时间序列课程论文

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应用时间序列分析课程论文剖析

标签:文库时间:2025-01-25
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应用时间序列分析课程论文

班级:13应用统计1班 学号:20133695 姓名:彭鹏

学习了本学期的应用时间序列分析课程内容,学习了使用EVIEWS软件对平稳时间序列的平稳性进行分析,学习平稳时间序列模型的建立、学会根据自相关系数和偏自相关系数判断ARMA模型的阶数p和q,学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断,以及掌握利用ARMA模型进行预测。

在统计研究中,有大量的数据是按照时间顺序排列的,用数学方法来表述就是使用一组随机序列表示随机事件的时间序列即为{Xt} 通常的ARMR建模过程,B-J方法具体步骤如下:

一、 对时间序列进行特性分析。从随机性、平稳性、季节性考虑。

对于一个非平稳时间序列,若要建模首先将其平稳化,其方法有三种:

1差分,一些序列可以通过差分使其平稳化。

2季节差分,如果序列具有周期波动特点,为了消除周期波动的影响,通常引用季节差分。

3函数变换与差分结合运用,某些序列如果具有某类函数趋势,我们可以先引入某种函数变换将序列转化为线性趋势,然后再进行差分以消除线性趋势。

二、 模型识别与建立。模型识别和模型定阶。 三、 模型的评价,并利用模型进行评价。

下面从网上搜寻数据,1949-2014年城镇人口数(单位万人

应用时间序列分析课程论文剖析

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应用时间序列分析课程论文

班级:13应用统计1班 学号:20133695 姓名:彭鹏

学习了本学期的应用时间序列分析课程内容,学习了使用EVIEWS软件对平稳时间序列的平稳性进行分析,学习平稳时间序列模型的建立、学会根据自相关系数和偏自相关系数判断ARMA模型的阶数p和q,学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断,以及掌握利用ARMA模型进行预测。

在统计研究中,有大量的数据是按照时间顺序排列的,用数学方法来表述就是使用一组随机序列表示随机事件的时间序列即为{Xt} 通常的ARMR建模过程,B-J方法具体步骤如下:

一、 对时间序列进行特性分析。从随机性、平稳性、季节性考虑。

对于一个非平稳时间序列,若要建模首先将其平稳化,其方法有三种:

1差分,一些序列可以通过差分使其平稳化。

2季节差分,如果序列具有周期波动特点,为了消除周期波动的影响,通常引用季节差分。

3函数变换与差分结合运用,某些序列如果具有某类函数趋势,我们可以先引入某种函数变换将序列转化为线性趋势,然后再进行差分以消除线性趋势。

二、 模型识别与建立。模型识别和模型定阶。 三、 模型的评价,并利用模型进行评价。

下面从网上搜寻数据,1949-2014年城镇人口数(单位万人

时间序列课程作业

标签:文库时间:2025-01-25
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时间序列分析课程大作业

专业: 学号: 姓名:

江苏省第三产业生产总值的研究—基于ARIMA模型分析

【摘要】

本论文分析江苏省第三产业生产总值数据,利用金融统计方法来建立模型,对江苏省经济进行分析和预测。首先,根据1978-2011年江苏省第三产业生产总值的数据绘制时间序列图,观察序列特征。然后,通过自然对数变换将近似指数上升的数据转化为近似直线上升的数据,在单位根检验的基础上结合样本自相关系数和样本偏相关系数的特征初步建立合适的ARIMA模型,并对建立的模型进行白噪声检验和参数的T检验。最后,根据T检验、白噪声检验的结果,结合AIC信息准则对模型进行优选,并根据最终确定的模型对2012-2017年江苏省第三产业生产总值进行预测,从而对江苏省经济的分析和预测。 一、引言:

近几年来,江苏省作为我国经济大省,经济发展面临着前所未有的机遇和挑战。随着科技和文化的发展,第三产业对经济发展的贡献和作用越来越大。加快发展第三产业,有利于江苏省经济结构调整和产业升级,有利于推进其现代化进程,有利于扩大就业和提高人民生活质量。对全省经济发展的局部协调和宏观调控,都不能忽视第三产业在经济发展中所起的作用。因此,研究江苏省第三产业生产总值数据,通过建立合适的

时间序列课程设计

标签:文库时间:2025-01-25
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《应用时间序列分析》

课程设计指导书

一、课程设计的目的

熟练 Minitab等常用统计软件的应用,对软件处理后的数据和结论进行分析,加深理解本课程的研究方法,将书本知识应用于实践之中,培养自身解决实际问题的能力。

二、设计名称:

某城市过去63年终每年降雪量数据构成的时间序列进行平稳性检验、

模型拟合并预测五年内增长数据进行预测

三、设计要求:

1. 掌握用统计软件实现平稳时间序列平稳性检验、模型拟合并预测的方法和步骤

2.充分利用应用时间序列分析,决实际问题。 3. 数据来源必须真实,并独立完整

四、设计过程

1. 思考课程设计的目的,上网收集来源真实的数据; 2. 整理数据,简单分析数据间关系变化;

3. 利用Minitab数据进行详细分析,并得出相关数值; 4. 编辑实验报告,详细记录操作步骤和相关数据说明; 5. 结合相关的实验结论与知识背景,对于实验的出的结论提出自己的建议与意见。

五、设计细则:

1.对于网上搜集到的数据文件必须真是可靠,自己不得随意修改; 2.利用统计软件的数据分析功能充分处理数据,得出正确的结论; 3.认真编写实验报告,对于实验中的操作步骤应尽量详细; 4.实验分析结果要与实际问题背景相符合。

六、说明

时间序列分析期末论文(1) - 图文

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课 程 论 文

时间序列分析

题 目 学 院 专 业 班 级

时间序列模型在人口增长中的应用

数学与统计学院

统计学 统计(二)班

学生姓名

殷婷 2010101217

指导教师 职 称

刘翠霞

2012 年 10 月 29 日

引 言

人口问题是一个世界各国普遍关注的问题。人作为一种资源,主

要体现在人既是生产者,又是消费者。作为生产者,人能够发挥主观能动性,加速科技进步,促进社会经济的发展;作为消费者,面对有限的自然资源,人在发展的同时却又不得不考虑人口数量的问题。我国是一个人口大国,人口数量多,增长快,人口素质低;由于人口众多,不仅造成人均资源的数量很少,而且造成住房、教育、就业等方面的很大压力。所以人口数量是社会最为关注的问题,每年新增加的国民生产总值有相当一部分被新增加的人口所抵消,从而造成社会再生产投入不足,严重影响了国民经济的可持续发展。因此,认真分析研究我国目前的人口发展现状和特点,采取切实可行的措施控制人口的高速增长,已经成为我国目前经济发展中需要解决的首要问题。 本文通过时间序列模型对人口的增长进行预测,国家制定未来人口发展目标和生育政

《时间序列分析》(双语)课程教学大纲

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《时间序列分析》(双语)课程教学大纲

(2001年制订,2004年修订)

课程编号:060063 英 文 名: Time Series Analysis 课程类别: 统计学专业选修课

前 置 课: 线性代数、概率论与数理统计、计算机基础 后 置 课: 学 分: 2学分

课 时: 36课时(其中实验课12课时) 主讲教师: 王芳

选定教材:易丹辉 ,数据分析与Eviews应用,北京:中国统计出版社,2002 自编英文讲义 课程概述:

时间序列分析是一门实用性极强的课程,是进行科学研究的一项重要工具。近年来,时序分析已普遍应用于工农业生产、科学技术和社会经济生活的许多领域。本课程着重介绍平稳时间序列数据的分析、建模及预测,如AR,MA和ARMA三个模型,并且针对非平稳时间序列,介绍其平稳化的一些方法及建模方法,如ARIMA模型等。 教学目的:

本课程的教学,目的在于让学生能从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻划某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性,达到认识客观世界之目的。具体来说是使得学生能分析时间序列的统计规律性,构造拟合它的最佳数学模型,浓缩时间序列的信息,

时间序列测验3解答 北师珠 时间序列

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时间序列分析 教案

第5、6章 测试题

1. 时间序列{xt}的d阶差分实质上是一个d阶自回归过程, 则?xt?(1?B)xt?

ddii(?1)C?dxt?i ; i?0d2. 假设线性非平稳序列{xt}形如:xt?1?2t?at,

其中E(at)?0,Var(at)??2,Cov(at,at-1)?0,?t?1,

则?xt?xt?xt?1?2?at?at?1,?2xt??xt??xt?1?at?2at?1?at?2; 并说明为何说?2xt为过差分?

因为1阶和2阶差分后,序列均平稳,但Var(?xt)?Var(at?at?1)?2?2, 而Var(?2xt)?Var(at?2at?1?at?2)?6?,2阶差分后的方差大,过差分。 2

?1??1B)?xt?((1??1B??2B2)?t?3. 形如:?E(?t)?0,Var(?t)???2,E(?t?s)?0,s?t的模型,

?Ex??0,?s?t?st简记为 ARIMA(1,1,2) 模型,并说明此模型的平稳性。 此为不平稳模型。

4. 模型ARIMA(0,1,0)称为 随机游走 模型, 其序列的方差 Var(xt)?Var(x0??t??t?

时间序列测验2解答 北师珠 时间序列

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时间序列分析 教案

测试2 解答 (第三、四章)

-11. 设{xt}为一时间序列,且?xt?xt?xt-1,?pxt??p( ?xt),?kxt?xt?xt-k,2?? 。 Bxt?xt-1,记?(??(B)xt, 则?(B)3?xt)2?(1?B3)(1?B)解:根据k步差分和p阶差分与延迟算子之间的关系,得?(B)。

2. 已知AR(1)模型为:xt?0.7xt-1??t,?t~WN(0,??2)。 求: E(xt),Var(xt),?2和?22。

解:(1) 由平稳序列E(xt)?E(xt-1)和E(?t)?0,得E(xt)?0 或 ???01??1????p?0 P. 47 (??0?0)(2) Var(xt)?0.72Var(xt?1)?Var(?t)?0.49Var(xt)???2

1?0.490.51k(3) AR(1)模型?k??1(k?0),?2??12?0.72?0.49 P. 50 (4) AR(1)模型偏自相关系数截尾: ?22?0 P. 54-55。

3. 分别用特征根判别法和平稳域判别法检验下列四个AR模型的平稳性。

时间序列二

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应用时间序列分析

实 验 报 告 二

学生姓名 张亚平 学 号 20091315030 院 系 数学与统计学院 专 业 统计学 指导教师 尚林

二O一二年三月三十日

应用时间序列分析第二次实验报告

实验题目1

18 某地区连续74年的谷物产量(单位:千吨)如表3-21所示(具体数据见课本102页表-21)

(1)判断该序列的平稳性与纯随机性。 (2)选择适当模型拟合该序列的发展。

(3)利用拟合模型,预测该地区未来5年的谷物产量。 实验步骤1

(1) 根据题目所给数据得到了样本的自相关序列图,和纯随机性检验结果如下所示。

样本自相关图显示延迟3阶以后,自相关系数都落在2倍标准差范围内,而且样本自相关系数向零衰减的速度非常快,延迟6阶以后自相关系数即在零值附近波动,这是一个典型的短期相关的样本自相关图。由时序图和样本自相关图的性质可知该序列平稳。

由纯随机性检验结果可知,在各阶延迟下LB检验统计量的P值都非常小,所以我们可以认定该序列属于非白噪声序列。

(2) 为了找到合适的模型来拟合模型的发展,首先进行相对最优定阶得到结果如下。

《时间序列分析》讲义

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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