第六章 时间序列分析-参数估计
人大版时间序列分析基于R(第2版)习题答案

第一章习题答案略第二章习题答案2.1答案:(1)非平稳,有典型线性趋势(2)延迟1-6阶自相关系数如下:(3)典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图2.2(1)非平稳,时序图如下(2)1-24阶自相关系数如下(3)自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征2.3R命令答案(1)1-24阶自相关系数(2)平稳序列(3)非白噪声序列Box-Pierce testdata: rainX-squared = 0.2709, df = 3, p-value = 0.9654X-squared = 7.7505, df = 6, p-value = 0.257X-squared = 8.4681, df = 9, p-value = 0.4877X-squared = 19.914, df = 12, p-value = 0.06873X-squared = 21.803, df = 15, p-value = 0.1131X-squared = 29.445, df = 18, p-value = 0.04322.4答案:我们自定义函数,计算该序列各阶延迟的Q统计量及相应P值。
由于延迟1-12阶Q统计量的P值均显著大于0.05,所以该序列为纯随机序列。
2.5答案(1)绘制时序图与自相关图(2)序列时序图显示出典型的周期特征,该序列非平稳(3)该序列为非白噪声序列Box-Pierce testdata: xX-squared = 36.592, df = 3, p-value = 5.612e-08X-squared = 84.84, df = 6, p-value = 3.331e-162.6答案(1)如果是进行平稳性图识别,该序列自相关图呈现一定的趋势序列特征,可以视为非平稳非白噪声序列。
如果通过adf检验进行序列平稳性识别,该序列带漂移项的0阶滞后P值小于0.05,可以视为平稳非白噪声序列Box-Pierce testdata: xX-squared = 47.99, df = 3, p-value = 2.14e-10X-squared = 60.084, df = 6, p-value = 4.327e-11(2)差分序列平稳,非白噪声序列Box-Pierce testdata: yX-squared = 22.412, df = 3, p-value = 5.355e-05X-squared = 27.755, df = 6, p-value = 0.00010452.7答案(1)时序图和自相关图显示该序列有趋势特征,所以图识别为非平稳序列。
《时间序列分析》课程教学大纲

《时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标本课程的目的是使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法,让学生借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算,通过建模练习来掌握时间序列分析的基本思路和方法。
第一,通过这门课程的学习,培养学生对分析方法的理解,使学生初步掌握分析随机数据序列的基本思路和方法。
第二,通过这门课程的学习,使得学生能够运用时间序列分析知识和理论去分析、解决实际问题。
第三,通过这门课程的学习,提高学生利用时间序列的基本思想来处理实际问题,为后续学习打下方法论基础。
三、教学学时分配《时间序列分析》课程理论教学学时分配表《时间序列分析》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章时间序列分析简介(学时4)(一)教学要求通过本章内容的学习,了解时间序列的定义,理解时间序列的常用分析方法,掌握随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关基本概念。
(二)教学重点与难点教学重点:时间序列的相关概念。
教学难点:随机过程、系统自相关性。
(三)教学内容第一节引言第二节时间序列的定义(拟采用慕课或翻转课堂)第三节时间序列分析方法1.描述性时序分析2.统计时序分析第四节时间序列分析软件第五节上机指导1.创建时间序列数据集2.时间序列数据集的处理本章习题要点:1、基本概念和特征;2、软件基本操作。
第二章时间序列的预处理(学时6)(拟采用慕课或翻转课堂)(一)教学要求通过本章内容的学习,了解平稳时间序列的定义,理解平稳性和随机性检验的原理,掌握平稳性和随机性检验的方法。
(二)教学重点与难点教学重点:平稳时间序列的定义及统计性质。
教学难点:时间序列的相关统计量。
(三)教学内容第一节平稳性检验1.特征统计量2.平稳时间序列的定义3.平稳时间序列的统计性质4.平稳时间序列的意义5.平稳性的检验第二节纯随机性检验1.纯随机序列的定义2.白噪声序列的性质3.纯随机性的检验第二节上机指导1.绘制时序图2.平稳性与纯随机性检验本章习题要点:1、绘制给定时间序列的相关图;2、计算给定时间序列的相关统计量;3、检验序列的平稳性及纯随机性。
《时间序列分析法》课件

目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法,通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析,以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ,以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值,需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合,利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势,可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测, 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列,通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列, 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ,通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析,预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动,预测经济走势。
《时间序列分析》课程教学大纲

《时间序列分析》课程教学大纲课程编号:33330775课程名称:时间序列分析课程基本情况:1.学分:3 学时:51学时(课内学时:45 课内实验:6)2.课程性质:专业必修课3.适用专业:统计学适用对象:本科4.先修课程:概率论、数理统计、随机过程5.首选教材:王燕:《应用时间序列分析》,中国人民大学出版社,2008出版。
备选教材:王振龙等编著:《时间序列分析》,中国统计出版社,2000年。
6.考核形式:闭卷考试7.教学环境:多媒体教室及实验室一、教学目的与要求本课程是数理统计学的一个重要分支,先期需完成的课程有概率论、随机过程。
通过本课程的学习,使学生掌握时间序列数据的分析方法,包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。
利用Eviews软件进行本课程的实验教学。
二、教学内容及学时分配课程内容及学时分配表三、教学内容安排第一章时间序列分析简介【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法;2、掌握时间序列的几个基本概念:随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。
【教学重点】时间序列的相关概念。
【教学难点】随机过程、系统自相关性。
【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节时间序列的定义第二节时间序列分析方法第三节时间序列分析软件EVIEWS简介第二章时间序列的预处理【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法;2、掌握纯随机性检验的原理和方法。
【教学重点】平稳时间序列的定义及统计性质。
【教学难点】时间序列的相关统计量。
【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节平稳性检验一、特征统计量二、平稳时间序列的定义三、平稳时间序列的统计性质四、平稳时间序列的意义五、平稳时间序列的检验第二节纯随机性检验一、纯随机序列的定义二、白噪声序列的定义三、纯随机性检验第三章平稳时间序列序列分析【教学目的】1、理解ARMA模型的定义及性质。
2、掌握平稳序列建模方法。
3、掌握平稳时间序列的预测【教学重点】平稳时间序列建模【教学难点】模型识别,参数估计,序列预测【教学方法】课堂讲授与上机实验【教学内容】第一节方法性工具一、差分运算二、延迟算子三、线性差分方程第二节 ARMA模型的性质一、AR模型二、MA模型三、ARMA模型第三节平稳序列建模一、建模步骤二、样本自相关系数与偏相关系数三、模型识别四、参数估计五、模型检验六、模型优化第四节序列预测一、线性预测函数二、预测方差最小原则三、线性最小方差预测的性质四、修正预测第四章非平稳序列的确定性分析【教学目的】1、理解时间序列的分解原理。
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。
第六章时间序列分析

第六章时间序列分析重点:1、增长量分析、发展水平及增长量2、增长率分析、发展速度及增长速度3、时间数列影响因素、长期趋势分析方法难点:1、增长量与增长速度2、长期趋势与季节变动分析第一节时间序列的分析指标知识点一:时间序列的含义时间序列是指经济现象按时间顺序排列形成的序列。
这种数据称为时间序列数据。
时间序列分析就是根据这样的数列分析经济现象的发展规律,进而预测其未来水平。
时间数列是一种统计数列,它是将反映某一现象的统计指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。
表现了现象在时间上的动态变化,故又称为动态数列。
一个完整的时间数列包含两个基本要素:一是被研究现象或指标所属的时间;另一个是该现象或指标在此时间坐标下的指标值。
同一时间数列中,通常要求各指标值的时间单位和时间间隔相等,如无法保证相等,在计算某些指标时就涉及到“权”的概念。
研究时间数列的意义:了解与预测。
[例题·单选题]下列数列中哪一个属于时间数列().a.学生按学习成绩分组形成的数列b.一个月内每天某一固定时点记录的气温按度数高低排列形成的序列c.工业企业按产值高低形成的数列d.降水量按时间先后顺序排列形成的数列答案:d解析:时间序列是一种统计数列,它是将反映某一现象的统计指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列所形成的数列,表现了现象在时间上的动态变化。
知识点二:增长量分析(水平分析)一.发展水平发展水平是指客观现象在一定时期内(或时点上)发展所达到的规模、水平,一般用yt(t=1,2,3,…,n) 。
在绝对数时间数列中,发展水平就是绝对数;在相对数时间数列中,发展水平就是相对数或平均数。
几个概念:期初水平y0,期末水平yt,期间水平(y1,y2,….yn-1);报告期水平(研究时期水平),基期水平(作为对比基础的水平)。
二.增长量增长量是报告期发展水平与基期发展水平之差,增长量的指标数值可正可负,它反映的是报告期相对基期增加或减少的绝对数量,用公式表示为:增长量=报告期水平-基期水平根据基期的不同确定方法,增长量可分为逐期增长量和累计增长量。
时间序列分析

时间序列分析》课程教学大纲课程编号:02200041课程名称:时间序列分析英文名称:Time Series Analysis课程类型:专业选修课总学时:72讲课学时:68习题课学时:4学分:4信息与计算科学专业(金融方向)本科四年级适用对象:先修课程:数学分析、线性代数、复变函数、概率论和数理统计、随机过程一、课程简介时间序列分析是随机数学的一个分支,主要运用随机数学的方法来研究随机序列的性质、理论和预测问题,并与经济、管理及工程技术领域联系密切,有着广泛的应用背景,在培养具有良好素养的数学应用人才方面起着重要的作用。
二、课程性质、目的和任务时间序列分析是信息与计算科学(金融方向)专业本科四年级学生的专业选修课,本课程以数学分析、线性代数、复变函数概率论和数理统计、随机过程等前期课程作为基础。
通过本课程的学习,使学生理解时间序列的时域分析和频域分析的基本理论和方法, 掌握时间序列的建模、预报的基本思路和方法, 用科学的思想与方法来分析、解决实际问题。
三、教学基本要求要求学生掌握各类平稳ARMA过程的基本概念及基本特征,理解时间序列的时域分析和频域分析的基本理论和基本方法,运用时域分析和频域分析的基本理论和方法,对获得的一组动态数据能进行分析研究,选择合适的模型,并对该模型进行参数估计,最终建立模型,达到预报目的。
四、教学内容及要求第一章时间序列§1.1时间序列的分解;§ 1.2平稳序列;§ 1.3线性平稳序列和线性滤波;§ 1.4正态时间序列和随机变量的收敛性;§ 1.5严平稳序列及其遍历性;§ 1.6 Hilbert空间中的平稳序列;§1.7平稳序列的谱函数教学要求:掌握时间序列分析分解的基本方法,平稳序列的定义及自协方差函数、自相关系数的基本性质,线性平稳序列和线性滤波的性质,正态时间序列的定义性质和随机变量的收敛性的定义,严平稳序列及其遍历性,平稳序列的谱函数。
时间序列分析:方法与应用(第二版)传统时间序列分析模型

型。
例1.1
9
例1.1
Y
3,000 2,500 2,000 1,500 1,000
500 0 1955 1960 1965 1970 1975 1980
社会商品零售总额时序图 10
例1.2
Y
9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000 1995
1996
1997
1998
1999
2000
Y
YY
37
为评价模型的预测效果,也可以象例1.12一样, 预留部分数据作为试测数据,评价模型的适用性。
38
fi 为季节指数
T为季节周期的长度,4或12
26
2. 适用条件:
既有季节变动,又有趋势变动 且波动幅度不断变化的时间序列
至少需要5年分月或分季的数据
3. 应用
例1.12 我国工业总产值序列
27
1)时序变化分析 绘制时序曲线图
明显的线性增长趋势、季节波动,且波动幅度随趋 势的增加而变大。
Y
6,000
3. 应用
例1.13 我国社会商品零售总额的分析预测
33
1)时序变化分析 绘制时序曲线图
明显的线性增长趋势、季节波动,且波动幅度随趋势 的增加基本不变。
Y
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
1995
1996
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例:求MA(1)模型系数的矩估计
MA(1)模型 方程 xt t 1 t 1
0 (1 12 ) 2 1 1 1 2 矩估计 0 1 12 1 1
ˆ 1 1 4 12 ˆ1 ˆ 2 1
f X1 , X 2 , X3 x1 , x2 , x3 ; , 2 f X1 , X 2 x1 , x2 ; , 2 f X3 X 2 , X1 x3 x2 , x1 ; , 2
24
极大似然估计
一般地,样本中第 t 个 X t 在前 t-1 个已知的条件下,由于模 型的特点,实际上前 t-1 个 X t 1 ,, X1 只有 X t 1 作用于 X t ,因此 有
ˆ 其中 k y
ˆˆ ˆ
i 0 j 0 i
p
p
j i j k
, k 0,1,, q
13
对矩估计的评价
优点
估计思想简单直观 不需要假设总体分布 计算量小(低阶模型场合)
缺点
信息浪费严重 只用到了p+q个样本自相关系数信息,其他信息都被忽
15
极大似然估计
本节将要讨论的是根据极大似然原理,给出模型参数 1 ,, p ,
1 ,,q 和白噪声方差 2 的极大似然估计。为此,首先需要给定样本
x1,, xT 的联合分布,
F x1,, xT ; θ
θ 1 , , p , 1 , , q , 2 。 其中
3. ARMA模型的矩估计 第一步,先给出AR部分的参数 估计。
1 ,, p
的矩
q1 q 12 q p 1 p q 1 q 1 1 q 2 q p 2 p q 2 q p 11 q p 22 q p q p
12
一般ARMA(p,q)模型系数的矩估计
3. ARMA模型的矩估计
ˆ0 y 1 12 q2 2 ˆk y k k 11 q q k 2 , k 1, 2, q
26
极大似然估计
我们可以给出
XT ,, X1 的联合分布为
2
f XT ,, X1 xT ,, x1; ,
f X1 x1; ,
2
f X t X t1 xt xt 1 ; , 2
T t 2
27
极大似然估计
相应的对数似然函数为
L ,
2
log f x ; , log f
T 2 X1 1 t 2
X t X t 1
x
t
xt 1 ; , 2
1 1 1 log 2 log 2 1 2 2 1 2 x12 2 2 2 1 T 2 2 T 1 2 log 2 T 1 2 log 2 xt xt 1 2 t 2
2 X1 1 X 2 X1
2
x1 ; ,
2
23
极大似然估计
X1, X 2 , X 3 的联合分布
f X1 x1; , 2 f X 2 X1 x2 x1 ; , 2 f X3 X 2 , X1 x3 x2 , x1 ; , 2
;类似地,得到
则前 t 个 X t ,, X1 的联合分布
f X t , X t1 ,, X1 xt , xt 1 , , x1 ; , 2
f X t 1 ,, X1 xt 1 , , x1 ; , 2 f X t X t1 ,, X1 xt xt 1 ,, x1 ; , 2 f X t 1 ,, X1 xt 1 , , x1 ; , 2 f X t X t1 xt xt 1 ; , 2
x2 x1 2 1 2 f X 2 X1 x2 x1 ; , exp 2 2 2
22
极大似然估计
根据初等概率论的乘法公式, X1 , X 2 的联合分布为
f X1 , X 2 x1 , x2 ; ,
2
f x ; , f x
28
似然方程
n S ( ) L( ; x) 0 2 2 4 2 2 1 ln 1 S ( ) L( ; x) 2 0 2 2
由于S ( ) 和ln 都不是 的显式表达式。因 而似然方程组实际上是由p+q+1个超越方程 构成,通常需要经过复杂的迭代算法才能 求出未知参数的极大似然估计值
20
极大似然估计
当 X 1 x1 已知时,根据正态分布的性质, X 2 也为正态分布,并 且
E X 2 X 1 x1 x1 , Var X 2 X 1 x1 2
X 2 X 1 x1 ~ N x1 , 2
21
极大似然估计
X 2 在第一个 X1 x1 已知的条件下的概率分布为
9
一般ARMA(p,q)模型系数的矩估计
3. ARMA模型的矩估计
ˆ 1 ˆq ˆq 1 ˆ ˆq 2 ˆ q1 ˆq p 1 ˆq p 2 ˆ p
ˆq p 1 ˆq 1 ˆq p 2 ˆq 2 ˆ ˆq q p
略
估计精度差
通常矩估计方法被用作极大似然估计和最小二乘 估计迭代计算的初始值
14
极大似然估计
原理
在极大似然准则下,认为样本来自使该样本出
现概率最大的总体。因此未知参数的极大似然 估计就是使得似然函数(即联合密度函数)达 到最大的参数值
ˆ , ,, ; x , ~) max{p(~); , ,, } ˆ L(1 ˆ2 x 1 2 k 1 x k
c2 4 , c 2 2 c2 4 ,c 2 2
ˆ 1 12 2 2 , c ˆ 1 1
5
一般ARMA(p,q)模型系数的矩估计
1. AR模型的矩估计
Yule-Wolker方程
1 12 p 1 p 1 11 2 p 2 p 2 p2 2 p p p 1 1
2
例:求AR(2)模型系数的矩估计
AR(2)模型 xt 1 xt 1 2 xt 2 t Yule-Walker方程
1 1 2 1 2 1 1 2
矩估计(Yule-Walker方程的解)
ˆ ˆ 1 2 2 12 ˆ ˆ ˆ ˆ 1 1 2 2 ˆ12 ˆ 1 1 1
16
极大似然估计
一般地,我们可以假设 t 的服从正态分布,即
t ~ i.i.d .N 0, 2
ˆ 尽管这个假设要求比较高,但是,从理论上说由此得到的估计 θ 也常
常适合于非正态分布情况。求最大似然估计一般包含两步,第一步, 计算似然函数。第二步,求使得这个似然函数达到最大的 θ 值。不 象以前独立同分布样本计算似然函数比较容易, 由于在这个问题中样 本 x1 ,, xT 不是相互独立的,也不是同分布的,所以如何计算 ARMA(p, q)的样本 x1 ,, xT 的似然函数是本节的一个重要工作。
模型的参数估计
待估参数
p q 1 个未知参数
1,,p ,1,,q ,
常用估计方法
矩估计 极大似然估计 最小二乘估计
2
1
矩估计
原理
样本自相关系数估计总体自相关系数
ˆ 1 (1 , , p ,1 , , q ) 1 ( , , , , , ) ˆ pq p 1 q pq 1
4
ARMA(p,q)模型系数的矩估计
ARMA(1,1)模型 方程 xt 1 xt 1 t 1 t 1 矩估计
1 (1 1 )(1 11 ) 1 0 1 12 211 2 1 1
c ˆ 2 ˆ ˆ 1 , 1 ˆ 1 c
f X t X t 1 ,, X1 xt xt 1 , , x1 ; , 2 f X t X t 1 xt xt 1 ; , 2 xt xt 1 2 1 exp 2 2 2
25
极大似然估计
6
一般ARMA(p,q)模型系数的矩估计
1. AR模型的矩估计 当k=0时,
0 11 p p
2
则可以得到白噪声方差的矩估计。
ˆ ˆ ˆ 2 ˆ0 1ˆ1 pˆ p
p ˆ ˆ ˆ0 1 j j j 1
29
条件极大似然估计
如果样本中第一个 X 1 是已知的,则有
f XT ,, X 2 X1 xT ,, x2 x1 ; , 2 f X t X t1 xt xt 1 ; , 2
17
极大似然估计
我们首先从简单情况开始讨论。设 x1 ,, xT 是 AR(1)序列的一 个样本观测值,
X t X t 1 t ,
2 t ~ i.i.d .N 0, 2 ,此时参数为 θ , 。 假设白噪声
18
极大似然估计
首先考察样本中第一个 X 1 的概率分布,由前面的讨 论
10
1
一般ARMA(p,q)模型系数的矩估计