时间序列实验报告模板

第三章 平稳时间序列分析

选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：

表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列

单位：万公里 年份 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969

新增里程 15.71 24.43 18.23 22.50 12.53 9.94 7.19 41.13 79.03 119.32 -12.10 -89.71 -52.26 20.01 19.92 42.81 18.78 -0.75 -1.08 5.09 年份 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 新增里程 26.39 31.09 19.

第三章 平稳时间序列分析

选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：

表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列

单位：万公里 年份 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969

新增里程 15.71 24.43 18.23 22.50 12.53 9.94 7.19 41.13 79.03 119.32 -12.10 -89.71 -52.26 20.01 19.92 42.81 18.78 -0.75 -1.08 5.09 年份 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 新增里程 26.39 31.09 19.

浙江大学城市学院实验报告

课程名称 时间序列分析

实验项目名称 时间序列的预处理 实验成绩 指导老师（签名 ） 日期 2015-4-13 一. 实验目的和要求

（1）深入理解时间序列平稳性检验和纯随机性检验的概念，掌握它们的统计性质，理解并掌握时间序列平稳性检验和纯随机性检验的统计检验原理。

（2）熟悉并且掌握使用gplot过程绘制时序图，并能通过时序图对时间序列的平稳性进行粗略判断。

（3）熟悉并且掌握ARIMA过程的IDENTIFY语句，会利用自相关图对时间序列的平稳性进行进一步的判断，并且会利用生成的纯随机性检验图对序列纯随机性进行判断。

二. 实验内容和原理

要求将sas代码及运行结果等写在实验报告上。

（1）教材第33页习题2.3的第一、二、三题的纯随机性检验（交word格式的作业，附代码，纯随机性从sas截图并解释）。 （2）教材第33页习题2.3的第四、五、六题（交word格式的作业，附代码，截图并解释）。 （3）尝试ADF检验（教材第23

时间序列分析实验报告

P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5-4（行数据）所示。

表5-4

304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292 288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289 选择适当模型拟合该序列的发展，并估计下一天的收盘价。 解：

（1）通过SAS软件画出上述序列的时序图如下

实验报告

课程名称 时间序列分析 实验项目名称 ARCH建模 班级与班级代码 1125040 实验室名称（或课室） 北4-602 专 业 统计学 任课教师 陈根 学 号： 11250401213 姓 名： 柯跃 实验日期： 2014年6月08日

广东财经大学教务处 制

姓名 实验报告成绩

评语：

指导教师（签名） 年 月 日

说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。

一．实验目的:

将Merck股票从1946年6月到2008年12月的月简单收益变换成对数收益率，并解决下列问题：

(a) 对数收益率中有没有明显的相关

Harbin Institute of Technology

课程名称：设计题目：院 系：班 级：设 计 者：学 号：指导教师：设计时间：实验报告

时间序列分析 非平稳时间序列建模 电信学院 冀振元 2010-05-07

一、绪论

稳序列的直观含义就是序列中不存在任何趋势性和周期性,其统计意义就是一阶矩为常数，二阶矩存在且为时间间隔t的函数。但是在实际问题中，我们常遇到的序列，特别是反映社会、经济现象的序列，大多数并不平稳，而是呈现出明显的趋势性或周期性。这时，我们就不能认为它是均值不变的平稳过程，需要用如下更一般的模型——Xt??t?Yt来描述。其中,?t表示Xt中随时间变化的均值,它往往可以用多项式、指数函数、正弦函数等描述，而Yt是Xt中剔除趋势性或周期性?t后余下的部分，往往可以认为是零均值的平稳过程，因而可以用ARMA模型来描述。具体的处理方法可分为两大类：一类是通过某

篇一：实验报告模板

图像分析与计算机视觉实践报告

课题： 专业：

班级： 姓名：

一、实验目的

了解图像平移旋转和缩放的原理，通过Visual C++实现图像的平移旋转和缩放。

二、实验理论说明

图像平移：

设（X0，Y0）是原图像的一点，图像的水平平移量为Tx,垂直平

?X1?X0?Tx移量为Ty,平移后的坐标为（X1，Y1），平移后的坐标变为?，Y1?Y0?Ty?

?100??。 010用矩阵表示为：?X1Y11???X0Y01??????TxTy1??

图像缩放：

图像缩放是指图像的大小按照指定的比率放大或缩小。假设图像x轴方向的缩放比率Sx,y轴方向的缩放比率Sy,相应的变换表达式为：

?Sx00????X0*SxY0*Sy1? ?X1Y11???X0Y01??0Sy0????001??

图像旋转：

旋转一般是指将图像围绕某一指定点旋转一定的角度。

设原图像的坐标为P0（X0，Y0），绕原点逆时针旋转角度θ到点P1(X1，Y1)，旋转公式为：

?cos?

?X1Y11???X0Y01????sin?

??0sin?cos?00?0??。

1??

三、实验主要程序

平移代码：

void CImageProcessingView::OnJhbhPy()

{

if(numPicture==

金融时间序列分析

探究中国A股市场收益率的波动情况

基于GARCH模型

第一部分 实验背景

自1990年12月,我国建立了上海、深圳证券交易所,20多年来,我国资本市场在拓宽融资渠道、促进资本形成、优化资源配置、分散市场风险方面发挥了不可替代的重要作用,有力推动了实体经济的发展,成为我国市场经济的重要组成部分。自1980年第一次股票发行算起,我国股票市场历经30多年,就当前的股票市场来看,股票市场的动荡和股票的突然疯涨等一系列现象和问题值得我们深入思考和深入研究。

第二部分 实验分析目的及方法

沪深300指数是在以上交所和深交所所有上市的股票中选取规模大流动性强的最具代表性的300家成分股作为编制对象，成为沪深证券所联合开发的第一个反应A股市场整体走势的指数。沪深300指数作为我国股票市场具有代表性的且作为股指期货的标的指数，以沪深300指数作为研究对象可以使得检验结果更加具有真实性和完整性，较好的反应我国股票市场的基本状况。本文在检验沪深300指数2011年1月4日到2012年12月12日的日收益率的相关时间序列特征的基础上，对序列{r}建立条件异方差模型，并研究其收益波动率。

第三部分 实验样本

3.1数据来源

数据来源于国泰安数据库。

时间序列实验习题汇总

实验二 时间序列纯随机性检验和平稳性检验

3、Eviews操作方法

打开要检验的序列，单击View\\Correlogram

二、序列平稳性检验

主要有时序图检验，自相关图检验，单位根检验。 （一）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的特点，如果该序列的时序图有明显的趋势性和周期性，那么该序列通常不是平稳序列。如下图所示可知，x，y两个序列均为非平稳序列。

X600Y1,00050090040080030070020010060001965197019751980198519901995500 1962196419661968197019721974 （二）自相关图检验

平稳序列的自相关函数很快衰减为0；非平稳序列的自相关函数衰减为0的速度通常比较慢，这是我们通过利用自相关图进行平稳性判断的标准。

下面左图我们发现序列的自相关函数衰减到0的速度相当缓慢，在很长的一段时间里，自相关系数为正，然后一直为负，在自相关图上显示出明显的三角对称性，这是具有单调趋势的非平稳序列的一种典型的自相关图的形式。这与上面x的时序图显示的显著的单

时间序列实验习题汇总

实验二 时间序列纯随机性检验和平稳性检验

3、Eviews操作方法

打开要检验的序列，单击View\\Correlogram

二、序列平稳性检验

主要有时序图检验，自相关图检验，单位根检验。 （一）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的特点，如果该序列的时序图有明显的趋势性和周期性，那么该序列通常不是平稳序列。如下图所示可知，x，y两个序列均为非平稳序列。

X600Y1,00050090040080030070020010060001965197019751980198519901995500 1962196419661968197019721974 （二）自相关图检验

平稳序列的自相关函数很快衰减为0；非平稳序列的自相关函数衰减为0的速度通常比较慢，这是我们通过利用自相关图进行平稳性判断的标准。

下面左图我们发现序列的自相关函数衰减到0的速度相当缓慢，在很长的一段时间里，自相关系数为正，然后一直为负，在自相关图上显示出明显的三角对称性，这是具有单调趋势的非平稳序列的一种典型的自相关图的形式。这与上面x的时序图显示的显著的单