太阳黑子数时间序列分析数据
太阳活动周期与太阳能产量的相关性分析
太阳活动周期与太阳能产量的相关性分析太阳能是当今世界上最为广泛利用的可再生能源之一，其能源利用效率高、环境友好等特点使得太阳能的应用不断扩大。
然而，太阳能产量的波动性给其应用带来了一定的挑战。
为了更好地利用太阳能资源，需要深入研究太阳活动周期与太阳能产量的相关性。
1. 太阳活动周期太阳活动周期是指太阳表面活动（如太阳黑子、太阳耀斑等）在一定时间范围内的变化规律。
太阳活动周期通常以太阳黑子的数量和活动强度为指标进行观测和分析。
根据历史观测数据，太阳活动周期约为11年左右，但实际周期会有一定的波动。
2. 太阳能产量与太阳活动周期的相关性研究表明，太阳能产量与太阳活动周期存在一定的相关性。
太阳活动周期的变化会对太阳能辐射、太阳能的传输过程以及太阳辐射到地球上的能量分布产生影响，从而对太阳能产量产生影响。
在太阳活动周期的低点，太阳黑子数量较少，太阳活动相对较弱，此时太阳能产量可能会下降。
太阳活动周期的高点则相反，太阳黑子数量增多，太阳活动相对较强，太阳能产量可能会增加。
这种相关性主要是由于太阳辐射的变化导致的。
3. 研究方法与数据分析为了更准确地分析太阳活动周期与太阳能产量的相关性，研究者通常会选择合适的数据和方法进行分析。
其中，太阳黑子数量是一种常用的指标，可以通过太阳观测望远镜等设备进行测量和统计。
同时，太阳能产量也可以通过太阳能发电站、太阳能电池板等设备进行实际测量，或者通过气象观测站等公开数据进行分析。
在数据收集和测量完成后，研究者可以利用统计学方法来分析数据之间的相关性。
常见的方法包括相关系数分析、回归分析等，这些都是可以用来评估太阳活动周期与太阳能产量之间关系的有效工具。
4. 实际应用和意义对太阳活动周期与太阳能产量的相关性进行深入研究对太阳能资源的合理开发利用具有重要的意义。
首先，通过研究太阳活动周期与太阳能产量的相关性，可以为太阳能发电站的建设和规划提供科学依据。
其次，了解太阳活动周期与太阳能产量的关系，可以预测和调整太阳能的供应，提高太阳能利用效率。
MATLAB太阳黑子活动周期
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• 1、将望远镜极轴大致对准北极，镜筒指向太阳，观察 镜筒的影子，当影子最小时，说明太阳已经大致对好。
• ！！！请注意，千万不能用眼睛通过望远镜直接寻找太 阳，寻星镜也最好不要加装。
• 2、记录透明度、宁静度、云量、描图开始时间等观测 背景数据。关于宁静度和透明度的规定是这样的：范围 是0-5最好是5，最差是0，一般都要在2.5以上才可以观 测。宁静度与风有关，一般4级以下可以定为3。透明度 与污染等有关，取值看经验了。
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(3) 功率与频率的关系曲线则被定义为周期图。 用周期图法对Wolfer数进行功率谱密度分析。 程序：figure n=length(Y);%取FFT结果长度为n power = abs(Y(1:n/2)).^2; %取前n/2个数据求其 功率
nyquist = 1/2; %取最大频率为0.5 freq = (1:n/2)/(n/2)*nyquist; %将FFT转换为DTFT
title('Sunb Data') %标注横纵坐标和标题
• pause
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• 为清楚起见，画出部分时间段(如实验中采 取最近50年)的Wolfer 图进行观察。程序 如下：
• figure
• plot(year(261:311),wolfer(261:311),'b .-'); %用进50年数据做图
text(period(index)+2,power(index),['Period = ',mainPeriodStr]);%文字标注该点 hold off;
统计学中的时间序列分析研究
统计学中的时间序列分析研究时间序列分析是指对一组按时间顺序排列的数据进行研究和分析的方法。
在统计学中，时间序列被广泛用于探究经济、金融、气象等方面的数据变化规律。
时间序列分析可以用来预测未来的趋势和趋势变化。
时间序列的特点是同一变量在连续时间段内的取值，以天、周、月、年等单位记录。
时间序列的基本组成元素包括趋势、季节性、循环、随机性等成分。
趋势是反映一组数据长期变动的规律。
趋势分为上升趋势、下降趋势和平稳趋势。
在时间序列分析中，通常采用平滑法对趋势进行平滑处理。
季节性是指同一时间段内，反复出现的周期性变动规律。
例如，某商品在每年的圣诞节期间销售额会增加。
季节性的处理通常采用季节性分解或周期性曲线法。
循环是指一组数据中不规则的周期性变化。
例如，经济周期性变化、太阳黑子活动的变化等。
在循环分析中，通常采用带通滤波、高通滤波、低通滤波等方法进行分析和处理。
随机性是指在时间序列中难以预测的随机波动。
在时间序列分析中，随机性通常采用残差分析、自回归移动平均等方法进行处理。
时间序列分析的方法包括时间序列模型、时间序列预测模型和时间序列统计模型等。
其中，时间序列模型是指利用时间序列的统计特性，建立数学模型来描述和分析时间序列中的变化趋势和季节性。
时间序列预测模型是指采用时间序列模型对未来的趋势进行预测。
时间序列统计模型是指在时间序列中检验假设、做出统计推断的方法。
时间序列分析的应用非常广泛。
例如，在经济领域中，时间序列分析可以用来预测股票价格、货币汇率、通货膨胀等；在气象领域，时间序列分析可以用来预测自然灾害的发生以及气温、气压等的变化趋势等。
总之，时间序列分析是一种十分重要的统计学方法，适用于各种领域，可以用来预测未来的趋势和变化，是现代统计学中不可或缺的研究方法。
时间序列分析第一章王燕习题解答
时间序列分析习题解答第一章 P. 7 1.5 习题1.1 什么是时间序列？请收集几个生活中的观察值序列。
答：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一个时间序列。
例1：1820—1869年每年出现的太阳黑子数目的观察值；年份黑子数年份黑子数年份黑子数年份黑子数年份黑子数1820 16 1830 71 1840 63 1850 66 1860 96 1821 7 1831 48 1841 37 1851 64 1861 77 1822 4 1832 28 1842 24 1852 54 1862 59 1823 2 1833 8 1843 11 1853 39 1863 44 1824 8 1834 13 1844 15 1854 21 1864 47 1825 17 1835 57 1845 40 1855 7 1865 30 1826 36 1836 122 1846 62 1856 4 1866 16 1827 50 1837 138 1847 98 1857 23 1867 7 1828 62 1838 103 1848 124 1858 55 1868 37 1829 67 1839 86 1849 96 1859 94 1869 74 例2：北京市城镇居民1990—1999年每年的消费支出按照时间顺序记录下来，就构成了一个序列长度为10的消费支出时间序列（单位：亿元）。
1686，1925，2356，3027，3891，4874，5430，5796，6217，6796。
1.2 时域方法的特点是什么？答：时域方法特点：具有理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释的优点，是时间序列分析的主流方法。
1.3 时域方法的发展轨迹是怎样的？答：时域方法的发展轨迹：一．基础阶段：1. G.U. Yule 1972年AR模型2. G.U.Walker 1931年 MA模型、ARMA模型二．核心阶段：G.E.P.Box和G.M.Jenkins1. 1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》2. 提出ARIMA模型（Box-Jenkins模型）3. Box-Jenkins模型实际上主要运用于单变量、同方差场合的线性模型三．完善阶段：1.异方差场合：a.Robert F.Engle 1982年 ARCH模型b.Bollerslov 1985年 GARCH模型2.多变量场合：C.Granger 1987年提出了协整（co-integration）理论3.非线性场合：汤家豪等 1980年门限自回归模型1.4 在附录1中选择几个感兴趣的序列，创建数据集。
时间序列分析在气候科学中的应用
时间序列分析在气候科学中的应用时间序列分析是一种统计学方法，用于研究随时间推移而变化的数据。
在气候科学领域，时间序列分析被广泛运用于研究气候变化、气象预测、气候周期性等方面。
本文将深入探讨时间序列分析在气候科学中的应用。
一、气候变化预测时间序列分析可帮助气候科学家预测未来气候的变化趋势。
通过对历史气候数据进行分析，建立适当的时间序列模型，可以根据过去的变化模式预测未来气候的发展。
这对于制定气候变化政策和准备应对未来气候变化具有重要意义。
二、气象事件监测时间序列分析还可用于监测和分析各种气象事件的发展过程，如风暴、干旱、暴雨等。
通过对气象事件的时间序列数据进行分析，可以及时预警并采取相应的措施应对可能出现的灾害。
三、气候周期性研究气候科学家常常通过时间序列分析来研究气候的周期性变化。
例如，太阳黑子周期、厄尔尼诺现象等都是通过时间序列分析进行研究的对象。
通过对这些周期性现象的研究，可以更好地理解气候系统的运行规律。
四、气候趋势监测利用时间序列分析技术，可以监测气候变量的长期趋势。
例如，全球气温的升高、降水量的变化等趋势都可以通过时间序列分析进行监测。
这有助于我们更好地了解气候变化的发展态势，为未来的气候预测和气候变化调控提供依据。
总结时间序列分析在气候科学中扮演着重要角色，无论是气候变化预测、气象事件监测、气候周期性研究还是气候趋势监测，时间序列分析都为气候科学家提供了有效的研究工具。
随着数据采集技术的不断进步和时间序列分析方法的不断完善，相信时间序列分析在气候科学中的应用将会更加广泛和深入，为我们更好地理解和应对气候变化提供有力支持。
【此内容仅供参考】。
天文学知识：太阳黑子的周期是多长,它们有何影响
天文学知识：太阳黑子的周期是多长，它们有何影响太阳黑子是太阳表面上的一种暗斑，它们出现在太阳表面最外层的光球层，通常与太阳耀斑的频率和强度相关。
虽然它们的名字中暗示了黑色，但它们实际上比周围的光球更暗淡，因为它们的温度比周围低。
太阳黑子周期是指太阳黑子活动的周期。
它们的周期大约为11年左右。
太阳黑子是太阳活动的一部分，太阳活动的变化会引起地球上一系列现象，如极光、太阳风等。
太阳黑子的数量和活动程度会对地球上的气候、无线电通信以及卫星等设备产生影响。
因此，科学家们一直在研究太阳黑子的周期和活动规律。
太阳活动的周期约为11年左右，这个周期被称为太阳黑子周期。
这个周期是由太阳自身的磁场变化所导致的。
太阳黑子的活动最多的时期被称为太阳黑子峰值。
在太阳黑子峰值期间，太阳黑子数量最多，同时伴随着太阳耀斑的频繁发生。
这些太阳耀斑会释放大量的能量和太阳风，对地球的磁场产生巨大的影响。
太阳黑子周期对地球的气候也有很大的影响。
一些研究表明，太阳黑子周期的低谷期会导致地球的气温下降。
这是因为太阳黑子数量减少时，太阳辐射的能量也会减少，进而导致地球温度下降。
同时，太阳黑子周期还与一些极端气候事件有关，如干旱、洪水等。
太阳黑子活动还会对人类社会产生影响。
太阳活动的强度会影响无线电通信和卫星通信。
在太阳黑子峰值期间，太阳辐射和太阳风增强，会加强对地球磁场的影响，导致卫星通信和无线电通信中断。
因此，科学家们一直在研究太阳活动规律，以便更好地预测和应对太阳活动所产生的影响。
总的来说，太阳黑子周期是太阳活动的一个重要表现形式。
它的变化会对地球的气候、无线电通信等产生影响。
科学家们需要进一步探究太阳活动规律，以便更好地预测和应对太阳活动所产生的效应。
实验八太阳黑子的投影观测及数据处理
实验八太阳黑子的投影观测及数据处理一、实验目的1．学会太阳黑子的投影观测方法；2．运用太阳球面坐标，黑子分型的相关知识，学会太阳黑子相应观测资料的处理方法。
二、实验仪器天文望远镜附加太阳投影屏，黑子观测记录纸（图sh8.1）图sh8.1 太阳黑子观测记录纸三、太阳黑子的投影观测1.调节望远镜，使日面像进入视场，并按要求把记录纸固定在投影屏上，启动转仪钟。
2.调节望远镜的焦距，使日像最清楚。
3.调整投影屏的前后位置，使日像大小与观测纪录纸上的圆重合。
4.确定投影屏上图纸的东西方向：调节望远镜，使其沿着赤经方向来回微动（利用电钮控制或手动操作杆来实现），移动图纸，使黑子移动方向严格地沿图纸上的东西方向运动（即图纸上的东西线与黑子移动方向一致）。
5.描绘黑子时要求大小、形状尽可能一致，位置要准确。
下笔时先轻描，当位置准确后再重描。
先描本影，后描半影，全部描完后，再检查一遍，看是否有遗漏的小黑子6.最后记录观测完毕的时刻及观测当日世界时为0h的P(日轴方位角)、B0（日面中心纬度）、L0(日面中心经度)和天气状况等。
四、观测资料的分析处理太阳黑子投影观测每日数据处理包括:1. 黑子的分群、编号、分型一般相距极近的几个黑子常属于同一群，但也有仅一个单独黑子而相当于一群的。
分群后，按黑子出现的先后，自西向东给黑子群一个顺序编号(见图sh8.2)。
依据黑子的分型标准，给各群黑子标出所属类型。
图sh8.2 太阳黑子图黑子群有好几种分类方法，在此我们只介绍苏黎世天文台的分类法：按照黑子群演变的发展阶段分为A、B、C、D、E、F、G、H、J共9种类型。
演变到最强是E型和F型，演变到最末是J型。
A类：没有半影的黑子或者单极小黑子群。
B类：没有半影的双极黑子群。
C类：同B类相似，但其中一个主要黑子有半影。
D类：双极群，两个主要黑子都有半影，其中一个黑子是简单结构；东西方向延伸不小于10°。
E类：大的双极群，结构复杂，两个主要黑子都有半影，在两个主要黑子之间有些小黑子；东西方向延伸不小于10°。
近50年淮河流域旱涝与太阳黑子的关系研究
" 淮河流域旱涝频次分布
收 稿 日 期 ：２０１２－０５－２７，修 回 日 期 ：２０１２－０７－１０ 基金项目：国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （５１１０９２２４）；国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 计 划 （９７３ 计 划 ）基 金 资 助 项 目 （２０１０ＣＢ９５１１０２）；中 国 水 科 院 科 研 专 项 基 金 资 助 项 目 （资 集 １００１） 作 者 简 介 ：郑 晓 东 （１９８４－），男 ，博 士 研 究 生 ，研 究 方 向 为 水 工 结 构 、水 文 水 资 源 等 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｅｎｇｘｉａｏｄｏｎｇｈｄ＠１６３．ｃｏｍ 通 讯 作 者 ：鲁 帆 （１９８１－），男 ，高 级 工 程 师 ，研 究 方 向 为 水 文 水 资 源 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｆ９８０５３２０＠１６３．ｃｏｍ
太阳黑子作 为 一 种 太 阳 活 动，是 反 映 太 阳 辐 射 能 量 变 化 的 重 要 指 标 ，对 地 球 气 候 、水 文 变 化 有 一定的影响。 大 量 研 究 表 明，我 国 大 范 围 的 干 旱 与洪涝几乎都发 生 于 太 阳 黑 子 数 的 极 值 时 期，太 阳黑子是 预 测 我 国 地 面 旱 涝 灾 害 的 最 佳 因 子 之 一 。 ［１］ 目前，多采 用 频 率 分 析 法 和 小 波 分 析 法 对 太阳黑子与旱涝的相关性进行研究。董立 峰 分 ［２］ 析了黄河三角洲旱涝灾害与太阳黑子的相关性； 池俊成等 采 ［３］ 用频率分析和小波分析法研究 了 京 津冀地区旱涝与太阳黑子周期的相关性。淮河流 域地处我国湿润 气 候 与 半 干 旱 气 候 过 渡 带，季 风 气候极为显著，以 废 黄 河 为 界 将 淮 河 流 域 分 为 淮 河水系和沂沭泗 水 系 南 北 两 个 地 区，淮 河 水 系 地 区 属 长 江 流 域 气 候 ，温 暖 多 雨 ；沂 沭 泗 水 系 地 区 属 黄 河 流 域 型 气 候 ，寒 冷 少 雨 ，降 雨 时 空 分 配 不 均 造 成了淮河流域旱涝灾害频繁。王胜等 认 ［４］ 为 最 近 １０年淮河流域降水量的年际 变 率 增 大，旱 涝 急 转 现象频繁 发 生，尤 其 是 ２０００ 年 以 来 频 次 显 著 增 多，对农业 造 成 严 重 影 响。 鉴 此，本 文 运 用 Ｚ 指 数 分 析 了 淮 河 流 域 近 ５０ 年 旱 涝 灾 害 规 律 ，并 采 用 频率分析法分析了太阳黑子极值年附近的旱涝特 征，利用 Ｍｏｒｌｅｔ小波法分析了旱涝灾害与太阳活 动的相关性。
太阳黑子活动周期的理论解释模型
太阳黑子活动周期的理论解释模型太阳黑子是太阳表面上的一种小而深色的磁共振区域，它们的出现和消失是太阳活动的重要指标之一。
在过去的几个世纪里，人们观测到太阳黑子活动呈现出一定的周期性，这一现象引起了科学家们的兴趣。
在探索太阳的活动周期背后的原因时，一种被广泛接受的理论解释模型已经得到了各方面的研究和验证。
首先，让我们来了解一下太阳黑子的本质。
太阳是一个由磁场控制的星体，在太阳内部存在着由被困磁场形成的磁流体。
这些磁流体随着太阳内部的运动而流动，形成了太阳黑子。
通过观察太阳黑子的数量和位置的变化，科学家们发现了太阳黑子活动的周期性。
太阳黑子活动的周期性可以用太阳的自转速度来解释。
太阳自转一次大约需要27.3天，而太阳黑子的活动周期大约是11年左右。
通过观察，科学家们发现太阳黑子的分布和活动呈现出一种规律性，即太阳黑子在太阳的赤道附近活动较为频繁，而在太阳的极区活动较少。
这是因为太阳在自转过程中，由于存在磁场的作用，太阳黑子在太阳内部形成了一种聚集效应，在赤道附近更容易形成和出现。
而太阳黑子活动周期的原因可以追溯到太阳的磁场反转。
太阳的磁场是有周期性地反转的，这个周期大约是11年左右。
当太阳的磁场反转时，太阳黑子活动也呈现出一定的周期性。
这是因为太阳黑子是太阳磁场的一种表现形式，当太阳的磁场反转时，太阳黑子的活动也会发生变化。
磁场反转周期的存在导致了太阳黑子活动的周期性。
除了太阳黑子的活动周期，科学家们还发现了与太阳黑子活动相关的其他现象，如太阳耀斑和日冕物质抛射。
这些现象也呈现出与太阳黑子活动周期一致的变化。
这进一步验证了太阳黑子活动周期的理论解释模型的正确性。
总的来说，太阳黑子活动周期的理论解释模型基于太阳的自转速度和磁场反转周期。
通过观察太阳黑子的数量和位置的变化，科学家们发现了太阳黑子活动的周期性。
这一现象与太阳的自转速度和磁场反转周期之间存在一定的关系。
这个模型的提出和验证对深入研究太阳活动周期和预测太阳活动的变化具有重要意义。
一章时间序列分析简介
非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结 果抽象，有一定的使用局限性
1.21 时域分析方法
原理
事件的发展通常都具有一定的惯性，这种惯性用统计 的语言来描述就是序列值之间存在着一定的相关关系， 这种相关关系通常具有某种统计规律。
目的
寻找出序列值之间相关关系的统计规律，并拟合出适 当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟合模 型预测序列未来的走势
14.26
4季 19.3 18.9 21 21.6 20.8
20.32
S j 1.2769230.9497440.7312821.042051
用k表示年数， n表示一年的月（季）数。
k5 n4
（2）计算全期的平均数。
1）直接平均法：
（1）计算各年同月（平季均）数。
y
yj n
2 .9 4 1 .5 8 4 1 2 .2 4 2 6 .3 0 1 2 .5 9
（3）计算季节指数。
k
yij
yj
i1 k
(j1,2,3,n)
Sjyyj
(j1,2,3, n)
2）比率平均法
A、计算第 i年平均数；（行平均）
y i N 1jN 1y ij i 1 ,2 , k ;j 1 ,2 , N
B、将历年各月(季)的实际数据同其本年的平均数相比，计算
( i 表示年度，j 表示季或月)季节比率： y ij
假定四种变动因素之间存在着交互作用，数 列各时期发展水平是各构成因素之乘积。
1.7 趋势拟合方法--平滑法
时间序列分析的平滑法主要有三类 ： （1）移动平均法
设某一时间序列为 y1，y2，…，yt，则t 时刻的简单滑动平均为
y ˆt 1 n n j 1 0 y t j y t y t 1 n y t n 1 y ˆt 1 1 n (y t y t n )
国外关于太阳黑子的记录_概述说明
国外关于太阳黑子的记录概述说明1. 引言1.1 概述太阳黑子是太阳表面上的一种磁暗区，它们是太阳活动的重要指标之一。
随着国际科学界对太阳黑子的观测和研究，我们正逐渐了解到这些现象与气候变化之间存在潜在的关系。
本文旨在通过梳理国外关于太阳黑子的记录以及相关研究成果，深入探讨太阳黑子与气候变化之间的关系。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分来阐述国外对太阳黑子的记录、研究和探索。
首先，在引言部分进行大纲性说明，介绍文章内容和结构安排；接下来，第二部分将详细介绍太阳黑子的定义和观测方法，并探讨国外在此方面的研究水平；第三部分将回顾过去几十年来国外对太阳黑子研究的历史发展，并点出其重要成果和发现；第四部分将着重探讨国外关于太阳黑子与气候变化之间关系的研究情况，并举例说明其可能影响气候变化的机制；最后，第五部分将总结国外对太阳黑子的研究进展，并指出存在的问题和挑战，同时探讨未来研究的发展方向和重点。
1.3 目的本文旨在全面梳理国外关于太阳黑子的记录，介绍太阳黑子的定义与观测方法，并回顾国外对太阳黑子研究的历史发展。
同时，本文将重点探讨太阳黑子与气候变化之间的关系，并总结国际上相关领域的研究成果。
最后，本文还将指出目前研究存在的问题和挑战，并提出未来国外太阳黑子研究的发展方向和重点。
通过本文，读者可以全面了解国外对太阳黑子的关注程度、研究进展以及其与气候变化之间可能存在的联系。
2. 太阳黑子的定义与观测方法2.1 太阳黑子的定义太阳黑子是指太阳表面上的一种暗区，它在太阳光球层中呈现出较低的亮度。
这些黑色或暗淡的区域往往比周围区域温度更低且磁场强度更强。
太阳黑子通常由成对出现的两个部分组成，一个正极和一个负极，它们形成了磁场环境，被称为太阳黑子活动区。
2.2 太阳黑子的观测方法为了观测和研究太阳黑子，科学家使用各种先进的仪器和技术。
以下是国外常用的太阳黑子观测方法：首先，光学观测：通过使用望远镜和特殊的光谱过滤器来捕捉和分析来自太阳表面和大气层的可见光。
太阳黑子冲击与中国经济稳定——基于BVAR模型的计量研究
一、太阳黑子冲击和贝叶斯 VAR 模型
（一）太阳黑子冲击 太阳黑子冲击（sunspots）也称为动物精神，最早由卡斯和谢尔于 1983 年提出，认为经济系 统中存在着与经济变量毫不相关的外生信念，由于人们认为它会影响有关经济变量，使得纯粹的
收稿日期：2014-09-27 基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(12JJD790015) 作者简介：朱培金(1982- )，男，浙江绍兴人，经济师，博士，研究方向：货币理论与政策，宏观经济计量分析 ① 本文所述仅代表个人观点，与所在单位无关。
朱培金：太阳黑子冲击与中国经济稳定
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外生冲击引起自我实现，形成一种自我实现均衡。此后很多文献侧重于研究太阳黑子冲击导致经 济多重均衡问题。Banhabib 和 Farmar，Farmer 和 Guo 建立了太阳黑子冲击模型，证明了在规模 报酬递增和外生性条件下，存在“吸引解”[2-3]。Banhabib 和 Farmar 建立了两部门模型，证明较 小的外生性条件下存在不确定均衡[4]。Banhabib 和 Nishimura 证明在两部门经济模型中，规模报 酬不变和不太大的外生性条件足以存在不确定性均衡[5]。Lubik 和 Schorfheide 在新凯恩斯框架内 分析了美国货币政策，发现引入基本冲击和太阳黑子冲击之后，美国 1979 年以前的货币政策是 不稳定的[6]。 国内关于太阳黑子冲击方面的研究尚不多见。陈昆亭等建立包含总劳动供给和消费需求预期 偏离的太阳黑子冲击模型，发现太阳黑子冲击对我国经济波动贡献不显著[7]。而殷波发现我国宏 观经济存在非确定均衡解，自我实现的通胀预期对中国通胀和产出波动影响显著[8]。隋建利等发 现我国货币政策和经济系统始终处于不确定均衡路径中，并发现太阳黑子冲击对内生变量波动贡 献有限[9]。朱培金从新凯恩斯主义模型框架，也得出我国货币政策处于不确定均衡路径中[10]。陈 彦斌、 唐诗磊从企业家信心指数中分离出动物精神， 建立 VAR 模型分析动物精神对经济的影响[1]。 （二）Bayes 向量自回归（BVAR)模型 VAR 模型自 Sims（1980）创立以来，广泛应用于多变量之间的研究，它克服了联立方程模 型中的结构问题。但参数估计过多难题也备受指责，一般有三种方法予以解决：减少模型的变量 个数、缩短变量的滞后长度和根据经验将某些系数人为地设置为零。这些方法无助于提高估计的 精度，而 Bayes 方法为解决 VAR 模型参数过多提供了一种便利的分析框架，主要得益于美国学 者 Litterman 的开创性贡 。因包含先验信息的 BVAR 较 VAR 有更高的估计精度。本文以 BVAR
时间序列分析简介
时间序列分析简介
1.1 时间序列分析的历史发展
描述性时序分析阶段 基本概念推动着统计性时序分析的初步发展 频域分析的发展 时域分析的发展
描述性时序分析阶段
时间序列分析在早期的自然科学中发挥着重要作用： 最早可以追溯到７０００年前古埃及人对尼罗河涨落情 况的长期观察和记录，他们发现，在天狼星第一次和太 阳同时升起后的两百天左右尼罗河开始泛滥，洪水大约 持续七、八十天，此后土地肥沃、适于农业种植； 巴比伦天文学家根据星星和卫星相对位置的数据序列预 测天文学事件，对卫星运动的观察是开普勒三大定律的 基础； 德国业余天文学家、药剂师施瓦贝经过几十年的观察和 记录，最终发现了太阳黑子活动有十一年左右的周期性 规律；
尤尔的出发点是“根据时间序列数据， 统计学家为什么经常会得到一些奇怪的 相关？”，他否定了变量是时间的函数， 而认为变量不是与时间相关，时间也不 是因果因素．以此为基础，1927年，在 研究沃尔夫太阳黑子数、探讨受扰动序 列的周期时，Yule首创AR(2)模型和AR(4) 模型。1931年，沃克推广到AR(S).
随机序列:按时间顺序排列的一组随机变量
, X 1 , X 2 , , X t ,
观察值序列: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
x1 , x 2 , , x t
随机序列和观察值序列的关系
观察值序列是随机序列的一个实现 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断
时域分析的发展
1877年，生物学家高尔顿在研究甜豌豆亲、子代种 子间的关系时，首次提出了回归与相关系数的概念， 此后，高尔顿、埃奇沃思和皮尔逊继续深入探讨样 本相关系数，创造了相关面和回归折线定量推断优 生学问题，但当统计学家把这些技术应用到时间序 列数据时，暴露的问题引发了对时间相关性的讨 论．英国统计学家尤尔正是出于对时间相关问题的 困惑，最终创立了平稳线性自回归模型，开辟了时 间序列时域分析的现代发展。
时间序列分析(第一章、第二章)
方法三： 二次曲线法
xt a bt ct 2 t ,
(a, b, c)T (YY T )1YX
t 1,2, ,24
xt 5948 .5 17.0t 1.6t 2
1. 二次项估计（趋势项）
数据和二次趋势项估计
2. 季节项、随机项
例二、美国罢工数（51-80年） （滑动平均法）
6500
杭州近三年房价走势
房地产业、房价
关乎国计民生的支柱产业 影响着城镇居民的住房消费 影响着水泥，钢铁，建材，冶金等相关
行业的发展 影响着地方政府财政收入 …………………………….
股市是经济的晴雨表 从股市本身看，我国股市的确有自己的
特点 股票是一种高风险的资本投资
………………………………
《应用时间序列分析》
何书元 编著 北京大学出版社
概率统计学科中应用性较强的一个分支 广泛的应用领域：
金融经济 气象水文 信号处理 机械振动 …………
Wolfer记录的300年的太阳黑子数
太阳黑子对地球的影响
会出现磁暴现象 会引起地球上气候的变化 会影响地球上的地震 会影响树木生长 会影响到我们的身体 ………………………
),
m
(4.10)
其中 . m ( jk )mm , i 2
a a
j j ji
定理4.4成立.
注:当 {a j} l2 时结论仍成立.
§1.5 严平稳序列及其遍历性
严平稳与宽平稳关系
遍历性
宽平稳遍历性例子
严平稳遍历定理
例 5.1
线性平稳列的遍历定理
（1）正态白噪声 （2）Poisson白噪声 （3）独立同分布的白噪声
参考书： 1. 时间序列的理论与方法 田铮 译
时序数据分析方法综述
简单移动平均法对每个观察值都给予先相同的权数，每次计算时间隔都为 确性不同。 加权移动平均法： 是对近期和远期的观察值赋予不同的权重值。 当序列波动较大时， 近期赋予较大的权重，较远时期观察值权重赋予较小值；当序列波动较小时，各期观察 值则相近。当权重值均为 1 时，即为简单移动平均法。但该方法的移动间隔和权数的选 择一般需要通过均方误差预测精度来调整。 （3） 指数平滑法 指数平滑法是加权移动平均法的一种特殊形式，是指观察值越远，权数随时间呈指 数下降。主要有一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑等。方法主要表示为：
一、时间序列数据的相关概念
1、 时间序列 { X t , t T } ： 指被观察到的依时间为序排列的数据序列。 （A time series is a collection of observations made sequentially in time.） 2、时间序列的特点： （1）时间序列是指同一现象在不同时间上的相继观察值； （2）前后时刻的数据一般具有某种程度的相关性； （3）形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成； （4）排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。 3、 时间序列的主要成分： 趋势性 （Trend） 、 季节性 （Seasonality） 、 周期性 （Cyclity） 、 随机型（Random） 4、时间序列的分类： （1）平稳序列（stationary series） ：基本上不存在趋势的序列， 各观察值基本在某个固定的水平上波动，或虽有波动，但不存在某种规律，其波动可看 成随机。 （2） 非平稳序列 （non-stationary series） ：一般包括有趋势的序列，或包括趋势、 季节、周期性的复合型序列。 5、时间序列分析的内涵：依据不同应用背景，时序分析有不同目的： （1）系统描 述：揭示支配时间序列的随机规律； （2）系统预测：通过此随机规律，理解所要考虑的 动态系统，预报未来的事件； （3）干预和决策：通过干预来控制未来事件。 6、时间序列分析的内容： （1）通过对样本的分析研究，找出动态过程的特性； （2） 找到最佳的数学模型； （3）估计模型参数； （4）利用数学模型进行统计预测 7、时间序列数据的特征：时间属性和数据属性 时间属性：时间隐含内在的周期性特征，例如季节的更迭。时间还具有确定型和不 确定性的特征。 数据属性：按照统计尺度分为定性和定量特征；按照参照标准可分为空间和非空间 特征；按变量个数分为单变量和多变量特征。
9时间序列分析
y 0 y1
1. 现象所属的时间； 2. 不同时间的具体指标数值。
日期 2011年12月 2011年9月
CPI增长率 4.1 6.1 6.4
例如：中国2007-2011年 消费者价格指数走势图
CPI增长率
10 8 6 4 2 0 -2 -4
2011年6月
2011年3月
2010年12月 2010年9月 2010年6月 2010年3月
2009年7月
2010年3月
2010年7月
2011年3月
2011年7月
2009年3月
-1.2
1.2 4.64 8.48 6.51
2007年12月
1990-2011年我国国内生产总值； 某类型的汽车2000-2011年的年销售量； 某省1985-2011年工业燃料消耗量； 上海证券交易所2011年全年每个交易日的收盘指数。
在预测时可以采用不同的移动间隔，选择使均方误差 达到最小的移动间隔。
例 1
• 新卫机械厂的销售收入（万元）：
年份 1985 1986 销售收 入 1080 1260 年份 1990 1991 销售收 入 2160 2340 年份 1995 1996 销售收 入 2160 2340 年份 2000 2001 销售收 入 3240 3420
时间序列
•
德国业余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年左 右的周期
时间序列
平稳序列(stationary series) 各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽 有波动，但并不存在某种规律，其波动可以看成 是随机的 非平稳序列 (non-stationary series) 包含趋势性、季节性和周期性的复合型序列
时间序列分析实验一
一、实验项目名称：ＳＡＳ操作系统简介及时间序列数据录入之一二、实验目的与要求：熟悉ＳＡＳ操作系统。
创建数据集，查看数据集。
三、实验原理：临时数据集、永久数据集的创建方法，查看数据集。
四、实验方案设计：五、测试数据与实验结果测试数据1 ：参考幻灯‘10时间序列SAS数据集建立（讲解1）’中第5张幻灯中例题1，以左边两名和右边两名同学的信息为资料，创建5名同学的临时数据集从c2010，输入变量id age weight。
实验结果：结果1：（无proc print data=c2010语句）结果2：（有proc print data=c2010语句）结果1：data c2010;input id age weight;cards;9 23 9810 22 1055 23 10012 21 9517 20 120;run;output没有反应结果2：data c2010;input id age weight;cards;9 23 9810 22 1055 23 10012 21 9517 20 120;proc print data=c2010;run;测试数据2 ：参考幻灯‘10时间序列SAS数据集建立（讲解1）’中第6张幻灯中例题2，以左边两名和右边两名同学的信息为资料，创建5名同学的临时数据集从c2010，输入变量name age weight。
实验结果：data c2010;input name$ age weight;cards;liuming 23 98caixing 22 105limin 23 100liming 21 95suntao 20 120;proc print data=c2010;run;测试数据3 ：将教材35页的第3题创建成为永久数据集，名字为sasuser.***23，例如林东建立永久数据集名为sasuser.ld23实验结果：data sasuser.c2010;input id age weight;cards;9 23 9810 22 1055 23 10012 21 9517 20 120;proc print data=c2010;run;测试数据4：(课外知识)查阅资料，给出（1）什么是太阳黑子；（2）太阳对人类生活的影响；（3）太阳黑子时间序列活动规律，及下一次太阳黑子爆发预测时间？实验结果：1、太阳黑子（sunspot）是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本、最明显的。