时间序列分析R语言程序

#例2.1 绘制1964——1999年中国年纱产量序列时序图（数据见附录1.2）

Data1.2=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop \\附录1.2.csv",header=T)#如果有标题，用T；没有标题用F

plot(Data1.2,type='o')

#例2.1续

tdat1.2=Data1.2[,2]

a1.2=acf(tdat1.2)

#例2.2绘制1962年1月至1975年12月平均每头奶牛产奶量序列时序图（数据见附录1.3）

Data1.3=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop \\附录1.3.csv",header=F)

tdat1.3=as.vector(t(as.matrix(Data1.3)))[1:168]#矩阵转置转向量

plot(tdat1.3,type='l')

#例2.2续

acf(tdat1.3) #把字去掉

pacf(tdat1.3)

#例2.3绘制1949——1998年市每年最高气温序列时序图

Data1.4=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop \\附录1.4.csv",header=T)

plot(Data1.4,type='o')

##不会定义坐标轴

#例2.3续

tdat1.4=Data1.4[,2]

a1.4=acf(tdat1.4)

#例2.3续

Box.test(tdat1.4,type="Ljung-Box",lag=6)

Box.test(tdat1.4,type="Ljung-Box",lag=12)

#例2.4随机产生1000个服从标准正态分布的白噪声序列观察值，并绘制时序图

Data2.4=rnorm(1000,0,1)

Data2.4

plot(Data2.4,type='l')

#例2.4续

a2.4=acf(Data2.4)

#例2.4续

Box.test(Data2.4,type="Ljung-Box",lag=6)

Box.test(Data2.4,type="Ljung-Box",lag=12) #例2.5对1950——1998年市城乡居民定期储蓄所占比例序列的平稳性与纯随机性进行检验

Data1.5=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop \\附录1.5.csv",header=T)

plot(Data1.5,type='o',xlim=c(1950,2010),ylim=c(60,10 0))

tdat1.5=Data1.5[,2]

a1.5=acf(tdat1.5)

#白噪声检验

Box.test(tdat1.5,type="Ljung-Box",lag=6)

Box.test(tdat1.5,type="Ljung-Box",lag=12)

#例2.5续选择合适的ARMA模型拟合序列

acf(tdat1.5)

pacf(tdat1.5)

#根据自相关系数图和偏自相关系数图可以判断为AR （1）模型

#例2.5续P81 口径的求法在文档上

#P83

arima(tdat1.5,order=c(1,0,0),method="ML")#极大似然估计

ar1=arima(tdat1.5,order=c(1,0,0),method="ML") summary(ar1)

ev=ar1$residuals

acf(ev)

pacf(ev)

#参数的显著性检验

t1=0.6914/0.0989

p1=pt(t1,df=48,lower.tail=F)*2

#ar1的显著性检验

t2=81.5509/ 1.7453

p2=pt(t2,df=48,lower.tail=F)*2

#残差白噪声检验

Box.test(ev,type="Ljung-Box",lag=6,fitdf=1)

Box.test(ev,type="Ljung-Box",lag=12,fitdf=1)

#例2.5续P94预测及置信区间

predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.ahead=5)

tdat1.5.fore=predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.a head=5)

U=tdat1.5.fore$pred+1.96*tdat1.5.fore$se

L=tdat1.5.fore$pred-1.96*tdat1.5.fore$se

plot(c(tdat1.5,tdat1.5.fore$pred),type="l",col=1:2) lines(U,col="blue",lty="dashed")

lines(L,col="blue",lty="dashed")

Word 文档

#例3.1.1 例3.5 例3.5续

#方法一plot.ts(arima.sim(n=100,list(ar=0.8))) #方法二

x0=runif(1)

x=rep(0,1500)

x[1]=0.8*x0+rnorm(1)

for(i in 2:length(x))

{x[i]=0.8*x[i-1]+rnorm(1)}

plot(x[1:100],type="l")

acf(x)

pacf(x)

##拟合图没有画出来

#例3.1.2

x0=runif(1)

x=rep(0,1500)

x[1]=-1.1*x0+rnorm(1)

for(i in 2:length(x))

{x[i]=-1.1*x[i-1]+rnorm(1)}

plot(x[1:100],type="l")

acf(x)

pacf(x)

#例3.1.3

方法一

plot.ts(arima.sim(n=100,list(ar=c(1,-0.5))))

#方法二

x0=runif(1)

x1=runif(1)

x=rep(0,1500)

x[1]=x1

x[2]=x1-0.5*x0+rnorm(1)

for(i in 3:length(x))

{x[i]=x[i-1]-0.5*x[i-2]+rnorm(1)}

plot(x[1:100],type="l")

acf(x)

pacf(x)

#例3.1.4

x0=runif(1)

x1=runif(1)

x=rep(0,1500)

x[1]=x1

x[2]=x1+0.5*x0+rnorm(1)

for(i in 3:length(x)) {x[i]=x[i-1]+0.5*x[i-2]+rnorm(1)}

plot(x[1:100],type="l")

acf(x)

pacf(x)

又一个式子

x0=runif(1)

x1=runif(1)

x=rep(0,1500)

x[1]=x1

x[2]=-x1-0.5*x0+rnorm(1)

for(i in 3:length(x))

{x[i]=-x[i-1]-0.5*x[i-2]+rnorm(1)}

plot(x[1:100],type="l")

acf(x)

pacf(x)

#均值和方差

smu=mean(x)

svar=var(x)

#例3.2求平稳AR（1）模型的方差例3.3

mu=0

mvar=1/(1-0.8^2) #书上51页

#总体均值方差

cat("population mean and var are",c(mu,mvar),"\n")

#样本均值方差

cat("sample mean and var are",c(mu,mvar),"\n")

#例题3.4

svar=(1+0.5)/((1-0.5)*(1-1-0.5)*(1+1-0.5))

#例题3.6 MA模型自相关系数图截尾和偏自相关系数图拖尾

#3.6.1

法一：

x=arima.sim(n=1000,list(ma=-2))

plot.ts(x,type='l')

acf(x)

pacf(x)

法二

x=rep(0:1000)

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