时间序列分析结课论文
季节效应分析(时间序列论文)
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。
时间序列分析结课论文
- - .时间序列分析结课论文全国社会消费品零售总额的时间序列分析全国社会消费品零售总额的时间序列分析摘要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。
市场经济中，政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。
在我国，随着市场经济的日益成熟，各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。
在要求减少对市场干预的同时，政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行的正常轨道，由于社会消费品零售总额反映了经济运行中的一个重要环节———消费，尤其是目前我国市场上的消费需求不足现象，使我国经济发展受到外需与内需两方的困扰。
因此对于社会消费品零售总额预测中的研究一直具有积极意义。
本文就以以我国1952年至2011年我国社会消费品零售总额为研究对象，做时间序列分析。
首先，对全国60多年来社会消费品零售总额的发展变化规律，运用SAS软件进行分析其发展趋势。
再则，通过检验说明模型拟合效果的好坏，再利用模型对下一年进行预测。
最后，从国家经济、政策和社会消费品零售市场发展等方面对社会消费品零售总额变化规律及未来走势进行分析。
关键字：社会消费品零售总额SAS软件时间序列分析预测一．引言社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售业、贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农民居民零售额的总和。
这个指标能够反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需求的情况，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。
随着消费环境的逐步改善，人们的消费能力不断增强，人们消费能力的增强直接带动了社会消费品零售总额的发展，“十一五”期间，面对复杂多变的国内外形势，特别是为应对国际金融危机的冲击，国家出台了一系列扩大内需、促进消费等政策措施，消费品市场的稳定发展对我国缓冲金融危机起到了明显的积极作用，消费需求已经成为经济增长的重要组成部分。
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。
时间序列分析论文
时间序列分析在我国居民消费价格指数预测上的引用摘要：时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据，大多数的经济时间序列存在惯性，通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测。
文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数（CPI）进行了建模析和预测，以达到合理预期和分析的目的。
关键词：时间序列CPI 趋势预测1.我国居民消费价格指数的现状居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI）是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的指标。
一般说来当CPI＞3% 的增幅时我们称为通货膨胀；而当CPI＞5% 的增幅时我们把他称为严重的通货膨胀。
如果消费价格指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。
从国家统计局公布的2003年5月到2012年3月的数据可以明显的看出我国已经进入通货膨胀期，从2007年3月开始就超过3%的警戒线，然而从2007年7月开始更是每月都超过5%的严重通货膨胀的警戒线。
尽管国家已经采取了紧缩的货币政策如2007年6次上调存贷款基准利率；10次上调存款准备金率；加大央行票据发行力度和频率；以特别国债开展正回购操作等。
但是2011年3月以来我国还是维持在高的通货膨胀水平，因此进行居民消费价格指数的预测分析更显得尤为必要。
2.趋势模型的选择（时间数列分解模型）为了对我国CPI的变化有更加全面和深入的把握和认识，现观测从1994—2011年居民消费价格指数的全部数据，见表1。
表1 中国1994—2011 年居民消费价格指数由以上数据可以看出，因为居民消费价格指数受到如经济增长、特别是国家宏观货币政策等因素的影响，分析我国居民消费价格指数的变动不能简单地用一个线性模型来解释。
但是可以看出在一定的时期内，宏观经济波动不大的情况下，居民消费价格指数基本还是呈线性的。
因此笔者将这时间数列分段用线性模型分别分析居民消费价格指数在1994—1999 年、1999—2004年以及2004—2011 年这三个不同的经济状况下的变动情况。
时间序列论文分析与综合
二○一二～二○一三学年第二学期时间序列分析与综合课程论文课程名称：时间序列分析与综合专业：控制理论与控制工程学号：姓名：课程教师：时间序列分析的MATLAB 应用摘要：Matlab 强大的科学计算和可视化功能使其在各个领域中得到了广泛的应用．采用Matlab 进行时序列分析可以极大地简化编程工作，并具有界面友好、操作方便的特点．介绍了使用Matlab 进行时间序列分析的基本方法和步骤，并通过实例进行了说明。
一、问题的提出1984年美国的MathWorks 公司推出了Matlab ，在许多领域得到了充分的利用．其强大的科学计算与可视化功能，开放式的可扩展环境以及其各种功能强大的工具箱(ToolBox)，使得它成为计算机辅助设计与分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台．时间序列分析是采用参数模型对观测得到的有序随机数据进行分析的一种处理方法，通过时间序列可以对系统的动态特性进行分析、对系统的状态进行预测，从而为系统的状态监控和故障诊断提供依据．Matlab 工具箱中包含了许多函数，借助于这些函数可以方便地实现系统的时间序列分析．二、时间序列分析原理及实现时间序列分析(auto Regressive moving Average)是对有序的随机数据(信号)处理的一种方法，它的出发点是承认数据的有序性和相关性，通过数据内部的相互关系来辨识系统的变化规律，它的建模方法是将系统的输出看作是在白噪声输入下的响应．具体地讲，就是针对一组试验数据，建立系统的参数模型，ARMA(m ，n)的参数模型可以表示为：10()()()m nx t x t t τλτλϕτϕσλ==+-=-∑∑ (1) 式中：{ (t)， (t 一1)， (t 一2)⋯ 。
(t —m)}为有序的时间序列，{ (t)， (t 一1)，⋯ ， (t —A)}为有序的白噪声序列，方程的左边为系统的自回归部分，它反映了系统的固有特性，右边表示系统的滑动平均部分，当0τϕ=时为MA 模型，当0λϕ=时为AR 模型．辨识系统模型参数的方法有很多种，常用的方法主要有最dx-乘法、辅助变量法、Marple 法等．根据不同的需要和研究对象可以采用不同的建模方法．在建立了系统的模型后，可以对系统的状态进行预测、分析预测误差、进行谱分析．关于这些算法的基本原理，可以参考文献[2～4]，这些在Matlab 中都提供了相应的函数．采用Matlab 进行时间序列分析主要包括4步．1)数据的读人Matlab 采用类似于C 语言的方式进行数据的读人，可以直接从数据文件中将数据读到一个矩阵中．fid=fopen(fileName ，，r ，)； ％打开一个文件进行读写data=fscanf(fid ，'g')； ％ 将数据读人到data 中status=fclose(fid)； ％ 释放文件句柄2)建立模型在获得所要分析的数据后可以对数据进行建模，本文主要介绍2个函数： th = ar(y ，n)；h = ivar(y ，n)；ar(y ，n)函数采用最小二乘法进行模型参数的估计，该函数要求输入噪声为白噪声，当输入噪声为色噪声时，不能保证模型参数的估计值的无偏性和一致收敛性．而ivar(y ，n)则采用最优辅助变量的方法进行参数的估计，计算得到的参数模型存放在th 中．th 中的数据采用Matlab 独有的THETA 格式模型进行定义．通过th2arx()函数可以得到模型参数和THETA 格式的转换．3)模型分析模型的分析包括模型的仿真、预测及误差分析和谱分析．e= pe(y ，th)；y1= idsim(y ，th)；y1= predict(y ，th)；y2=th2ff(th)；pe(y ，th)用于计算模型实测值与估计值之间的误差，误差值存放在e 中. idsim (y ，th)对输入的数据进行仿真，并将仿真结果存放在y 中.dict(y ，th)则针对模型的输人数据和模型格式进行预测，并将预测值存放在Y 中，th2f(th)可以实现求数据的频响函数．4)图形输出Matlab 提供了强大的数据输入输出的功能．对数据的分析结果，可以采用图形的方式进行直观的表示，常用的针对时间序列分析的绘图函数有：Plot(x,y1,x,y2 )，在同一个图中对分析结果进行表示．Bodeplot(e)，直接画出波德图．Ffplot(e)，画频谱图．Nyqplot()，画奈氏图．三、Theta 模型参数Theta 格式是Matlab 系统辨识工具箱中通用的参数模型格式，Theta 模型的定义可以分为两种，即基于输入输出表示的Theta 模型和基于状态空间表示的Theta 模型．基于输入输出的Theta 模型可以对应各种输入输出参数模型，如AR 、ARX 、ARMA 、BJ 等；基于状态空间表示的Theta 模型则与连续或离散状态空间参数模型对应，它们的信息都以矩阵的形式存储，但模型信息数据的组织结构不同．在时间序列分析中，常用的是第一种数据模型，其结构可以表示为：1111()()()()()()()()()()()n nu nu n B q B q C q A q y t u t nk u t nk e t F q F q D q =-+Λ+-+ （2） 公式(2)中，A(q)、B(q)、F(q)( =1，2⋯ ．^n)、C(q)、D(q)为平移算子q 的多项式，其阶次分别为M 、nbi 、nfi( =1，2⋯ ．，n)、ItC 、nd ，nix 为系统的输入变量个数．设n 为所有多项式的阶次之和，令r=max(凡，7，6+3nu)，则系统的输入输出The —ta 模型格式为如下定义的(3+凡)X r 矩阵，矩阵中每行的内容表示为：1)矩阵的第1行为估计方差，采样时间 ，输入个数眦，各个多项式的阶次M 、nb、ItC、nd、nf,nk；2)第2行为最终预测误差FPE，模型生成的13期、时间和命令；3)第3行为估计参数的向量，即A、、C、D、F 的系数；4)第4行到第3+凡行为估计的方差矩阵；5)对于连续系统，该矩阵可能增加到凡+4行，其中包含系统的死区时间．对于时间序列分析而言，在生成Theta模型以后，需要根据不同的需要对该模型进行分析，以便从中提取所需的估计参数以及最终的误差．四、应用实例为了对上面的方法进行说明，采用5个问题加以说明，第1个问题利用小波时间序列进行消噪或压缩.第2个问题利用ddencmp和wdencmp函数实现数据降噪.第3个问题利用函数wavedec对时间序列进行一维多分辨分析.第4个问题用wthcoef对时间序列的小波系数进行阈值处理.第5个问题利用wprcoef，由wpdec 得到的t对时间蓄力分解的一位小波包系数重构.5个问题的源程序如下：问题1格式:（1）[xc,cxc,lxc,perf0,petfl2]=wdencmp('gbl,x,'wname',N,thr,sorh,keepapp)（2）[xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',x,'wname',N,thr,sorh) （3）[xc,cxc,lxc,perf0,pefgl2]=wdencmp('lvd',C,L,'wname',N,thr,sorh) 说明:x：待消噪或压缩的时间序列。
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：131412820姓名：崔乐乐基于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 Tests表 2 序列y的单位根检验Augmented Dickey-Fuller Unit Root TestsType Lags Rho Pr<Rho Tau Pr<Tau F Pr>FZero Mean 0 6.28020.999917.990.99991 6.01590.9999 5.020.9999Sing Mean 0 6.22760.999914.350.9999157.070.0011 6.01740.9999 4.690.999912.190.001Trend 0 5.55330.99997.70.9999104.870.0011 5.56610.9999 3.870.999911.550.001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。
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。
结课论文_时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究
结课论文_时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究时间序列分析结课论文学院：专业：姓名：学号：时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究摘要本文采用时间序列模型，对我国居民消费价格指数2007年1月至2014年6月的数据进行分析，建立了ARIMA(p,d,q) (P,D,Q) 模型，并利用2014年7月至2014年12月的预测值与实际值比较，显示该模型具有较好的预测效果。
关键词：消费价格指数；ARIMA(p,d,q) (P,D,Q)季节模型；预测一、引言居民消费价格指数是世界各国普遍编制的一种指数,它可以用于分析市场价格的基本动态,是政府制定物价政策和工资政策的重要依据。
为准确把握居民消费价格指数的变动趋势,可以利用时间序列分析方法对我国的居民消费价格指数数据进行建模预测。
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。
然而经济数据由于受到市场和国家政策等因素的影响,会常常表现出随机性,此时传统的线性时间序列分析就不能够很好地反映经济数据中存在的内在特征。
近年来,非线性和非参数时间序列分析方法的出现恰恰弥补了这一缺点,因此被广泛地应用于经济领域,尤其是金融市场。
关于非线性时间序列分析的详情可以参见文献Tong(1990)和Priestley (1988)在非线性时间序列分析的最新发展上也给出了优秀的总结。
本文对我国2007年1月至2014年6月的居民消费价格指数数据建立ARIMA(p,d,q) (P,D,Q)季节模型,并利用Eviews软件进行了拟合和预测。
最后,将模拟、预测得到的结果与部分实际值进行了比较,结果表明,该模型能较好地反映我国居民消费价格指数的变化特征。
二、数据处理与模型预测2.1 数据平稳化作时间序列分析时，要求数据是平稳的，这样才可以直接进行分析，但在实际操作中，特别是经济数据几乎都是有一定趋势的，不是平稳数据，这时就要首先对原始数据进行平稳化处理，剔出趋势的影响，用平稳化的数据进行时间序列分析。
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。
应用时间序列分析期末论文
课程论文学生姓名曹天裕所在院系数理学院专业统计学学号************* 指导教师实证项目研究（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：8080productcommonmain.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。
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。
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。
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。
应用时间序列分析课程论文
应用时间序列分析课程论文一 时间序列模型简介总结时间序列模型可以大致分为自回归过程模型和移动平均过程模型两大类。
前者以其滞后变量为依据，推算其未来值，后者是以过去的误差项为依据，推算其未来值。
有时需两者并用，便产生自回归移动平均模型。
自回归模型（AR ）Mt m t m tm x a x e -==+∑在AR 模型中，序列{}t x 的当前值由序列{}t e 的当前值和序列{}t x 的前一个长度为M 的窗口内序列值决定。
自回归过程是一个变量在时间的某一点的变化，相对于前期的变化是线性的。
一般来说相关性随着时间呈指数下降，且在比较短的周期内消失。
移动平均模型（MA ）0110Nt n t n t t n t n n x b e b e b e b e ---===++⋅⋅⋅+∑这个式子说明序列{}t x 的当前值由序列{}t e 从当前值前推长度为N 的窗口内序列值决定。
在平均移动模型（MA ）中，时间序列是一种未观测到的时间序列的平均移动的结果，如下：1n n n C c e e -=⨯+e 为一个独立同分布的随即变量，c 为常数，且 c ≤1。
在平均移动参数c 上的限制保证了过程是可以转换的。
表明未来事件不太可能影响现在的事件，而且此过程是稳定的；对于e 的限制，如同 AR 过程中的e ，是一个具有零均值和方差为r 的独立同分布随机变量。
已观测到的时间序列 C 是未来观测到随机时间序列平均移动的结果。
由于平均移动过程，所有过去和短期记忆的结果存在一个线性的依赖。
自回归－移动平均模型（ARMA ）ARMA 由AR 和MA 两个部分组成，形式如下:1MNt m t mt t t n m n x axe b e --===++∑∑在ARMA 模型中，序列{}t x 的当前值由序列{}t e 的当前值从当前值前推长度为N 的窗口内序列值以及序列{}t x 的前一个长度为M 的窗口内序列值一起决定。
在自回归－移动平均模型中，既存在自回归项，又有平均移动项：11n n l l C a C e b e --=⨯+-⨯此模型属于混合模型，称为 ARMA( p ，q)。
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- - .时间序列分析结课论文全国社会消费品零售总额的时间序列分析全国社会消费品零售总额的时间序列分析摘要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。
市场经济中，政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。
在我国，随着市场经济的日益成熟，各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。
在要求减少对市场干预的同时，政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行的正常轨道，由于社会消费品零售总额反映了经济运行中的一个重要环节———消费，尤其是目前我国市场上的消费需求不足现象，使我国经济发展受到外需与内需两方的困扰。
因此对于社会消费品零售总额预测中的研究一直具有积极意义。
本文就以以我国1952年至2011年我国社会消费品零售总额为研究对象，做时间序列分析。
首先，对全国60多年来社会消费品零售总额的发展变化规律，运用SAS软件进行分析其发展趋势。
再则，通过检验说明模型拟合效果的好坏，再利用模型对下一年进行预测。
最后，从国家经济、政策和社会消费品零售市场发展等方面对社会消费品零售总额变化规律及未来走势进行分析。
关键字：社会消费品零售总额SAS软件时间序列分析预测一．引言社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售业、贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农民居民零售额的总和。
这个指标能够反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需求的情况，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。
随着消费环境的逐步改善，人们的消费能力不断增强，人们消费能力的增强直接带动了社会消费品零售总额的发展，“十一五”期间，面对复杂多变的国内外形势，特别是为应对国际金融危机的冲击，国家出台了一系列扩大内需、促进消费等政策措施，消费品市场的稳定发展对我国缓冲金融危机起到了明显的积极作用，消费需求已经成为经济增长的重要组成部分。
中国社会消费品零售业的发展将进入参与国际化竞争的新阶段，可靠准确的数据体系有利于政府的宏观决策，而零售总额的数据受多种因素的影响。
因此对我国社会消费品零售总额进行预测是有积极意义的。
本文利用时间序列分析方法对我国社会消费品零售总额进行分析和预测。
时间序列分析是根据动态数据揭示系统动态结构的规律的统计方法。
其基本思想是根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较准确地反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来行为进行预报二．问题重述1.1问题背景社会消费品零售总额指企业（单位、个体户）通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。
个人包括城乡居民和入境人员，社会集团包括机关、社会团体、部队、学校、企事业单位、居委会或村委会等。
社会消费品零售总额由社会商品供给和有支付能力的商品需求的规模所决定，是研究居民生活水平、社会零售商品购买力、社会生产、货币流通和物价的发展变化趋势的重要资料。
反映一定时期内人民物质文化生活水平的提高情况，反映社会商品购买力的实现程度，以及零售市场的规模状况。
1.2问题的提出时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继连续的观察值排列而成的一组数字序列。
时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来。
即通过时间序列的历史数据就可以揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来的一段时间，从而对该现象的未来做出预测。
对此希望建立相关的社会消费品零售总额的数学模型并来预测居民消费价格指数未来年间的走势。
社会消费品零售总额是一个具有滞后性的数据，根据社会消费品零售总额的这一个特点，我们可以运用时间序列分析的方法对我国社会消费品零售总额进行合理拟合，但不排除有误差的存在，从而对未来的社会消费品零售总额走势做出合理的预测。
三、时间序列模型3.1模型介绍对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。
对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARIMA模型等来进行拟合。
所谓的ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及最忌误差项的现值和滞后值进行回归所建立模型。
ARIMA模型根据原来的时间序列是否平稳和回归中包含部分的不同，分为了几个类别：MA（移动平均过程）、AR（自回归过程）、ARMA(自回归移动平均过程)、ARIMA过程。
当观测值多于50个时候一般都采用ARIMA模型来进行拟合。
本文社会消费品零售总额收集到的数据为60个，因此采用ARIMA模型进行拟合和趋势的预测。
求和自回归移动平均（AutoRegressive Integrated Moving Average，ARIMA）模型是以序列不同时期内的相关度量为基础，进行的一种精确度较高的短期预测分析方法。
该法由美国学者Box和英国统计学者Jenkins于1976年提出来的，故又被称之为Box-Jenkins模型。
在ARIMA模型中，变量的未来取值可以表达为过去若干个取值和随机误差的线性函数式中：其中B是后移算子，εt为各期的随机扰动或随机误差，d为差分阶数，p和q分别表示自回归阶数和移动平均阶数，Xt为各期的观察值（t=1,2，…，k）。
3.2模型的建立步骤对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，并化为平稳时间序列后，再用适当的模型去拟合这个差分序列。
通常情况下，求和自回归移动平均模型的建模过程分为以下几个步骤：(1)对原序列进行平稳性检验，若原序列为非平稳序列则通过差分消除趋势；(2)判断序列是否具有季节性，若具有季节性的波动，则通过季节差分来消除季节性；(3)进行模型识别(4)进行模型定阶；(5)对模型的参数进行估计；(6)对模型的适合性进行检验，即对残差序列进行白噪声检验，判断是否是白噪声序列；(7)给出模型的预测结果，并画出趋势预测图。
3.3ARIMA（p,d,q）模型在ARIMA模型的识别过程中，我们主要用到两个工具：自相关函数(ACF），偏自相关函数(PACF)以及它们各自的相关图。
对于一个序列{Xt}来说，它的第i阶自相关系数定义为它的i阶自协方差除以它的方差，它是关于i的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(i)。
偏自相关函数PACF(i)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。
自相关系数和偏自相关系数这两个统计量来识别ARIMA(p,d,q)模型的系数特点和模型的阶数。
并用游程检验经过处理的序列是否为平稳化的序列。
可以利用平稳性检验、自相关函数ACF(i)和偏自相关函数PACF(i)，可识别ARIMA （p,d,q）模型。
具体步骤如下：第一步，利用平稳性检验确定d的值。
可运用前面学过的平稳性检验方法，检验序列是否平稳。
如果不是，通过几次差分才能得到平稳序列。
若经过1次差分就可实现平稳，则d就等于1，若经过2次差分就可实现平稳，则d就等于2，如此类推。
第二步，利用ACF和PACF来确定p和q的值。
一般规则是：（1）如果序列的ACF是截尾的，即过了某一滞后项值（设为q）后，ACF变得不显著，接近于零，并且PACF是拖尾的，则可把序列设为MA（q）过程；（2）如果序列的PACF是截尾的，即过了某一滞后项值（设为p）后，PACF 变得不显著，接近于零，并且ACF是拖尾的，则可把序列设为AR（p）过程；（3）如果序列的ACF和PACF都是拖尾的，则可把该序列设为ARMA（p,q）过程，而关于p和q的值需要不断地从低阶试探，并使信息准则达到最小。
四、时间序列模型建立与拟合4.1.数据的录入根据中国国家统计局网站发布的社会消费品零售总额时间序列数据，经整理得到了历年社会消费品零售总额（1952~2011）（单位：亿元）。
我国社会消费品零售总额我将这些数据编写了SAS的程序（附录1），进行了下列的检验和预测。
4.2.数据分析4.2.1根据原始数据画出时序图图2.1.1时间序列图有上图可知在1952-2011年我国社会消费品零售总额波动趋势总体上是持续上升的，我们可以看出该时间序列图显示这是一个典型的非平稳序列，因为具有明显的趋势性。
4.2.2一阶差分处理对于该非平稳社会消费品零售总额的时间序列，首先可以利用SAS软件对数据进行一阶季节性差分的处理，以便消除其具有的强烈的趋势性，来观察数据是否大致趋于平稳。
因此得到的一阶差分时间序列图如下：从图2.2.1中可以看出社会消费品零售总额时间序列的趋势性得到了一定的消除，序列围绕均值为零的一个小区间内震荡，且方差明显有界。
但是很明显在1995-2000年这段时间波动比较大，影响这个波动较大的因素是由于在1997年的亚洲金融危机的冲击下，国内的消费需求不振，从而导致我国的经济陷入衰退，出现了通货紧缩的情况，社会消费品零售总额开始出现回落。
2007年是由于美国次贷危机的影响，有小幅度的波动，2008年的社会消费品零售总额略有下降，但是国家政府为了促进经济的增长，采取了一系列的宏观调控政策。
如宽松的货币政策和财政政策，使得经济复苏，从而使得社会消费品零售总额稳中有降。
此时季节性性因素对社会消费品零售总额的影响表现出来。
2.3平稳性检验为了进一步判断其平稳性，考察差分序列的自相关图，如图2.3.1所示，自相关图显示延迟3阶之后，自相关系数都落入2倍标准差范围以内，而且自相关系数向零衰减的速度非常快，延迟在16阶以后自相关系数即在零值附近波动，从而判断该序列有很强的短期相关性，所以可以初步认为一阶差分后序列平稳。
自相关函数与偏自相关函数图如下：4.2.4纯随机性检验对平稳的差分序列进行白噪声检验.编程运行结果为图2.4.1:从图2.4.1可以看出,在显著水平为0.01的条件下,检验统计量的p值显著小于0.01,所以该序列是平稳非白噪声序列,我们可以利用ARIMA(p,d,q)模型进行建模.4.2.5ARIMA(p,d,q)模型拟合用ARIMA(p,d,q)模型对我国社会消费品零售总额进行建模拟合及预测并进行了平稳化处理,因此直接对差分后平稳序列{}进行建模.利用SAS软件进行编程拟合分析:根据图2.3.1，自相关函数为3阶截尾，再根据图2.3.2确定偏自相关函数为1阶截尾，可以初步选择ARMA（3,1）模型进行拟合。
再由BIC准则确定模型的阶数，BIC值如下：从图2.5.1可知，p=1，q=2时BIC（1，2）=12.27375最小，因此选择模型ARMA(1,2)。
然后对模型ARMA(1,2)进行参数估计和显著性检验，由SAS程序运行结果如图2.5.2：图2.5.2参数估计及检验从图2.3.3知，参数估计显著，得到模型为:4.2.6残差检验模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果，就是检验整个模型对信息的提取是否充分，即检验残差序列是否为白噪声序列。