时间序列课程设计二 文档.docx
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时间序列课程设计二文档
课程设计报告
课程名称时间序列分析
专业统计学
班级
学号
姓名
指导教师
2012年12月17日
课程设计任务书
课程名称时间序列分析
课题工业生产总值分析
专业班级
学生姓名
学号
指导老师
审批
任务书下达日期2012年12月17日
任务完成日期2012年12月28日
目录
一、平稳化数据……………………………………………………………2
1、数据的分析与输入………………………………………………2
2、数据的平稳化检查………………………………………………2
3、将数据进行平稳化………………………………………………3
二、平稳时间序列模型的建立……………………………………………4
1、零均值化数据……………………………………………………4
2、数据基本处理与模型定阶………………………………………4
3、模型求解估计及适应性检验……………………………………7
4、模型分析…………………………………………………………8
三、参考文献………………………………………………………………8
四、总结……………………………………………………………………8
评分标准……………………………………………………………………9
附件…………………………………………………………………………10
一、平稳化数据
(1)数据分析与输入
1、准备Eviews6.0安装包,解压文件,注册,运行Eviews.exe,进入到Eviews6.0界面。
2、新建Workfile,在Frequency栏选择Quarterly选项,在Startdate栏输入“1985.01”,Enddate栏输入“1993.12”,点击ok;
3、导入Excel中的数据,选择File目录下的Import,然后点击ReadText-Lotus-Excel,找到原始数据,原始数据Excel中从B2格开始,因此在Upper-leftdatacell栏中输入“B2”。
因为本次试验的数据采用的是某市1985—1993年各月工业生产总值,所以在NamesforseriesorNumberifnamedinlife栏中输入“GYCZ”,即将原时间序列命名为GYCZ,点击ok,即输入数据完成,在workfile中容易看到输入数据一共108个。
(2)数据的平稳性检查
1、在Eviews中,打开GYCZ数据,在view的目录下选择Gragh,用其中的Line&Symbol做出GYCZ的时间序列图,如下:
图一:
GYCZ的时间序列图
2、做GYCZ的相关图,打开correlograp,选择level,确定。
GYCZ的相关图如下:
图二:
GYCZ的相关图
从以上两图和AC、PAC结果来看,数据呈现出在波动中上升的长期趋势,因此可以初步认为这组数据是非平稳时间序列数据。
必须将数据进行平稳化,才能建立时间序列模型。
(3)对数据进行平稳化
由于在上面得出的结论中,数据呈现出明显的周期性,而且数据是每年各月产值的数据,因此具有明显的季节性,所以采用差分的方法对数据进行平稳化处理:
先对原时间序列数据做季节差分:
在命令编辑窗口输入命令“genrGYCZ3=d(GYCZ,0,12)”,得出季节差分数列GYCZ3后,对数列GYCZ3做时间序列图,如下:
图三:
GYCZ3的时间序列图
对GYCZ3做自相关、偏自相关处理,得到如下:
图四:
GYCZ3的相关图
从以上季节差分的结果中,可以看出,原时间序列数据经过季节差分的处理后,长期趋势已经被消除,周期性也明显被消除掉。
数列Y已经趋于平稳。
可以得出数据GYCZ3是一个较平稳的时间序列。
二、平稳时间序列模型的建立
(1)零均值化数据
在Eviews中对GYCZ3这个时间序列,计算样本均值,要序列GYCZ3的每一个值减去GYCZ3的均值m,得到一个新的平稳时间序列GYCZ4,即:
scalarm=@mean(GYCZ3),genrGYCZ4=GYCZ3-m。
(2)数据基本处理与模型定阶
1、做GYCZ4的时间序列图,如下:
图五:
GYCZ4的时间序列图
2、时间序列GYCZ4的自相关、偏自相关等图及数据如下:
图六:
GYCZ4的相关图
3、选择模型与定阶
从图六中可以看出自相关、偏自相关都是拖尾的,因此选用ARMA模型;又偏自相关系数PartialCorrelation在K=2后很快趋近于0,所以尝试拟合AR
(1)、AR
(2);自相关系数Autocorrelation在K=1处显著不为0,当k=2后很快趋近于0,可以考虑拟合MA
(1);综上可以考虑拟合ARMA(1,1)或者ARMA(2,1)模型。
如下图:
图七:
ARMA(1,1)模型
图八:
ARMA(2,1)模型
将图七和图八的结果进行对比后,发现ARMA(1,1)模型拟合效果更佳,AIC准则=2.887989达到了最小。
可以得出,ARMA(p,q)取(1,1)时,AIC最小。
同时,对ARMA(1,1)进行残差自相关函数与偏自相关函数分析,看是否满足白噪声过程,结果如图:
图九:
ARMA(1,1)相关图
由图九可知,残差对应的自相关函数与偏自相关函数均在置信区间内,故称该残差为白噪声过程,从而检验通过。
(3)模型求解估计及适应性检验
1、参数估计
由图七的拟合结果表中可知,对于ARMA(1,1)模型,被估计的参数依次为0.362797、-0.885432,所以模型估计结果为:
2、模型的适应性检验
在View菜单下的ResidualTests中找到Histogram-NormalityTest,点击弹出如下图结果:
图十
由图十可以看出Jarque-Bera为0.132818,值较小。
而Probability为0.935748,值较大,服通过正态性检验,
3、其acf,pacf,Q统计量如下图
图十一
(4)模型分析
ARMA模型是研究时间序列的重要方法,它由自回归模型与移动平均模型为基础“混合”构成。
此次课程设计采用“某市1985--1993年各月工业生产总值”的数据。
在建立模型之前,对数据进行平稳性检验,当发现数据非平稳时对数据平稳化、零均值化;在建立模型以及定阶的过程中,对数据的各项分析值进行比较,最终将模型定阶为ARMA(1,1)模型,得到模型估计结果:
。
通过了模型的各个检验,较为合理的拟合了原时间序列。
三、参考文献
[1]王振龙,《时间序列分析》,北京:
中国统计出版社,2000.2
[2]高铁梅,《eviews软件基础》
四、总结
这次时间序列分析课程设计让我对Eviews软件的运用更加熟练,处理问题的方法更加灵活。
尤其在处理数据方面有了明显的进步。
但是在这次课程设计中也出现了许多的问题,比如说在对数据进行处理的过程中,没有在意数据的周期性,错误的对数据进行一阶分差处理,导致后面建模的失误,在建立模型和适应性检验的过程中,也遇到了一些问题。
总之,这次课程设计让我对时间序列模型有了进一步的加深。
理学院课程设计评分表
课程名称:
时间序列分析
项目
评价
设计方案的合理性与创造性
设计与分析结果
设计报告书的质量
课程设计周表现情况
综合成绩
教师签名:
日期:
(注:
1.此页附在课程设计报告之后;2.综合成绩按优、良、中、及格和不及格五级评定。
)
附件(原始数据、图表)
某市1985—1993年各月工业生产总值(单位:
万元)
obs
GY
1985.01
10.93
9.34
11.00
10.98
11.29
11.84
1985.07
10.62
10.9
12.77
12.15
12.24
12.3
1986.01
9.91
10.24
10.41
10.47
11.51
12.45
1986.07
11.32
11.73
12.61
13.04
13.14
14.15
1987.01
10.85
10.3
12.74
12.73
13.08
14.27
1987.07
13.18
13.75
14.42
13.95
14.53
14.91
1988.01
12.94
11.43
14.36
14.57
14.25
15.86
1988.07
15.18
15.94
16.54
16.9
16.88
18.1
1989.01
13.7
10.88
15.79
16.36
17.22
17.75
1989.07
16.62
16.96
17.69
16.4
17.51
19.73
1990.01
13.73
12.85
15.68
16.79
17.59
18.51
1990.07
16.8
17.27
20.83
19.18
21.4
23.76
1991.01
15.73
13.14
17.24
17.93
18.82
19.12
1991.07
17.7
19.87
21.17
21.44
22.14
22.45
1992.01
17.88
16
20.29
21.03
21.78
22.51
1992.07
21.55
22.01
22.68
23.02
24.55
24.67
1993.01
19.61
17.15
22.46
23.19
23.4
26.26
1992.07
22.91
24.03
23.94
24.12
25.87
28.25
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