时间序列分析课程设计(最终版)汇总
时间序列分析教案
时间序列分析教案
ARIMA模型基础：平稳性和可逆性问题
v ARMA(p,q)模型有意义则要求时间序列满足平稳性和可逆
性的条件.
v 这意味着序列均值不随着时间增加或减少，序列的方差不随时
间变化等。
v 一个实际的时间序列是否满足这些条件是无法在数学上验证的
，但模型可以近似地从后面要介绍的时间序列的自相关函数和
•注：spss中ARIMA 建模方法会自动进行差分和平滑处理，但不处理异常值。
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时间序列分析教案
时间序列模型: SARIMA 模型
v 在对含有季节、趋势和循环等成分的时间序列进行ARIMA模型 的拟合研究和预测时，模型需要增加4个参数，增加后可记为 ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s。（在有已知的固定周期s时，如果 是每年的月数据则s=12，其它周期依此类推，如每月的周数据 s=4等）
v 如果不仅满足于分解现有的时间序列，想要对未来进行预测，就 需要建立模型。这里先介绍比较简单的指数平滑(exponential smoothing)。
v 指数平滑只能用于纯粹时间序列的情况，而不能用于含有独立变 量时间序列的因果关系的研究。
v 指数平滑的原理为：当利用过去观测值的加权平均来预测未来的 观测值时（这个过程称为平滑），离得越近的观测值要给以更多 的权。
v 一般的ARIMA模型有多个参数，没有季节成分的可以记为ARIMA(p,d,q) ，如果没有必要利用差分来消除趋势或循环成分时，差分阶数d=0，模型为 ARIMA(p,0,q)，即ARMA(p, q)。
v 在有已知的固定周期s时，模型多了4个参数，可记为 ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s。（如果是每年的月数据则s=12，其它周期依 此类推，如每月的周数据s=4等）
时间序列分析课程设计
游程检验
Zscore(居民消费指数) 检验值
a
.000000 21 13 34 10 -2.423 .015
案例<检验值 案例>= 检验值 案例总数 Runs 数 Z 渐近显著性(双侧) a. 均值
表2
时间序列数据是否平稳的游程检验结果
在表 2 中，概率的 P 值为 0.015，如果显著性水平为 0.05，由于概率 P 值小 于显著性水平，因此拒绝零假设，即认为样本值的出现不是随机的，即原序列不 平稳。
时间序列分析课程设计
部分是从 1980 年到 2009 年，第二部分是从 2010 年到 2013 年。将第一部分的 数据作为原始数据，用于对模型进行估计，第二部分的数据则作为实验数据，用 以检验预测的正确性。 最后再对 2014～2016 年的居民消费价格指数作事后预测。 本文的数据是在原数据基础上减 100 以简化计算。
2 问题分析
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字 序列。时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象 的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规 律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。对此希望建立相关 居民消费价格指数的数学模型并预测居民消费价格指数的走势。
中南大学数学学院
大学生课程设计
课程设计名称：时间序列分析 专 业 班 级： 题目：居民消费价格指数的时间序列分析 姓名：zgl 学号： 指 导 教 师：唐立
2015 年
6 月
摘要：居民消费价格指数能够反映价格变动趋势和程度，反映通货膨胀水平，在 现代社会经济中占有极为重要的地位。 研究居民消费价格指数的发展变化特征和 未来短期内的发展趋势，把握居民消费价格指数发展变化的动态特征，有利于有 针对性的制定政策措施，维持物价稳定，促进经济的健康发展和社会稳定。本文 以我国 1980 年至 2013 年居民消费价格指数为研究对象， 基于居民消费价格指数 存在明显的非平稳性特征， 运用自回归移动平均模型进行建模分析， 并利用 SPSS 建立了居民消费价格指数时间序列的相关关系模型， 从中选出预测精度相对较高 的模型，并对我国未来一段时间内的居民消费价格指数水平进行了预测。 关键词：消费价格指数 ；时间序列分析；Box-Jenkins；Pandit-Wu；预测
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。
时间序列分析课程设计报告
安徽建筑大学时间序列分析课程设计报告书院系数理学院专业统计学班级统计学三班学号 11207040302 姓名朱敏指导教师俞泽鹏基于时间序列分析的股票预测模型研究摘要在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。
而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。
这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。
但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
即使是证券分析师的预测也只能作为股民入市操作的一般参考意见。
时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。
在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。
本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,性质,特点以及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化以及模型预测等。
并根据道琼斯指数对收盘价进行短期预测,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立时间序列模型,说明时间序列分析的方法对于股票价格的预测趋势有一定的参考价值。
关键词：股票，预测，时间序列分析，AR（1 ）模型ABSTRACTIn the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly promoted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing large number of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. This prediction based on the assumption of behavior is the prerequisite for established factor basis. But the stock’s index is always changing with the country’s macroeconomic development, the formulation of laws and regulations, the company’s operations, the confidence of investors and so on, which results in that it is very difficult to accurately predict. Even securities analysts’forecast results can only be operated as a general reference. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors. Time series analysis is one of the most important tools for economy research, and it describe the variation of data with time, and used to forecast economic data.Time series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. And according to the Dow Jonesindex, we may predict the closing price trend for short-term with the help of time series analysis theory. Therefore we can establish some models, we could prove that the method has some value for predicting the stock’s trend by means of model fitting effect and error analysis.Keywords: stock, predict, time series analysis, AR（1）model目录一、引言1.1研究背景1.2研究意义1.3选题依据二、基于时间序列分析的股票预测模型的实例分析2.1绘制时序图2.2平稳性检验2.3纯随机性检验2.4模型的识别与拟合2.5模型的检验2.6序列预测一、引言股票是股份公司（包括有限公司和无限公司）在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权。
时间序列课程设计
ANHUI JIANZHU UNIVERSITY 时间序列分析课程设计院系 __________ 数理学院 ________专业 __________ 统计学 ___________班级 ____________ 2班____________学号 ______________________________姓名 ______________________________题目某地区连续40 年的谷物产量（单位：千吨）0.970.45 1.61 1.26 1.37 1.43 1.32 1.230.840.89 1.18 1.33 1.210.980.910.61 1.230.97 1.100.74 0.800.810.800.600.590.630.870.360.810.910.770.960.930.95 0.650.980.700.861.32 0.881）写出一个恰当的模型实现上述想法；2）利用Eviwes 软件进行分析预测；3）比较这个模型和其它模型对数据拟合的差异，给出最优模型，并给出给出最小均方误差预测摘要时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。
对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。
时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。
本文用时间序列分析方法，对一段时间序列进行了拟合。
通过对某地区过去40 年的谷物产量进行观察分析，建立合适的ARMA莫型，对未来4年的产量序列进行预测。
然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个行情预测的有效方法。
利用Eviwes 软件对问题进行分析，判断样本数据的平稳性及纯随机性。
并进行模型拟合，做出合理的预测。
关键词平稳性（smooth and steady ）自相关(correlation)白噪声(white noise)拟合（intend ）预测（expand ）一：引言与基本原理 (1)二：处理过程 (2)三：问题的分析 (7)四：总结 (8)在一个学期的时间里，听了俞泽鹏老师关于时间序列分析的课程后，我对时间序列有了初步的了解和认识。
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。
时间序列分析课程设计
《时间序列分析》
课程设计报告
学院
专业
姓名
学号
分数
二○一一年十一月
********* 要求********
1、本课程的课程设计由两个问题构成，一个问题是对平稳序列建模，一个问题是对非平稳序列建模，两个问
题的题目请根据具体处理的数据来确定，数据由各位同学自己采集，数据样本量至少50个；
2、课程设计的书写格式请参照时序建模的步骤来完成，此外，还要附上SAS程序，且数据步中要有完整的原
始数据；
3、请详细填写报告封面，纸质版报告用A4纸双面打印，于第十三周周二(11月22日)上课时交。
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。
时间序列分析课程设计(最终版)
《时间序列分析》课程设计报告学院专业姓名学号评语：分数二○一二年十一月目录1.平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率）-------------------------31.1 序列分析--------------------------------------------------------------31.2 附录（程序代码）------------------------------------------------------72.非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出）-------------------------82.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------82.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------112.3 附录（程序代码）-----------------------------------------------------123.非平稳序列分析II（选用数据：美国月度进出口额）------------------------133.1序列分析--------------------------------------------------------------133.2附录（程序代码）------------------------------------------------------18一、平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率，2005年01月-2012年5月）绘制时序图rate222120191817161514131211109876501JAN0501JUL0501JAN0601JUL0601JAN0701JUL0701JAN0801JUL0801JAN0901JUL0901JAN1001JUL1001JAN1101JUL1101JAN1201JUL12time图1-1 国内工业月度同比增长率序列时序图的趋势以及周期性，波动稳定，可以初步判定为平稳序列。
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。
时间序列分析课程《时间序列分析》课程总结
第一步：白噪声检验 检验序列是否有研究的价值
原假设： 延迟期数小于或等于 m期的序列值之间相
互独立 H 0：1 2 m 0,m 1
备择假设：延迟期数小于或等于 m期的序列值之间有
相关性
H
：至少存在某个
1
k
0,m 1，k
m
检验统计量：Q统计量
LB统计量
m
Q n
Cramer分解定理：任何一个时间序列都可以分解为两部分
的叠加：其中一部分是由多项式决定的 确定性趋势成分，另一部分是平稳的零 均值误差成分
d
xt t t
jt j + (B)at
j0
确定性影响
随机性影响
非平稳序列的确定性因素分解分析
Xt
Tt + St + CDtt + It
)
AIC或SBC越小，模型越好
返回
残差分析
残差纯随机性检验（即模型显著性检验） 残差非平稳
残差自相关检验：DW检验；Durbin h检验； • 原假设：残差序列不存在1阶自相关 • 备择假设：残差序列存在1阶自相关 • Auto-Regressive模型
残差异方差检验：残差图；残差平方图； • 方差齐性变换：异方差函数形式已知 • 条件异方差模型
参数显著性检验
• 目的：检验模型结构是否最简 • 方法：删除不显著参数 疏系数模型
返回
模型优化
指导思想
似然函数值越大越好 未知参数的个数越少越好
AIC准则：
AIC n ln(ˆ2 ) 2(未知参数个数 )
SBC准则：
SBC
n
时间序列分析课程设计报告
《时间序列分析》课程设计报告学院专业姓名学号分数年月平稳序列分析：选用数据为：股票市场2003年初深证A股的每日成交额：源程序：data pw;input x@@;t=_n_;cards;24.29 19.76 22.76 24.88 33.48 63.37 58.17 34.69 113.82 98.96 71.03 67.7754.13 56.80 50.4248.56 47.21 56.24 42.99 49.63 30.19 30.49 48.04 58.70 42.91 46.58 34.8134.42 38.24 47.0831.32 50.13 36.68 36.65 32.23 39.55 36.36 39.85 40.94 36.44 37.37 27.4730.88 28.86 32.9738.09 38.19 31.53 32.07 30.61 24.89 25.90 27.19;proc print data=pw;proc gplot ;plot x*t;symbol c=black v=star i=join;run;proc arima data=pw;identify var=x nlag=22minic p=(0:5) q=(0:5);estimate p=1;forecast lead=4id=t out=pwr;run;proc gplot data=pwr;plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay;symbol1c=black i=none v=star;symbol2c=red i=join v=none;symbol3c=green i=join v=none l=32;run;1.序列预处理：序列的时序图显示2003年初深证A股的每日成交额无明显的趋势和周期，波动稳定。
自相关图显示出自相关系数具有明显的短期相关，2阶结尾性。
时间序列分析结课报告
列3.13 对等时间间隔，连续70个某次化学反应的过程数据构成的时间序列47 71 51 50 48 38 6864 35 57 71 55 59 3823 57 50 56 45 55 5071 40 60 74 57 41 6038 58 45 50 50 53 3964 44 57 58 62 49 5955 80 50 45 44 34 4041 55 45 54 64 35 5759 37 25 36 43 54 5448 74 59 54 52 45 23建立时间序列模型一、数据平稳性检验（1）用时序图进行检验从时序图可以看出该序列无明显趋势性和周期性，可以初步认为是平稳的，（2）用序列相关性进行检验从相关图看出，自相关系数，偏系相关系数均在2阶后迅速衰减为0，说明序列是平稳的。
二、对序列进行的随机性进行检验由图可见Q统计量对应的P<0.05,表明序列存在相关性并且相关性显著，因此序列为非白噪声序列。
三、模型识别从自相关图可以看出自相关系数和偏自相关系数均有大于百分之九十五的数据都在两倍标准差范围内，所以可以考虑用MA（2）和AR(1)进行拟合；还可以考虑用ARMA（1,2）进行拟合。
四、对模型的参数进行估计（判定条件：统计量的相伴概率非常显著，且模型的特征根在单位圆内，说明该过程是平稳的）（1）用AR（1）进行拟合经检验符合拟合条件得到如下AR（1）模型：Xt=51.29213-0.424903(t-1)+Et （2）用MA（2）模型进行拟合经检验符合拟合条件得到MA(2)模型Xt=51.04935+0.319506E(t-2)(3)用ARMA（1，2）模型拟合由参数估计结果看出，各系数均不显著，说明模型并不适合拟合ARMA(1，2) 模型。
经过进一步筛选，逐步剔除不显著的滞后项或移动平均项，最后得到如下ARMA(1，1)模型，其中剔除过程略。
(4)用ARMA(1,1)进行拟合五、模型检验残差的自相关-偏自相关图和模型拟合图可见大多数数据都在两倍标准差内，所以拟合模型有效六、模型优化比较以上几个模型的统计量，ARMA(1,1)模型的SBC最小，且其AIC 值最小，所以最后选择ARMA(1,1)模型最优。
时间序列课程设计汇总
《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。
时间序列分析教学设计
时间序列分析教学设计时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计分析和预测的方法。
时间序列分析在实际应用中具有广泛的应用，例如经济预测、股票价格预测、气象预测等。
因此，时间序列分析在统计学和经济学等领域都具有重要的地位。
为了帮助学生理解和掌握时间序列分析的基本方法和技巧，下面设计了一个关于时间序列分析的教学活动。
教学目标：1.了解时间序列分析的基本概念和方法。
2.掌握时间序列数据的可视化和描述统计分析方法。
3.学会利用时间序列数据进行预测和建模。
教学内容：1.时间序列分析概述2.时间序列数据的可视化和描述统计分析3.时间序列预测模型教学方法：1.理论讲解2.案例分析3.实例操作教学过程设计：第一节：时间序列分析概述1.引导学生了解时间序列分析的定义和应用领域。
2.介绍时间序列分析的基本原理和方法。
3.举例说明时间序列分析在实际中的应用。
第二节：时间序列数据的可视化和描述统计分析1.讲解如何利用统计软件对时间序列数据进行可视化展示。
2.介绍时间序列数据的描述统计分析方法，如平均值、方差等指标。
3.利用实例让学生掌握时间序列数据分析的基本步骤和技巧。
第三节：时间序列预测模型1.介绍时间序列预测模型的基本原理和方法，如移动平均法、指数平滑法等。
2.讲解如何建立时间序列预测模型以及评估模型的准确性。
3.通过案例分析，让学生掌握时间序列预测模型的建立和应用技巧。
实例操作：1.要求学生收集一组时间序列数据，如某股票的价格数据、某产品的销售量数据等。
2.引导学生利用统计软件对所收集的时间序列数据进行可视化展示和描述统计分析。
3.要求学生利用学习所掌握的时间序列预测模型方法对数据进行预测，并评估预测模型的准确性。
教学评价：1.通过课堂作业和实例操作，评估学生对时间序列分析概念和方法的掌握程度。
2.通过模拟实际案例，评估学生运用时间序列分析方法解决实际问题的能力。
以上教学设计旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本概念、方法和应用技巧。
时间序列_教学设计方案
一、教学目标1. 知识目标：（1）理解时间序列的基本概念、特征及其在数据分析中的应用。
（2）掌握时间序列数据的收集、整理和分析方法。
（3）熟悉常见的时间序列模型，如自回归模型、移动平均模型、季节性模型等。
2. 能力目标：（1）能够运用时间序列分析方法解决实际问题。
（2）具备独立进行时间序列数据处理和建模的能力。
（3）提高数据分析与解决问题的能力。
3. 情感目标：（1）激发学生对时间序列分析的兴趣，培养其科学探索精神。
（2）培养学生的团队合作意识，提高沟通与协作能力。
二、教学内容1. 时间序列基本概念与特征2. 时间序列数据的收集与整理3. 时间序列分析方法（1）自回归模型（AR）（2）移动平均模型（MA）（3）自回归移动平均模型（ARMA）（4）季节性模型（SARIMA）4. 时间序列分析软件应用三、教学过程1. 导入通过实际案例引入时间序列分析的概念，激发学生学习兴趣。
2. 讲授1）时间序列基本概念与特征2）时间序列数据的收集与整理3）时间序列分析方法a. 自回归模型（AR）b. 移动平均模型（MA）c. 自回归移动平均模型（ARMA）d. 季节性模型（SARIMA）4）时间序列分析软件应用3. 实践1）分组讨论：学生分组讨论实际案例，分析时间序列数据，提出解决方案。
2）上机操作：学生在计算机上运用时间序列分析软件进行实际操作，验证所学知识。
4. 总结1）回顾本节课所学内容，总结时间序列分析的基本方法。
2）强调时间序列分析在实际问题中的应用，引导学生思考如何将所学知识应用于实践。
四、教学评价1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与度、发言情况等。
2. 实践操作：评估学生在上机操作环节的熟练程度和解决问题的能力。
3. 案例分析：通过分组讨论和案例分析，评估学生对时间序列分析方法的掌握程度。
4. 课后作业：布置相关作业，考察学生对时间序列分析知识的巩固程度。
五、教学资源1. 教材：《时间序列分析》2. 网络资源：相关网站、论坛、学术文献等3. 时间序列分析软件：R、Python、SPSS等六、教学反思1. 教学过程中，关注学生的兴趣和需求，调整教学内容和方法。
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《时间序列分析》课程设计报告学院专业姓名学号评语：分数二○一二年十一月目录1.平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率）-------------------------31.1 序列分析--------------------------------------------------------------31.2 附录（程序代码）------------------------------------------------------72.非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出）-------------------------82.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------82.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------112.3 附录（程序代码）-----------------------------------------------------123.非平稳序列分析II（选用数据：美国月度进出口额）------------------------133.1序列分析--------------------------------------------------------------133.2附录（程序代码）------------------------------------------------------18一、平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率，2005年01月-2012年5月）绘制时序图的趋势以及周期性，波动稳定，可以初步判定为平稳序列。
下面进一步考察序列的自相关图。
认为该序列平稳。
下面对序列进行白噪声检验。
模型定阶为MA(2)。
用MINIC选项，以获得一定范围内的最优模型定阶。
及残差自相关性检验。
值以及SBC值。
与模型AR(2)比较结果如下：最后进行序列预测型的拟合结果良好。
附录（程序代码）：data data1; /*创建数据集data1*/input rate@@; /*定义自变量rate*/time=intnx('month','01jan2005'd,_n_-1);format time date.;cards;20.9 7.6 15.1 16.0 16.6 16.8 16.1 16.0 16.5 16.1 16.6 16.5 12.6 20.1 17.8 16.6 17.9 19.5 16.7 15.7 16.1 14.7 14.9 14.7 16.7 12.6 17.6 17.4 18.1 19.4 18.0 17.5 18.9 17.9 17.3 17.4 19.9 15.4 17.8 15.7 16.0 16.0 14.7 12.8 11.4 8.2 5.4 5.7 10.2 11.0 8.3 7.3 8.9 10.7 10.8 12.3 13.9 16.1 19.2 18.5 18.1 12.8 18.1 17.8 16.5 13.7 13.4 13.9 13.3 13.1 13.3 13.5 15.1 14.9 14.8 13.4 13.3 15.1 14.0 13.5 13.8 13.2 12.4 12.8 15.2 21.3 11.9 9.3 9.6; /*录入数据*/proc gplot data=data1; /*绘制时序图*/plot rate*time=1;symbol1c=red i=join v=star;run;proc arima data=data1; /*模型识别，利用MINIC选项进行最优模型定阶*/identify var=rate nlag=20minic p=(0:5) q=(0:5);estimate p=1; /*参数估计，模型为AR(1)*/run;proc arima data=data1; /*模型识别*/identify var=rate nlag=20;estimate p=2; /*参数估计，模型为AR(2)*/forecast lead=5id=time interval=month out=results; /*预测未来五期数据*/run;proc gplot data=results; /*绘制拟合效果图*/where time>='01jan2005'd;plot rate*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay;symbol1c=black i=none v=star;symbol2c=red i=join v=none;symbol3c=green i=join v=none l=2;run;二、非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出，2007年01月-2012年8月）1、使用ARIMA模型拟合绘制时序图趋势，再作12步差分消除季节效应的影响。
得到差分后序列的时序图。
对1阶差分序列进行白噪声检验，结果如下：认为该序列为非白噪声，于是我们将使用ARMA模型对该序列进行拟合。
ARMA(1,1)模型。
通过SAS运算，整理出MA(1)模拟与ARMA(1,1)模型的参数检验以及残差自相关性检验，如下表。
最后预测未来两期数据型的拟合结果良好。
2、使用残差自回归拟合根据图2-1，我们考虑建立如下结构的Auto-Regressive模型：由于时序具有以年为周期的季节效应，于是对构造变量为1阶延迟序列值的趋势模型；对构造变量为模型拟合部分输出的信息表示最终的拟合模型为：归对该序列的拟合效果一般，前半部分拟合较好而后半部分拟合较差。
附录（程序代码）：data data2; /*创建数据集data2*/input pay@@; /*定义自变量pay*/time=intnx('month','01jan2007'd,_n_-1);format time date.;dif=dif(pay); /*1阶差分*/dif12=dif12(dif); /*1阶差分后再进行12步差分*/lagx=lag(pay); /*1阶延迟*/lagx12=lag12(pay); /*12阶延迟*/cards;1870.90 2543.70 2874.20 3220.50 2922.20 4488.60 3236.60 3426.70 4433.10 3560.30 4508.20 14371.873014.10 2682.90 3809.80 4078.40 4024.60 5272.20 4561.40 4035.70 4948.94 4143.17 5254.03 16768.003993.45 3810.08 5007.39 5078.05 4608.01 6405.58 4985.67 4737.12 6577.43 4683.26 6349.93 20063.013465.80 4940.21 5923.95 5575.55 5786.70 8119.15 5810.87 6413.69 8469.04 6488.30 10599.64 17982.006408.82 4074.75 7570.00 7304.45 8268.00 10809.12 6949.92 8076.96 10018.55 8079.03 11396.18 19974.227026.80 6897.34 10193.91 7885.78 9164.97 12724.21 9527.66 9019.62;proc gplot data=data2; /*绘制时序图*/plot pay*time=1 dif*time=1 dif12*time=1;symbol1c=black i=join v=square;run;proc arima data=data2;identify var=pay(1,12) nlag=18; /*模型识别*/estimate p=1q=1 noint; /*参数估计，模型为ARMA(1,1)，剔除常数项*/ forecast lead=2id=time interval=month out=out; /*预测未来两期数据*/ run;proc gplot data=out; /*绘制拟合效果图*/where time>='01jan08'd;plot pay*time=2 forecast*time=3 (l95 u95)*time=4/overlay;symbol2c=black i=none v=star;symbol3c=red i=join v=none;symbol4c=green i=join v=none l=3w=1;run;proc autoreg data=data3; /*Durbin h检验*/model pay=lagx lagx12/lagdep=lagx lagdep=lagx12;run;proc autoreg data=data3; /*拟合自回归模型*/model pay=lagx12/nlag=10backstep method=ml;output out=out p=xp pm=trend r=r;run;proc gplot data=out; /*绘制拟合效果图*/where time>='01jan08'd;plot pay*time=2 xp*time=3 trend*time=4/overlay;symbol2c=blue i=join v=star;symbol3c=red i=join v=none;symbol4c=green i=join v=none;run;三、非平稳序列分析II（选用模型为：美国月度进出口额，2006年3月-2012年8月）绘制时序图呈现出三角对称性，这是非平稳序列的一种典型的自相关图形式。
由此判断序列为非平稳，下面对序列进行1阶差分以消除趋势。
并画出差分后时序图如下。
对1阶差分序列进行白噪声检验，结果如下：认为该序列为非白噪声，于是我们将使用ARMA模型对该序列进行拟合。
ARMA(2,1)和ARMA(2,2)拟合模型。
通过SAS运算，整理出各模型的参数检验以及残差自相关性检验，如下表。
只有ARMA(1,2)模型，并剔除常数项优化模型。
最后预测未来两期数据型的拟合结果非常不错。
附录（程序代码）：data data3; /*创建数据集data3*/input x@@; /*定义自变量x*/time=intnx('month','01mar2006'd,_n_-1);format time date.;dif=dif(x); /*1阶差分*/cards;2934.30 2950.40 3018.80 3066.30 3070.60 3136.40 3105.90 3058.20 3076.80 3120.40 3124.50 3064.30 3201.47 3173.67 3248.87 3279.45 3359.19 3366.17 3394.37 3430.943497.82 3495.74 3557.20 3650.40 3567.33 3722.03 3747.42 3852.05 3974.34 3895.86 3656.82 3576.623237.77 3049.34 2856.59 2794.79 2745.05 2717.46 2765.37 2828.78 2923.18 2917.71 3035.23 3084.903132.67 3238.38 3240.68 3289.24 3400.46 3365.93 3463.22 3495.38 3509.14 3552.70 3553.17 3584.593613.19 3684.65 3831.90 3768.64 3940.53 3958.62 3990.16 3956.52 4022.58 4015.39 4057.25 4031.874022.55 4072.50 4098.13 4052.03 4213.81 4154.76 4137.12 4122.63 4088.42 4067.81;proc gplot data=data3; /*绘制时序图*/plot x*time dif*time;run;proc arima data=data3; /*模型识别*/identify var=x nlag=36;run;proc arima data=data3;identify var=x(1) nlag=18; /*对1阶差分后序列进行模型识别*/estimate p=1q=2 noint; /*参数估计，模型为ARMA(1,2)*/forecast lead=2id=time interval=month out=results; /*序列预测*/run;proc gplot data=results; /*绘制拟合效果图*/where time>='01mar06'd;plot x*time=2 forecast*time=3 (l95 u95)*time=4/overlay;symbol2c=black i=none v=star;symbol3c=red i=join v=none;symbol4c=green i=join v=none l=3w=1;run;。