时间序列分析报告R语言

一、

1.时序图程序：

da<-read.table(\ dim(da) y=da[,1] m=da[,2] basicStats(m) plot(y,m,type='l')

title(main='financial income of China:1978-2010') 2.时序图：

3.运行结果

> da<-read.table(\> dim(da) [1] 33 2 > y=da[,1] > m=da[,2] > basicStats(m)

m

nobs 3.300000e+01

NAs 0.000000e+00 Minimum 1.132260e+03 Maximum 8.310151e+04 1. Quartile 2.122010e+03 3. Quartile 1.890364e+04 Mean 1.558852e+04 Median 5.218100e+03 Sum 5.144212e+05 SE Mean 3.764607e+03 LCL Mean 7.920268e+03 UCL Mean 2.325678e+04 Variance 4.676848e+08 Stdev

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

湖北工程学院

时间序列分析实验报告八

实验项目 确定性分析 趋势分析 专 业 统计学专业 班 级 0123011242 姓 名 学 号 012301124213

湖北数学实验室

实 验 报 告

实验项目名称 理论内容 实验目的及要求： 1. 熟练掌握趋势分析原理，步骤； 2. 查询一组具有趋势的数据，分别利用SPSS与SAS采用趋势拟合和平滑法的各种模型进行比较，并做五期的预测； 实验日期 实验地点 分析基本原理与方法： 趋势拟合法以时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型。 1. 线性拟合：若序列时序图显示该序列有显著的线性递增（或减）趋势，可以考虑用线性模型。 2. 曲线拟合：若序列时序图长期呈现出该序列有非线性特征，可以考虑用曲线模型。 3. 对曲线模型进行参数估计时，指导思想：能转换成线性模型的都转换成线性模型，用最小二乘法进行参数估计；实在不能转换成线性模型的，用迭代法进行参数估计。 操作步骤： 1.首先画出该序列的时序图，观察该序列是否是线性变化。

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

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

1 基本概念

1.1 时间序列的平稳性

假定某个时间序列是由某一随机过程（stochastic process）生成的，即假定时间序列{Xt}（t=1, 2, …）的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果满足下列条件：

1）均值E(Xt)=?是与时间t 无关的常数； 2）方差Var(Xt)=?2是与时间t 无关的常数；

3）协方差Cov(Xt,Xt+k)=?k 是只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数；

则称该随机时间序列是平稳的（stationary)，而该随机过程是一平稳随机过程（stationary stochastic process）。

1.2 时间序列的非平稳性

平稳时间序列的均值为常数，自协方差函数与起点无关，而非平稳时间序列则不满足这两条要求。常见的非平稳类型有趋势和突变

1.2.1 趋势

趋势是指变量随时间持续长期的运动，时间序列变量围绕其趋势波动。可以用线性趋势、二次趋势、季节性均值趋势和余弦趋势来估计一般的非常数均值趋势模型的参数。

1.2.2 突变

突变来自总体回归系数在某一特定日期上的离散变化或来自系数在长时期内的渐变。

1.3 平稳性判断 1.3.1 图示判断

? 给

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