金融时间序列分析实验报告
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时间序列分析实验报告
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
时间序列分析实验报告
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
时间序列实验报告
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.
时间序列实验报告
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.
时间序列实验报告4
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
时间序列实验报告-R
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
金融时间序列分析 - 期中试卷
：）系（院 线 订 ：装 业 专 过 超 ： 级得 班 不 案 ： 名 姓答 ：号学 云南财经大学 2013 至 2014 学年 第二 学期 《金融时间序列分析》 课程期中考试试卷 共6页 得一 二 三 四 总分 复 分 核 人 阅 卷 人 得 分 评卷人 一．名词解释（每小题5分，共20分）
1. 零均值白噪声序列
2. 严平稳序列
3. 自协方差函数
4. 均方意义下收敛
- 1 -
得 分 评卷人 二．简答题（每小题10分，共20分）
1. 请简述ARMA(p,q)序列的之平稳域的定义。
2. 请简要描述Ljung-Box检验的过程（包括原假设、备择假设、统计量的定义和抽样分布）
- 2 -
得 分 评卷人 三．计算分析题（每小题15分，共45分）
?独立且服从N(0,1)。1. 设Xt??cos(t)??
金融时间序列分析（非平稳部分）
第1节 有关单位过程的极限分布
对单位根过程这种非平稳序列的分析，传统分析方法失效，需寻找新的处理方法。这些新的分析方法都是建立在维纳过程（布朗运动）和泛函中心极限定理之上的。
一、 维纳过程
维纳过程(Wiener Process)也称为布朗运动过程(Brownian Motion Process)，是现代时间序列经济计量分析中的基本概念之一。设W(t)是定义在闭区间[0，1]上一连续变化的随机过程，若该过程满足：
(a) W(0)=0；
(b) 对闭区间[0，1]上任意一组分割0?t1?t2???tk?1，W(t)的变化量：
W?t2??W?t1?,W?t3??W?t2?,?,W?tk??W?tk?1?
为相互独立的随机变量；
(c) 对任意0?s?t?1，有
W(t)?W(s)~N(0,t?s) (5.2.1)
则称W(t)为标准维纳过程（或标准布朗运动过程）。
从定义我们可以看出，标准维纳过程是一个具有正态独立增量的过程。由定义显然有：
W(t)?W(t)?W(0)~N(0,t) (5.2.2)
W(1)~N(0,1)
即标准维纳过程W(t)在任意时刻t服从正态分布。
金融时间序列分析 - 期中试卷
：）系（院 线 订 ：装 业 专 过 超 ： 级得 班 不 案 ： 名 姓答 ：号学 云南财经大学 2013 至 2014 学年 第二 学期 《金融时间序列分析》 课程期中考试试卷 共6页 得一 二 三 四 总分 复 分 核 人 阅 卷 人 得 分 评卷人 一．名词解释（每小题5分，共20分）
1. 零均值白噪声序列
2. 严平稳序列
3. 自协方差函数
4. 均方意义下收敛
- 1 -
得 分 评卷人 二．简答题（每小题10分，共20分）
1. 请简述ARMA(p,q)序列的之平稳域的定义。
2. 请简要描述Ljung-Box检验的过程（包括原假设、备择假设、统计量的定义和抽样分布）
- 2 -
得 分 评卷人 三．计算分析题（每小题15分，共45分）
?独立且服从N(0,1)。1. 设Xt??cos(t)??
时间序列分析报告(8)
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。