应用时间序列分析论文

南通大学应用时间序列分析

课程论文

学生姓名邱艳

所在院系理学院

专业统计学

学号**********

指导教师陆志峰

南通大学理学院

2011年12月20日

统计091班

实证项目研究（课程论文）--------货币数量论的实证分析

一问题的提出

近几十年来，国内的房地产业发展迅速，开发的面积和规模也越来越大。大

多数国人对房地产这个话题的热情是经久不衰，房地产业内任何重大的政策和举

措都对普通老百姓的生活产生深刻的影响。

2010年上半年，全国房地产开发投资19747亿元，同比增长38.1%，其中，商品住宅投资13692亿元，同比增长34.4%，占房地产开发投资的比重为69.3%。6月当月，房地产开发完成投资5830亿元，比上月增加1845亿元，增长46.3%。

2010年上半年，全国房地产开发企业房屋施工面积30.84亿平方米，同比

增长28.7%；房屋新开工面积8.05亿平方米，同比增长67.9%；房屋竣工面积2.44亿平方米，同比增长18.2%，其中，住宅竣工面积1.96亿平方米，增长15.5%。2010年上半年，全国房地产开发企业完成土地购置面积18501万平方米，同比增长35.6%，土地购置费4221亿元，同比增长84.0%。

那么，房地产销售价格指数是否存在一定的内在规律呢，我们是否可以对其

进行预测从而指导居民做出正确的选择呢？这便是本文所要探求和解决的问题。

理论综述

时间序列分析就是对一组按时间顺序排列的随机变量进行统计分析，建立模

型并对未来的趋势走向进行分析的统计方法。本文运用时间序列分析软件SAS

进行分析。

数据的收集

本文获取了我国1998-3-31到2009-12-31的房地产销售价格指数数据

数据来源：:8080/product/common/main.jsp

模型的估计与调整

首先，作出时序图，观察它的平稳性。

发现存在明显的长期趋势，做一阶差分。

从时序图可以认为序列基本平稳，再去观察它的自相关图。

自相关图显示序列平稳，考察差分后序列的随机性。

残差白噪声检验显示差分后序列蕴含着很强的相关信息，不能视为白噪声序列。需要进一步拟合ARIMA模型，观察自相关图和偏自相关图，可初步确定P=3，Q=5观察拟合效果。

拟合效果不佳，部分值的P值过大，不显著，去掉结果不显著的参数项，考虑疏系数模型p=(1,3) q=(1,5)。

参数显著性检验显示两个参数均显著。

对模型进行检验，残差序列通过白噪声检验。说明模型拟合成功。做拟合效果图

拟合效果图显示拟合效果良好。

因此，确定最终模型：

模型预测预测未来五期结果如图