应用时间序列分析课程设计
应用计量经济学时间序列分析第四版教学设计
应用计量经济学时间序列分析第四版教学设计引言时间序列分析是应用计量经济学领域的重要研究方向，它能够有效地分析和预测数据的发展趋势和周期性变化，适用于很多领域的数据分析。
然而，时间序列分析方法具有一定的复杂性和技术难度，教学效果也很受到影响。
为此，本文基于《应用计量经济学时间序列分析》一书的第四版进行教学设计，旨在通过优化课程设置和教学方法，提高学生学习时间序列分析的效果。
教学目标1.理解时间序列分析的基本概念和方法。
2.掌握时间序列分析的实践技能和应用能力。
3.能够独立设计和实施时间序列分析项目，提高对实际问题的解决能力。
教学内容和安排1.时间序列分析基本概念介绍（2学时）–时间序列概念与应用领域–时间序列的分类和表示方法2.时间序列统计特征分析（4学时）–时间序列平稳性检验–时间序列相关系数计算–时间序列自回归建模3.时间序列预测方法及实战（10学时）–时间序列分解–ARIMA模型构建与应用–季节性时间序列建模–实例分析项目教学方法和教学手段1.讲授课堂教学：重点详细讲解时间序列分析概念、特征分析和建模方法，帮助学生理解理论知识的内涵和精髓。
2.课外练习和作业：引导学生在课堂理论学习的基础上，通过练习题或应用实例的作业，巩固理论知识，并培养实践能力。
3.实践案例分析：通过案例分析和项目研讨，提高学生对时间序列分析实际问题解决能力。
4.电子教学：采用多媒体技术，显示程序代码、图表和示意图等，使学生更加清晰地理解时间序列分析概念和方法。
考核方式和评价标准1.学期作业：包括理论练习和实践项目分析，作业占总成绩的30%。
2.期中考试：以选择题和简单应用题为主，考核学生对课堂理论知识的掌握程度，占总成绩的30%。
3.期末考试：组合题、应用题和实现题等，考核学生对时间序列分析方法的应用举例和实践能力，占总成绩的40%。
教学效果及评价通过本教学设计，学生将能够理解时间序列分析的基本概念、掌握时间序列分析的实践技能，并能够运用时间序列分析方法解决实际问题，提高其在应用计量经济学领域的能力。
时间序列分析课程设计
时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解时间序列分析的基本概念，掌握时间序列数据的结构特征和常见的时间序列模型。
2. 使学生掌握时间序列平稳性检验和自相关函数、偏自相关函数的绘制与分析方法。
3. 帮助学生了解时间序列预测的常用算法，如ARIMA模型、指数平滑等，并掌握其应用场景。
技能目标：1. 培养学生运用时间序列分析方法处理实际问题的能力，学会运用统计软件进行时间序列数据的分析、建模和预测。
2. 提高学生运用所学知识解决实际问题时的时间序列模型选择和参数估计能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索和研究的精神。
2. 引导学生认识到时间序列分析在实际问题中的应用价值，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。
3. 培养学生的团队合作意识，提高学生在团队中沟通、协作的能力。
课程性质分析：本课程为数据分析方向的专业课程，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，培养学生运用时间序列分析解决实际问题的能力。
学生特点分析：学生为高年级本科生，已具备一定的数学基础和统计分析能力，对时间序列分析有一定的了解，但尚需深化理论知识，提高实际操作能力。
教学要求：1. 结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 采取启发式教学，引导学生主动参与课堂讨论，培养学生的创新思维。
3. 强化课堂互动，关注学生的个体差异，提高教学效果。
二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、时间序列数据的组成、时间序列的分类及性质。
教材章节：第一章 时间序列分析概述2. 时间序列数据的预处理：数据清洗、数据变换、平稳性检验。
教材章节：第二章 时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。
教材章节：第三章 时间序列模型4. 时间序列预测方法：指数平滑法、季节性模型、周期性模型。
时间序列课程设计报告
《应用时间序列分析》课程设计指导书一、课程设计的目的熟练Minitab等常用统计软件的应用，对软件处理后的数据和结论进行分析，加深理解本课程的研究方法，将书本知识应用于实践之中，培养自身解决实际问题的能力。
二、设计名称：某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、模型拟合并预测五年内增长数据进行预测三、设计要求：1.掌握用统计软件实现平稳时间序列平稳性检验、模型拟合并预测的方法和步骤2.充分利用应用时间序列分析，决实际问题。
3. 数据来源必须真实，并独立完整四、设计过程1.思考课程设计的目的，上网收集来源真实的数据；2.整理数据，简单分析数据间关系变化；3.利用Minitab数据进行详细分析，并得出相关数值；4.编辑实验报告，详细记录操作步骤和相关数据说明；5.结合相关的实验结论与知识背景，对于实验的出的结论提出自己的建议与意见。
五、设计细则：1.对于网上搜集到的数据文件必须真是可靠，自己不得随意修改；2.利用统计软件的数据分析功能充分处理数据，得出正确的结论；3.认真编写实验报告，对于实验中的操作步骤应尽量详细；4.实验分析结果要与实际问题背景相符合。
六、说明：1.对于同一问题可采取不同的方法来检验，得出的结论才会更准确。
2.对于同一数据可采用不同的软件进行分析。
课程设计任务书课程设计报告课程：应用时间序列分析学号：118327108姓名：孔梦婷班级：11金统教师：李贤彬江苏师范大学数学科学学院设计名称：某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、建模并预测五年内降雪量日期：2013 年1 2 月20 日设计内容：某城市过去63年终每年降雪量数据如下表所示（单位：mm）设计目的与要求：1.理解和学习研究本课程的统计方法，充分利用应用时间序列分析知识并熟练运用Minitab统计软件进行实际问题的分析与解决。
2.用统计软件掌握平稳性检验建模和预测趋势的步骤3.熟悉非应用时间序列分析的相关知识，达到学以致用的程度设计环境或器材、原理与说明：设计环境与器材：学校机房，计算机，Minitab 软件原理与说明：（一） 时序图检验：所谓时序图就是一个平面二维坐标图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。
应用时间序列分析教学大纲
应用时间序列分析教学大纲一、课程目标时间序列分析是经济学、统计学、管理学和工程学等交叉领域的重要分支，它对于对时间序列的预测、分析和控制具有重要作用。
本课程旨在介绍时间序列的定义、特征、分类、分析方法和应用，掌握时间序列建模和预测方法，能够熟练利用R语言进行时间序列分析。
二、教学内容1. 时间序列基础知识•时间序列的定义和特征•时间序列的分类、常见模型和应用•时间序列数据的读取和转化2. 时间序列分析方法•时间序列模型的建立和识别•时间序列统计量的计算•时间序列的平稳性检验和差分•白噪声检验和建模3. 时间序列预测方法•时间序列预测模型的建立和评价•傅里叶变换和滤波器的应用•ARIMA模型及其变种•时间序列的灰色预测模型4. 应用案例分析•应用案例一：宏观经济数据分析•应用案例二：金融市场分析•应用案例三：气象预测三、教学方法本课程采用理论教学和实践训练相结合的方式进行教学。
其中，理论教学以课堂讲授为主要形式，包括理论分析和案例分析，实践训练以计算机实验为主要形式，涉及R语言环境下的具体应用。
四、教学进度章节教学内容教学时长第一章时间序列基础知识2课时第二章时间序列分析方法6课时第三章时间序列预测方法8课时第四章应用案例分析4课时五、教学评估课堂讲解占成绩的50%，期末实验成绩占成绩的30%，实验报告占成绩的20%。
六、教材与参考书目教材：•徐远波. 时间序列分析与预测(第2版). 中国人民大学出版社, 2016.参考书目：•周志华. 机器学习. 清华大学出版社, 2016.•Chatfield C. The Analysis of Time Series: An Introduction. CRC Press, 2016.•Shumway R. H., Stoffer D. S. Time Series Analysis and Its Applications. Springer, 2017.。
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。
应用时间序列分析第五版教学设计 (2)
应用时间序列分析第五版教学设计一、教学目标通过本课程的学习，学生应该能够：1.了解时间序列分析的基本概念和应用；2.理解时间序列的基本模型和预测方法；3.学会使用R语言进行时间序列分析和建模；4.掌握时间序列分析在实践中的应用。
二、教学内容第一章时间序列分析基础1.时间序列的基本概念；2.时间序列的基本特征；3.历史数据的收集和整理方法。
第二章时间序列预测方法1.常见的时间序列预测方法；2.应用ARIMA模型进行时间序列预测；3.应用指数平滑法进行时间序列预测。
第三章时间序列建模1.时间序列建模的概念；2.时间序列建模的步骤；3.应用R语言进行时间序列建模。
第四章时间序列分析的应用1.时间序列分析在金融领域的应用；2.时间序列分析在经济领域的应用；3.时间序列分析在科学研究中的应用。
三、教学方法通过结合理论讲解、课堂案例演示、R语言实践、小组讨论等方式，达到理论与实践相结合的教学效果。
四、教学进度1.第一周：时间序列分析基础–时间序列的基本概念；–时间序列的基本特征；–历史数据的收集和整理方法。
2.第二周：时间序列预测方法–常见的时间序列预测方法；–应用ARIMA模型进行时间序列预测；–应用指数平滑法进行时间序列预测。
3.第三周：时间序列建模–时间序列建模的概念；–时间序列建模的步骤；–应用R语言进行时间序列建模。
4.第四周：时间序列分析的应用–时间序列分析在金融领域的应用；–时间序列分析在经济领域的应用；–时间序列分析在科学研究中的应用。
5.课程设计与实践五、教学评估1.课堂参与度：占对总评成绩的20%2.课堂作业表现：占对总评成绩的30%3.课程设计报告：占对总评成绩的20%4.期末考试成绩：占对总评成绩的30%六、实践任务完成一个基于时间序列分析的项目实践，要求包括数据收集、数据处理、时间序列建模、时间序列预测和模型验证等环节，并形成一份完整的项目报告。
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R软件陪同课程设计
应用时间序列分析R软件陪同课程设计介绍本课程设计旨在帮助学生掌握时间序列分析的理论和R语言的基础知识，以及如何应用R软件进行时间序列分析。
本课程的教学目标是：•了解时间序列的概念、特征和模型•掌握R语言在时间序列分析中的基本操作和函数•能够应用R软件进行时间序列的建模和预测课程概述本课程主要包括三个部分：时间序列的基本概念、R语言在时间序列分析中的应用以及时间序列的建模和预测。
第一部分主要介绍时间序列的定义、分类、性质以及相关统计量和图形。
学生将学会如何用R语言对时间序列进行可视化和描述性统计分析。
第二部分介绍R语言在时间序列分析中的常用函数和操作。
学生将学会如何在R语言中读写时间序列数据、进行平稳性检验、拟合ARIMA模型等。
第三部分介绍时间序列的建模和预测方法。
学生将学会如何通过R软件进行ARIMA模型的建立和预测，并能够应用此模型对历史数据进行回测和趋势预测。
课程安排本课程共分为十个部分，每个部分包括理论讲解和实践操作。
第一部分：时间序列的基本概念1.时间序列的定义和常见类型2.时间序列的性质和统计量3.R软件在时间序列可视化中的应用第二部分：R语言在时间序列分析中的应用1.R语言中的时间序列数据类型2.R语言中的时间序列读写操作3.R语言中的时间序列可视化4.平稳性检验方法和应用第三部分：时间序列的建模和预测1.时间序列模型的定义和分类2.ARIMA模型的建模过程3.ARIMA模型的预测和回测4.趋势预测和模型选择方法教学方法本课程采用多种教学方法，包括理论教学、实践操作和案例分析。
理论教学主要采用授课方式，讲授时间序列基本概念和分析方法、R语言在时间序列中的应用等方面的知识。
实践操作旨在让学生亲自动手，通过R软件中的代码实现对时间序列进行分析和建模。
实践环节还将提供丰富的数据集和案例，让学生独立完成时间序列分析。
案例分析是本课程中重要的一环，通过对实际数据的处理和深度分析，让学生了解和掌握更加综合的时间序列分析方法和技术。
应用时间序列分析第四版教学设计 (2)
应用时间序列分析第四版教学设计一、教学目标本课程旨在通过应用时间序列分析的实际案例，让学生深入理解时间序列分析的基本概念、理论和实践方法，并能够熟练掌握主流时间序列分析软件的使用方法，进而能够运用时间序列分析方法解决实际问题。
二、教学内容2.1 时间序列分析基础知识教学内容包括时间序列分析的概念、时间序列分析模型、时间序列分析基本步骤、时间序列分析技术指标等基础知识。
2.2 时间序列分析主要方法教学内容包括时间序列分析主要方法的介绍和讲解，包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型、季节性趋势分解法、周期性分析方法等。
2.3 时间序列分析实例分析和案例应用教学内容包括时间序列分析实例和案例应用的介绍和讲解，学生将会使用主流时间序列分析软件结合实际案例进行分析，并从中掌握实际应用方法。
三、教学方法本课程采用讲授和实践相结合的教学方法，讲解内容将以PPT为主，重点内容将通过实例分析展示，学生将通过实践操作来掌握主流时间序列分析软件的使用方法。
四、教学过程4.1 基础理论讲解讲授时间：2个学时内容设计：1.时间序列分析基础概念。
2.时间序列分析模型。
3.时间序列分析基本步骤。
4.时间序列分析技术指标。
4.2 时间序列分析主要方法讲授时间：4个学时内容设计：1.移动平均法。
2.指数平滑法。
3.ARIMA模型。
4.季节性趋势分解法。
5.周期性分析方法。
4.3 实例分析讲授时间：4个学时内容设计：1.实例1：利用ARIMA模型和季节性趋势分解法分析销售额数据。
2.实例2：利用移动平均法和指数平滑法分析股票数据。
3.实例3：利用周期性分析方法分析潮汐数据。
4.4 案例应用讲授时间：4个学时内容设计：1.案例1：利用时间序列分析方法预测未来一年的销售额。
2.案例2：利用时间序列分析方法预测未来一个季度股票价格的变化。
3.案例3：利用时间序列分析方法预测未来一个月的潮汐情况。
五、教学评价本课程将通过小组讨论、个人报告等方式来进行教学评价，小组讨论和个人报告的题目将与实例分析和案例应用相关，旨在让学生巩固对时间序列分析基础知识和应用技能的掌握，并能够独立运用时间序列分析方法解决实际问题。
matlab时间序列分析课程设计
matlab时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解时间序列分析的基本概念，掌握其数学表达和性质；2. 掌握使用MATLAB进行时间序列数据的处理、可视化及分析方法；3. 学习时间序列预测模型，如AR、MA、ARMA和ARIMA等，并了解其适用场景。
技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行时间序列数据的读取、预处理和存储；2. 能够利用MATLAB工具箱进行时间序列的图表绘制，并分析其特征；3. 能够运用所学时间序列模型对实际数据进行预测分析，并评估预测结果的准确性。
情感态度价值观目标：1. 培养学生主动探索、合作交流的学习态度，增强问题解决能力；2. 培养学生对数据分析的兴趣，提高数据分析素养，使其认识到数据在现实生活中的重要性；3. 引导学生关注时间序列分析在科学研究、工程实践等领域的应用，提高学生的专业素养。
课程性质分析：本课程为高年级本科或研究生阶段的数学、统计学、经济学等专业学生的专业选修课。
课程旨在使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，并能够运用MATLAB软件进行实际数据分析。
学生特点分析：学生已经具备一定的高等数学、统计学和计算机编程基础，具有较强的逻辑思维能力和动手操作能力。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力；2. 采用案例教学，引导学生运用所学知识解决实际问题；3. 加强课堂讨论，鼓励学生提问、分享观点，提高课堂互动性。
二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、平稳时间序列及其性质、白噪声过程。
2. MATLAB时间序列数据处理：数据导入与导出、数据预处理、时间序列数据可视化。
- 教材章节：第三章“时间序列数据及其预处理”3. 时间序列分析模型：- 自回归模型（AR）：模型原理、参数估计、预测方法。
- 教材章节：第四章“自回归模型”- 移动平均模型（MA）：模型原理、参数估计、预测方法。
- 教材章节：第五章“移动平均模型”- 自回归移动平均模型（ARMA）：模型原理、参数估计、预测方法。
时间序列的课程设计报告
时间序列的课程设计报告一、课程目标知识目标：1. 学生能理解时间序列的概念，掌握时间序列的基本组成和特点。
2. 学生能够运用所学知识，分析时间序列数据，识别其变化趋势和模式。
3. 学生能够运用时间序列预测方法，对给定数据进行短期预测。
技能目标：1. 学生能够运用统计软件或编程工具，对时间序列数据进行处理和分析。
2. 学生能够运用图表、报告等形式，清晰、准确地表达时间序列分析结果。
3. 学生能够运用时间序列模型，解决实际问题，提高数据分析能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习时间序列知识，培养对数据的敏感性和探究精神，增强数据分析的兴趣。
2. 学生在小组合作中，学会倾听、沟通、协作，培养团队精神和责任感。
3. 学生能够认识到时间序列分析在实际生活中的应用价值，提高学以致用的意识。
课程性质分析：本课程为数据分析相关学科，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本方法和技巧，提高解决实际问题的能力。
学生特点分析：本年级学生具备一定的数学基础和数据分析能力，对新鲜事物充满好奇，但可能缺乏实际应用经验。
教学要求：1. 结合课本知识，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的创新思维。
3. 关注学生的个体差异，因材施教，提高教学质量。
二、教学内容1. 时间序列基本概念：时间序列的定义、组成元素、分类及应用场景。
2. 时间序列的特性：平稳性、趋势、季节性、周期性及随机性。
3. 时间序列预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。
4. 时间序列分析方法：- 趋势分析：线性趋势、非线性趋势。
- 季节性分析：季节指数、季节性分解。
- 周期性分析：自相关函数、偏自相关函数。
- 随机分析：白噪声检验、ARIMA模型。
5. 时间序列预测方法：- 简单平均法、移动平均法、指数平滑法。
- ARIMA模型及其扩展模型。
- 机器学习方法：如神经网络、支持向量机等。
6. 实际案例分析与操作：结合课本案例，运用所学方法进行时间序列分析及预测。
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。
时间序列分析课程设计总结
时间序列分析课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 理解时间序列分析的基本概念，掌握其基本原理和应用领域；2. 学会运用时间序列分析方法对给定数据进行预处理、建模和分析；3. 掌握时间序列模型的选择、参数估计及预测评估方法；4. 了解时间序列分析软件包及其在实践中的应用。
技能目标：1. 能够独立运用时间序列分析方法处理实际数据，进行数据分析和预测；2. 掌握运用统计软件进行时间序列建模、预测及结果分析的技巧；3. 能够根据实际问题，选择合适的时间序列模型，并进行合理的参数估计；4. 提高运用时间序列分析解决实际问题的能力和逻辑思维能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索精神；2. 培养学生的团队协作意识，提高沟通和交流能力；3. 引导学生关注时间序列分析在实际生活中的应用，认识到数学知识在解决实际问题中的价值；4. 培养学生严谨、客观、科学的态度，形成正确的价值观。
本课程针对高年级学生，结合其已掌握的数学知识和实际应用能力，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在使学生掌握时间序列分析的基本知识和技能，提高解决实际问题的能力，同时培养其情感态度和价值观，为今后的学术研究和工作实践打下坚实基础。
二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、特点和应用领域；2. 时间序列预处理：数据清洗、平稳性检验、季节性分解；3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等；4. 模型参数估计与检验：最小二乘估计、极大似然估计、模型诊断与优化；5. 时间序列预测：预测方法、预测误差分析、预测评估；6. 时间序列软件应用：介绍常用时间序列分析软件包及其操作方法；7. 实践案例：结合实际案例，运用时间序列分析方法解决具体问题。
教学内容根据课程目标，遵循科学性和系统性原则，安排如下：第一周：时间序列分析基本概念及预处理方法；第二周：自回归模型及其应用；第三周：移动平均模型及其应用；第四周：自回归移动平均模型及其应用；第五周：模型参数估计与检验；第六周：时间序列预测及预测评估；第七周：时间序列软件应用及实践案例。
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%。
应用时间序列分析课程设计.
课程设计报告课程：应用时间序列分析学号：姓名：班级：教师：《应用时间序列分析》课程设计指导书一、课程设计的目的随着社会经济的不断发展，越来越多的集体甚至个人都参与到股票的投资当中，希望在保值的前提下使得财富增值。
但因股票的波动性和风险性，因而股市中股票价格的形成机制是个很具吸引力的研究课题。
时间序列分析是预测股票价格走势的方法之一，应用数理统计方法加以处理，以预测股价未来的走势。
课程设计运用专业课程《应用时间序列分析》的知识，对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日收盘情况运用minitab统计软件对数据进行分析，时序图和自相关图的平稳性检验，对原序列进行差分运算，再对差分序列进行平稳性检验，然后对平稳厚的差分序列进行白噪声检验，对平稳非白噪声差分序列的ARIMA模型拟合，模型检验，以及模型预测。
二、设计名称：青岛海尔股票收盘价的分析与预测三、设计要求对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
四、设计过程1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。
根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。
根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。
包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。
对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。
应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。
应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。
报告一律要求用Word文档纂写,内容及要求见指导书。
五、设计细则六、说明课程设计任务书姓名学号班级课程名称应用时间序列分析课程性质专业必修设计时间2013年12月8 日——2013 年12 月20日设计名称青岛海尔股票收盘价的分析与预测设计要求对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
应用时间序列分析第三版教学设计
应用时间序列分析第三版教学设计一、前言本教学设计的主要目的是帮助教师更好地教授《应用时间序列分析》第三版，使学生更好地理解和掌握时间序列分析的基本概念和方法，同时培养其应用时间序列分析解决实际问题的能力。
二、课程概述本课程旨在介绍时间序列的基本概念和分析方法。
学生将学习各种时间序列的特征、常用的分析方法、评估时间序列模型的标准以及如何应用时间序列进行预测。
三、课程设置1. 理论授课•时间序列的基本概念和术语•时间序列的分类和特征•时间序列模型的建立和评估•常用的时间序列分析方法•时间序列模型的预测与应用2. 实验课程•通过R语言编程实现时间序列分析的方法•分析、应用和比较多种时间序列模型的优缺点四、课程评估1. 课堂参与度（10%）在每一节课之后，学生需要提交为期一周的程序设计，并在课堂上分享他们的心得体会。
2. 作业（30%）包括在每个主题中编写Python或R语言的代码，以及阅读相应的论文并撰写250-300字的书面报告。
3. 小组研究报告（20%）多人协作完成小组研究，并推荐时间序列模型用于分析一个真正的数据集，汇报方法与结果。
4. 期末考试（40%）考试题型包括选择题、简答题和计算题，主要考察学生对时间序列的理论和方法的掌握以及实际问题的解决能力。
五、教学方法1. 理论授课•采用案例分析和自主探究的方法，帮助学生更好地理解时间序列概念和方法。
•使用PowerPoint展示分析结果。
•结合学生的实际能力，适度地增加难度和深度，使学生更好地掌握分析方法。
2. 实验课程•学生编写代码时，通过与同学讨论（或百度、谷歌）和自主学习来解决问题。
•为每个学生准备必要的代码库，包括时间序列分析的常用库如Numpy、Pandas和Statsmodels。
•根据学生的实际情况，花费时间适当调整教学时间和课程进度。
六、教学材料1. 课本：•Applied Time Series Analysis, Third Edition （Walter Enders）•Time Series Analysis and Its Applications: with R Examples, Fourth Edition by Robert H. Shumway和David S.Stoffer2. 论文：•Forecasting and Control (Box and Jenkins)•The Identification of Multiple Outliers in Time Series (Chen and Liu)3. 软件和工具：•RStudio•Python2 or Python3 (Anaconda)•Git and Github七、教学团队教学团队包括主讲教师和教学助理。
应用时间序列分析第五版教学设计
应用时间序列分析第五版教学设计一、教材背景《应用时间序列分析第五版》是时间序列分析领域的一本经典教材，主要介绍时间序列分析的基本概念、理论和应用技术，介绍和发展了很多时间序列分析方法。
本书具有较强的理论性和应用性，适合研究生本科及以上学生学习。
在教学过程中，学生们需要具备一些基本数学知识，如概率统计、线性代数、微积分等。
二、教学目标1.掌握时间序列分析的基本概念、原理和方法。
2.熟练使用R语言进行时间序列分析实践。
3.能够解决实际问题中出现的时间序列相关问题。
4.能够撰写和整理一篇基础时间序列分析实践报告。
三、教学内容及章节划分本课程主要包括以下内容：1. 时间序列分析基础•时间序列概述•历史及应用背景•时间序列数据类型•时间序列基本关系•基本时间序列分析方法2. 时间序列平稳性分析•平稳序列的定义•平稳性检验•平稳时间序列的理论3. 时间序列模型•AR模型•MA模型•ARMA模型及其建模过程•纯随机序列模型4. 时间序列预测•时间序列预测基础•建模方法及模型诊断•单步预测与多步预测•综合预测模型5. 时间序列分析实例•应用时间序列分析解决实际问题•案例分析及解决方案•R语言使用及数据分析案例四、教学方法1.讲授理论知识，重点讲述基础知识和常用方法。
2.进行R语言实践，联合教材实例进行时间序列分析仿真。
3.指导学生独立完成时间序列分析案例，提供辅助材料以及整理规范要求。
4.考察学生时间序列分析理论和实践能力，结合平时作业、实验报告加强对学生的考核。
五、评价方式1.平时作业占总成绩的50%，每周指定时间进行课程作业和练习。
2.实验报告占总成绩的30%，学生按照要求独立完成时间序列分析案例。
报告需要具备完整性，并满足整齐、规范的要求。
3.期末考试占总成绩的20%，主要考察学生基础的时间序列分析理论和实践能力。
六、教材推荐及参阅文献1. 教材推荐•《应用时间序列分析第五版》•《R语言数据分析教程》2. 参阅文献•《时间序列分析及其应用》•《统计学习导论》•《数据分析思维导图》七、教学环节安排时间内容时间内容第一周时间序列分析基础第二周时间序列平稳性分析第三周时间序列模型第四周时间序列预测第五周时间序列分析实例第六周实验报告展示第七周期末考试八、教学反馈及调整为保证教学效果，本课程将在教学进程中及时收集反馈意见，进行一定的教学调整。
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课程设计报告课程：应用时间序列分析学号：姓名：班级：教师：《应用时间序列分析》课程设计指导书一、课程设计的目的随着社会经济的不断发展，越来越多的集体甚至个人都参与到股票的投资当中，希望在保值的前提下使得财富增值。
但因股票的波动性和风险性，因而股市中股票价格的形成机制是个很具吸引力的研究课题。
时间序列分析是预测股票价格走势的方法之一，应用数理统计方法加以处理，以预测股价未来的走势。
课程设计运用专业课程《应用时间序列分析》的知识，对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日收盘情况运用minitab统计软件对数据进行分析，时序图和自相关图的平稳性检验，对原序列进行差分运算，再对差分序列进行平稳性检验，然后对平稳厚的差分序列进行白噪声检验，对平稳非白噪声差分序列的ARIMA模型拟合，模型检验，以及模型预测。
二、设计名称：青岛海尔股票收盘价的分析与预测三、设计要求对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
四、设计过程1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。
根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。
根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。
包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。
对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。
应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。
应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。
报告一律要求用Word文档纂写,内容及要求见指导书。
五、设计细则六、说明课程设计任务书姓名学号班级课程名称应用时间序列分析课程性质专业必修设计时间2013年12月8 日——2013 年12 月20日设计名称青岛海尔股票收盘价的分析与预测设计要求对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
设计思路与设计过程1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。
根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。
根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。
包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。
对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。
应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。
应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。
报告一律要求用Word文档纂写，内容及要求见指导书。
计划与进度 12月8日到10日确定课题，寻找整理数据，12月14日到20日分析数据任课教师意见说明设计名称：青岛海尔股票收盘价的分析与预测日期：2013年12月8 日——2013 年12 月20日设计内容：股票收盘价的分析与预测设计目的与要求：对青岛海尔股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456个数据，建立模型模型，并对其后五日收盘价格进行预测。
设计环境或器材、原理与说明：设计环境和器材：minitab 软件设计原理与说明： 时序图检验根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示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、无明显趋势及周期特征自相关图检验平稳序列通常具有短期相关性。
该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零 纯随机序列也称为白噪声序列，它满足如下两条性质差分方法是一种非常简便、有效的确定性信息提取方法Cramer 分解定理在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分提取确定性信息 差分运算的实质是使用自回归的方式提取确定性信息模型简介：自回归移动平均模型(Auto-regressive moving-average model,简称ARMA 模型)。
它是一种精度相当高的短期预测方法,而且不需要事先假定数据存在着一定的结构或模式,而是从数据本身出发来寻找可以较好描述数据的模式,从而可以保证模型与数据拟合较好。
若时间序列为它的当前和前期的误差、随机项以及前期值的线性函数,可以表示为:设计过程（步骤）或程序代码：整理出2012年1月4日—2013年12月16日青岛海尔收盘价格序列。
详见excel文件时间序列课程设计数据T s t st s t s t T t EX t ∈∀⎩⎨⎧≠==∈∀=,,,0,),()2(,)1(2σγμ∑=--=-=∇d i i t i d i t d t d x C x B x 0)1()1(一、平稳性检验 1、时序图的平稳性检验年月日20132012三月一月十一月九月七月五月三月111111120.017.515.012.510.0收盘价收盘价 的时间序列图时序图较为清晰的显示了收盘价有趋势性和季节性趋势，显然该序列不是平稳序列。
2、自相关图的平稳性检验为了进一步确定序列的平稳性，利用平稳性判别理论自相关图来判别序列的平稳性。
根据收盘价格数据求出序列的自相关系数如图所示。
656055504540353025201510511.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6-0.8-1.0滞后 (Lag)自相关收盘价 的自相关函数（包含自相关的 5% 显著限）该图横轴表示延迟期数，纵轴表示自相关系数，以竖直方向的垂线表示自相关系数的大小。
从图中我们发现序列的自相关系数递减到零的速度相当缓慢，在很长的延迟时期里，自相关系数一直为正，而自相关系数大多数都在二倍标准差范围之外。
这是具有单调趋势的非平稳序列的一种典型的自相关图形式。
这和该时序图显示的显著的非平稳性是一致的。
二、白噪声检验 1、差分运算时序图显示，序列具有长期趋势，选择对序列进行一阶差分。
而一阶差分后线性递增趋势被提取，一阶差分后序列具有稳定随机波动，结果如图所示。
年月日20132012三月一月十一月九月七月五月三月11111113210-1-2-3y tyt 的时间序列图一阶差分后消除了原数列的趋势性，为了进一步确定一阶差分后序列的平稳性，考察一阶差分后序列的自相关图。
，五步差分充分的提取出原序列蕴含的季节性。
一阶五步差分后序列的自相关图如图所示。
656055504540353025201510511.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6-0.8-1.0滞后 (Lag)自相关C4 的自相关函数（包含自相关的 5% 显著限）滞后(Lag) ACF T LBQ 1 0.804877 17.09 294.122 0.607384 8.51 461.983 0.404258 4.93 536.514 0.180894 2.10 551.465 0.008603 0.10 551.506 0.021772 0.25 551.727 0.013160 0.15 551.808 0.003637 0.04 551.809 0.006666 0.08 551.82 10 -0.031026 -0.36 552.27 11 -0.064056 -0.73 554.17 12 -0.073427 -0.84 556.68 13 -0.070309 -0.80 558.99 14 -0.036159 -0.41 559.60 15 -0.025999 -0.30 559.92 16 -0.003179 -0.04 559.92 17 -0.003701 -0.04 559.93 18 -0.032110 -0.37 560.41一阶差分后序列自相关系数都在二倍标准差范围内波动。
根据时序图和自相关图可以确定差分后序列为平稳序列。
2、一阶五步差分序列的白噪声检验 假设检验 H 0：1,021≥∀====m m ρρρL H 1：至少存在某个m k m k ≤≥∀≠,1,0ρ延迟Q LB 统计量检验Q LB 统计量值P 值延迟6期 551.72 0.25 延迟12期556.680.35由表中的Sig.（即P 值）均≤0.05可看出，接受原假设，所以认为该序列为非白噪声序列。
三、模型拟合由图可看出，五步差分后的自相关图显现出三阶截尾的性质。
再看偏自相关的性质一阶五步差分后序列的偏自相关系数图242220181614121086421.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6-0.8-1.0滞后 (Lag)偏自相关C4 的偏自相关函数（包含偏自相关的 5% 显著限）一阶五步差分后序列的偏自相关系数显示出拖尾的性质。
根据ARMA 模型定阶的基本原则，用MA(3)模型拟合五步差分后的序列。
实际上就是用ARMA （0，3）模型拟合原序列。
输出结果如下。
参数的最终估计值类型 系数 系数标准误 T P 移动平均 1 -1.3557 0.0367 -36.94 0.000 移动平均 2 -1.1676 0.0494 -23.65 0.000 移动平均 3 -0.6107 0.0384 -15.91 0.000 常量 12.2023 0.1192 102.37 0.000 均值 12.2023 0.1192模型为：3216107.01676.13557.12023.12------+-=t t t t t x εεεε四、残差检验 由残差序列绘制残差图2014-1-12013-9-12013-5-12013-1-12012-9-12012-5-12012-1-1321-1-2-3日期残差1残差1 与 日期 的散点图残差图显示出残差图上的点散布随机，无任何规律性。
为了进一步确定残差的随机性，对残差进行白噪声检验，结果如下。
滞后(Lag) ACF T LBQ 1 0.351884 7.51 56.84 2 0.530445 10.14 186.27 3 0.598170 9.49 351.23 4 0.570288 7.66 501.51 5 0.336976 4.04 554.09 6 0.560479 6.49 699.88 7 0.466586 4.96 801.14 8 0.360313 3.64 861.67 9 0.413179 4.06 941.43 10 0.461640 4.38 1041.22 11 0.334710 3.05 1093.80 12 0.373941 3.34 1159.57五步差分后对数序列残差的白噪声检验延迟Q LB 统计量检验Q LB 统计量值P 值延迟6期 699.88 1 延迟12期1159.571显然，拟合检验统计量Q 值都显著大于)(205.01m -χ，可以认为该残差序列为白噪声序列。