的完整过程包括模型识别、模型估计、模型检验和模型应用。
时间序列分析的基本模型有：ARMA模型和ARIMA模型。
时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间先后的顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。
本文的主要工作是从《中国统计年鉴 2015》中选取我国1978 年2014年共36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，进行模型识别、模型估计和模型检验，应用选定时间序列方法预测未来GDP。
1 ARIMA模型建模步骤1.1 数据平稳化处理首先要对时间序列数据进行平稳性检验。
可以通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断。
一般采用ADF单位根检验来精确判断该序列的平稳性。
对非平稳的时间序列，我们可以先对数据进行取对数或进行差分处理，然后判断经处理后序列的平稳性。
重复以上过程，直至成为平稳序列。
此时差分的次数即为ARIMA(p,d,q)模型中的阶数d。
但应当注意的是，一般差分次数不超过2次。
数据平稳化处理后，ARIMA(p,d,q)模型即转化为ARMA(p,q)模型。
时间序列分析论文
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，对一段时间序列进行了拟合。
通过对2010年3月至2011年6月中国进出口额同比增长率序列进行观察分析，建立合适的ARIMA模型，对未来五个月的中国进出口额同比增长率序列进行预测。
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，从而提供了一个行情预测的有效方法。
关键词：时间序列中国进出口额同比增长率预测白噪声目录1引言 (1)2模型的判别 (2)2.1原始序列分析 (2)2.2一阶差分序列分析 (3)3中国进出口同比增长率模型的建立选择、建立及检验 (4)3.1 模型的选择 (4)3.2 模型的建立 (4)3.3 模型的检验 (6)4利用模型进行预测 (8)5模型的评价 (10)参考文献 (11)1引言进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。
包括对外贸易实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，进料加工进出口货物，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(边民互市贸易除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品，到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。
进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。
同比增长率，一般是指和去年同期相比较的增长率。
在此是指和上个月的同期相比较的增长率。
本文应用时间序列方法对进出口额同比增长率进行建模分析和经济预测，结果可以反映一定时期进出口额同比增长率变动趋势和程度,可以观察我国进出口额变动对我国经济的影响,为相关人员提供进出口额变动状况,研究和制定相关经济政策。
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。
时间序列论文(英文)time seies project(1)
Abstract: This article collects a series quarterly data of C hina’s GDP from 1992 to 2010, and we use the method of factor decomposition to collect the long-term increasing trend and seasonality, then use ARMA model to fit the residuals, do analysis to get the final model and use it to generate a short-term GDP-forecast of china.Key words: factor decomposition; ARMA model; GDP forecast；1. Introduction1.1BackgroundFrom 1978, since the reform and opening up, china’s economy is developing rapidly and steadily. After joining the WTO, the developing speed has reached a new level. GDP (Gross Domestic Product) , which is the basis of national economic production of statistical indicators, can be used to reflect a country’s economy. It is the core of Statistical indicators in the national economy. GDP combines responses of the most basic aspects of macroeconomic, can not only measure the overall national output and income scale, but also can explore the economic fluctuations and cycles. Hence, it is of great importance to fit and analyze GDP accurately for exploring a count ry’s macroeconomics trend.The aim of this article is to generate a GDP forecast model and use it to predict the future GDP of china.1.2 MethodA lot of methods have been used to analysis economy phenomenon, time series analysis is one of the most efficient methods. A time series is a collection of observations of well-defined data items obtained through repeated measurements over time. Time-series methods use economic theory mainly as a guide to variable selection, and rely on past patterns in the data to predict the future. An observed time series can be decomposed into three components: the trend (long term direction), the seasonal (systematic, calendar related movements) and the irregular (unsystematic, short term fluctuations). When these factors occur, we can use the method of decomposition, from which can we collect useful information of the data, we defined it as factor decomposition here.The trend component typically represents the longer term developments of the time series of interest and is often specified as a smooth function of time.The recurring but persistently changing patterns within the years are captured by the seasonal component. It is quite common in economic time series, when it occurs, we should use seasonal adjustment method. Seasonal adjustment is the process of estimating and then removing from a time series influences that are systematic and calendar related. Observed data needs to be seasonally adjusted as seasonal effects can conceal both the true underlying movement in the series, as well as certain non-seasonal characteristics which may be of interest to analysts.The irregular component represents the irregular fluctuations which are affected by causal factors. It usually defined as residual. Considering the Insufficiency of the deterministic decomposition, we should test the residuals, if there is no autocorrelation among the residual, it means that the information of the time series is totally recovered by the deterministic decomposition.In the case of the existence of autocorrelation, ARMA model can be used to fit the residuals. ARMA is a one of those most common time series model which was used to make precise estimation according to short term data. Its main idea can be concluded as a combination of several time-related components which can be used to predict the future data. The time series components from the ARMA model is a set of random variables which related to time itself, which shows uncertainty when observed individually combined with each other shows some kinds of regularity and can be expressed by corresponding statistical model. The ARMA model consists of two parts, an autoregressive (AR) part and a moving average (MA) part. The model is usually then referred to asthe ARMA(p,q) model where p is the order of the autoregressive part and q is the order of the moving average part.2. Data Analysis2.1 DatasetThe data we collected contains historical GDP from 1992-2010, the reason we choose this time duration rather than the 1978-2011 which most other prediction article would like to use is that during the first 10-15 years the economic growth rate is relatively slow compared with the later year’s (1990-now) growth. So we would like to wipe out the interference of the early data. Another reason we use recent years data (1992-2011) is that it is hard for us to look for the quarterly GDP data before 1992 due to the imperfection of the statistical system of China in the end of 20th century.We are going to use these historical GDP data as a time series, learn and analyze the data, then based on the past patterns to get a forecast model, use the model to predict the future GDP.2.2 Data Graphical AnalysisFigure 1 shows a plot of the data, and we can find that there is a significant long-term trend and varying seasonality in the time series. The trend seems to be quadratic while the seasonality illustrate a strong yearly component occurring at lags that are multiples of s=4. For the purpose of demonstration, the sample ACF of the data is displayed in Figure 2, also, it appears a significant seasonality.Figure 1.Quartely china’s GDP from 1992(1) to 2010(4) Figure 2.Sample ACF of the GDP data3. Time Series Model3.1 Factor DecompositionAfter the previous analysis, now we are going to use the method of factor decomposition to build a time series model, its principle is that through the decomposition method, we collect the usefulinformation and measure the influence of the trend and seasonality. Define t Y as GDP, x as time. We set the decomposition model as bellows: (1)t t t t Y T S ε=++(2) 230123t T x x x ββββ=+++(3) 0112233t S D D D αααα=+++The reason we use (2) as the trend model is because we can find that it seems to be a thrice model from the pattern in figure 2. 1D ,2D and 3D in (3) is the dummy variables of seasons, and D1=c(1,0,0,0,1,0,0,0,………) D2=c(0,1,0,0,0,1,0,0,……..) D3=c(0,0,1,0,0,0,1,0,……..)3.11 Data TransformationA significant varying seasonality is observed from figure 1, since the varying seasonality will have negative effects on the model fitting, so we should take some transformation of the GDP value to make the seasonality constant. The Box-Cox transformation is part of the family of power transformation, where the data is transformed using a power functions whilst preserving the rank of the data, so we take Box-Cox transformation of GDP.Figure 3 illustrate the box -cox plot of GDP, Looking at the Box -Cox diagram in figure 3, λ is near the0.2 mark, so we use 0.2GDP as a new response variable defined as 't Y . Figure 4 shows the GDP plot after transformation. From the plot we can find that the seasonality is almost constan t.02040602000060000100000IndexY102030405060-0.20.00.20.40.60.81.0LagA C FSeries YFigure 3.box-cox transformation Figure 4. Quartely china’s GDP after transformation3.12 Build ModelAfter transformation, now the decomposition model is tt t t Y T S ε'=++. Using the “R” statisticspackage to analyse the time series and build model, the result of the full model is as follows:LM1: 231235.9760.092190.0015320.000014720.50720.37630.3433t t Y x x x D D D ε'=+-+---+ T = (110.322) (16.798) (-9.281) (10.442) (-15.340) (-11.405) (-10.418) P = (<2e -16) (<2e -16) (9.22e -14) (7.62e -16) (<2e -16) (<2e -16) (8.40e -16) Multiple R -squared: 0.9934 Adjusted R -squared: 0.9928F -statistic: 1724 p -value: 2.2e -16In LM1, the T values of the coefficients are all reasonable, the P values of t test are all very smallfrom which we can conclude that each explanatory variable is significant for the model fitting. F-statistic is 1724 and its p value is small enough, so suggesting that the regression is very significant. Notice that the adjusted R-squared equals to 0.9928, which means that about 99.28% of GDP can be explained from the model, indicating that the model fit the data quite well.Consquensely, the model we choose is quite a perfect one, but we still do some test of the residuals.3.13 Residuals AnalysisFigure 5 displayed a plot of residuals and fitted, we can find a significant cyclical trend in the plot. Figure 6 shows the ACF plot of the residuals, the plot also give a strong evidence that there is a cyclical trend, suppose i t is because the previous model did not fully catch the data’s seasonality though th e model fit the data quite well, in other words, it is still caused by the seasonality. Hence we would better to take some measure to deal with the cyclical residuals.-2-1012-950-900-850-800-750l o g -L i k e l i h o o d95%204060678910IndexY 1Figure 5.Residuals Vs FittedFigure 6. ACF of the Residuals3.13 Residual ARIMA ModelSince the cyclical trend has been observed in residuals, we are going to use the ARIMA model to fit the residuals, because as previous said, the cyclical is caused by the seasonality, so at first, we take one order difference of the residuals at s=4 quarters.Figure 7. ACF and PACF of the Residuals after difference0204060-0.2-0.10.00.10.2datar e s i d u a l s204060-0.4-0.20.00.20.40.60.81.0LagA C FSeries res10203040506070-0.20.20.61.0LagA C FSeries res110203040506070-0.20.20.6LagP a r t i a l A C FSeries res1Figure 7 shows the ACF plot and PACF plot of the residuals after first difference, the ACF plot seems to be more reasonable than the one before difference, and most of the ACF are within the bound line. Inspecting the ACF and PACF, we might feel that the ACF is cutting of at lag 3 and the PACF is tailing off at lag 1. For the purpose of choosing a better model, we are going to compare some reasonable ARMA models, such as AR(1), MA(3), ARMA(1,1), ARMA(1,2) and ARMA(1,3)Table 2 The AICc values of ARMA(p,q) model 01p ≤≤, 03q ≤≤.Table 3 The BIC values of ARMA(p,q) model 01p ≤≤, 03q ≤≤.Based on the AICc and BIC critical, we should choose the model with smallest AICc value or BIC value. According to table 2 and table 3, the ARMA(0,1) model has the smallest AICc value and BIC value as well. So we choose ARMA(0,1) model as the final model of the differenced residuals, say44(1)t t t R B εε=∇=-. The model is as follow:LM2 MA(1): 10.6582t t t R v v -=+Figure 8. Diagnostics for the MA(1) fit on the differenced residualsStandardized Res idualsTim e10203040506070-3051015-0.40.6ACF of Res iduals LAGA C F-2-1012-30Normal Q-Q Plot of Std Res idualsTheoretical QuantilesS a m p l e Q u a n t i l e s51015200.00.8p values for Ljung-Box s tatis ticlagp v a l u eThe diagnostics for the model are displayed in Figure 8. Notice that the few outliers in the series as exhibited in the plot of the standard residuals and their normal Q-Q plot, and some of autocorrelation that still remains according to the p-values for Ljung-Box statistical plot. but otherwise, the model fits well. So we are going to use the full model to predict the future GDP of China, the full model is as follow:231235.9760.092190.0015320.000014720.50720.37630.3433t t Y x x x D D Dε'=+-+---+410.6582t t tv vε-∇=+4. PredictionForecasts based on the full fitted model for the next 8 quarters are shown in table 4, this is because of the principle of time series, it is considered to be applied in doing short-term forecast. Compared with the actual GDP value of 2011, the predicted value is a little bigger than the actual GDP value, especially the fourth quarter GDP of 2011. However the predictions here are still reasonable, regardless of the wide of the 95% intervals, the actual value are all within the intervals. We also predicted the quarterly China’s GDP value here.5. ConclusionAs we can see, the data shows obvious characteristics of seasonality and uptrend in long term as well as some kind of periodicity which are very significant from both patterns we've drawn and the model we've constructed . The long term trend shows a sign of nonlinearity. We uses the method of factor decomposition which we have defined in the first part of the article whom has the advantages of directly viewing and easiness to be understood, meanwhile, the weak point of this model is the insufficient use of the information in the residual, and that's why we use ARMA model to fit its residual which can make use of the remaining residual information at large.China now is the world's largest economy, and it is critical to make macro-control and policy-making to continue its booming economy due to the result we have got from the GDP prediction. Time series method is suitable for short-term prediction, and we predict the 8 quarters GDP value after 2010. The prediction we've made shows that China's economy is currently developing at a very high speed which is in line with reality.Appendix> data=read.table("st5209new.txt",header=T)> Y=data$GDP> x=data$time> x2=x^2> x3=x^3>plot(Y,ty=”l”)>acf(Y)>D1=c(1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0, 1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0)>D2=c(0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0, 0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0)>D3=c(0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0, 0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0)>lm1=lm(Y~x+x2+x3+D1+D2+D3)>boxcox(lm1)>Y1=Y^0.2>plot(Y1,ty=”l”)>lm2=lm(Y1~x+x2+x3+D1+D2+D3)>summary(lm2)>res=lm2$residuals> plot(res,xlab="data",ylab="residuals")> abline(h=0)>acf(res,100)>pacf(res,100)>res1=diff(res,lag=4)>acf(res1,100)>pacf(res1,100)>sarima(res1,1,0,0)>sarima(res1,0,0,1)>sarima(res1,0,0,2)>sarima(res1,0,0,3)>sarima(res1,1,0,1)>sarima(res1,1,0,2)>sarima(res1,1,0,3)> sarima.for(res1,n.ahead=8,0,0,1)>new=data.frame(x=c(77,78,79,80,81,82,83,84),x2=c(5929,6084,6241,6400,6561,6724,6889,7056),x3=c( 456533,474552,493039,512000,531441,551368,571787,592704),D1=c(1,0,0,0,1,0,0,0),D2=c(0,1,0,0,0,1, 0,0),D3=c(0,0,1,0,0,0,1,0))> predict(lm4,new,interval="prediction")。
如何进行毕业论文的实证研究的时间序列分析与协整检验
如何进行毕业论文的实证研究的时间序列分析与协整检验毕业论文是大学生在学业上的重要任务，其中的实证研究是评价研究者能力的重要指标之一。
时间序列分析与协整检验是实证研究中常用的方法之一，本文将介绍如何进行毕业论文的实证研究的时间序列分析与协整检验。
一、时间序列分析的基本概念与步骤时间序列分析是研究一系列时间点上观察得到的数据的统计方法。
在进行时间序列分析之前，首先需要了解时间序列的基本概念和步骤。
1. 时间序列的基本概念时间序列由一系列按时间顺序排列的观察值组成，通常表示为X(t)，其中t表示时间点。
时间序列可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列，前者的均值和方差不随时间变化，后者的均值和方差会发生变化。
2. 时间序列分析的步骤进行时间序列分析时，一般包括以下几个步骤：（1）数据收集与整理：首先需要收集相关的时间序列数据，并将其整理为适合分析的形式。
（2）模型选择与估计：根据数据特点和研究目的，选择合适的时间序列模型，并对模型进行估计。
（3）模型检验与诊断：对估计的模型进行检验和诊断，判断其是否合适，是否能解释数据的特点。
（4）模型预测与应用：根据选择的模型，进行预测和应用，得出相关结论。
二、协整检验的基本原理与应用协整检验是用于检验一组非平稳时间序列之间是否存在长期平衡关系的统计方法。
在毕业论文的实证研究中，如果要研究两个或多个变量之间的长期关系，协整检验是一种常用的方法。
1. 协整检验的基本原理协整检验基于向量自回归模型（vector autoregression model, VAR），通过判断变量之间的线性组合是否满足平稳性，来确定是否存在协整关系。
2. 协整检验的应用在协整检验的应用中，一般包括以下几个步骤：（1）数据收集与整理：同样需要收集相关的时间序列数据，并将其整理为适合分析的形式。
（2）单位根检验：对每个变量进行单位根检验，判断其是否为非平稳时间序列。
（3）协整检验：将变量进行协整检验，判断它们之间是否存在长期平衡关系。
论文写作中的时间序列分析与面板数据分析方法
论文写作中的时间序列分析与面板数据分析方法在论文写作中，时间序列分析和面板数据分析方法是两种常用的统计技术。
它们能够帮助研究者从不同的角度对数据进行探索和解释。
本文将就时间序列分析和面板数据分析方法分别进行阐述，以帮助读者理解并正确使用这两种方法。
一、时间序列分析方法时间序列分析是一种研究一系列按时间顺序排列的数据的方法。
在论文写作中，时间序列分析可以帮助我们理解数据的趋势、周期性和季节效应等。
下面介绍两种常用的时间序列分析方法。
1.1 平稳性检验在进行时间序列分析之前，我们需要先检验数据的平稳性。
平稳性是指时间序列的均值、方差和自协方差都不随时间的推移而变化。
常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验等。
1.2 ARIMA模型ARIMA模型是一种经典的时间序列分析方法，它包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
根据时间序列的特征，我们可以选择不同的ARIMA模型来进行预测和分析。
二、面板数据分析方法面板数据是在时间上和个体上都具有观察数据的一种数据类型。
在论文写作中，面板数据分析可以帮助我们研究多个变量之间的关系，并控制个体特征和时间特征的影响。
下面介绍两种常用的面板数据分析方法。
2.1 固定效应模型固定效应模型是一种面板数据分析的基本方法，它通过引入个体固定效应来控制个体特征的影响。
固定效应模型适用于个体特征不变的情况下，可以帮助我们研究变量之间的关系。
2.2 随机效应模型随机效应模型是一种更加灵活的面板数据分析方法，它同时考虑了个体特征和时间特征的影响。
随机效应模型适用于个体特征存在随机变化的情况下，可以更准确地估计变量之间的关系。
结论时间序列分析和面板数据分析是论文写作中常用的统计方法之一。
时间序列分析帮助我们研究数据的趋势和周期性，而面板数据分析则能够控制个体特征和时间特征的影响来研究变量之间的关系。
合理选择和运用这两种方法，可以提高论文的研究质量和准确性。
以上是本文对于论文写作中的时间序列分析与面板数据分析方法的介绍。
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时间序列分析期末课程论文实验名称：青海省谷物产量时间序列分析姓名：白茹梦刘瑞松张韦维学号：802092204 802092224 802092233 班级：08级统计（二）班指导教师：郭亚帆时间：二○一一年七月青海省谷物产量时间序列分析一、经济理论背景时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。
它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排列所形成的数列。
时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，建立数学模型，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。
二、指标选取与数据收集从1997年到2007年10年间，世界谷物利用量从约18.5亿吨上升到20.66亿吨，年均复合增长约1.11%。
增长速度不快，但表现出较强的刚性。
全球谷物的产量波动较大，围绕利用量大幅波动。
2002年产量低于利用量约1亿吨，达到了最大。
随后的产量触底回升，2007年的产量和利用量基本平衡。
本文以青海省近年来的谷物产量为例预测其未来发展趋势，时间序列数据如下表：（单位：千吨）（数据来源：中国统计局）三、实验过程（一）序列预处理1、平稳性检验1.81.61.41.21.00.80.60.40.210203040506070图1为序列时序图，由图看出该序列始终在一个常数值附近随即波动，而且波动的范围有界，没有明显的趋势性和周期性，满足平稳序列图形要求，因此我们可以初步认为该序列是平稳序列，为更进一步检验是否平稳，我们用单位根检验，如下表是单位检验结果截取的一部分，由表可以认为该序列在95%置信度下是平稳的。
ADF Test Statistic -3.427274 1% Critical Value* -3.52535% Critical Value -2.902910% Critical Value -2.5886*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.2、纯随机性检验纯随机序列各项之间没有任何关联，序列在进行完全无序的随机波动，一旦某个随机事件呈现出纯随机运动的特征，就认为该随机事件没有包含任何值得提取的有用信息，就该终止分析，所以我们一般只对平稳非纯随机序列进行分析，下图为样本自相关图，图中p值均小于α,因此可以认为该序列是非纯随机序列。
Date: 06/24/11 Time: 15:34Sample: 1 73Included observations: 73Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob. |** | . |** | 1 0.284 0.284 6.1164 0.013. |*. | . |*. | 2 0.188 0.117 8.8523 0.012. |*. | . |*. | 3 0.178 0.108 11.335 0.010. |** | . |*. | 4 0.252 0.181 16.380 0.003. |** | . |*. | 5 0.269 0.159 22.215 0.000. |*. | . | . | 6 0.195 0.055 25.327 0.000. | . | .*| . | 7 0.043 -0.105 25.481 0.001. |*. | . | . | 8 0.104 0.019 26.391 0.001. |*. | . |*. | 9 0.181 0.085 29.202 0.001. |** | . |*. | 10 0.247 0.142 34.492 0.000. | . | .*| . | 11 0.051 -0.093 34.718 0.000.*| . | .*| . | 12 -0.083 -0.174 35.342 0.000. | . | .*| . | 13 -0.046 -0.089 35.535 0.001. | . | .*| . | 14 -0.017 -0.088 35.562 0.001.*| . | .*| . | 15 -0.066 -0.110 35.975 0.002.*| . | .*| . | 16 -0.114 -0.061 37.215 0.002.*| . | . | . | 17 -0.100 0.043 38.201 0.002.*| . | . | . | 18 -0.081 0.007 38.847 0.003**| . | **| . | 19 -0.204 -0.217 43.079 0.001. | . | . |*. | 20 -0.032 0.095 43.187 0.002.*| . | . | . | 21 -0.140 -0.009 45.262 0.002.*| . | . |*. | 22 -0.066 0.125 45.724 0.002.*| . | . | . | 23 -0.127 -0.023 47.478 0.002.*| . | . |*. | 24 -0.067 0.078 47.975 0.003.*| . | . | . | 25 -0.145 -0.057 50.370 0.002. | . | . |*. | 26 -0.006 0.081 50.375 0.003. | . | . | . | 27 -0.012 0.038 50.391 0.004. | . | . | . | 28 -0.051 -0.018 50.707 0.005.*| . | . | . | 29 -0.118 -0.038 52.426 0.005. |*. | . |*. | 30 0.077 0.126 53.180 0.006. |*. | . |*. | 31 0.112 0.072 54.805 0.005. |*. | . |*. | 32 0.129 0.070 57.044 0.004二、建立模型（一）模型的确定与检验由自相关图的自相关系数与偏自相关系数的特点，二者均在延迟一阶后落入2倍标准差内且变化都不大，没有明显的衰减至零现象，我们可以分别拟合AR(1)与MA（1）模型，首先对AR（1）模型进行分析如下表Dependent Variable: XMethod: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 15:38Sample(adjusted): 2 73Included observations: 72 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 0.879675 0.047141 18.66031 0.0000R-squared 0.080745 Mean dependent var 0.880833Adjusted R-squared 0.067613 S.D. dependent var 0.296447S.E. of regression 0.286250 Akaike info criterion 0.363483Sum squared resid 5.735739 Schwarz criterion 0.426724Log likelihood -11.08539 F-statistic 6.148602Durbin-Watson stat 2.016295 Prob(F-statistic) 0.015562Inverted AR Roots .28表中参数的t统计量绝对值都大于2，p值都小于α，参数都很显著且通过检验，然后需对方程做残差序列，对残差序列进行纯随机性检验，如果残差项是纯随机序列，则表明残差项中已再无可提取的有用信息，则表明AR（1）模型是显著的，能对该时间序列进行分析说明，检验结果如下：Date: 06/24/11 Time: 20:32Sample: 1 73Included observations: 72Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob. | . | . | . | 1 -0.027 -0.027 0.0531 0.818. |*. | . |*. | 2 0.067 0.066 0.3897 0.823. |*. | . |*. | 3 0.071 0.075 0.7843 0.853. |*. | . |*. | 4 0.152 0.153 2.5940 0.628. |*. | . |*. | 5 0.173 0.180 4.9842 0.418. |*. | . |*. | 6 0.129 0.132 6.3234 0.388. | . | .*| . | 7 -0.047 -0.074 6.5058 0.482. | . | . | . | 8 0.056 -0.014 6.7714 0.561. |*. | . | . | 9 0.106 0.046 7.7267 0.562. |** | . |*. | 10 0.217 0.180 11.784 0.300. | . | . | . | 11 0.002 -0.001 11.785 0.380.*| . | .*| . | 12 -0.101 -0.147 12.698 0.391. | . | .*| . | 13 -0.021 -0.099 12.737 0.468. | . | .*| . | 14 0.009 -0.090 12.745 0.547. | . | .*| . | 15 -0.042 -0.118 12.908 0.609.*| . | .*| . | 16 -0.086 -0.108 13.619 0.627.*| . | . | . | 17 -0.063 0.003 14.002 0.667. | . | . |*. | 18 0.006 0.069 14.006 0.729**| . | **| . | 19 -0.201 -0.219 18.056 0.519. | . | . | . | 20 0.062 0.039 18.444 0.558.*| . | . | . | 21 -0.135 -0.039 20.347 0.499. | . | . |*. | 22 0.002 0.118 20.348 0.561.*| . | . | . | 23 -0.098 -0.009 21.393 0.557. | . | . |*. | 24 0.006 0.095 21.396 0.615.*| . | . | . | 25 -0.150 -0.053 23.932 0.523. | . | . | . | 26 0.043 0.062 24.145 0.568. | . | . | . | 27 0.005 0.059 24.148 0.622. | . | . | . | 28 -0.017 0.005 24.182 0.672.*| . | .*| . | 29 -0.143 -0.073 26.704 0.588. |*. | . |*. | 30 0.092 0.084 27.783 0.582. |*. | . |*. | 31 0.073 0.081 28.470 0.597该结果表明p值均大于α，属于纯随机序列，则AR（1）模型是显著的，以同样的方法可得MA(1)模型的参数检验与模型检验结果如下表：Dependent Variable: XMethod: Least SquaresDate: 06/24/11 Time: 15:35Sample: 1 73Included observations: 73Convergence achieved after 6 iterationsBackcast: 0C 0.882298 0.041419 21.30177 0.0000MA(1) 0.236623 0.115126 2.055336 0.0435R-squared 0.065224 Mean dependent var 0.882055 Adjusted R-squared 0.052058 S.D. dependent var 0.294566 S.E. of regression 0.286797 Akaike info criterion 0.366928 Sum squared resid 5.839910 Schwarz criterion 0.429680 Log likelihood -11.39285 F-statistic 4.954052 Durbin-Watson stat 1.940718 Prob(F-statistic) 0.029206Date: 06/24/11 Time: 20:36Sample: 1 73Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | . | . | . | 1 0.029 0.029 0.0619 0.804 . |*. | . |*. | 2 0.161 0.160 2.0533 0.358 . |*. | . |*. | 3 0.102 0.096 2.8690 0.412 . |*. | . |*. | 4 0.188 0.165 5.6683 0.225 . |*. | . |*. | 5 0.195 0.174 8.7445 0.120 . |*. | . |*. | 6 0.156 0.112 10.720 0.097 . | . | .*| . | 7 -0.011 -0.090 10.730 0.151 . |*. | . | . | 8 0.083 -0.016 11.309 0.185 . |*. | . | . | 9 0.117 0.053 12.483 0.187 . |** | . |*. | 10 0.221 0.168 16.709 0.081 . | . | . | . | 11 0.019 -0.021 16.741 0.116 .*| . | .*| . | 12 -0.082 -0.170 17.350 0.137 . | . | .*| . | 13 -0.027 -0.109 17.419 0.181 . | . | .*| . | 14 -0.001 -0.084 17.419 0.235 . | . | .*| . | 15 -0.047 -0.110 17.631 0.283 .*| . | .*| . | 16 -0.088 -0.090 18.375 0.302 .*| . | . | . | 17 -0.081 0.009 19.017 0.328 . | . | . |*. | 18 -0.013 0.072 19.035 0.390**| . | **| . | 19 -0.213 -0.225 23.643 0.210 . | . | . | . | 20 0.048 0.049 23.882 0.248 .*| . | . | . | 21 -0.152 -0.016 26.319 0.195 . | . | . |*. | 22 -0.005 0.127 26.321 0.238 .*| . | . | . | 23 -0.125 -0.014 28.034 0.214 . | . | . |*. | 24 -0.004 0.087 28.037 0.259 .*| . | . | . | 25 -0.154 -0.052 30.741 0.198 . | . | . | . | 26 0.032 0.057 30.860 0.234 . | . | . | . | 27 -0.016 0.055 30.891 0.276 . | . | . | . | 28 -0.017 0.006 30.925 0.320 .*| . | .*| . | 29 -0.135 -0.066 33.201 0.270 . |*. | . |*. | 30 0.094 0.098 34.331 0.268 . | . | . |*. | 31 0.063 0.076 34.845 0.290由上述检验结果同样得出MA （1）是显著的。