时间序列平滑预测法实验报告

第五章 时间序列的指数平滑预测法

[习题]

一、 单项选择题

1. 当数据的随机因素较大时，选用的N因该（ ）。

A 较大 B 较小 C.随机选择 D.等于n

2. 当数据的随机因素较小时，选用的N因该（ ）。

A 较大 B. .随机选择 C.较小 D.等于n

3. 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数（ ） A. 至少有5个 B. 必须一开始就明确规定 C 有多少个都可以 D至少有3个

4 温特线性和季节性指数平滑包括的平滑参数个数是（ ） Ａ１个 Ｂ ２个 Ｃ ３个 Ｄ ４个

５ 布朗单一参数线性指数平滑法包括的平滑参数个数是（ ） Ａ１个 Ｂ２个 Ｃ３个 Ｄ４个 ６ 序列有季节性时，应选用的预测法是（ ） Ａ 霍尔特双参数线性指数平滑法 Ｂ 布朗单一参数线性指数平滑法 Ｃ 温特线形和季节性指数平滑法 Ｄ 布朗二次多项式指数平滑法

７ 温特线形和季节性指数平滑法中，通常确定α、β和γ

实验3：时间序列平滑预测

3.1实验目的

1、了解移动平均法和指数平滑法的基本概念，基本原理；

2、掌握一次移动平均法，二次移动平均法，单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测模型形式，适用条件及内在机理；

3、掌握利用Excel软件实现一次移动平均法，二次移动平均法操作步骤； 4、掌握利用Eviews软件实现单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测的操作流程。

3.2实验原理

3.2.1移动平均法

移动平均法是根据一段时间序列的样本资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，来预测序列趋势的一种平滑方法。它是最简单的自适应预测模型，主要包括一次移动平均和二次移动平均两种方法。

（一）一次移动平均法

一次移动平均法又称简单移动平均法，它是根据序列特征，计算一定项数的算术平均数作为序列下一期的预测值，这种方法随着时间的推移逐渐纳入新的数据同时去掉历史数据。

（1）计算公式：设时间序列为：x1,x2,?,xt一次移动平均的计算公式为：

1St?(xt?xt?1???xt?n?1)

n式中：St为第t期移动平均数；n为移动平均的项数。公式表明时间t每向前移动一个时期，一次移动平均便增加一个新近数据，去掉一个远期数据，得到

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

第四章 时间序列预测法历史往往重复过去的故事

主要内容第一节 时间序列预测综述 第二节 平滑预测方法 第三节 趋势方程拟合法 第四节 季节变动预测法

第一节 时间序列预测综述时间序列 – 是指同一变量按照发生时间的先后顺序排列起来 的一组观察值 时间序列预测法 – 利用变量本身的历史数据进行预测的方法。通过 确定变量的历史模式，并认为在将来这一模式同 样有效来推断将来。是连续性原理的直接运用。 几个实践案例

理解预测很容易，谁都可以做。关键的问题是谁 做得准，如何评价预测结果很重要。 明确数据模式的用处，不同模式使用不同的 方法 通过误差大小判断预测结果的准确性

时间序列预测的步骤搜集数据 – 时间序列数据 分析数据模式 – 散点图，定性分析，数据特征分析 按照模式进行预测 – 建立适当的预测模型

时间序列基本模式长期趋势变动 – 是指由于某种根本性原因的影响，预测变量 在相当长的一段时期内，持续上升或持续下 降的变动形态。 – 分为：水平型模式；趋势型模式 季节变动模式 – 是指由于自然条件、社会条件的影响，预测 变量在一年内随季节的转变而引起的周期性 波动

时间序列基本模式(续)周期变动模式(循环变动模式)– 经济周期的变动以及由其所影响的预测变量的

实验报告三

姓名：学号： 班级：

实验日期： 2016.5.10 实验成绩：

实验题目：图像的平滑滤波

一．实验目的

（1）熟练掌握空域平滑滤波的原理、方法及其MATLAB实现。 （2）分析模板大小对空域平滑滤波的影响，线性和非线性方法对空

域平滑滤波增强效果的影响，比较不同滤波器的处理效果，分析其优缺点。

二．实验原理

平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声，它经常用于预处理任务中，例如在大目标中提取之前去除图像中的一些琐碎细节，它使用模板确定的领域内图像的平均灰度值代替图像中每个像素的值，但结果降低了图像灰度的尖锐变化；而中值滤波器则是对邻域内的灰度值进行排序后取其中值作为该点的值，能降低噪声的同时减少模糊度。

三．实验内容及结果

（1）选择一副图像fig620.jpg，分别选择3×3，7×7，25×25等平均

模板进行均值滤波模糊处理，并对不同尺寸的滤波器模板操作后的图像进行比较。

图1不同大小模板的均值滤波图

（2）选择一副图像circuit.jpg，对图像加入椒盐噪声，检验两种滤波

模板（3×3平均模板和3×3的非线性模板中值滤波器）对噪声的滤波效果。

、

图2均值和中值滤波图

四．