应用时间序列分析第二版 4.7.7上机程序
应用计量经济学时间序列分析第二版教学设计
应用计量经济学时间序列分析第二版教学设计一、课程简介本课程是应用计量经济学时间序列分析的进阶课程，为研究生课程。
本课程主要包括时间序列分析的理论、方法和应用。
学生需要掌握时间序列数据的基本性质，了解常见的时间序列分析方法，掌握时间序列建模的基本步骤，能够进行时间序列分析的实证研究。
本课程要求学生具有计量经济学基础知识，并具备一定的数理统计基本功。
二、教学目标•让学生了解时间序列建模的基本概念和原理；•培养学生分析经济数据的时间序列属性的能力；•帮助学生掌握经济时间序列分析的常用方法和技巧，提高他们的实证研究能力；•通过作业和课堂讨论，激发学生的思考和独立解决问题的能力。
三、教学内容任务一：Introduction（2学时）•时间序列的概念和特征•时间序列的建模方法和研究意义•时间序列分析软件Eviews的介绍和应用实例任务二：时间序列构建（4学时）•时间序列的构建与描述性统计•时间序列相关性的检验和解释•时间序列预处理和分析任务三：线性时间序列模型（6学时）•时间序列模型的概念和基本假设•线性时间序列模型的描述和方法•时间序列模型参数的估计和检验任务四：非线性时间序列模型（6学时）•非线性时间序列模型的概念和基本假设•ARCH、GARCH等常见非线性模型的描述和应用•时间序列模型诊断和预测方法任务五：实证研究案例（6学时）•时间序列模型在实证研究中的应用举例•学生根据给定的数据，自行构建时间序列模型并进行实证分析•学生撰写报告，展示实证研究成果四、教学方法本课程采用理论授课和案例分析相结合的方式进行。
理论授课部分重点讲解时间序列模型的理论和方法，学生需要做好笔记，深入理解模型的基本概念和假设。
案例分析部分分组进行，学生一起讨论如何构建时间序列模型、估计参数和预测结果等问题，老师进行指导和点评。
学生需要提交课后作业和学期末的实证研究报告。
五、教学评估方法•平时成绩：包括出勤和参与度，以课堂表现和课后作业完成质量为考核标准•作业成绩：课后作业的完成情况和成果，包括计算题和理论题•课程论文：学生自行选择研究主题，构建时间序列模型，撰写时间序列分析实证研究论文•期末考试：对学生全年学习情况进行考核，考查学生对时间序列模型的理论和应用情况六、参考资料•《时间序列分析基础》（高邦靖著）•《应用时间序列分析》（哈瑞·麦克菲尔兰、马克·S.哈罗德著）•《实证时间序列分析》（蒂米·温廷格、哈里·科氏著）。
时间序列分析：方法与应用(第二版)PPT 时间序列分析(第四章)
yt
~
I（0）
均具有零均值。
由性质（3）知有
xt ~ I（1） yt ~ I（1）
构造 xt 、yt 的线性组合
zt = yt — A xt
=
yt
—A
xt
~ I（0）
x 、 t 和、 yt 虽然是单位根过程，但它们存在一个线性组合
是平稳的。这是因为它们具有公共的I（1）因子 wt 。
16
（二）协整的含义及检验
值“0”。
1
2. 虚拟变量设置原则 若某一定性变量有m种情况（状态），设虚拟
变量时，只能有m-1个。 （二）虚拟变量对模型的影响 引入虚拟变量，对模型截距、斜率的影响
对一般的线性回归模型
yt = 0 + 1 xt + t
引入虚拟变量D
2
1. 加法形式
yt = 0 + 1 xt + Dt + t
第四章 两序列的协整和误差修正模型
一、含虚拟变量的回归模型 （一）虚拟变量的设置
1. 虚拟变量的定义
当解释变量不是定量测量数据，或在不同的 情况下，所产生的结果不同，就需要将解释变量 区分开，可以采用设虚拟变量的方法。
虚拟变量是取值仅取1或0的变量。一般，基础类
型、肯定类型取值“1”，比较类型、否定类型取
一般地，线性组合仍为一阶单整序列，
则axt + byt ~I（1）。
y特t ~殊I情（况1），均两为个单序位列根都过是程一，阶但单可整能，存即在xt一~ I个（非1）零，向量，
使两个序列的线性组合达到平稳。
15
若
xt yt
= =
wt+ x A w+t
应用时间序列分析 第4章
month=_n_;cards;0.982 0.943 0.920 0.911 0.925 0.951 0.929 0.940 1.009 1.054 1.100 1.335 ;proc gplot data=example4_7_3; /*画季节指数图*/plot jjzs*month;symbol c=black v=diamond i=join;run;proc gplot data=sasuser.aa; /*画消除季节影响后的序列x1时序图*/plot x1*t;symbol c=black v=circle i=none;run;proc autoreg data=sasuser.aa; /* 对序列x1进行线性拟合*/model x1=t;output predicted=x2 out=results;run;proc gplot data=results; /*画线性趋势拟合图*/plot x1*t=1 x2*t=2/overlay;symbol1c=black v=circle i=none;symbol2c=red v=none i=join;run;proc gplot data=sasuser.bb; /*画残差图*/plot z*t;symbol c=red v=circle i=none;run;proc arima data=sasuser.bb; /*残差序列的检验、建模及预测*/identify var=z nlag=8minic p= (0:5) q= (0:5);run;estimate p=1;run;estimate p=1 noint;run;forecast lead=12id=t out=out;run;proc gplot data=; /*观察值序列x和预测值序列yc联合作图*/plot x*t=1 yc*t=2/overlay;symbol1c=black v=star i=none;symbol2c=red v=none i=join;run;【结果及分析】2、选择拟合模型：根据数据资料，算出该序列的月度季节指数如表从图3-2可以直观地看出每年的第四季度是我国社会消费品零售旺季(该季度的指数值明显大于1)，而前三个季度的季节指数在1附近，销售情况起伏不大，所以该序列有明显的季节效应。
时间序列分析：方法与应用(第二版)PPT 时间序列分析(第二章)
13
SY
160
120
80
40
0
-40
-80 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82
平稳时间序列曲线图
14
平稳时序自相关分析图 15
Y
3,500 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000
500 0 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98
Y 为样本数据平均值。
4
自相关系数rk 与简单相关系数一样，取值范
围为[-1,+1]。其绝对值越接近于1，表明自相关
程度越高。
最大滞后阶数k取
的个数。
n
4
、1n0
、
n
，n为观测数据
例2.1
3） 自相关系数的抽样分布
完全随机序列自相关系数的抽样分布，近似于 以0为均值， 为标准差的正态分布。
时间序列可以用过去的误差项表出
yt = b0 + b1et1+……+ bket k + et
3
（二） 方法性工具
1. 自相关函数
1） 自相关含义 时间序列诸项之间的简单相关
2） 自相关系数 计算公式
nk
(YT Y )(Ytk Y )
rk T 1 n
(Yt Y )2
t 1
式中：n为样本数据个数；k为滞后期；
非平稳时间序列曲线图
非平稳时序自相关分析曲线图
非平稳时序自相关分析曲线图
（2）时序趋势的消除
非平稳性能够被消除的时间序列称为齐次非 平稳时间序列。
一阶差分（逐期、短差）
▽Yt=Yt-Yt-1 (t＞1)
பைடு நூலகம்
时间序列分析及其应用第二版教学设计
时间序列分析及其应用第二版教学设计一、教学目标本教学设计旨在深入探讨时间序列分析及其应用的相关知识和技能，在理论与实践中形成系统而全面的学科知识体系和扎实的动手实践能力。
具体目标为：1.掌握时间序列分析的基本概念、分析方法和应用场景；2.学习时间序列的模型建立、参数估计和预测方法；3.熟练掌握常用时间序列分析工具及其操作方法；4.应用时间序列分析技术，解决实际问题。
二、教学内容1. 时间序列分析基础•时间序列概念；•时域分析与频域分析；•常见时间序列模型；2. 时间序列模型的建立与估计•AR模型、MA模型、ARMA模型；•模型参数的最大似然估计方法；•模型评价方法（残差分析、C、BIC等）。
3. 时间序列的预测和应用实例•时间序列的预测方法（移动平均、指数平滑法、ARIMA模型等）；•应用实例：宏观经济指标、股票价格、气象数据等。
4. 时间序列分析工具的使用•Python的时间序列分析工具（pandas、statsmodels、matplotlib 等）；•R语言的时间序列分析工具（ts、forecast等）。
三、教学方法1. 讲授讲授是教学过程的主要方式，适用于知识点的介绍和原理的阐述。
通过使用多媒体课件、动画、演示等辅助工具，可以提高教学效果。
2. 实验实验是教学过程中的重要环节，通过实验可以加深学生对知识的理解和掌握实践技能。
可以利用计算机模拟、实际数据分析等方式进行实验。
3. 学术讨论学术讨论旨在鼓励学生积极参与科学讨论，探讨时间序列分析中的难点和热点问题，培养学生的批判性思维和学术交流能力。
4. 课外阅读要求学生对相关领域的研究进展和典型应用案例进行阅读，提高对知识的深度理解和实际应用能力。
四、考核方式采用综合考核方式，包括理论知识考核和实验操作考核两部分。
其中，理论知识考核主要考察学生对时间序列分析的基本概念、方法和应用的理解程度，实验操作考核主要考察学生对时间序列分析工具的掌握和实际应用能力。
《应用时间序列分析》期末上机实践报告
得分《应用时间序列分析》期末上机实践报告课程名称：应用时间序列分析《应用时间序列分析》期末课程上机报告要求六、（30分）实践题（另交3-10页的题目、程序和答案纸）要求：系统复习各章上机指导的相关内容，从问题出发，解决三个具体时间序列数据的分析处理全过程（包含：1、数据的背景和拟用到的处理方法，提供可以独立运行的SAS程序，程序的主要运行结果和结果的解读；2、每个学生都必做ARIMA过程的较完整运用，包括数据的输入、输出，时序图、自相关图、偏相关图，并建立成功的拟合模型；3、自由选择其它两个数据和用到自己熟悉的时间序列分析程序过程的处理方法（如趋势拟合、X11、GARCH模型等），但尽量不要三题都用同一个方法）。
、ARIMA模型数据来源：《应用时间序列分析》第5章习题5已知1867-1938年英国（英格兰及威尔士）绵羊的数量如表1所示（行数据），运用时间序列模型预测未来三年英国的绵羊数量。
2203236022542165202420782214229222072119 2119213721321955178517471818190919581892 19191853186819912111 21191991185918561924 1892191619681928189818501841182418231843 188019682029199619331805171317261752 1795 1717164815121338138313441384148415971686 17071640161116321775185018091653164816651627 1791（1）确定该序列的平稳性。
（2）选择适当模型，拟合该序列的发展。
（3）利用拟合模型预测1939-1945年英国绵羊的数量(1)平稳性检验建立临时数据集IhfOl data IhfOl;in put x@@; difx=dif(x);y=log(x); t=_n_； cards;220323602254216520242078 221422922207211921192137 213219551785174718181909 195818921919185318681991211121191991185918561924 189219161968192818981850184118241823184318801968 202919961933180517131726 175217951717164815121338 138313441384148415971686 170716401611163217751850 180916531648166516271791proc gplot data=lhf01;plot x*t difx*t y*t;symbol c=red i=joi n v=star; run;proc arima;iden tify var=x;run;输出时序图显示这是一个典型的非平稳序列。
《应用时间序列分析》课件
时间序列的特点
时间序列数据通常具有趋势性、周期 性、随机性等特点，这些特点对时间 序列分析具有重要的影响。
时间序列分析的应用领域
金融市场分析
通过分析股票、债券等金融产品的价格数据 ，预测未来的市场走势。
2023 WORK SUMMARY
应用时间序列分析
REPORTING
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的平稳性检验 • 时间序列的模型建立与参数估计 • 时间序列的预测与控制 • 时间序列分析的扩展应用 • 案例分析与实践操作
PART 01
时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
时间序列的定义
未来气温的变化趋势。
案例三：人口增长时间序列建模
要点一
总结词
要点二
详细描述
人口增长时间序列建模是研究人口增长变化的重要手段之 一，通过对人口历史数据的分析，可以了解人口增长的变 化趋势和规律。
在进行人口增长时间序列建模时，可以采用多种时间序列 分析方法，如ARIMA模型、指数平滑、灰色预测等。同时 ，需要考虑人口增长的季节性和趋势性特征，以及各种影 响因素的作用，以更准确地预测未来人口增长的趋势。
指数平滑模型
总结词
指数平滑模型是一种非参数时间序列分析方法，通过指数函数来描述时间序列的变化趋势。
详细描述
指数平滑模型假设时间序列数据的变化趋势可以用指数函数来描述，通过计算指数函数的参数来预测未来的值。 这种模型适用于具有非线性趋势的时间序列数据，如GDP、销售量等。
参数估计方法
总结词
参数估计是时间序列分析中的重要步骤，用 于估计模型的参数值。
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计 (2)
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计
一、课程介绍
本课程主要介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用，以及R语言在时间序
列分析中的实践应用。
通过本课程的学习，学生将了解时间序列数据的特征和性质，掌握基本的时间序列模型、预测方法和验证技巧，了解常见的时间序列分析问题和解决方案，并能够使用R语言进行时间序列数据的处理、建模和预测。
二、教学内容
本课程的教学内容包括以下部分：
1.时间序列分析基础概念
•时间序列的定义及特征
•时间序列的基础统计量和时间序列图
•时间序列的平稳性、白噪声和自相关性检验
2.常见时间序列模型
•ARIMA模型的基本原理和模型参数估计
•季节性时间序列模型及其应用
•非线性时间序列模型和ARCH/GARCH模型
3.时间序列预测与验证
•简单时间序列预测方法和移动平均预测法
•ARIMA模型预测和模型误差的检验
•时间序列交叉验证和预测效果评估
4.R语言在时间序列分析中的应用
•R语言环境的配置和基础语法
•R语言中时间序列数据的读取、处理和转换
1。
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：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
应用时间序列分析上机实验-
应用时间序列分析上机实验教案第一次实验：（2014.9.22）Exercise 1.1要求：在R软件中命名、输入时间序列数据，并图示；案例：在R软件中将样本容量为10的数据：10，20，30，40，50，60，70，80，90，100赋值给变量X；命令：X<-c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)Plot(X)运行结果：图1.1Exercise 1.2要求：在Exercise 1.1的图1.1中对X轴与Y轴重新标注；案例：在图1.1中将X轴标注为：“序号”，将Y轴标注为：“10-100的整10倍数”命令：X<-c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100) （略，若没有上前的命令，要写）plot(X,xlab='序号',ylab='10-100的整十倍数')注解：注意：1、xlab与ylab的标注是单引号；2、汉字不能用五笔输入法；运行结果：图1.2Exercise 1.3要求：将Exercise 1.2的图1.2转换为拆线图；案例：在图1.2中的plot命令中加入选项“type=’o’；命令：plot(X,xlab='序号',ylab='10-100的整十倍数',type=’o’)注解：没有“type=’o’”时，图形为点图，加入后将点连接为线，即拆线；运行结果：图1.3Exercise 1.4要求：改变Exercise 1.3的图1.3的高与宽及图中点的大小；案例：图1.4的高度为2.5，宽度为4.875，点大小为10；命令：win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=10)plot(X,xlab='序号',ylab='10-100的整十倍数',type=’o’)注解：“width=4.875”--宽度为4.875，“height=2.5”--高度为2.5，“pointsize=10”--点大小为10；运行结果：图1.4Exercise 1.5要求：画出两个变量的散点图；案例：输入变量X、Y，画散点图；命令：X<-c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)Y<-c(100,201,300,410,500,1200,710,820,900,1000)win.graph(width=4.875, height=4.5,pointsize=10)plot(X,Y)运行结果：图1.5Exercise 1.6要求：在Exercise 1.5的图1.5中加入X轴、Y轴标注；案例：将散点图1.5的X轴标注为“整十倍数”、Y轴标注为“奇异值”；命令：plot(X,Y,xlab='整十倍数',ylab='奇异值')运行结果：图1.6Exercise 1.7要求：从“*.TXT”文件中读取数据；案例：将1978-2012年我国的GDP时间序列数据赋给变量GDP；操作：先将数据源转换为“*.TXT”文件，比如：“GDP78-12.TXT”；保存于路径“E:\”下；在R 中修改当前目录于“E:\”；命令：点击“文件”/“改变当前目录”GDP<-read.table(“GDP78-12.txt”,head=TRUE)GDP运行结果：GDP1978年3,645.221979年4,062.581980年4,545.621981年4,891.561982年5,323.35...Exercise 1.8要求：利用scan( )函数从“*.TXT”文件中读取数据；案例：将100，200，300，400，500，600，700，1800，900，1000存于文件“1000.TXT”中，利用scan( )函数从文件“1000.TXT”中读取数据，赋于变量X1；操作：先将数据源保存于“1000.TXT”文件，比如：保存于路径“E:\”下（为方便起见，其它类同）；在R中修改当前目录于“E:\”；命令：点击“文件”/“改变当前目录”X1<-scan(“1000.txt”);X1运行结果：[1] 100 200 300 400 500 600 700 1800 900 1000Exercise 1.9要求：在R中作出P1中图E1.1；操作：先打开library(TSA)---TSA是R的外部程序包，设定图宽、高等，调用数据--data(larain)，作图plot(larain,ylab='Inches',xlab='Year',type='o')命令：library(TSA)win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=8)data(larain); plot(larain,ylab='Inches',xlab='Year',type='o')运行结果：Exercise 1.10要求：在R中作出P2中图E1.2；操作：若第一次作图，先打开library(TSA)，第二次即不需要，定图宽、高等，调用数据--data(larain)，作图plot(larain,ylab='Inches',xlab='Year',type='o')命令：library(TSA)win.graph(width=3,height=3,pointsize=8)plot(y=larain,x=zlag(larain),ylab='Inches', xlab='Previous Year Inches')运行结果：注：字符用汉字：library(TSA)win.graph(width=3,height=3,pointsize=8)plot(y=larain,x=zlag(larain),ylab='英寸', xlab='上一年英寸')Exercise 1.11要求：在R中作出P2中图E1.3；命令：library(TSA)win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=8)data(color)plot(color,ylab='Color Property',xlab='Batch',type='o') 运行结果：Exercise 1.12要求：在R中作出P3中图E1.4；命令：library(TSA)win.graph(width=3,height=3,pointsize=8)plot(y=color,x=zlag(color),ylab='Color Property', xlab='Previous Batch Color Property') 运行结果：。
应用时间序列分析第二版教学设计
应用时间序列分析第二版教学设计一、教学目标本次教学旨在：1.介绍时间序列分析的基本概念和方法；2.让学生能够理解、应用和评估时间序列分析的方法和结果；3.培养学生深入思考和独立解决问题的能力。
二、学情分析本门课程的主要学习对象是经济、金融、统计等专业的本科生和研究生。
学生对时间序列分析的基本概念已有一定的了解，但还需要学习更深入的方法和技巧。
在本门课的教学过程中，我们将注重培养学生自主动手、合作学习、分析解决问题的能力。
三、教学内容和方法3.1 教学内容本门课程的教学内容包括：1.时间序列分析的基本概念和方法；2.时间序列模型的基本框架和常见模型；3.模型的参数估计方法；4.模型的诊断和模型验证；5.实践案例分析。
3.2 教学方法本门课程采用的教学方法包括：1.讲解和示范：讲解时间序列分析的基本概念和方法，并结合实例演示方法的应用；2.课堂练习：通过简单的数学问题和实例应用，让学生亲身感受问题的本质；3.小组讨论：分小组讨论课程内容，让学生提高批判性思维和合作学习能力；4.实践案例：通过真实的数据实例，让学生掌握分析方法并独立完成分析工作；5.互动交流：鼓励学生在课堂上互相交流，分享经验和见解。
四、教学重点和难点4.1 教学重点本次教学的重点包括：1.时间序列分析的基本概念和方法；2.时间序列模型的基本框架和常见模型；3.模型的参数估计方法。
4.2 教学难点本次教学的难点包括：1.如何理解时间序列的基本概念和时间序列数据的性质；2.如何选择并构建合适的时间序列模型；3.如何诊断和验证模型。
五、教学进度安排本次教学计划按以下进度安排：课程主题时间时间序列基本概念和性质第1周时间序列模型框架和特点第2周季节性调整和趋势分解第3周参数估计方法第4周至第5周模型诊断和验证第6周至第7周实践案例分析第8周至第9周六、教学评估方式本门课程的教学评估方式包括：1.出勤率：考勤占总分5%；2.课堂表现：学生在课堂上积极参与互动、讨论和提问，占总分15%；3.作业和小组报告：每两周交一次作业和一篇小组报告，占总分40%；4.期末考试：考试占总分40%。
时间序列分析及应用R语言第二版教学设计 (2)
时间序列分析及应用R语言第二版教学设计一、前言时间序列数据已经在各个领域得到了广泛的应用，例如金融领域的股票预测、气象领域的天气预测等等。
R语言是一种功能强大且易于使用的编程语言，在时间序列分析中具有很大的优势。
本教学设计旨在向学生介绍时间序列分析的基本知识和R语言的应用。
二、教材及参考书目教材•Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.). Springer.参考书目•Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice (2nd ed.). OTexts.•Cowpertwt, P. S. P., & Metcalfe, A. V. (2009). Introductory Time Series with R (1st ed.). Springer.•Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2017). Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples (4th ed.). Springer.三、教学目标•理解时间序列的基本概念和性质，能够进行时间序列的可视化和数据处理。
•掌握时间序列模型的建立和评估方法，能够应用ARIMA、季节性ARIMA和指数平滑等方法进行时间序列预测。
•熟悉R语言在时间序列分析中的应用，能够进行时间序列建模和预测。
四、教学内容第一章：时间序列预备知识1.1 时间序列概述1.2 常见时间序列模型1.3 时间序列的可视化和数据处理第二章：时间序列分析基本方法2.1 平稳时间序列模型2.2 自回归模型2.3 移动平均模型第三章：ARIMA模型3.1 ARIMA模型介绍3.2 ARIMA模型求解方法3.3 ARIMA模型的评估和预测第四章：季节性ARIMA模型4.1 季节性ARIMA模型介绍4.2 季节性ARIMA模型求解方法4.3 季节性ARIMA模型的评估和预测第五章：指数平滑法5.1 简单指数平滑法5.2 带趋势的指数平滑法5.3 季节性指数平滑法第六章：R语言在时间序列分析中的应用6.1 R语言基础知识6.2 时间序列数据的导入和可视化6.3 时间序列模型的建立和预测五、教学方法本教学设计主要采用理论授课和实例演示相结合的教学方法。
时间序列分析：方法与应用(第二版)PPT 时间序列分析(第六章)
（四）随机效应检验
—Hausman检验
对数据运用固定效应模型还是随机效应模型所做的 检验。 检验基于固定效应估计量与随机效应估计量之间差异。 记固定效应估计量为FE，随机效应估计量为RE，如果 随机效应确实存在，则RE与FE相比应该具有更小的方 差；若两个估计量之间没有显著差异，则只需要采用 固定效应模型即可。
H (FE RE )[Var(FE ) Var(RE )]1(FE RE ) ~ 2 (M )
其中，自由度M是约束的个数。根据计算的检验统计量 可以对是否拒绝原假设做出判断。
例6.2
四、单位根检验与协整检验
建立Panel Data 模型时，如果截面单位数据的时间 过长，很难保证序列随时间变化是平稳的。需要对截 面序列进行单位根检验。
H o ：不存在异方差
H1 ：存在未知形式的异方差 统计量是通过残差平方与一切可能的解释变 量及其交叉项（非冗余变量）的辅助回归计
算得到 W nR 2 ~ 2 (m)
例6.1
10
固定效应是否多余(不同截面单位的效应是否不同）
H o ：国定效应是多余的
H1 ：固定效应不是多余的 统计量通L过R 两 个2模lo型g的LL似((然URR函,,数UR22值R))进~行比2 较(m构) 建
固定效应模型形式 A 斜率相同且截距相同
yit X it it
B 斜率相同但截距不同
yit i X it it
5
C 截距相同但斜率不同
yit i X it it
D 斜率和截距都不同
yit i i X it it
6
（二）模型形式的检验 选用什么类型的模型，可以根据经验和对实际现象的 认知，也可以事先对数据符合哪类模型进行检验。 利用不同类型模型构建后的残差平方和与D类模型
20410107时间序列分析
时间序列分析(TimeSeriesAna1ysis)课程代码：20410107学分：3学时：48（其中：课堂教学学时：36实验学时：0上机学时：12课程实践学时：0）先修课程：高等数学B（I、II）、线性代数、概率统计、统计学A、数理统计、计量经济学A适用专业：统计学专业教材：《应用时间序列分析》，王振龙主编，中国统计出版社，2010年5月第2版开课学院：财经学院一、课程性质与课程目标（一）课程性质《时间序列分析》是统计学专业的一门专业必修课，也是统计学的一个重要分支。
它建立在高等数学、概率论与数理统计、统计学、计量经济学、计算机技术等课程知识的基础上。
时间序列分析是利用随机过程的理论和数理统计的方法对随机序列的变化规律进行统计分析，其内容包括：时间序列的确定性分析、平稳时间序列的建模及预测、非平稳时间序列的建模及预测、时间序列的非平稳性检验等。
时间序列分析在社会科学和自然科学的许多学科领域均得到了广泛的应用。
随着计算机的普及和相关软件的开发应用，时间序列分析将在各领域中的发挥更加重要的作用。
学好时间序列分析已成为对统计学专业本科生的基本要求，对于培养学生深刻理解和掌握时间序列分析的基本理论和方法，并用以分析社会经济现象的动态变动规律，进而对未来状态进行预测和控制，具有重要作用。
同时也有助于提高学生解决实际问题的能力以及从事科学研究的能力，并将为学生后续的学习与实践打下重要的基础。
（二）课程目标时间序列分析是以时间序列的统计特征及其分析方法以及时间序列的模型的建立与预测为主要研究内容。
课程体现时间序列的基本理论和分析原理，并侧重于理论在实际经济问题中的应用。
通过该课程的学习，要求学生完成以下目标：课程目标1：理解统计数据的分类及其研究方法，了解时间序列的一般概念；课程目标2：掌握确定性时间序列的分析方法，并能熟练运用于实际经济问题；课程目标3：掌握平稳时间序列模型的形式、特征及基本知识，理解平稳时间序列的建模步骤及方法，能够用于解决实际经济问题；课程目标4：掌握非平稳时间序列模型的形式、特征及基本知识，理解非平稳时间序列的建模步骤及方法，能够用于解决实际经济问题；课程目标5：能够熟练操作EVieWS软件进行确定性时间序列的趋势预测、季节调整，并对（非）平稳时间序列进行数据处理和建模分析；课程目标6：能够运用时间序列分析的理论方法，分析实际经济现象的变动规律，并对未来的经济进行预测和控制。
时间序列上机操作
第一讲：基本的eviews 操作（包括试验一和实验二）实验一EVIEWS 中时间序列相关函数操作【实验目的】熟悉Eviews 的操作：菜单方式，命令方式；练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。
【实验内容】一、E Views软件的常用菜单方式和命令方式；二、各种常用差分函数表达式；三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；【实验步骤】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；㈠创建工作文件1•菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期和终止期。
选择时间频率为Annual （年度），再分别点击起始期栏（Start date ）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击0K按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C （保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
2.命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATED令，也可以建立工作文件。
命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998㈡输入丫、X的数据1 DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：DATA <序列名1> <序列名2>・・<序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令：DATA 丫X2鼠标图形界面方式在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series ，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit ＋/ －，进入编辑状态，输入数据。