时间序列分析课程设计报告

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时间序列分析实验报告（3）

时间序列分析实验报告（3）《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 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95data a;input gov_cons@@;time=intnx('year','1jan1981'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;cards;12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95;proc gplot;plot gov_cons*time=1;symbol1c=black v=star i=join;run;proc autoreg;model gov_cons=t;output out=out p=forecast;proc gplot data=out;plot gov_cons*time=1 forecast*time=2/overlay haxis='1jan1981'd to '1jan1993'd by year;symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;分析：由上图可得DW的统计量等于2.7269，R⽅等于0.9555，SBC的值为48.3900913，AIC的值为47.420278.⼀元线性模型的截距等于9.7086，系数等于1.9829，且P<0.0001，故拒绝原假设，存在显著的线性关系。

2.拟合⾮线性趋势1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95data b;input index@@; time=intnx('year','1jan1991'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;t2=t**2;cards;1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95;proc gplot;plot index*time=1;symbol1c=black v=star i=join;proc reg;model index=t t2;model index=t2;output out=out p=index_cup;proc gplot data=out;plot index*time=1 index_cup*time=2/overlay ; symbol2 c =red v =none i =join w =2 l =3; run ;分析：⽅差结果显⽰，8435.02=R ，说明因变量84.35%由模型确定，P<0.0001，所以模型显著。

时间序列分析课程设计

时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解时间序列分析的基本概念，掌握时间序列数据的结构特征和常见的时间序列模型。

2. 使学生掌握时间序列平稳性检验和自相关函数、偏自相关函数的绘制与分析方法。

3. 帮助学生了解时间序列预测的常用算法，如ARIMA模型、指数平滑等，并掌握其应用场景。

技能目标：1. 培养学生运用时间序列分析方法处理实际问题的能力，学会运用统计软件进行时间序列数据的分析、建模和预测。

2. 提高学生运用所学知识解决实际问题时的时间序列模型选择和参数估计能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索和研究的精神。

2. 引导学生认识到时间序列分析在实际问题中的应用价值，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。

3. 培养学生的团队合作意识，提高学生在团队中沟通、协作的能力。

课程性质分析：本课程为数据分析方向的专业课程，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，培养学生运用时间序列分析解决实际问题的能力。

学生特点分析：学生为高年级本科生，已具备一定的数学基础和统计分析能力，对时间序列分析有一定的了解，但尚需深化理论知识，提高实际操作能力。

教学要求：1. 结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

2. 采取启发式教学，引导学生主动参与课堂讨论，培养学生的创新思维。

3. 强化课堂互动，关注学生的个体差异，提高教学效果。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、时间序列数据的组成、时间序列的分类及性质。

教材章节：第一章时间序列分析概述2. 时间序列数据的预处理：数据清洗、数据变换、平稳性检验。

教材章节：第二章时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。

教材章节：第三章时间序列模型4. 时间序列预测方法：指数平滑法、季节性模型、周期性模型。

时间序列分析课程报告

电子科技大学时间序列分析基于时间序列分析的乘客人数预测摘要：本文基于国际航空公司部分年限每个月的乘客数据，给出了一般非平稳时间序列的处理方式，通过对数据的预处理和分析，我们可以大致确定一个时间序列的平稳性，在确保了平稳性的基础之上后续的分析和建模才能顺利展开。

通过构建ARIMA模型能够对大部分的时间序列产生较好的拟合结果，除此之外，本文还将数据集进行了一定的划分，使得训练和验证能够独立进行，能够检验模型的泛化能力，使得整个预测能够达到比较好的效果。

关键词：时间序列，ARIMA，分析和建模一．研究背景时间序列最早起源于古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来,构成了所谓最早的时间序列相关的概念。

初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，尼罗河周期性泛滥的规律发现就是依靠这种原始的分析方法。

一个重要的转折点则是随机变量的引入，因为与时间序列相关的问题经常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,一个大的趋势就是利用数理统计学的相关原理分析时间序列，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，由此开辟了应用统计学科[1]：时间序列分析。

关于时间序列分析方法，最早起源于1927年数学家Yule提出的自回归模型(AR 模型)，用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。

随后又逐渐提出其他模型，逐渐形成完整的时间序列分析方法。

当前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，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。

具体而言，按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。

对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。

时间序列分析课程设计报告

安徽建筑大学时间序列分析课程设计报告书院系数理学院专业统计学班级统计学三班学号 11207040302 姓名朱敏指导教师俞泽鹏基于时间序列分析的股票预测模型研究摘要在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。

而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。

所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。

这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。

但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。

即使是证券分析师的预测也只能作为股民入市操作的一般参考意见。

时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。

时间序列分析是经济预测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,并用于预测经济数据。

在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,性质,特点以及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化以及模型预测等。

并根据道琼斯指数对收盘价进行短期预测,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立时间序列模型,说明时间序列分析的方法对于股票价格的预测趋势有一定的参考价值。

关键词：股票，预测，时间序列分析，AR（1 ）模型ABSTRACTIn the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly promoted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing large number of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. This prediction based on the assumption of behavior is the prerequisite for established factor basis. But the stock’s index is always changing with the country’s macroeconomic development, the formulation of laws and regulations, the company’s operations, the confidence of investors and so on, which results in that it is very difficult to accurately predict. Even securities analysts’forecast results can only be operated as a general reference. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors. Time series analysis is one of the most important tools for economy research, and it describe the variation of data with time, and used to forecast economic data.Time series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. And according to the Dow Jonesindex, we may predict the closing price trend for short-term with the help of time series analysis theory. Therefore we can establish some models, we could prove that the method has some value for predicting the stock’s trend by means of model fitting effect and error analysis.Keywords: stock, predict, time series analysis, AR（1）model目录一、引言1.1研究背景1.2研究意义1.3选题依据二、基于时间序列分析的股票预测模型的实例分析2.1绘制时序图2.2平稳性检验2.3纯随机性检验2.4模型的识别与拟合2.5模型的检验2.6序列预测一、引言股票是股份公司（包括有限公司和无限公司）在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权。

时间序列分析课程设计结论

时间序列分析课程设计结论一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握时间序列分析的基本概念，如趋势、季节性和周期性；2. 培养学生运用时间序列分析方法对数据进行预处理、建模和预测的能力；3. 使学生了解时间序列分析在不同领域的应用，如经济学、气象学等。

技能目标：1. 培养学生运用统计软件进行时间序列数据分析和处理的能力；2. 培养学生根据实际问题时选择合适的时间序列模型进行分析的能力；3. 培养学生运用时间序列模型进行数据预测和决策的能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对时间序列分析的兴趣，培养其主动探索和研究的意识；2. 培养学生严谨的科学态度，注重数据分析的客观性和准确性；3. 增强学生的团队合作意识，使其在合作学习中相互启发、共同进步。

课程性质分析：本课程为数据分析相关学科，旨在培养学生运用时间序列分析方法解决实际问题的能力。

结合学生特点和教学要求，课程设计注重理论与实践相结合，强调学生的动手操作能力和创新思维。

学生特点分析：学生具备一定的数学基础和统计知识，对数据分析有一定了解，但可能对时间序列分析的具体应用和方法掌握不足。

教学要求分析：1. 注重引导学生从实际问题中提炼出时间序列分析的关键要素；2. 强调学生对时间序列模型的建立、参数估计和预测方法的掌握；3. 通过案例分析和课堂讨论，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：介绍时间序列的定义、组成要素（趋势、季节性、周期性、随机性）以及相关统计指标。

教材章节：第一章时间序列分析概述2. 时间序列预处理：讲解时间序列数据的收集、整理、可视化等预处理方法，以及平稳性检验和差分等方法。

教材章节：第二章时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归差分移动平均模型（ARIMA）等常见时间序列模型及其适用场景。

教材章节：第三章时间序列模型及其应用4. 模型参数估计与检验：讲解时间序列模型的参数估计方法、拟合优度检验和预测误差分析等。

时间序列分析的实验报告-实验一

2013——2014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：Eviews软件使用初步
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：
实验时间：2014.5. 4
指导教师：成绩：
吉首大学数学与统计学院
一、实验目的：
掌握应用Eviews软件完成以下任务：（1）工作文件及建立；
（2）掌握数据分析的常用操作；（3）进行OLS回归；（4）预测二、实验内容：
用拟合的线性回归模型对数据集进行线性趋势拟合；数据来源是1996年黑龙江省伊春林区16个林业局的年木材采伐量和相关伐木剩余物数据。

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
1。

matlab时间序列分析课程设计

matlab时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解时间序列分析的基本概念，掌握其数学表达和性质；2. 掌握使用MATLAB进行时间序列数据的处理、可视化及分析方法；3. 学习时间序列预测模型，如AR、MA、ARMA和ARIMA等，并了解其适用场景。

技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行时间序列数据的读取、预处理和存储；2. 能够利用MATLAB工具箱进行时间序列的图表绘制，并分析其特征；3. 能够运用所学时间序列模型对实际数据进行预测分析，并评估预测结果的准确性。

情感态度价值观目标：1. 培养学生主动探索、合作交流的学习态度，增强问题解决能力；2. 培养学生对数据分析的兴趣，提高数据分析素养，使其认识到数据在现实生活中的重要性；3. 引导学生关注时间序列分析在科学研究、工程实践等领域的应用，提高学生的专业素养。

课程性质分析：本课程为高年级本科或研究生阶段的数学、统计学、经济学等专业学生的专业选修课。

课程旨在使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，并能够运用MATLAB软件进行实际数据分析。

学生特点分析：学生已经具备一定的高等数学、统计学和计算机编程基础，具有较强的逻辑思维能力和动手操作能力。

教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力；2. 采用案例教学，引导学生运用所学知识解决实际问题；3. 加强课堂讨论，鼓励学生提问、分享观点，提高课堂互动性。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、平稳时间序列及其性质、白噪声过程。

2. MATLAB时间序列数据处理：数据导入与导出、数据预处理、时间序列数据可视化。

- 教材章节：第三章“时间序列数据及其预处理”3. 时间序列分析模型：- 自回归模型（AR）：模型原理、参数估计、预测方法。

- 教材章节：第四章“自回归模型”- 移动平均模型（MA）：模型原理、参数估计、预测方法。

- 教材章节：第五章“移动平均模型”- 自回归移动平均模型（ARMA）：模型原理、参数估计、预测方法。

时间序列的课程设计报告

时间序列的课程设计报告一、课程目标知识目标：1. 学生能理解时间序列的概念，掌握时间序列的基本组成和特点。

2. 学生能够运用所学知识，分析时间序列数据，识别其变化趋势和模式。

3. 学生能够运用时间序列预测方法，对给定数据进行短期预测。

技能目标：1. 学生能够运用统计软件或编程工具，对时间序列数据进行处理和分析。

2. 学生能够运用图表、报告等形式，清晰、准确地表达时间序列分析结果。

3. 学生能够运用时间序列模型，解决实际问题，提高数据分析能力。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习时间序列知识，培养对数据的敏感性和探究精神，增强数据分析的兴趣。

2. 学生在小组合作中，学会倾听、沟通、协作，培养团队精神和责任感。

3. 学生能够认识到时间序列分析在实际生活中的应用价值，提高学以致用的意识。

课程性质分析：本课程为数据分析相关学科，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本方法和技巧，提高解决实际问题的能力。

学生特点分析：本年级学生具备一定的数学基础和数据分析能力，对新鲜事物充满好奇，但可能缺乏实际应用经验。

教学要求：1. 结合课本知识，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

2. 注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的创新思维。

3. 关注学生的个体差异，因材施教，提高教学质量。

二、教学内容1. 时间序列基本概念：时间序列的定义、组成元素、分类及应用场景。

2. 时间序列的特性：平稳性、趋势、季节性、周期性及随机性。

3. 时间序列预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。

4. 时间序列分析方法：- 趋势分析：线性趋势、非线性趋势。

- 季节性分析：季节指数、季节性分解。

- 周期性分析：自相关函数、偏自相关函数。

- 随机分析：白噪声检验、ARIMA模型。

5. 时间序列预测方法：- 简单平均法、移动平均法、指数平滑法。

- ARIMA模型及其扩展模型。

- 机器学习方法：如神经网络、支持向量机等。

6. 实际案例分析与操作：结合课本案例，运用所学方法进行时间序列分析及预测。

时间序列分析课程设计(最终版)

《时间序列分析》课程设计报告学院专业姓名学号评语：分数二○一二年十一月目录1.平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率）-------------------------31.1 序列分析--------------------------------------------------------------31.2 附录（程序代码）------------------------------------------------------72.非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出）-------------------------82.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------82.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------112.3 附录（程序代码）-----------------------------------------------------123.非平稳序列分析II（选用数据：美国月度进出口额）------------------------133.1序列分析--------------------------------------------------------------133.2附录（程序代码）------------------------------------------------------18一、平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率，2005年01月-2012年5月）绘制时序图rate222120191817161514131211109876501JAN0501JUL0501JAN0601JUL0601JAN0701JUL0701JAN0801JUL0801JAN0901JUL0901JAN1001JUL1001JAN1101JUL1101JAN1201JUL12time图1-1 国内工业月度同比增长率序列时序图的趋势以及周期性，波动稳定，可以初步判定为平稳序列。

应用时间序列分析第二版课程设计

应用时间序列分析第二版课程设计1. 课程描述本课程为应用时间序列分析第二版的课程设计，主要介绍时间序列分析的基本概念、方法及应用。

通过本课程的学习，学生将掌握基本的时间序列分析方法，能够应用所学知识解决实际问题。

2. 学习目标本课程的学习目标如下：•掌握时间序列分析的基本概念和方法；•熟练运用ARIMA模型对时间序列进行预测；•能够进行季节性调整和周期性调整，并理解其意义；•能够使用Python进行时间序列数据的处理和分析。

3. 课程内容3.1 时间序列分析基础•时间序列的基本概念及特征；•时间序列分析的基本流程；•常用的时间序列分析方法；•模型诊断及劣化性分析。

3.2 ARIMA模型•ARIMA模型的基本原理；•ARIMA模型的建模方法及步骤；•ARIMA模型的识别和估计；•ARIMA模型的预测及模型诊断。

3.3 季节性调整•季节性的概念及影响；•季节性调整方法；•季节性调整实例分析。

3.4 周期性调整•周期性的概念及周期的判断方法；•周期性调整的方法；•周期性调整实例分析。

3.5 Python实践•Python语言及环境配置；•Python时间序列数据的读取和处理；•Python实现时间序列分析的常用库介绍。

4. 课程流程4.1 第一周理论课•时间序列的基本概念及特征；•时间序列分析的基本流程；•常用的时间序列分析方法；•模型诊断及劣化性分析。

实验课•Python语言及环境配置；•Python时间序列数据的读取和处理。

4.2 第二周理论课•ARIMA模型的基本原理；•ARIMA模型的建模方法及步骤。

实验课•Python实现时间序列分析的常用库介绍；•Python实现ARIMA模型的识别和估计。

4.3 第三周理论课•ARIMA模型的预测及模型诊断。

实验课•Python实现ARIMA模型的预测及模型诊断。

4.4 第四周理论课•季节性的概念及影响；•季节性调整方法。

实验课•Python实现季节性调整的方法。

时间序列分析课程设计总结

时间序列分析课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 理解时间序列分析的基本概念，掌握其基本原理和应用领域；2. 学会运用时间序列分析方法对给定数据进行预处理、建模和分析；3. 掌握时间序列模型的选择、参数估计及预测评估方法；4. 了解时间序列分析软件包及其在实践中的应用。

技能目标：1. 能够独立运用时间序列分析方法处理实际数据，进行数据分析和预测；2. 掌握运用统计软件进行时间序列建模、预测及结果分析的技巧；3. 能够根据实际问题，选择合适的时间序列模型，并进行合理的参数估计；4. 提高运用时间序列分析解决实际问题的能力和逻辑思维能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索精神；2. 培养学生的团队协作意识，提高沟通和交流能力；3. 引导学生关注时间序列分析在实际生活中的应用，认识到数学知识在解决实际问题中的价值；4. 培养学生严谨、客观、科学的态度，形成正确的价值观。

本课程针对高年级学生，结合其已掌握的数学知识和实际应用能力，注重理论与实践相结合。

课程目标旨在使学生掌握时间序列分析的基本知识和技能，提高解决实际问题的能力，同时培养其情感态度和价值观，为今后的学术研究和工作实践打下坚实基础。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、特点和应用领域；2. 时间序列预处理：数据清洗、平稳性检验、季节性分解；3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等；4. 模型参数估计与检验：最小二乘估计、极大似然估计、模型诊断与优化；5. 时间序列预测：预测方法、预测误差分析、预测评估；6. 时间序列软件应用：介绍常用时间序列分析软件包及其操作方法；7. 实践案例：结合实际案例，运用时间序列分析方法解决具体问题。

教学内容根据课程目标，遵循科学性和系统性原则，安排如下：第一周：时间序列分析基本概念及预处理方法；第二周：自回归模型及其应用；第三周：移动平均模型及其应用；第四周：自回归移动平均模型及其应用；第五周：模型参数估计与检验；第六周：时间序列预测及预测评估；第七周：时间序列软件应用及实践案例。

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 日目录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（1）判断该序列的平稳性与纯随机性时序图检验，根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常识值附近波动，而且波动的范围有界。

如果序列的时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么它通常不是平稳序列。

对自相关图进行检验时，可以用SAS 系统ARIMA 过程中的IDENTIFY 语句来做自相关图。

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。

时间序列分析课程报告

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)：用于探索时间序列数据的自相关性和偏相关性，帮助确定合适的AR、MA模型阶数。

•自回归移动平均模型(ARMA)：是一种结合了自回归和移动平均的线性模型，用于拟合时间序列数据。

•季节性自回归移动平均模型(SARMA)：是ARMA模型在具有季节性的时间序列数据上的拓展，用于处理季节性数据。

•自回归积分移动平均模型(ARIMA)：是ARMA模型在经过差分处理后的数据上的拓展，用于处理非平稳时间序列数据。

时间序列分析报告5

《时间序列分析》课程实验报告一、上机练习（P228）SAS系统中的ARIMA过程可以支持单位根检验并能建立带输入变量的ARIMAX模型，以如下数据集为例，练习单位根检验与ARIMAX模型建模。

-2.94 9.83 -2.14 12.63 1.01 14.772.84 17.29 -0.79 18.07 1.46 17.385.44 19.17 1.65 9.126.53 22.828.93 23.58 8.67 15.19 8.36 22.439.79 17.83 11.67 25.49 9.70 28.409.18 23.15 11.13 19.70 9.39 22.3212.89 30.01 8.45 21.27 6.66 11.524.15 15.57 2.57 9.91 2.29 23.28-3.28 13.75 -5.21 3.38 -3.74 15.81-8.73 12.41 -15.89 5.54 -12.15 4.83-10.86 14.79 -17.16 4.14 -18.55 -5.36-11.42 4.79 -16.02 0.91 -14.36 -5.49-17.98 6.01 -16.94 2.78 -17.52 -2.49-13.44 10.30 -14.11 -0.32 -15.16 2.35解：程序：data ex1;input x y@@;t=_n_;cards;-2.94 9.83 -2.14 12.63 1.01 14.772.84 17.29 -0.79 18.07 1.46 17.385.44 19.17 1.65 9.126.53 22.828.93 23.58 8.67 15.19 8.36 22.439.79 17.83 11.67 25.49 9.70 28.409.18 23.15 11.13 19.70 9.39 22.3212.89 30.01 8.45 21.27 6.66 11.524.15 15.57 2.57 9.91 2.29 23.28-3.28 13.75 -5.21 3.38 -3.74 15.81-8.73 12.41 -15.89 5.54 -12.15 4.83-10.86 14.79 -17.16 4.14 -18.55 -5.36-11.42 4.79 -16.02 0.91 -14.36 -5.49-17.98 6.01 -16.94 2.78 -17.52 -2.49-13.44 10.30 -14.11 -0.32 -15.16 2.35;proc gplot;//绘制时序图plot x*t=1 y*t=2/overlay;symbol1c=black i=join v=none;symbol2c=red i=join v=none w=2l=2;run;proc arima data=ex1;//单位根检验identify var=x stationarity=(adf=1);identify var=y stationarity=(adf=1);run;proc arima; //ARIMAX建模identify var=y crosscorr=x;estimate method=ml input=x plot;forecast lead=0id=t out=out; //输入残差序列，进行单位根检验proc arima data=out;identify var=residual stationarity=(adf=2);run;运行结果：1）输出时序图实线为x序列时序图，虚线为y序列时序图。

《时间序列数据分析挖掘》课程实验报告模板

《时间序列数据分析挖掘》课程实验报告模板《时间序列数据分析挖掘》课程实验报告实验名称：姓名：学号：上课类型：平台课/专业课日期：一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。

1.1实验1.2实验1.3实验二、实验设计若实验内容皆为指定内容，则此部分则可省略；若实验内容包括自主设计模型等内容，则需要在此部分写明设计思路、流程，并画出模型图并使用相应的文字进行描述。

三、实验环境及实验数据集简单介绍实验环境和涉及的数据集四、实验过程实验过程包括在编写代码时一些需要注意的事项，可附代码片段进行说明；还应该包括在训练模型时进行的一些步骤、参数设置等内容。

注：为了代码片段尽量的美观、统一，建议附代码片段时只附加关键的片段，不要全部粘贴，并尽量使用下面提供的网站进行代码高亮等格式转换后再粘贴。

4.1实验4.2实验4.3实验五、实验结果实验结果包括程序运行结果以及对结果的分析，尽量用图表展示实验结果，并且通过结果进行相关的分析。

5.1结果5.2结果5.3结果六、实验心得体会这部分主要包含自己做实验过程中遇到的困难以及解决办法，通过做实验自己有哪些收获和体会，以及不足等等。

七、参考文献参考文献主要包含实验过程中涉及到的参考资料或者借鉴别人的材料等，如果没有可以不写。

八、附录需要补充说明的内容，如无可略。

实验报告编写要求1.正文要求小四号宋体，行间距1.5倍；2.英文要求小四号Times New Roman；3.在实验内容、实验过程、实验结果三部分需要针对当次实验不同的实验内容分别填写（模版以实验一为例），实验设计中如有必要也可以分开填写；4.实验报告配图的每幅图应有编号和标题，编号和标题应位于图下方处，居中，中文用五号宋体；5.表格应为三线表，每个表格应有编号和标题，编号和标题应写在表格上方正中，距正文段前0.5倍行距。

表格中量与单位之间用“/”分隔，编号与标题中的中文用五号宋体；6.图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连续编排序号。

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。

（2）对序列进行差分运算。

一般而言，若某序列具有线性趋势，则可以通过对其进行一次差分而将线性趋势剔除掉。

时间序列分析预测与控制课程设计

时间序列分析预测与控制课程设计一、课程设计背景时间序列分析预测与控制作为一门重要的统计学分支，已经被广泛应用在经济、金融、交通、气象等领域，成为决策者预测未来趋势和控制未来发展方向的主要工具之一。

随着科技的发展，时间序列分析预测与控制在人工智能、自动驾驶等新兴领域也应用越来越广泛。

本课程设计旨在全面介绍时间序列的统计特征，强化数据分析与模型拟合的技能，以及掌握时间序列预测与控制的方法。

二、课程设计内容1. 时间序列概述对时间序列的定义、数据结构、特征值进行系统的概述，讲解时间序列在实际生活中的应用。

2. 基本的时间序列分析方法简单平均法、加权平均法、极值法等基本时间序列分析方法进行解析。

并将这些方法应用到实际案例中，让学生掌握如何对实际情况进行简单的分析。

3. 时间序列平稳性检验介绍时间序列平稳性的检验方法，包括图检验法、单位根检验及ADF检验，以及如何利用ARIMA模型进行平稳性检验。

4. 时间序列模型按照ARIMA、ARMA、AR、MA等模型进行分析，讲解模型的基本知识，以及如何确定模型的阶次和参数。

5. 时间序列模型的预测利用前面学到的ARIMA模型等进行时间序列模型的预测并进行分析。

6. 时间序列的控制介绍控制图的绘制和判别方法，掌握如何利用控制图进行时间序列的控制。

7. 时间序列的实战对实际数据进行时间序列分析预测与控制，并且结合实际案例进行分析。

三、课程设计目标通过本课程设计，学生将掌握以下技能：1.深入理解时间序列的统计学概念及其应用；2.掌握基本的时间序列分析方法；3.了解时间序列平稳性的检验方法；4.熟悉时间序列模型及其应用；5.学会时间序列模型的预测；6.掌握时间序列的控制方法。

四、课程设计要求本课程设计采用Python进行数据分析，利用pandas、numpy、matplotlib等常用库对时间序列数据进行操作、分析和可视化。

同时，也要求学生熟悉markdown文本格式，熟悉使用GitHub等代码管理工具。

时间序列课程设计报告

《应用时间序列分析》课程设计指导书一、课程设计的目的熟练Minitab等常用统计软件的应用，对软件处理后的数据和结论进行分析，加深理解本课程的研究方法，将书本知识应用于实践之中，培养自身解决实际问题的能力。

二、设计名称：某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、模型拟合并预测五年内增长数据进行预测三、设计要求：1.掌握用统计软件实现平稳时间序列平稳性检验、模型拟合并预测的方法和步骤2.充分利用应用时间序列分析，决实际问题。

3. 数据来源必须真实，并独立完整四、设计过程1.思考课程设计的目的，上网收集来源真实的数据；2.整理数据，简单分析数据间关系变化；3.利用Minitab数据进行详细分析，并得出相关数值；4.编辑实验报告，详细记录操作步骤和相关数据说明；5.结合相关的实验结论与知识背景，对于实验的出的结论提出自己的建议与意见。

五、设计细则：1.对于网上搜集到的数据文件必须真是可靠，自己不得随意修改；2.利用统计软件的数据分析功能充分处理数据，得出正确的结论；3.认真编写实验报告，对于实验中的操作步骤应尽量详细；4.实验分析结果要与实际问题背景相符合。

六、说明：1.对于同一问题可采取不同的方法来检验，得出的结论才会更准确。

2.对于同一数据可采用不同的软件进行分析。

课程设计任务书课程设计报告课程：应用时间序列分析学号：118327108姓名：孔梦婷班级：11金统教师：李贤彬江苏师范大学数学科学学院设计名称：某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、建模并预测五年内降雪量日期：2013 年1 2 月20 日设计内容：某城市过去63年终每年降雪量数据如下表所示（单位：mm）设计目的与要求：1.理解和学习研究本课程的统计方法，充分利用应用时间序列分析知识并熟练运用Minitab统计软件进行实际问题的分析与解决。

2.用统计软件掌握平稳性检验建模和预测趋势的步骤3.熟悉非应用时间序列分析的相关知识，达到学以致用的程度设计环境或器材、原理与说明：设计环境与器材：学校机房，计算机，Minitab 软件原理与说明：（一）时序图检验：所谓时序图就是一个平面二维坐标图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。