金融时间序列实验报告

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金融时序数据分析报告(3篇)

第1篇一、引言随着金融市场的快速发展，数据已成为金融行业的重要资产。

时序数据分析作为金融数据分析的核心方法之一，通过对金融时间序列数据的分析，可以帮助我们理解市场趋势、预测未来走势，从而为投资决策提供科学依据。

本报告旨在通过对某金融时间序列数据的分析，揭示市场规律，为投资者提供参考。

二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某金融交易所，包括股票、债券、期货等金融产品的历史价格、成交量、市场指数等数据。

数据时间跨度为过去五年，数据频率为每日。

2. 数据处理（1）数据清洗：对数据进行初步清洗，剔除异常值和缺失值。

（2）数据转换：将原始数据转换为适合时序分析的形式，如对数变换、标准化等。

（3）数据分割：将数据分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。

三、时序分析方法本报告主要采用以下时序分析方法：1. 时间序列描述性分析通过对时间序列数据进行描述性统计分析，如均值、标准差、自相关系数等，了解数据的整体特征。

2. 时间序列平稳性检验使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验等方法，判断时间序列是否平稳，为后续建模提供基础。

3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据时间序列的自相关性，构建ARIMA模型，对数据进行拟合和预测。

（2）SARIMA模型：在ARIMA模型的基础上，考虑季节性因素，构建SARIMA模型。

（3）LSTM模型：利用深度学习技术，构建LSTM模型，对时间序列数据进行预测。

四、结果与分析1. 时间序列描述性分析通过对股票价格、成交量等数据的描述性分析，我们发现：（1）股票价格波动较大，存在明显的周期性波动。

（2）成交量与价格波动存在正相关关系。

（3）市场指数波动相对平稳。

2. 时间序列平稳性检验通过ADF检验，我们发现股票价格、成交量等时间序列均为非平稳时间序列，需要进行差分处理。

3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据自相关图和偏自相关图，确定ARIMA模型参数，对数据进行拟合和预测。

金融建模实验报告书(3篇)

第1篇一、实验背景与目的随着金融市场的不断发展，金融建模在风险管理、投资决策和资产定价等方面发挥着越来越重要的作用。

为了提高对金融模型的理解和运用能力，本次实验旨在通过构建一个简单的金融模型，对金融市场中的某一具体问题进行分析和预测。

二、实验内容与方法1. 实验内容本次实验以股票市场为例，构建一个简单的股票价格预测模型。

模型将包括以下步骤：（1）数据收集：收集某只股票的历史交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等。

（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理和转换，为模型构建提供高质量的数据。

（3）特征工程：根据业务需求，提取股票价格的相关特征，如均线、相对强弱指数（RSI）、移动平均线（MA）等。

（4）模型构建：选择合适的机器学习算法，如线性回归、支持向量机（SVM）等，对股票价格进行预测。

（5）模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的预测性能。

2. 实验方法本次实验采用以下方法：（1）Python编程语言：使用Python进行数据处理、特征工程和模型构建。

（2）机器学习库：利用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库实现模型构建和评估。

（3）数据处理库：使用Pandas、NumPy等数据处理库进行数据预处理。

三、实验过程与结果1. 数据收集本次实验选取了某只股票的历史交易数据，数据时间跨度为一年，包含每天的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等。

2. 数据预处理对收集到的数据进行以下处理：（1）去除异常值：删除异常交易数据，如成交量异常大的交易。

（2）数据转换：将日期转换为数值型，便于后续处理。

3. 特征工程根据业务需求，提取以下特征：（1）开盘价、收盘价、最高价、最低价（2）移动平均线（MA）：计算不同时间窗口内的移动平均线（3）相对强弱指数（RSI）：计算股票价格变动的速度和变化幅度4. 模型构建选择线性回归算法构建股票价格预测模型。

具体步骤如下：（1）划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。

金融时间序列分析—总结

• 单位根检验是检验时间序列是否平稳，协整是在时间序列平
稳性的基础上做长期趋势的分析，而格兰杰检验一般是在建
立误差修正模型的后，所建立的短期的因果关系。故顺序自
然是先做单位根检验，再过协整检验，最后是格兰杰因果检
验。
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建模注意要点-6
• 11、VAR建模时lag intervals for endogenous要填滞后期，但是此时你并不能判断哪个滞后时最优的，因此要试，选择不同的滞后期，至AIC或SC最小时，所对应着的滞后为最优滞后，此时做出来的VAR模型才较为可靠。
• 如果变量之间不仅存在滞后影响，而且存在同期影响关系，则适合建立SVAR模型。
• 如果非平稳（有单位根）时间序列具有协整关系，则建立协整方程描述变量之间的长期均衡关系，建立向量误差修正模型（VEC）描述其短期动态关系。
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建模注意要点-1
• 1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
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建模注意要点-4
• 先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；
• 若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR 模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。
• 6、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它
们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量

金融时间序列分析-ARIMA模型建模实验报告

（1）判断原序列平稳性观察时序图，该序列在不同的阶段有不同的均值，表现出一定的周期性，初步判断不平稳。

继续观察自相关图，由图可以清晰看到，序列自相关函数下降趋势缓慢，没有快速衰减至0，判断其不平稳。

该序列三种模型的分别为0.9104、0.6981、0.4589，均大于0.05，不能拒绝有单位根的原假设，因此是非平稳序列。

需要进行处理后再进行建模。

（2）差分序列平稳性检验对原序列进行一次差分，再对其进行平稳性检验。

观察其时序图，该序列的时序图都表现出围绕其水平均值不断波动的过程，没有明显的趋势或周期性，粗略估计是平稳时间序列。

再观察其自相关函数图。

自相关系数快速衰减到0，在虚线范围内波动，没有明显的波动、发散，判断为平稳序列。

模型3与模型2的伴随概率为0，拒绝有单位根的原假设，说明序列是平稳的。

但模型3的时间趋势项的伴随概率为0.1789，常数项的伴随概率0.3504，在显著性水平0.05情况下不显著，故不选用。

而模型2的常数项的伴随概率为0.6608，也不显著，不选用。

因此模型1是最合适的模型，不含有常数项和时间趋势项。

（3）模型的参数估计及模型的诊断检验观察自相关图最后两列可以看到，Q检验的伴随概率均小于0.05，拒绝没有自相关性的原假设，因此该序列不是白噪声序列，没有把信息都提取出来。

接下来将尝试使用AR（１）、AR（２）、AR（3）、MA（１）、ARMA（1，1）、ARMA（2，1）模型进行拟合。

（1）AR（1）：该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，拒绝没有自相关性的原假设，不是白噪声序列，不选用。

（2）AR（2）：。

该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，接受没有自相关性的原假设，是白噪声序列，可以选用。

（3）AR（3）：该模型各项不显著，不选用。

（4）MA（1）：该模型各项显著，故对其进行残差项白噪声检验，观察Q检验及其伴随概率，在显著性水平为0.05时，接受没有自相关性的原假设，是白噪声序列，可以选用。

金融时间序列分析报告报告材料第三次作业

3.4模型为AR(1)-GARCH(1,1)，假定εt服从自由度为v的标准化的t分布，导出数据的条件对数似然函数。

数据为r=[r1, r2, ……r n]模型为r t=u+φ1r t-1+a ta t=σtεtσt2=α0+α1a t-12+β1σt-12由于εt服从自由度为v的标准化的t分布，所以有εt的概率密度函数为f(εt)=Г-(v+1)/2其中Г(x)为Gamma函数（Г）由于at=σtεt，a t的条件似然函数为f(am+1,……,at)=Г-(v+1)/2所以对数条件似然函数为L=T{ln(Г)-ln(Г)-ln[(v-2)n]}-ln(σt2)+(1+v)ln(1+ )]带入实际的数据T=t，a t=r t-u-φ1r t-1，同时又有σt2=α0+α1a t-12+β1σt-12，所以有了第一个σ1后就可以递推出其余的σt。

3.5对Intel股票的对数收益率建立GARCH模型，并进行向前1到5步的波动率预测。

数据的图形如下：同时ACF和PACF如下：可知模型的基本形式应该为MA(1)。

尝试对残差建立ARMA(0,1)~Garch(1,1)模型，结果为*-----------------------------------------------------** GARCH Model Fit **-----------------------------------------------------*Conditional Variance Dynamics-----------------------------------GARCH Model : sGARCH(1,1)Mean Model : ARFIMA(1,0,0)Distribution : normOptimal Parameters------------------------------------Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)mu 0.025807 0.006441 4.00645 0.000062 ar1 0.027009 0.054726 0.49353 0.621640 omega 0.001235 0.000615 2.00819 0.044624 alpha1 0.089186 0.033309 2.67753 0.007417 beta1 0.836646 0.055546 15.06232 0.000000LogLikelihood : 238.1461检验残差的ACF发现模型可以满足要求。

金融时间序列分析-总结

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2023 WORK SUMMARY
金融时间序列分析-总结
REPORTING
目录
• 引言 • 金融时间序列基本概念 • 数据获取与预处理 • 统计分析方法 • 模型构建与评估 • 实证分析与案例研究 • 总结与展望
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数据来源
公开数据源
包括证券交易所、政府统计机构、国际经济组织等提供的公开数据。
商业数据源
如专业金融数据服务商提供的收费数据服务，通常数据更全面、质量更高。
学术研究数据源
学术研究机构或学者共享的数据集，常用于特定金融问题的研究。
数据清洗
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缺失值处理
根据数据缺失的程度和性质，采用插值、删除或基于模型的方法进行处理。
分布形态度量
通过偏度、峰度等指标描述数据分布的形状。
推断性统计
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过构造检验统计量并计算p值，判断原假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度，以及因素之间的交互作用。
回归分析
探究自变量和因变量之间的线性或非线性关系，建立回归模
结论与启示
总结股票价格预测的方法和效果，并探讨其在实际应用中的局限性和改进方向。
案例二：汇率波动分析
01
02
03
04
数据来源与预处理
收集某货币对的汇率历史数据，并进行清洗和整理。
实证分析过程
采用GARCH模型对汇率波动进行建模和分析，通过极大似然估计等方法确定模型参数。
结果分析
对模型的拟合效果和波动率预测进行评估，包括模型的残差分析、波动率预测精度等。

金融实验报告(格式模板)

证券实验一、绘制K线图格式范本实验人:邓伏虎学号：2202301001时间：2005年11月9日地点：电子科技大学金融证券实验室一、实验目的1、学习股票K线图的画法。

2、了解如何通过K线图来推测股票的走势。

3、通过将股票和上证指数的K线图的对比，了解股票的基本属性。

二、模型和原理1）自己任选一只股票，自己收集交易数据，自任意时间开始，以每20日为一个周期，在坐标图纸上，连续绘制10个周期的K线图，同时标明成交量。

2) 连续10天绘制上海或深圳大盘指数的K线图三、原始数据记录1、ST大江股票2004.5.31-2004.7.20以20天为周期的原始价格记录时间ⅩⅩ股票开盘价格单（元）ⅩⅩ股票收盘价格（元）ⅩⅩ股票最高价（元）ⅩⅩ股票最低价（元）成交量（手）2004.5.31 5.09 4.24 5.18 4.13 18167 2004.6.20 4.17 3.74 4.33 3.70 17626 2004.7.10 3.81 4.39. 4.63 3.42 66911 2004.7.30 4.22 3.75 4.61 3.64 27800 2004.8.20 3.68 3.65 3.97 3.57 13245 2004.9.10 3.60 3.88 4.20 3.53 34113 2004.9.30 3.98 3.86 4.36 3.78 24282 2004.10.20 3.90 3.85 3.95 3.49 16182 2004.11.10 3.73 3.97 4.54 3.71 39469 2004.11.30 3.99 3.68 4.14 3.61 14227 2、上证指数2005.5.16-5.26以日为周期的原始价格记录时间上证指数开盘价格上证指数收盘价格上证指数最高价上证指数最低价成交量（万手）2005.5.16 1105 1095 1105 1082 1241 2005.5.17 1090 1099 1108 1083 1320 2005.5.18 1099 1102. 1108. 1090 1223 2005.5.19 1101 1103 1107 1083 1252 2005.5.20 1100 1099 1109 1095 1140 2005.5.23 1095 1070 1095 1069 1229 2005.5.24 1066 1073 1078 1057 1406 2005.5.25 1072 1072 1082 1064 1186 2005.5.26 1071 1058 1077 1055 1132 2005.5.27 1056 1051 1068 1050 1285四、K线图1、ST大江股票2004.5.31-2004.7.20以20天为周期的K线图2、上证指数2005.5.16-5.26以日为周期的K线图五、对结果的说明：通过观察ST大江和上证指数的K线图，我们可以看出一支股票的基本走势，，对其中的数据进行分析以后，我们可以很轻松地把握一支股票的历史数据，并由此来推测这支股票的走势。

金融时间序列分析2篇

金融时间序列分析2篇金融时间序列分析（一）时间序列是指一组按时间顺序排列的数据。

在金融领域，时间序列分析常用于分析股票、货币、债券、商品等资产价格的变化规律。

本文将介绍金融时间序列分析的方法和应用。

一、时间序列分析的方法时间序列分析方法包括时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性检验、时间序列预测等。

其中，时间序列模型是时间序列分析的核心部分，常用的模型包括ARMA、ARIMA、GARCH等。

ARMA模型是一种自回归移动平均模型，包括自回归项和移动平均项两部分。

ARIMA模型是在ARMA模型的基础上增加了差分项，可以处理非平稳时间序列。

GARCH模型是一种波动率模型，可以处理金融资产价格的波动性。

时间序列分解可以将时间序列分解成趋势、季节性和随机性三个部分，可以更好地理解时间序列的特点。

时间序列平稳性检验可以检验时间序列的平稳性，平稳性是很多时间序列模型的前提条件。

时间序列预测可以预测未来的时间序列值，是金融时间序列分析的一个重要应用。

二、时间序列分析的应用时间序列分析在金融领域有广泛应用，例如股票价格预测、外汇汇率波动分析、资产组合优化等。

下面以股票价格预测为例介绍时间序列分析在股票市场的应用。

股票价格是众多金融时间序列中最重要的一个。

时间序列分析对于股票价格预测有重要作用。

预测股票价格涨跌的方向可以帮助投资者制定合理的投资策略。

一种基本的股票价格预测方法是使用ARIMA模型。

ARIMA模型可以处理非平稳时间序列，更好地适用于股票价格预测。

通过建立ARIMA模型，可以对未来的股票价格进行预测。

同时，还可以使用时间序列分解方法，将股票价格分解成趋势、季节性和随机性三个部分，更好地理解和预测未来的股票价格变化趋势。

三、总结时间序列分析是金融领域中重要的一种分析方法。

时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性检验、时间序列预测等是时间序列分析的基本方法。

时间序列分析在股票价格预测、外汇汇率波动分析、资产组合优化等方面有广泛应用。

金融时间序列分析实验报告

实验报告
课程名称：金融时间序列分析
实验类别：综合性□设计性□其他□实验项目：基于GARCH模型的2W七天回购利率分析
专业班级：
姓名：学号：
实验室号：实验组号：
实验时间：批阅时间：
指导教师：*绩：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：基于GARCH模型的2W七天回购利率分析
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：基于GARCH模型的2W七天回购利率分析
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：
实验报告
（适用经、管、文、法专业）
专业班级：学号：姓名：实验项目：。

时间序列分解实验报告

一、实验目的本实验旨在通过时间序列分解的方法，分析某一经济指标（如某城市月度居民消费价格指数CPI）的变化规律，并对未来一段时间内的CPI进行预测。

通过本次实验，我们能够掌握时间序列分解的基本原理和步骤，以及如何运用时间序列分析方法解决实际问题。

二、实验数据实验数据为某城市1980年1月至2020年12月的月度居民消费价格指数（CPI），共计241个数据点。

数据来源于国家统计局。

三、实验步骤1. 数据预处理首先，对实验数据进行可视化，观察数据的基本特征，如趋势、季节性等。

通过观察时序图，发现CPI数据存在明显的上升趋势和季节性波动。

2. 时间序列分解采用STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）方法对CPI数据进行分解。

STL方法可以将时间序列分解为趋势（T）、季节性（S）和残差（R）三个部分。

（1）季节性分解首先，对CPI数据进行季节性分解，提取季节性成分。

通过观察季节性成分图，发现CPI数据存在明显的季节性波动，每年1月、7月和12月为高峰期，4月和10月为低谷期。

（2）趋势分解接下来，对CPI数据进行趋势分解，提取趋势成分。

通过观察趋势成分图，发现CPI数据呈现出明显的上升趋势。

（3）残差分解最后，对CPI数据进行残差分解，提取残差成分。

残差成分表示去除季节性和趋势后的随机波动。

3. 预测根据分解后的趋势和季节性成分，对未来一段时间内的CPI进行预测。

采用ARIMA 模型（自回归移动平均模型）进行预测，根据AIC（赤池信息量准则）选择合适的模型参数。

4. 结果分析通过对比实际值与预测值，评估预测模型的准确性。

计算均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）等指标，以衡量预测误差。

四、实验结果1. 时间序列分解结果（1）季节性成分图（2）趋势成分图（3）残差成分图2. 预测结果（1）预测值与实际值对比图（2）预测误差分析MSE：0.0135RMSE：0.1166五、实验结论1. 通过时间序列分解，成功提取了CPI数据的趋势、季节性和残差成分，揭示了CPI变化的内在规律。

第1章金融时间序列模型分析报告

2、将有限阶的ARMA模型转换为无限阶的自回归AR模型
理论上ARMA模型可以转化为AR模型，ARMA 模型的形式如下:
实际上ARMA模型可以写成如下形式:
上式右边虽然有无穷项，但实际上可以根据需要选取一个上限。
调用方式:
InfiniteAR=garchar(AR,MA,NumLags)
输入参数:
例1-4 估计ARMA模型，我们仍用上一个例子的数据。
ARMAX模型形式如下:
假设ARMA模型的阶数为 p 2,q 2 ，在 Command窗口中执行如下命令:
从上面的结构可以看出，滞后多项式A(Q)、 B(Q)的形式如下:
ARMA的模型如下:
ARMA模型的损失函数值为0.00015252，FPE准则的值为0.000158501。
approach:计算模型参数的方法 ‘fb’:Forward-Backward方法 ’ls’:最小二乘 ’yw’:Yule-Walker方法 ’burg’:Burg’s Lattic-Based方法 ’gl’:Geomatic Lattic方法
window:处理y中缺失值的方法 ‘now’:表示观察值中没有缺失值 ‘yw’:表示Yule-Walker方法处理缺失值
AR
%AR部分的阶数
MA
%MA部分的阶数
NumLags %截取的阶数
输出阶数:
InfiniteAR %与ARMA模型等价的AR模型
例1-5 我们给出模拟的ARMA模型如下:
要求将上述ARMA模型转换为AR( )模型，要求取到20阶近似。在Command窗口中执行如下命令:
1.2.3 ARX与ARMAX模型的估计
对于时间序列模型，AIC与BIC也是判别时间序列模型优劣的标准，MATLAB中AIC与BIC的计算方法如下:

时间序列分析实验报告

时间序列分析实验报告一、实验目的时间序列分析是一种用于处理和分析随时间变化的数据的统计方法。

本次实验的主要目的是通过对给定的时间序列数据进行分析，掌握时间序列分析的基本方法和技术，包括数据预处理、模型选择、参数估计和预测，并评估模型的性能和准确性。

二、实验数据本次实验使用了一组某商品的月销售量数据，数据涵盖了过去两年的时间范围，共 24 个观测值。

数据的具体形式为一个时间序列，其中每个观测值表示该商品在相应月份的销售量。

三、实验方法1、数据预处理首先，对数据进行了可视化，绘制了时间序列图，以便直观地观察数据的趋势、季节性和随机性。

然后，对数据进行了平稳性检验。

采用了 ADF（Augmented DickeyFuller）检验来判断数据是否平稳。

如果数据不平稳，则需要进行差分处理，使其达到平稳状态。

2、模型选择根据数据的特点和可视化结果，考虑了几种常见的时间序列模型，如 ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型、SARIMA（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）模型和HoltWinters 模型。

通过对不同模型的参数进行估计，并比较它们在训练数据上的拟合效果和预测误差，选择了最适合的模型。

3、参数估计对于选定的模型，使用最大似然估计或最小二乘法等方法来估计模型的参数。

通过对参数的估计值进行分析，判断模型的合理性和稳定性。

4、预测使用估计得到的模型参数，对未来一段时间内的销售量进行预测。

为了评估预测的准确性，采用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测值与实际值之间的差异。

四、实验过程1、数据可视化通过绘制时间序列图，发现数据呈现出明显的季节性和上升趋势。

同时，数据的波动范围也较大，存在一定的随机性。

2、平稳性检验对原始数据进行 ADF 检验，结果表明数据是非平稳的。

实验报告关于时间序列(3篇)

第1篇一、实验目的1. 了解时间序列的基本概念和特性；2. 掌握时间序列的常用分析方法；3. 学会运用时间序列分析方法解决实际问题。

二、实验内容1. 时间序列数据收集2. 时间序列描述性分析3. 时间序列平稳性检验4. 时间序列模型构建5. 时间序列预测三、实验方法1. 时间序列数据收集：通过查阅相关文献、统计数据网站等方式获取实验所需的时间序列数据。

2. 时间序列描述性分析：对时间序列数据进行统计分析，包括均值、标准差、偏度、峰度等。

3. 时间序列平稳性检验：运用单位根检验（ADF检验）判断时间序列的平稳性。

4. 时间序列模型构建：根据时间序列的平稳性，选择合适的模型进行构建，如ARIMA模型、季节性分解模型等。

5. 时间序列预测：利用构建好的时间序列模型进行预测，并评估预测结果的准确性。

四、实验步骤1. 数据收集：选取我国某地区近十年的GDP数据作为实验数据。

2. 描述性分析：计算GDP数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计量。

3. 平稳性检验：对GDP数据进行ADF检验，判断其平稳性。

4. 模型构建：根据ADF检验结果，选择合适的模型进行构建。

5. 预测：利用构建好的模型对GDP数据进行预测，并评估预测结果的准确性。

五、实验结果与分析1. 数据收集：获取我国某地区近十年的GDP数据，数据如下：年份 GDP（亿元）2010 200002011 230002012 260002013 290002014 320002015 350002016 380002017 410002018 440002019 470002. 描述性分析：计算GDP数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计量，结果如下：均值：39600亿元标准差：4900亿元偏度：-0.2峰度：-1.83. 平稳性检验：对GDP数据进行ADF检验，结果显示ADF统计量在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明GDP数据是非平稳的。

4. 模型构建：由于GDP数据是非平稳的，我们可以对其进行差分处理，使其变为平稳序列。

时间序列_实验报告

一、实验目的1. 了解时间序列分析的基本原理和方法；2. 掌握时间序列数据的平稳性检验、模型识别和参数估计等基本操作；3. 通过实例，学习使用ARIMA模型进行时间序列预测。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：EViews 9.0、R3.6.1三、实验数据1. 数据来源：某城市1980年1月至2020年12月每月的GDP数据；2. 数据格式：Excel表格。

四、实验步骤1. 数据预处理（1）导入数据：将Excel表格中的GDP数据导入EViews软件；（2）观察数据：绘制GDP时间序列图，观察数据的趋势、季节性和周期性；（3）平稳性检验：使用ADF检验判断GDP序列是否平稳。

2. 模型识别（1）自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图：观察ACF和PACF图，初步确定ARIMA模型的阶数；（2）模型选择：根据ACF和PACF图，选择合适的ARIMA模型。

3. 模型估计（1）模型估计：使用EViews软件中的ARIMA过程，对选择的模型进行参数估计；（2）模型检验：对估计出的模型进行残差检验，包括残差的平稳性检验、白噪声检验等。

4. 时间序列预测（1）预测：使用估计出的ARIMA模型，对2021年1月至2025年12月的GDP进行预测；（2）预测结果分析：对预测结果进行分析，评估预测的准确性。

五、实验结果与分析1. 数据预处理（1）导入数据：将Excel表格中的GDP数据导入EViews软件；（2）观察数据：绘制GDP时间序列图，发现GDP序列存在明显的上升趋势和季节性；（3）平稳性检验：使用ADF检验，发现GDP序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，序列是平稳的。

2. 模型识别（1）自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图：根据ACF和PACF图，初步确定ARIMA模型的阶数为（1，1，1）；（2）模型选择：根据ACF和PACF图，选择ARIMA（1，1，1）模型。

金融时间序列的长记忆特性及预测研究的开题报告

金融时间序列的长记忆特性及预测研究的开题报告1. 研究背景和意义金融时间序列数据中经常存在着长期的相关性，也就是所谓的长记忆特性。

研究金融时间序列的长记忆特性对于理解金融市场的动态演化，深入探究金融市场的供需关系，精准地预测未来市场的走向等方面具有重要的理论和实践价值。

2. 研究目标和方法本文旨在研究金融时间序列的长记忆特性及其对未来市场的预测，主要的研究方法包括时间序列分析、分形几何方法、小波分析等。

具体研究内容包括：①长期相关性的检验和描述，比如利用Hurst指数等方法来刻画样本中存在的长期相关性；②利用多元线性回归、ARIMA、ARCH/GARCH等常见的预测模型来构建预测模型；③对比不同预测方法的准确度，比如对同一时间段的数据选用不同方法进行预测，并用均方误差、平均绝对误差等指标来进行评估；④探究长期相关性与预测精度之间的关系，比如当时间序列数据存在长期相关性时，是否会对预测结果产生影响等。

3. 研究内容和创新点本文的研究内容涉及金融时间序列的长记忆特性和预测，利用不同的方法对数据进行分析和建模，并对预测结果进行比较和评估。

研究中的创新点在于：①对金融时间序列的长记忆特性进行了全面的描述和分析，对不同的样本进行了检验和比较，并结合实际情况对其进行解释和理解。

②对比不同的预测模型，包括传统的回归模型和时间序列模型，以及新兴的非参数模型，探究其在金融时间序列预测中的应用和效果。

③结合实际案例，通过对历史数据的回顾和对未来市场的预测，验证长期相关性与预测精度之间的关系，并给出了相应的结论和解释。

4. 研究意义和预期结果本文的研究意义在于深入探究金融市场的动态演化和供需关系，有助于帮助投资者更好地理解和把握市场走势，规避风险，获得收益。

同时，本文的研究也对金融市场的监管和管理提供了有益的参考和建议。

预期结果包括：①对金融时间序列数据中长记忆特性进行全面的描述和分析，深入剖析其产生的原因和影响。

②建立一套完整的金融时间序列预测框架，包括数据分析、特征提取、预测建模和结果评估等环节。

金融时间序列分析-ARIMA模型建模实验报告

（1）判断原序列平稳性观察时序图，该序列在不同的阶段有不同的均值，表现出一定的周期性，初步判断不平稳。

继续观察自相关图，由图可以清晰看到，序列自相关函数下降趋势缓慢，没有快速衰减至0，判断其不平稳。

该序列三种模型的分别为0.9104、0.6981、0.4589，均大于0.05，不能拒绝有单位根的原假设，因此是非平稳序列。

需要进行处理后再进行建模。

（2）差分序列平稳性检验对原序列进行一次差分，再对其进行平稳性检验。

观察其时序图，该序列的时序图都表现出围绕其水平均值不断波动的过程，没有明显的趋势或周期性，粗略估计是平稳时间序列。

再观察其自相关函数图。

自相关系数快速衰减到0，在虚线范围内波动，没有明显的波动、发散，判断为平稳序列。

模型3与模型2的伴随概率为0，拒绝有单位根的原假设，说明序列是平稳的。

但模型3的时间趋势项的伴随概率为0.1789，常数项的伴随概率0.3504，在显著性水平0.05情况下不显著，故不选用。

而模型2的常数项的伴随概率为0.6608，也不显著，不选用。

因此模型1是最合适的模型，不含有常数项和时间趋势项。

接下来将尝试使用AR（１）、AR（２）、AR（3）、MA（１）、ARMA（1，1）、ARMA（2，1）模型进行拟合。

（2）AR（2）：。

（3）AR（3）：该模型各项不显著，不选用。

金融分析中的时间序列预测研究

金融分析中的时间序列预测研究第一章：引言时间序列预测在金融领域中扮演着非常重要的角色，时间序列预测的结果对于金融机构的决策分析、资产投资以及风险管理都具有重要意义。

相比于静态的金融数据，时间序列分析能够对金融数据的时间演变和规律性进行深入分析，从而预测未来的变化情况。

因此，时间序列预测在金融学领域中具有很高的应用价值。

本文将针对时间序列预测在金融领域中的应用进行阐述，首先我们将讲述时间序列预测的基本概念和原理，接着我们将探究时间序列预测在金融领域中的具体应用，并区分线性和非线性模型的优缺点。

最后，我们将讨论时间序列预测的进一步发展和未来的趋势。

第二章：基本概念和原理时间序列数据是将时间因素作为自变量的数据集合，通常包括一系列对于时间t的变化而观察到的变量值Yt。

时间序列预测是根据现有的历史数据对未来一定时间段内的数据进行预测，从而进行相应的决策。

在时间序列预测中，最基本的方法是基于历史数据的趋势、季节性变化和随机波动等趋势和规律。

通常使用的方法包括平滑法、回归分析法、时间序列分析法等。

平滑法是一种较为简单的预测方法，它基于平均数或移动平均数的值进行预测，适用于数据变化比较平稳的情况下。

回归分析法则是另外一种常用的方法，它根据历史数据建立预测模型，可以探究变量之间的相关性和影响程度。

而时间序列分析则是一种更加精细的预测方法，它可从更为广泛的信息中捕捉变化规律，包括趋势、季节性以及非周期性的波动。

时间序列分析法主要包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及自回归条件异方差模型（ARCH）等。

第三章：时间序列预测在金融领域中的应用时间序列预测在金融领域中的应用十分广泛，包括股票价格预测、汇率预测、商品价格预测等。

下面我们将分别从这三个方面来讲述其应用。

1.股票价格预测：时间序列预测可用于股票价格预测，以帮助投资者进行资产配置和风险管理。

通过预测未来股票价格的走势，投资者可以在适当的时候进行相应的买入或卖出操作，从而获得更高的收益。

金融时间序列实验报告

《金融时间序列分析》综合实验二金融系金融工程专业2014 级姓名 _______ 山洪国学号20141206031048 实验地点：实训楼B305 ____________________ 实验日期：2017.04 21 __________实验题目：ARIMA莫型应用实验类型：基本操作训练实验目的：利用美元对欧元汇率1993年1月到2007年12月的月均价数据，进行ARIMA模型的识别、估计、检验及预测。

实验内容：1、创建Eviews文件，录入数据，对序列进行初步分析。

绘制美元对欧元汇率月均价数据折线图，分析序列的基本趋势，初步判断序列的平稳性。

2、识别ARIMA(p,d,q )模型中的阶数p，d，q。

运用单位根检验(ADF检验)确定单整阶数d;利用相关分析图确定自回归阶数p和移动平均阶数q。

初步选择几个合适的备选模型。

3、ARIMA(p,d,q )模型的估计和检验。

对备选模型进行估计和检验，并进行比较，从中选择最优模型。

4、利用最优模型对2008年1月美元对欧元汇率的月均价进行外推预测。

评分标准：操作步骤正确，结果正确，分析符合实际，实验体会真切。

实验步骤：1、根据所给的Excel表格内的数据，将表格内的美元对欧元的汇率情况录入到EViews9中，并对所录入数据进行图形化的处理，所得到的图形结果如下图所示。

（时间段：1993.01 至2007.12）EUR/USD分析图形数据可得，欧元对美元的汇率波动情况较为明显，其中在1999年至2003年期间欧元和美元的比值一度在1.0以上。

但近些年以来，欧元的汇率一度持续下滑，到了2007年底的时候和和美元的比值在0.7左右Dat*: 0 4^19/17 Time: 17:00 Samplor 1 00 3(401 2007M12 Included obserjelions: 160知此数据为拖尾情况，说明它是非平稳的Augm&nua DicK&y-ruiier unit Koot I est on tUH usuNull H^potlnesis: EUR_USD lias a unil root Exoqenou 生：ConstantLag Lengtrii 1 [Automatic - Based on SIC P maxi ©=13)1-StaiistiQPreb* Aug rented Dickey-Fuller test statistic -1 143364 □ 6981Test efitical values: 1% level5% level 10% level-3.46720 S -2.977536 -2 5 7&430Augmented DicKey-Fuller Test EquationDependent Variable: DtEUR_USD) Method' Least Squares Date; 04；19/17 Time; 17;12Sample (adjusted); 1993M03 2007M12Incl u d e d obse rv-ati o 仃占：179 after adjustmentsVariableCoefflo&ritStd. Error t-St ati sticProb EUR_USDM )-0 0140S8 0 012321 -1 143384 0 2544 DCEURLuSDi-n>0 319010 0 0720364 4284890 0000再对此数据进行单位根检验，所得结果如上图所示其中单位根检验所对应的P 值为0.6981，远大于0.05的显著性水平，因此可以说该序列是一个非平稳序列2、根据ARIMA 模型，对该序列进行一阶的单位根检验，如下图AuqiBiiiviitiviwiir 11 nwr uvmt KCVL * CN ・ IL »I tuvc uNull Hypothesis: DtEUR_uso> h39 o tin it root EjcOQQnotis; ConstantLaq Lein gtlh: O fAulo m ati c - i?a s e d © n SIC . maxi aq = 11 3)Auto 匚口rre I alio nPartial Con iAC FAG Q-3lal 尸「ot? 1 0 977 0 0Z7 -174P 760.000 F O 94曰 -D 7OB o non 3 0.918 0 1200.0004 0.BS4 0.026 5-4^4.10 0.0005 0.972 0.014 76S.SG 0 ooo6 0望3 -O 06 1 322.0/ 0 000 70.8Z5 0.0 4^ 1051.1 0.0000.G00 -0.093 1 172.9 0.000 □ 0.770 0.0891206.5 a.ooo 10 0-O 005 13CI1 a 0 000 1 1 0.707 -D.089 14S8.0 o.aao 12 0 07 2 -0 052 1E7C 7 0.000 13 0 &3 0 0 025 -1656 5 0.000 140 605 0 013 -17 2S 7 0.000D 57 4. -o nie 1 "4 1O ODO 16 O 54.2 -Q.022 1 8 52.9 o.ooa 17 0.50 9 -0.03S 1 eos.o 0.000 ia0.475 -O.0Q0 1050.2 a oooU 4.3 1 -D1 y ya D □ .uuu如上图所示，对前一张图的折线数据进行了相关性分析，由图中的Autocorrelati on 可t-StullstlcAug m ented D icIcey-F ull I er test ^tati stuc -9 eFGSSS O DOIDIDT est critical values: 1 嘶I evei2% if i-3斗2.S7703ft -2 S75430MacKinnon Cl 9£>6) on^-sid^d u-^alLies.Auturi^nteai DlcKey-Fuller r©st Equ^tion Dependent Variable; DCEUR_US M^thio d: L芒百夕t 9quar$SiDote 9/1 7 Time- *1 / 24sampne cadju&ted); 1993M03 2 0O7M12I nczluidecl 口tis erwati on 5：1 78 aft er a.d^ ILI stments-VQilublu CCuTTlGltinl Sid. Error t-statlBtlc Prob.OtELJR-LJSOC-^ >)-□ S91721 D CU4 日4 D oaooC11 HC1-^S2u仔吞口日由该图可知，对比前面的未一阶差分的单位根检验，此一阶差分的单位根检验P值为0小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，证明在一阶差分下的序列数据才是平稳的。