运用excel进行时间序列分析

实验五用EXCEL进行时间序列分析

一、测定增长量和平均增长量

例5-1：下图为我国2000-2011年各年就业人数数据，计算逐期增长量和累计增长量。

计算逐期增长量：在C3中输入公式：=B3-B2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C13区域。

计算累计增长量：在D3中输入公式：=B3-$B$2，并用鼠标拖曳公式复制到D3：D13区域。

1

计算平均增长量（水平法）：在C10中输入公式：=（B13-B2）/11，（n-1=11）按回车键，即可得到平均增长量。

由以上分析可知，除2001年比2000年就业人口数有大幅增长外，此后近十年间，就业人口数目保持稳定增长,且2000-2011年平均增长量为万人。

2

二、测定发展速度和平均发展速度

仍以我国2000-2011年各年就业人数数据为例，计算定基发展速度、环比发展速度和平均发展速度。数据录入如下：

计算定基发展速度：在C3中输入公式：=B3/$B$2，并用鼠标拖曳将公式复制到C3：C13区域。

计算环比发展速度：在D3中输入公式：=B3/B2，并用鼠标拖曳将公式复制到D3：D13区域。

3

计算平均发展速度（水平法）：选中C10单元格，单击插入菜单，选择函数选项，出现插入函数对话框后，选择GEOMEAN（返回几何平均值）函

运用SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的上证综合指数作了预测分析,得到了较高的预测精度,为预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法。

维普资讯

第 l 7卷第 5期 20 o 2年 l 0月

平顶山师专学报J u a o ig ig h n Tec esC l g o r l fP n dn s a a h r ol e n e

v0 . 7 NO 5 11 . Oc . 0 2 t2 0

运用时间序列对上证综合指数进行预测分析王成震，李波2( .东南大学上海梅山集团公司培训中心，苏南京 2 0 0; . 1江 1 0 0 2平顶山师专，南平顶山河[摘[关键

4 70 ) 6 0 2

要]运用 S S软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的 A词]指数；软件；时间序列；预测[文献标识码] A[文章编号]0 8 2 12 0 )5—0 2 10—5 1 (0 2 0 0 0—0 3

上证综合指数作了预测分析，到了较高的预测精度，预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法 .得为

【中图分类号] TP 9;8 0 9 31F 3 .11前言

我国的证券交易尽管起步较晚，但经过

第6章 excel在时间序列分析中的应用

6.1 时间序列的指标分析

6.1.1 时间序列的水平和速度指标计算

在时间序列分析中，水平和速度是最基本的内容。下面举例说明如何应用excel求时间序列的水平和速度指标。

例题1. 已知我国1993-2003年的人均GDP如表6-1。根据数据计算1994-2003年我国人均GDP的逐期增长量、累计增长量、平均增长量、环比发展速度、环比增长速度、平均发展速度和平均增长速度。

表6-1 1993-2003 年我国的人均GDP，（元，2000 年价格）

在Excel中输入数据（图6-1），在C、D、E、F列存储需要计算的各个指标。在C3单元格输入公式“=B3-B2”可以计算出逐期增长量；在D3单元格输入公式“=B3-$B$2”可以计算出累计增长量；在E3单元格输入公式“=B3/B2”可以计算出环比发展速度；在F3单元格输入公式“=E3-1”可以计算出环比增长速度。选中区域C3:F3，用填充柄复制公式至区域C4:F12，可以计算出1995年-2003年的相应指标。在单元格C13中输入公式“=Average(C3:C12)”可以计算出平均增长量，在单元格E13中输入公式“=GEOMEAN(E3:E12)”可以计算出各年环

《小波分析及其应用》

题目：产生一组扫频信号，采用STFT进行时频分析，识别结果的不同信号成分，讨论分析选用参数对分析结果的影响。

1 产生一组扫频信号

使用chirp命令，chirp(t,0,1,200)产生一组扫频信号，设置该信号0时刻的瞬时频率为0，在t=1时刻的瞬时频率为200。

该信号如下：

10.80.60.40.2x(t)0-0.2-0.4-0.6-0.8-100.20.40.60.81time1.21.41.61.82

2 采用STFT进行时频分析

用spectrogram进行短时傅里叶变换时频分析 S = spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) Window---窗函数，如果window为一个整数，x将被分成window段，每段使用Hamming窗函数加窗。如果window是一个向量，x将被分成length(window)段，每一段使用window向量指定的 窗函数加窗。所以如果想获取specgram函数的功能，只需指定一个256长度的Hann窗。

Noverlap---各段之间重叠的采样点数。它必须为一个小于window或length(window)的整数。 其意思为两个相

第1章 差分方程和滞后算子

第一节 差分方程

一．一阶差分方程

假定t期的y（输出变量）和另一个变量w（输入变量）和前一期的y之间存在如下动态方程：

yt??yt?1?w （1）

则此方程为一阶线性差分方程，这里假定w为一个确定性的数值序列。差分方程就是关于一个变量与它的前期值之间关系的表达式。一阶差分方程的典型应用为美国货币需求函数：

mt?0.27?0.72mt?1?0.19It?0.045rbt?0.019rct

wt?0.27?0.19It?0.045rbt?0.019rct

其中mt为货币量，It为真实收入，rbt为银行账户利率，rct为商业票据利率。 1）用递归替代法解差分方程 根据方程（1），可以得到

012?ty0??y?1?w0y1??y0?w1y2??y1?w2 （2） ?yt??yt?1?wt如果我们知道t??1期的初始值y?1和w的各期值，则可以通过动态系统得到任何一个时期的值。即

yt??t?1y?1??tw0??t?1w1?....?wt （3）

这个过程称为差分方程的

1、ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2、季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

时间序列建模分析 及EVIEWS应用

1、ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2、季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

目录1、ARIMA模型1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例

2、季节时间序列模型2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

1、ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2、季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

时间序列的预处理：拿到一个时间序列后，首先要对它的平 稳性和纯随机性进行检

1 第1章 差分方程和滞后算子

第一节 差分方程

一．一阶差分方程

假定t 期的y （输出变量）和另一个变量w （输入变量）和前一期的y 之间存在如下动态方程：

1t t y y w φ-=+ （1）

则此方程为一阶线性差分方程，这里假定w 为一个确定性的数值序列。差分方程就是关于一个变量与它的前期值之间关系的表达式。一阶差分方程的典型应用为美国货币需求函数：

10.270.720.190.0450.019t t t bt ct m m I r r -=++--

0.270.190.0450.019t t bt ct w I r r =+--

其中t m 为货币量，t I 为真实收入，bt r 为银行账户利率，ct r 为商业票据利率。

1）用递归替代法解差分方程

根据方程（1），可以得到

010********

1

2

t t t

y y w y y w y y w t y y w φφφφ--=+=+=+=+

（2） 如果我们知道1t =-期的初始值1y -和w 的各期值，则可以通过动态系统得到任何一个时期的值。即

11101....t t t t t y y w w w φφφ+--=++++

第1章 差分方程和滞后算子

第一节 差分方程

一．一阶差分方程

假定t期的y（输出变量）和另一个变量w（输入变量）和前一期的y之间存在如下动态方程：

yt??yt?1?w （1）

则此方程为一阶线性差分方程，这里假定w为一个确定性的数值序列。差分方程就是关于一个变量与它的前期值之间关系的表达式。一阶差分方程的典型应用为美国货币需求函数：

mt?0.27?0.72mt?1?0.19It?0.045rbt?0.019rct

wt?0.27?0.19It?0.045rbt?0.019rct

其中mt为货币量，It为真实收入，rbt为银行账户利率，rct为商业票据利率。 1）用递归替代法解差分方程 根据方程（1），可以得到

012?ty0??y?1?w0y1??y0?w1y2??y1?w2 （2） ?yt??yt?1?wt如果我们知道t??1期的初始值y?1和w的各期值，则可以通过动态系统得到任何一个时期的值。即

yt??t?1y?1??tw0??t?1w1?....?wt （3）

这个过程称为差分方程的

第九章 传统时间序列分析

时间序列的变动主要是由长期趋势、循环波动、季节变动及不规则变动而形成的，其中前三种变动有一个共同的特点，就是依一定的规则而变化，不规则变动则在综合中可以消除。基于这种认识，本章主要是介绍设法消除不规则变动，拟合确定型趋势，因而形成了一系列确定型时间序列分析方法。

实验一 季节模型

实验目的：

掌握季节调整的方法。 实验内容：

对时间序列进行季节调整。 知识准备：

经济时间序列的变化受许多因素的影响，概括地讲，可以将影响时间序列变化的因素分为四种，即长期趋势（T，随着时间的变化，按照某种规律稳步地增长、下降或保持在某一水平上）、季节变动因素（S，在一个年度内依一定周期规则性变化）、周期变动因素（C，以若干年为周期的波动变化）和不规则变动因素（I，许多不可控的偶然因素共同作用的结果）。传统时间序列分析应是设法消除不规则变动，指拟合确定性趋势，因而形成了长期趋势分析、季节变动分析和循环波动测定等一系列确定型时间序列分析方法。

季节变动是一种较为普遍的现象，其按照一定的周期循环进行，而且每个周期变化强度大体一致。研究季节变动的目的在于了解季节变动的规律，并进行季节预测。分析季节变动的方法有很多，其中常用的方法有两类：一是不考

深圳大学研究生课程论文

题目 对时间序列分析方法的学习报告 成绩

专业 软件工程(春) 课程名称、代码 数据库与数据挖掘 142201013021

年级 2013 姓名 朱文静

学 号 20134313005 时间 2014 年 11 月

任课教师 傅向华

1时间序列分析方法及其应用综述

1.1时间序列分析概念

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分