应用时间序列实验报告

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应用时间序列

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生产总值模型

——应用时间序列分析期末论文

2014年11月

班级:信计1202 姓名:孟奥 学号:1130112210 信计1202 李朔 1130112206

一、实验目的:

掌握用Box-Jeakins方法及Paudit-Wu方法建模及预测

二、实验内容:

某地区1983—2005年各季度的实际国际生产总值的分析与预测 某地区1983—2005年各季度生产总值前64个数据如下:

t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 观测值 5253.8 5372.3 5478.4 5590.5 5699.8 5797.9 5854.3 5902.4 5956.9 6007.8 6101.7 6148.6 6207.4 6232.0 6291.7 6323.4 t 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 观测值 6759.4 6848.6 6918.1 6963.5 7013.1 7030.9 7112.1 7130.3 7130.8 7076.9 7040.8 7086.5 7120.7 715

时间序列实验报告

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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

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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.

应用时间序列分析习题答案

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应用时间序列分析习题答案

第二章习题答案 2.1

(1)非平稳

(2)0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 (3)典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

(1)非平稳,时序图如下

(2)-(3)样本自相关系数及自相关图如下:典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

应用时间序列分析习题答案

2.3

(1)自相关系数为:0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

(2)平稳序列 (3)白噪声序列 2.4

LB=4.83,LB统计量对应的分位点为0.9634,P值为0.03

应用时间序列分析(试卷一)

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应用时间序列分析(试卷一)

一、 填空题

1、拿到一个观察值序列之后,首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验,这两个重要的检验称为序列的预处理。

2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。

3、平稳AR(p)模型的自相关系数有两个显著的性质:一是拖尾性;二是呈负指数衰减。

4、MA(q)模型的可逆条件是:MA(q)模型的特征根都在单位圆内,等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。

5、AR(1)模型的平稳域是

???1???1?。AR(2)模型的平稳域是

??,?12?2?1,且?2??1?1

?

二、单项选择题

1、频域分析方法与时域分析方法相比(D)

A前者要求较强的数学基础,分析结果比较抽象,不易于进行直观解释。 B后者要求较强的数学基础,分析结果比较抽象,不易于进行直观解释。 C前者理论基础扎实,操作步骤规范,分析结果易于解释。 D后者理论基础扎实,操作步骤规范,分析结果易于解释。

2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是(D) A宽平稳一定不是严平稳。 B严平稳一定是宽平稳。

C严平稳与宽平稳可能等价。

D对于正态随机序列,严平稳一定是宽平稳。

3、纯随机序列的说法,错误的是(B)

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列

应用时间序列分析习题答案

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第二章习题答案

2.1

(1)非平稳

(2)0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376

(3)典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

(1)非平稳,时序图如下

(2)-(3)样本自相关系数及自相关图如下:典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

2.3

(1)自相关系数为:0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

(2)平稳序列

(3)白噪声序列

2.4

,序列LB=4.83,LB统计量对应的分位点为0.9634,P值为0.0363。显著性水平=0.05

不能视为纯随机序列。

2.5

(1)时序图与样本自相关图如下

(2) 非平稳

(3)非纯随机

2.6

(1)平稳,非纯随机序列(拟合模型参考:ARMA(1,2))

(2)差分序列平稳,非纯随机

第三章习题答案

3.1 解:1()0.7()()t t t E

应用时间序列分析习题答案

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应用时间序列分析习题答案

第二章习题答案 2.1

(1)非平稳

(2)0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 (3)典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

(1)非平稳,时序图如下

(2)-(3)样本自相关系数及自相关图如下:典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

应用时间序列分析习题答案

2.3

(1)自相关系数为:0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

(2)平稳序列 (3)白噪声序列 2.4

LB=4.83,LB统计量对应的分位点为0.9634,P值为0.03

时间序列实验报告4

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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

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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

时间序列实验报告-R

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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