时间序列报告
时间序列分析试验报告
时间序列分析试验报告
一、试验简介
本次试验旨在探索时间序列分析，以分析日期变化的影响与规律。
时
间序列分析是数据分析的一种，目的是预测未来正确的趋势，并且分析既
有趋势的影响及其变化。
二、试验材料
本次试验使用的资料为最近12个月（即2024年1月到2024年12月）的电子商务网站销售数据。
该电子商务网站以每月总销售量、每月总销售
额及每月交易次数三个变量作为试验数据。
三、试验方法
1．首先，收集2024年1月到2024年12月的电子商务销售数据，记
录每月总销售量、总销售额及交易次数。
2．然后，编制时间序列分析图表，反映每月总销售量、总销售额及
交易次数的变化情况。
3．最后，分析每月的变化趋势，比较每月的销售数据，并进行相关
分析推断。
四、实验结果
1．通过时间序列分析图表可以看出，每月总销售量、总销售额及交
易次数均呈现出稳定上升趋势。
2．从图表中可以推断，在2024年底到2024年底，当月的总销售量、总销售额及交易次数均较上月有所增加。
3．从表中可以推断，每月的总销售量、总销售额及交易次数都在逐渐增加，最终在2024年末达到高峰。
五、结论
通过本次实验可以得出结论。
时间序列实验报告心得
在本次时间序列实验中，我深刻体会到了时间序列分析在解决实际问题中的重要作用。
通过对时间序列数据的收集、处理、分析和预测，我学会了如何运用时间序列分析方法解决实际问题，以下是我在实验过程中的心得体会。
一、实验背景时间序列分析是统计学和金融学等领域的重要研究方法，通过对时间序列数据的分析，我们可以揭示现象的发展变化规律，预测未来趋势，为决策提供依据。
本次实验以我国某地区1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量为研究对象，运用时间序列分析方法进行建模和预测。
二、实验步骤1. 数据收集与处理：首先，收集了某地区1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量数据。
然后，对数据进行初步处理，包括去除异常值、缺失值等。
2. 时间序列图绘制：运用Excel或R等软件绘制时间序列图，观察数据的变化趋势，为后续建模提供依据。
3. 平稳性检验：对时间序列数据进行平稳性检验，以确定是否可以直接进行建模。
常用的平稳性检验方法有ADF检验、KPSS检验等。
4. 模型选择与参数估计：根据时间序列图和平稳性检验结果，选择合适的模型进行拟合。
本次实验选择了ARIMA模型，并对模型参数进行估计。
5. 模型预测与结果分析：利用估计出的模型对未来的数据进行预测，并对预测结果进行分析，评估模型的准确性。
三、实验心得1. 时间序列分析的重要性：通过本次实验，我深刻认识到时间序列分析在解决实际问题中的重要性。
在实际工作中，许多现象都呈现出时间序列特征，运用时间序列分析方法可以揭示现象的发展变化规律，为决策提供依据。
2. 数据处理的重要性：在实验过程中，数据预处理是至关重要的。
只有保证数据的准确性和完整性，才能得到可靠的实验结果。
3. 平稳性检验的必要性：时间序列建模的前提是数据平稳。
通过对数据平稳性进行检验，可以确保模型的准确性。
4. 模型选择与参数估计的重要性：选择合适的模型和参数对于时间序列分析至关重要。
不同的模型适用于不同类型的数据，需要根据实际情况进行选择。
时间序列分析实验报告
引言概述：
时间序列分析是一种用于研究时间数据的统计方法，主要关注数据随时间的变化趋势、季节性和周期性等特征。
时间序列分析应用广泛，可以用于金融预测、经济分析、气象预测等领域。
本实验报告旨在介绍时间序列分析的基本概念和方法，并通过实例分析来展示其应用。
正文内容：
1.时间序列分析基本概念
1.1时间序列的定义
1.2时间序列的模式
1.3时间序列分析的目的
2.时间序列分析方法
2.1随机游走模型
2.2移动平均模型
2.3自回归移动平均模型
2.4季节性模型
2.5ARCH和GARCH模型
3.时间序列数据预处理
3.1数据平稳性检验
3.2数据平滑
3.3缺失值填补
3.4离群值检测
3.5数据变换
4.时间序列模型建立与评估
4.1模型的选择
4.2参数估计
4.3拟合优度检验
4.4模型诊断
4.5预测准确性评估
5.实例分析：某公司销售数据时间序列分析
5.1数据收集与预处理
5.2模型建立与评估
5.3预测分析与结果解释
5.4预测精度评估
5.5结果讨论与进一步改进方向
总结：
时间序列分析是一种重要的统计方法，可用于预测和分析时间相关的数据。
本报告介绍了时间序列分析的基本概念和方法，并通
过实例分析展示了其应用过程。
通过时间序列分析，可以更好地理解数据的趋势和周期性，并进行准确的预测。
时间序列分析也面临着多样的挑战，如数据质量问题和模型选择困难等。
因此，在实际应用中，需要综合考虑多种因素，灵活运用合适的方法和技巧，以提高预测准确性和分析可靠性。
时间序列分析报告
时间序列分析报告时间序列分析报告一、引言时间序列分析是一种通过统计方法对按照时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。
时间序列数据广泛应用于金融、经济、气象、股票市场等领域。
本报告将以某公司销售数据为例，使用时间序列分析方法分析其销售趋势并进行未来销售预测。
二、数据收集和预处理数据集包含了某公司从2010年1月到2020年12月的销售数据。
首先，我们对数据进行预处理，包括消除季节性波动、删除离群值、平滑处理等。
在这一步骤中，我们使用了平均绝对偏差（MAD）和离散度指数（DPI）等统计量来评估数据的质量，并对异常数据进行剔除。
经过预处理后的数据可以更好地反映销售的趋势和周期性变化。
三、趋势分析为了分析销售的趋势，我们采用了两种常用的方法：移动平均法和线性趋势法。
移动平均法通过计算相邻时间段内销售数据的平均值，来平滑数据并识别出趋势。
线性趋势法采用最小二乘法来拟合数据，并通过拟合曲线来描述趋势的变化。
移动平均法的结果显示，销售数据整体呈现出增长趋势。
然而，使用线性趋势法的拟合曲线更能准确地描述趋势的变化情况。
根据线性趋势法的拟合结果，我们可以看到销售呈现出逐年递增的趋势。
四、季节性分析为了识别销售数据中的季节性变化，我们使用了季节性指数和自相关函数等工具。
季节性指数是用来衡量在某个时间段内销售数据相对于全年平均值的波动程度。
自相关函数可以用来分析销售数据在不同时间段之间的相关性。
根据季节性指数的计算结果，我们可以看到销售数据在年底有一个明显的增长期。
此外，自相关函数显示了销售数据在每年的同一时间段之间存在一定的相关性。
这些结果都表明销售数据具有明显的季节性变化。
五、预测模型为了进行未来销售预测，我们使用了时间序列分析中的ARIMA模型。
ARIMA模型可以用来描述时间序列数据的自相关性、趋势性和季节性变化，并生成未来的预测结果。
根据ARIMA模型的拟合结果，我们可以得到未来几个月的销售预测值。
预测结果显示销售数据将继续呈现增长趋势，并在每年的年底出现高峰。
时间序列报告精选
时间序列报告精选2020-11-17时间序列报告精选篇一：时间序列报告ARIMA在客货运输量预测的应用摘要:本次实验利用时间序列中ARIMA模型，建立了客货运输总量预测模型，模型确定为ARIMA(1，1,1)12和ARIMA（12,1,12）12，并对数据进行预测，通过AIC准则和SBC准则确定ARIMA（12,1,12）12为相对最优模型。
关键词：时间序列，ARIMA，AIC准则，SBC准则AbstractThe experiment applied the ARIMA model of the time series to formulate the prediction model of passenger and freight transport. With two deterministic models including ARIMA(1,1,1)12andARIMA(12,1,12)12 and data prediction, the experiment determined ARIMA(12,1,12)12as a relative optimization model by means of AIC criterion and SBC criterion.Keyword:time series, ARIMA,AIC,SBC1. 引言随着经济的高速发展，我国客货运总量数据也在逐年增高，对客货运总量数据的预测有利于制定未来运输的发展战略，合理利用资源，合理调度，使得流通更快捷便利。
2. 模型简介ARIMA模型定义ARIMA 模型（Autoregressive Integrated Moving Average model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）、滑动平均模型（简称MA模型）和使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）为基础“混合”构成。
ARIMA模型表示为：(1iL)(1L)Xt(1iLi)t idi1i1pqp0,p0E(t)0,Var(t)2,E(ts)0,stExst0,st其中L是滞后算子。
时间序列实验报告小结
一、实验背景随着经济、科技、环境等领域的快速发展，时间序列分析作为一种重要的数据处理和分析方法，被广泛应用于各个领域。
为了深入了解时间序列分析方法，我们进行了一系列实验，旨在验证不同时间序列模型的预测效果，并分析其适用性和优缺点。
二、实验目的1. 掌握时间序列分析方法的基本原理和步骤；2. 比较不同时间序列模型的预测效果；3. 分析不同模型的适用性和优缺点；4. 为实际应用提供参考依据。
三、实验内容1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除异常值、缺失值，确保数据质量；（2）数据标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的形式，消除量纲影响；（3）数据划分：将数据分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、验证和测试。
2. 时间序列模型（1）ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型，适用于具有自相关性的时间序列数据；（2）指数平滑模型：适用于具有趋势和季节性的时间序列数据；（3）SARIMA模型：季节性自回归积分滑动平均模型，结合了ARIMA模型和季节性因素；（4）LSTM模型：长短时记忆网络，适用于具有长期依赖性的时间序列数据。
3. 模型训练与预测（1）根据数据特点选择合适的模型；（2）对模型进行参数优化，提高预测精度；（3）使用训练集对模型进行训练；（4）使用验证集评估模型性能；（5）使用测试集进行预测，评估模型预测效果。
四、实验结果与分析1. ARIMA模型（1）预测效果：在训练集上，ARIMA模型的均方误差（MSE）为0.123，在测试集上，MSE为0.145；（2）适用性：ARIMA模型适用于具有自相关性的时间序列数据，但无法处理趋势和季节性数据；（3）优缺点：优点是简单易用，缺点是参数优化困难，且对数据质量要求较高。
2. 指数平滑模型（1）预测效果：在训练集上，指数平滑模型的MSE为0.098，在测试集上，MSE为0.112；（2）适用性：指数平滑模型适用于具有趋势和季节性的时间序列数据；（3）优缺点：优点是参数优化简单，对数据质量要求不高；缺点是预测精度相对较低。
时间序列报告
193194.4692239199.8334721202.9449424204.1522491207.8133478212.3850992244.1077441259.5194085280.4878049340.114431403.813415412.4369748425.8734655455.3039333526.7653759651.9280206760.1606805 19781979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 198819891990 1991 1992 1993 1994 1995对序列进行做时序图，结果如图：824.920802 5 852.053140 1 853.620656 2 848.887226 5 867.914893 6865.720524856.9421023867.6289169895.9772005922.2307989945.2393119971.4590965997.6918235987.42921151029.1152781085.92359 199619971998199920002001 2002 2003 2004 2005 2022 2022 2022 2022 2022 2022居民消费水平时序图显示该序列具有显著的线性趋势，故非平稳，显然该序列不是平稳序列。
对原序列进行一阶差分运算，考虑做一阶差分，结果如图：由图可知，序列没有显著的不平稳性，认为一阶差分后的序列平稳，做平稳性检验，自相关图、偏自相关图以及纯随机检验结果如图：由上图所知对序列的白噪声检验结果可以看出，在0.05的显著性水平下，由于延迟6阶，12阶的 2 检验统计量的P值小于0.05，认为一阶差分后的序列为平稳非白噪声序列，研究故意义。
观察样本自相关系数图发现：样本自相关系数在滞后一期就落入两倍标准差以内，认为自相关系数截尾，截尾阶数为1，因此，考虑选择MA(1)模型对序列进行拟合，我们观察偏自相关系数也1阶截尾，所以，也可以考虑选择AR(1)模型对其拟合通过对模型识别的结果，确定对该数据集建立的最优模型，如图：由图可以看出，在自相关延迟阶数小于等于5，挪移平均延迟阶数也小于等于5 的所有ARMA(p,q)模型中，BIC 信息量相对最小的是AR(1)模型对AR(1)模型进行参数估计，输出结果如下：可以看出所有被估计参数检验p 值都小于0.05，认为两个未知参数显著通过拟合优度统计量表可以看出相关统计量，这些统计量可以匡助比较该模型和其他模型的优劣。
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。
时间序列分析试验报告
季平均值为：7058。1 5649.3 4909。6 6597.7
年平均值为:5873.0 5875.0 5853.3 6073.7 6262。5 6384。5
每个季度的数据的散点图：
图1城市居民季度用煤消耗量散点图
(2）分解回归直线趋势。由于数据有缓慢的上升趋势,可以试用回归直线表示趋势项，这时认为（ 满足一元线性回归模型
end
Rt=dx-St；％求随机项估计
plot（1：24，St，’*—’,1：24，Rt,'<—’）％画出季节项和随机项图形
图2季节项和随机项散点图
预测:为得到1997年的预报值，可以利用公式
，
这里, 是用例中的24个观测数据对第 个数据的预测值，利用MATLAB编写命令：
for i=25:28
m=5780.1+21。9*（i）+s(i-24）％计算1997年四个季度的预测值
1.0371 —0.3936 -1.1552 0.5110
即季节项估计为
分解随机项:利用原始数据 减去趋势项的估计 和季节项的估计 后得到的数据就是随机项的估计 .
在Matlab命令窗口中继续输入下列命令:
for j=1:6
for k=1:4
St（k+4*（j—1））=s（k）；％求季节项值St
end
6384.5
季平均
7058。1
5649。3
4909.6
6597。7
（1）由表8.1.1中每年每季的数据计算年平均值与季平均值，并绘出1991~1996年中每个季度的数据的散点图。
（2)用回归直线趋势法对序列进行分解。
（3）若1997年四季的数据分别为:7720。5 5973。3 5304。4 7075。1，运用（2)对1997年数据作预测并分析误差。
时间序列实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过时间序列分析方法，对一组实际数据进行建模、分析和预测。
通过学习时间序列分析的基本理论和方法，提高对实际问题的分析和解决能力。
二、实验内容1. 数据来源及预处理本次实验所使用的数据集为某地区近十年的年度GDP数据。
数据来源于国家统计局，共包含10年的数据。
2. 数据可视化首先，我们将使用Excel软件绘制年度GDP的时序图，观察数据的基本趋势和周期性特征。
3. 平稳性检验根据时序图，我们可以初步判断数据可能存在非平稳性。
为了进一步验证，我们将使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验对数据进行平稳性检验。
4. 模型选择由于数据存在非平稳性，我们需要对数据进行差分处理，使其变为平稳序列。
然后，根据自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图，选择合适的模型。
5. 模型参数估计使用最大似然估计法（MLE）对所选模型进行参数估计。
6. 模型拟合与检验将估计出的模型参数代入模型，对数据进行拟合，并计算残差序列。
接着，使用Ljung-Box检验对残差序列进行白噪声检验，以验证模型的有效性。
7. 预测利用拟合后的模型，对未来几年的GDP进行预测。
三、实验过程及结果1. 数据可视化通过Excel绘制年度GDP时序图，发现数据呈现明显的上升趋势，但同时也存在一定的波动性。
2. 平稳性检验对数据进行一阶差分后，使用ADF检验进行平稳性检验。
结果显示，差分后的序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明序列是平稳的。
3. 模型选择根据ACF和PACF图，选择ARIMA(1,1,1)模型。
4. 模型参数估计使用MLE法对ARIMA(1,1,1)模型进行参数估计，得到参数值：- AR系数：-0.864- MA系数：-0.652- 常数项：392.4765. 模型拟合与检验将估计出的模型参数代入模型，对数据进行拟合，并计算残差序列。
使用Ljung-Box检验对残差序列进行白噪声检验，结果显示在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明模型拟合效果较好。
时间序列分析报告
时间序列分析报告时间序列分析报告一、引言时间序列分析是一种统计学方法，通过对时间序列数据的观察、建模和预测，来揭示变量之间的关系、趋势和周期性。
时间序列分析被广泛用于经济学、金融学、气象学等领域。
本文将对某个具体时间序列数据进行分析，包括数据的描述、图形展示、模型建立和预测等方面。
二、数据描述本文所选取的时间序列数据是某地区每月的气温数据，记录了该地气温的变化情况。
该数据集包括了从2010年到2020年的一百二十个月的数据，每个月有一个温度值。
数据集中温度的单位为摄氏度。
三、图形展示为了更直观地观察数据的变化情况，我们首先绘制了折线图。
如图1所示，横轴表示时间，纵轴表示温度。
通过折线图可以观察到温度的整体趋势以及可能存在的季节性变化。
图1 某地区每月气温折线图四、模型建立基于对数据的观察和图形展示，我们可以初步判断该时间序列具有一定的季节性和趋势性。
因此，在模型建立的过程中我们分别考虑了季节分解和趋势分析。
4.1 季节分解季节分解是将时间序列数据按照不同的季节进行分组，然后对每个季节的数据进行分析。
我们针对该时间序列数据进行了季节性分解，并得到了趋势项、季节项和随机项。
如图2所示，横轴表示时间，纵轴表示温度。
蓝色曲线表示原始数据，红色曲线表示趋势项，绿色曲线表示季节项，黄色曲线表示随机项。
通过季节分解我们可以更好地观察到温度变化的规律。
图2 季节分解图4.2 趋势分析针对该时间序列数据的趋势性，我们进行了线性趋势分析。
通过线性趋势分析，我们可以得到一个线性回归方程，来刻画温度随时间变化的趋势。
具体来说，我们计算了温度数据的时间趋势，以及趋势的显著性。
根据计算结果，可以得出温度随时间的变化呈现出显著的线性趋势。
五、预测在模型建立的基础上，我们根据过去的数据对未来的温度进行了预测。
具体来说，我们采用了滑动平均法和指数平滑法两种方法进行预测。
通过比较两种方法的预测结果，可以得出未来的温度可能处于一个稳定的状态，并且具有一定的季节性变化。
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。
时间序列实训报告
一、实训基本情况（一）实训时间：20xx年x月x日至20xx年x月x日（二）实训单位：XX大学经济与管理学院（三）实训目的：通过本次时间序列实训，使学生掌握时间序列分析的基本原理和方法，提高学生运用时间序列模型解决实际问题的能力。
二、实训内容1. 时间序列的基本概念和性质2. 时间序列的平稳性检验3. 时间序列的分解4. 时间序列的预测方法5. 时间序列模型的应用三、实训过程1. 时间序列的基本概念和性质实训过程中，我们学习了时间序列的定义、分类、性质等基本概念，了解了时间序列在统计学、经济学、气象学等领域的重要应用。
2. 时间序列的平稳性检验我们学习了如何对时间序列进行平稳性检验，包括ADF检验、KPSS检验等，以及如何处理非平稳时间序列。
3. 时间序列的分解我们学习了时间序列分解的基本方法，包括趋势分解、季节分解、周期分解等，并运用这些方法对实际数据进行分解。
4. 时间序列的预测方法我们学习了时间序列预测的基本方法，包括指数平滑法、ARIMA模型、季节性ARIMA模型等，并运用这些方法对实际数据进行预测。
5. 时间序列模型的应用我们选取了实际数据，运用所学的时间序列模型进行预测，并分析了预测结果。
四、实训心得1. 理论与实践相结合通过本次实训，我深刻认识到理论联系实际的重要性。
在实训过程中，我们不仅学习了时间序列分析的基本原理和方法，还运用所学知识解决实际问题，提高了自己的实际操作能力。
2. 团队合作与沟通在实训过程中，我们分组进行讨论和协作，共同完成实训任务。
这使我意识到团队合作和沟通在解决问题中的重要性。
3. 严谨的科研态度在实训过程中，我们对待数据和分析结果都要严谨，力求准确。
这使我明白了科研工作中严谨态度的重要性。
4. 拓宽知识面本次实训让我了解了时间序列分析在其他领域的应用，拓宽了我的知识面。
五、实训总结通过本次时间序列实训，我掌握了时间序列分析的基本原理和方法，提高了运用时间序列模型解决实际问题的能力。
时间序列分析报告心得
时间序列分析报告心得一、引言时间序列分析是一门研究按一定时间顺序排列的数据并通过统计方法对其进行建模、预测和分析的方法。
在时间序列分析的过程中，我们运用了各种统计技术，比如平均数、标准差等，通过对历史数据的分析，我们可以预测未来一段时间内的数据变化趋势和规律。
本篇报告主要总结了我对时间序列分析的学习和实践的心得体会。
二、学习过程在学习时间序列分析的过程中，我首先了解了时间序列分析的基本概念和常用的方法。
我了解到，时间序列分析的目标是通过分析时间序列的内在规律，对未来的发展趋势进行预测。
同时，时间序列分析也可以揭示时间序列中的周期性变化、趋势性变化和季节性变化。
我学习了一些时间序列分析的基本概念，比如平稳性、自相关函数、移动平均、自回归等。
在学习过程中，我尝试了不同的学习方法。
首先，我阅读了一些经典的时间序列分析教材和文献，掌握了基本的理论知识。
其次，我通过在线课程和视频教程学习了时间序列分析的实践技巧。
最后，我参与了一些实际项目，应用时间序列分析模型对数据进行预测和分析。
三、实践应用在时间序列分析的实践应用中，我主要应用了Python编程语言和一些常用的时间序列分析工具包，比如pandas和statsmodels。
通过这些工具，我可以对时间序列数据进行读取、处理、分析和可视化。
我首先通过pandas库读取了时间序列数据，并进行了数据的预处理工作。
预处理包括填充缺失值、平滑数据、去除异常点等步骤，这可以使得模型更准确地反映数据的真实情况。
然后，我使用了statsmodels库来构建时间序列分析模型。
statsmodels库提供了丰富的时间序列模型类和函数，比如ARIMA模型、SARIMA模型等。
通过这些模型，我可以对时间序列数据进行建模和预测。
最后，我使用了matplotlib库对分析结果进行可视化。
可视化可以帮助我们更直观地理解数据的规律和趋势，以及模型的预测效果。
四、心得体会通过学习和实践时间序列分析，我深刻体会到了时间序列分析在实际应用中的重要性和价值。
时间序列实验报告
第三章平稳时间序列分析选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列单位：万公里一、时间序列预处理（一）时间序列平稳性检验1.时序图检验（1）工作文件的创建。
打开EViews6.0软件，在主菜单中选择File/New/Workfile, 在弹出的对话框中，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency（时间序列数据），在Date specification下的Frequency中选择Annual(年度数)，在Start date中输入“1950”（表示起始年份为1950年），在End date中输入“2008”（表示样本数据的结束年份为2008年），然后单击“OK”，完成工作文件的创建。
（2）样本数据的录入。
选择菜单中的Quick/Empty group(Edit Series)命令，在弹出的Group对话框中，直接将数据录入，并分别命名为year（表示年份），X（表示新增里程数）。
（3）时序图。
选择菜单中的Quick/graph…，在弹出的Series List中输入“year x”,然后单击“确定”，在Graph Options中的Specifi中选择“XYLine”,然后按“确定”，出现时序图，如图1所示：图1 我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列时序图从图1中可以看出，该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界，因而可以初步认定序列是平稳的。
为了进一步确认序列的平稳性，还需要分析其自相关图。
2.自相关图检验选择菜单中的Quick/Series Statistics/Correlogram...,在Series Name中输入x（表示作x序列的自相关图），点击OK，在Correlogram Specification 中的Correlogram of 中选择Level，在Lags to include中输入24，点击OK，得到图2：图2 我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列自相关图和偏自相关图从图2可以看出，序列的自相关系数一直都比较小，除滞后1阶和3阶的自相关系数落在2倍标准差范围以外，其他始终控制在2倍的标准差范围以内，可以认为该序列自始至终都在零轴附近波动，因而认定序列是平稳的。
时间序列实验报告
时间序列实验报告时间序列实验报告引言时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究数据随时间变化的规律性。
在本次实验中，我们将通过对一组时间序列数据的分析，探索其中的趋势、季节性和周期性，并尝试建立合适的模型进行预测。
数据收集与描述我们选择了一组关于某公司销售额的时间序列数据作为实验对象。
这组数据包含了从2010年到2020年的每个月的销售额，共计120个观测值。
首先，我们对数据进行了初步的描述性统计分析。
在整体上，销售额呈现出逐年增长的趋势。
平均每个月的销售额从2010年的100万元增长到2020年的200万元。
然而，在这个总体趋势之下，我们还发现了一些明显的季节性和周期性变化。
季节性分析为了更好地理解季节性变化，我们对数据进行了季节性分解。
通过应用移动平均法，我们得到了季节性指数和趋势指数的估计值。
结果显示，销售额在每年的第一季度相对较低，在第二季度有所回升，在第三季度达到峰值，然后在第四季度略有下降。
这种季节性变化可能与消费者购买行为的变化有关，例如春节期间的消费增加和年底的促销活动。
周期性分析除了季节性变化外，我们还观察到了一些周期性的波动。
为了检测这些周期性变化，我们使用了自相关函数和偏自相关函数的分析方法。
根据自相关函数的图表，我们发现销售额存在一个明显的周期为12个月的循环。
这可能与公司的年度销售策略或市场的季节性需求有关。
此外，我们还发现了一些较小的周期性变化，例如3个月和6个月。
模型建立与预测基于对数据的分析，我们选择了ARIMA模型作为预测模型。
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，它结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）的特性。
通过对数据进行差分，我们使得序列变得平稳，然后通过自相关函数和偏自相关函数的分析，确定了ARIMA模型的参数。
最终，我们建立了一个ARIMA(1,1,1)模型，并使用该模型进行了未来12个月的销售额预测。
预测结果显示，未来12个月的销售额将继续保持增长的趋势，但增速可能会逐渐放缓。
时间应用序列实验报告
一、实验背景时间序列分析是统计学和数据分析领域的一个重要分支，广泛应用于经济、金融、气象、生物等多个领域。
本实验旨在通过实际案例，学习时间序列分析方法，并运用相关模型进行预测和解释。
二、实验目的1. 掌握时间序列数据的基本特征和常见模型。
2. 学习时间序列数据的平稳性检验、模型识别和参数估计。
3. 熟悉时间序列预测方法，并进行实际应用。
三、实验数据本次实验选用某城市近五年月均气温数据作为研究对象，数据来源为气象局官方网站。
四、实验步骤1. 数据预处理- 将数据导入统计软件，进行数据清洗和整理。
- 绘制时间序列图，观察数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性等。
2. 平稳性检验- 对数据进行单位根检验（ADF检验），判断数据是否平稳。
- 对非平稳数据，进行差分处理，使其达到平稳。
3. 模型识别- 根据时间序列图和自相关图、偏自相关图，初步判断模型类型。
- 对候选模型进行参数估计，比较不同模型的拟合优度。
4. 模型验证- 对模型进行残差分析，检验模型是否合适。
- 利用预测指标（如均方误差、均方根误差等）评估模型的预测性能。
5. 模型应用- 利用训练好的模型，对未来一段时间内的气温进行预测。
- 分析预测结果，解释气温变化趋势和原因。
五、实验结果与分析1. 数据预处理- 数据清洗：删除异常值，填补缺失值。
- 数据整理：将数据转换为时间序列格式。
2. 平稳性检验- 对原始数据进行ADF检验，结果显示P值小于0.05，拒绝原假设，说明数据是非平稳的。
- 对数据进行一阶差分，再次进行ADF检验，结果显示P值大于0.05，接受原假设，说明一阶差分后的数据是平稳的。
3. 模型识别- 根据时间序列图和自相关图、偏自相关图，初步判断模型为ARIMA模型。
- 对ARIMA模型进行参数估计，比较不同模型的拟合优度，最终选择ARIMA(1,1,1)模型。
4. 模型验证- 对模型进行残差分析，发现残差基本符合正态分布，说明模型合适。
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告时间序列分析实验报告一、引言时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法，通过对时间序列数据的分析和建模，可以揭示数据背后的规律和趋势，为预测和决策提供依据。
本报告旨在通过对某一时间序列数据的分析和建模，展示时间序列分析的基本原理和方法。
二、数据描述本次实验所使用的时间序列数据为某公司每月销售额的数据，共计12个月的数据。
下面是数据的具体描述：月份销售额（万元）1 102 123 154 145 166 187 208 229 2510 2411 26三、数据可视化为了更好地了解数据的特点和趋势，我们首先对数据进行可视化分析。
下图展示了月份与销售额之间的关系：（插入柱状图）从图中可以看出，销售额呈现出逐渐增长的趋势，但并不是完全线性增长，而是有一定的波动。
四、平稳性检验在进行时间序列分析之前，需要先对数据的平稳性进行检验。
平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上保持不变的性质。
我们使用单位根检验来检验数据的平稳性。
对于本次实验的数据，我们使用ADF检验进行单位根检验。
检验结果显示，数据的ADF统计量为-2.456，显著性水平为0.05时的临界值为-3.605。
由于ADF统计量大于临界值，我们无法拒绝原假设，即数据存在单位根，不具备平稳性。
五、差分处理由于数据不具备平稳性，我们需要对数据进行差分处理，以消除趋势和季节性的影响。
差分处理可以通过计算当前观测值与前一观测值之间的差异来实现。
对本次实验的数据进行一阶差分处理后，得到的差分序列如下：月份差分销售额（万元）2 23 34 -16 27 28 29 310 -111 212 2六、建立ARIMA模型差分处理后的数据满足平稳性的要求，我们可以开始建立ARIMA模型来对数据进行拟合和预测。
ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，它包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
通过对差分序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）的分析，我们选择了ARIMA(1,0,1)模型来拟合数据。
时间序列检验实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本实验旨在通过实际操作，理解和掌握时间序列数据平稳性检验的方法和步骤，学习如何利用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）等统计方法判断时间序列的平稳性，并在此基础上进行时间序列的建模和分析。
二、实验背景时间序列数据在经济学、金融学、气象学等领域有着广泛的应用。
然而，在实际研究中，很多时间序列数据都存在非平稳性，这会影响到模型的估计和预测效果。
因此，对时间序列进行平稳性检验是时间序列分析的重要步骤。
三、实验内容1. 数据准备本实验选取某城市1980年1月至2020年12月每月的气温数据作为研究对象。
2. 平稳性检验（1）图检验法首先，我们绘制气温数据的时序图，观察数据的波动情况。
从时序图中可以看出，气温数据呈现出明显的季节性波动，且数据的均值和方差随时间变化，初步判断该时间序列是非平稳的。
（2）ADF检验接下来，我们使用ADF检验对气温数据进行平稳性检验。
ADF检验的基本原理是，通过检验时间序列是否存在单位根，来判断其是否平稳。
具体操作如下：1. 引入库和函数说明```pythonfrom statsmodels.tsa.stattools import adfuller```2. 进行ADF检验```pythondef adf_test(timeseries):增加滞后阶数dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')output = pd.Series(dftest[0:4], index=['ADF Statistic', 'p-value', ' Lags Used', 'Number of Observations Used'])for key, value in dftest[4].items():output[f'Critical Value ({key})'] = valuereturn outputadf_result = adf_test(data)print(adf_result)```3. 结果分析从ADF检验结果可以看出，气温数据的ADF统计量小于5%的临界值，p值大于0.05，拒绝原假设，即气温数据是非平稳的。
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由图三知该序列二阶差分后的时序图平稳，为了进一步确定平稳性，再观察自相关系数图和偏自相关系数图
图四自相关系数图
图五偏自相关系数图
图六 纯随机检验图
由图六可以看出延迟6阶、12阶的检验P值比给定的显著性水平 小，因此，拒绝原假设 ，认为该序列为非白噪声序列。所以，对该序列建模是有意义的。
八、政策建议
（一）．扩大内需特别是消费需求
要促进经济平稳较快发展。扩大内需特别是消费需求，不断优化投资结构。着力扩大消费需求。大力调整收入分配格局，增加中低收入者收入，提高居民消费能力。完善鼓励居民消费政策。大力发展社会化养老、家政、物业、医疗保健等服务业。
（二）．保持物价总水平基本稳定
保持物价总水平基本稳定，是关系群众利益和经济社会发展全局的重点工作。要在有效实施宏观经济政策、管好货币信贷总量、促进社会总供求基本平衡的基础上，搞好价格调控，防止物价反弹。要增加生产、保障供给。要搞活流通、降低成本。调整完善部分农产品批发、零售增值税政策，推动流通标准化、信息化建设。
20008820
20019057
200210882
200312014
200413425
200514662
200616487
200718553
200820113
200922023
201024982
201127760
201230350
201333337
201436057
;
procgplot data=Y; /*对数据集进行绘制时序图*/
五、模型的建立及模型的检验
（一）模型的相对最优定阶：
在SAS软件输入代码，对模型进行估计。具体代码如下：
procarima data=Y;
identifyvar=Y(2) nlag=12 minic p=(0:4) q=(0:4);
run;
图七
由图七可知在自相关延迟阶数小于等于5，移动平均延迟阶数也小于等于5的所有ARMA（p,q）模型中，BIC信息量相对最小是ARMA(4，4)模型。
二、问题的提出
统计系统按人均年收入将2002年北京城镇居民收入划分为低收入户、中偏下户、中等收入户、中偏上户、高收入户5个层次。调查显示，北京城市居民的消费倾向总体上呈逐步提高的趋势，但从近期的实际情况看，不同收入群体居民的消费倾向呈现不同的走势。因此对于研究和预测未来几年北京市居民消费水平的趋势显得尤为重要。
symbol2 c=red i=join v=dot; /*预测值数据图形颜色为红色，每个值用圆圈表示，用直线连接各值*/
symbol3 c=green i=join v=star l=3 h=3; /*95%的预测置信上限、下限颜
色为绿色，每个值用星形表示，用直线连接各值；“l”代表线条形状，选择3号线条；“h”代表曲线中各点大小，取值为3*/
symbol c=red i=join v=star; /*各点的形状为星号，通过直线连接，曲线颜色为红色*/
run;
data Y;
input year Y;
dif1=dif(Y); /*对序列Y进行一阶差分*/
cards;
19955663
19966497
19977418
19985178
19995784
三、数据来源
年份
居民消费水平
1995
5663
1996
6497
1997
7418
1998
5178
1999
5784
2000
8820
2001
9057
2002
10882
2003
12014
2004
13425
2005
14662
2006
16487
2007
18553
2008
20113
2009
22023
2010
24982
图11
模型二：MA(1)
输入的代码如下：
estimatep=1;
run;
图12
由图11可以得出参数估计结果显示MA(1，1)显著，即ｔ检验统计量的Ｐ值小于0.05，所以模型通过了显著性检验。
通过图11拟合优度统计量表可以看出相关统计量，这些统计量可以帮助比较该模型和其他模型的优劣。AIC和SBC函数值的大小分别为315.1937和316.9745；“Numbers of Residuals”表示的是残差个数，本例残差个数为18个。
run;
图15
在图15中，黑色曲线表示原序列值。红色曲线表示模型的拟合值，而两绿色曲线分别表示预测值95%的置信下限和上限。我们发现红色曲线和黑色星号几乎重合。再次说明模型拟合比较完美。
七、结论
我们得到该序列模型表达式为：
模型拟合效果比较完美。
由图15我们可以分析：
居民消费水平与时间成正比，随着年份的增加，居民消费水平也在增加，说明随着经济的不断发展，人民生活水平提高，居民消费水平不断提升，
200413425
200514662
200616487
200718553
200820113
200922023
201024982
201127760
201230350
201333337
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;
procgplot data=Y; /*对数据集进行绘制时序图*/
plot Y*year/haxis=1995 to 2015 by 2; /*指出曲线图变量所在坐标轴，Y是曲线图的纵轴，year则是曲线图的横轴;haxis则是将横从1978至2015进行等距离划分，相邻两个值间隔2*/
输入的代码如下：
procgplot data=Y; /*画数据集sj的时序图*/
plot Y*year=1 forecast*year=2 l95*year=3 u95*year=3/overlay;
/*数据的线条取值为“1”，预测值的线条取值为“2”，95%置信概率下的上下限区间取值为“3”*/
symbol1 c=black i=join v=diamond; /*原始数据图形颜色为黑色，每个值用菱形表示，用直线连接各值*/
200514662
200616487
200718553
200820113
200922023
201024982
201127760
201230350
201333337
201436057
;
procgplot data=Y; /*对数据集进行绘制时序图*/
plot dif2*year/haxis=1995 to 2015 by 2; /* dif2是曲线图的纵轴，year则是曲线图的横轴;haxis则是将横从1978至2015进行等距离划分，相邻两个值间隔2*/
图13
通过图12残差序列检验值表来检验残差序列是否为白噪声序列，从而检验模型的显著性。由表可以看出延迟6、12期的P值都明显大于0.05，认为残差序列为白噪声序列，并认为模型拟合良好。
两个模型相比较下，AR(1)模型更好。
图11输出的是拟合模型的具体形式。在本图下一部分显示的是自相关因子。得到的模型表达式如下：
2011
27760
2012
30350
2013
33337
2014
36057
四、数据分析
对序列进行做时序图，在SAS软件输入代码，输出结果如图1：
图一 原始序列时序图
由图一可以看出该序列不是平稳序列，故对其一阶差分，在SAS软件输入代码，输出结果
图二所示：
图二 一阶差分后时序图
由图2可知，该序列一阶差分后仍是不平稳的，再做一次二阶差分在SAS软件输入代码，输出结果如图三所示:
（三）．转变经营方式
1.要加快转变经济发展方式，推进经济结构战略性调整。要促进产业结构优化升级。推动战略性新兴产业健康发展。实施有利于服务业发展的财税、金融政策，支持社会资本进入服务业，促进服务业发展提速、比重提高、水平提升。
2.要促进区域经济协调发展。认真落实西部大开发新10年的政策措施，加大实施中部地区崛起战略的力度，加快推进东北地区等老工业基地振兴，积极支持东部地区转型发展、在更高层次上参与国际竞争与合作。更好地发挥经济特区、上海浦东新区、天津滨海新区在改革开放中先行先试的重要作用。
plot dif1*year/haxis=1995 to 2015 by 2; /* dif1是曲线图的纵轴，year则是曲线图的横轴;haxis则是将横从1978至2015进行等距离划分，相邻两个值间隔2*/
symbol c=red i=join v=star; /*各点的形状为星号，通过直线连接，曲线颜色为红色*/
本科课程设计论文
统计软件课程设计
题 目： 基于SAS分析居民消费水平变化趋势的研究
系 别： 统计系
专业班级： 经济统计1403
姓 名： 王玉明
学 号： **********
指导教师： 苗菲
2016年 12 月20 日
基于SAS分析居民消费水平变化趋势的研究
一、前言
【摘要】居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。居民消费水平，是按国内生产总值口径，即包括劳务消费在内的总消费进行计算的。计算公式为：
（二）参数估计
运用sas输入代码得:
图八
由图八可知，MU、MA(1，1)、MA(1，2)、MA(1，3)、MA(1，4)、AR（1，1）、AR（1,2）、 AR（1，3）、AR（1，4）均大于0.05，所以通过观察样本的自相关图和偏自相关图确立最优模型，因为样本自相关图是3阶截尾，偏自相关图是3阶截尾所以，我们可以选择MA（1）,AR（1）这两个模型来确定解释变量的最优模型。