时间序列软件分析.doc

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1、时间序列软件分析步骤X收集数据，绘制时序图表一：我国1978-2013年我国工业增加值单位（亿元）时间工业增加值（亿元）1978年16071979年1769.71980年1996.51981年2048.41982年2162.31983年2375.61984年27891985年3448.71986年39671987年4585.81988年5777.21989年64841990年68581991年8087.11992年10284.51993年14187.971994年19480.711995年24950.611996年29447.611997年32921.391998

2、年34018.431999年35861.482000年40033.592001年43580.622002年47431.312003年54945.532004年65210.032005年77230.782006年91310.942007年110534.882008年130260.242009年135239.952010年160722.232011年188470.152012年199670.662013年210689.42图一通过绘制时序图，可见序列有明显的上升趋势，显然为不平稳序列。也可以绘制序列的自相关图，如图二，如果序列的自相关系数很快的趋于0,即落入随机区域，

3、则序列平稳，反乙非平稳，由此可以推断工业增加值时序非平稳。图二Date:11/03/14Time:10:47Sample:19782013Ineludedobservations:36ACPACQ-StatProbAutocorrelationPartialCorrelation=]10.8850.88530.5900.00020.764-0.08854.0460.00030.639-0.08470.9750.00040.5310.00283.0390.00050.4400.00491.5900.00060.343-0.09996.9590.00070.260-0

4、.006100.140.00080.1910.008101.920.00090.132-0.021102.800.000100.083•0.019103.160.000110.041-0.007103.260.000120.004-0.025103.260.00013-0.033-0.043103.320.00014-0.068-0.037103.610.00015-0.102-0.032104.290.00016-0.136-0.047105.570.000步骤2：序列性消除有图一，序列的增幅不断加大,需进行一阶差分,在窗口中输入:seriesdy=y-y(-l

5、)图三DYCorrelogramofDYDate:11/03/14Time:10:57Sample:19782013Ineludedobservations:35AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProb0.7190.71919.6660.000i"1i"1120.5750.12232.6460.000i□iJ130.6120.33947.7900.000i1i二i11匚140.471-0.18957.0770.000i=]1150.364•0.00162.7990.000iZZI1匚160.265•0.215

6、65.9450.000i□11170.1870.03667.5610.000i]11匚180.094-0.15367.9810.000i111190.0180.04967.9970.000i111100.0100.02868.0030.000i11]111-0.0070.09768.0050.000i[11I112-0.054-0.06168.1690.000i[11113-0.0670.01068.4310.000i[11[114-0.071-0.07668.7440.000i[11115-0.0770.02369.1290.000i[11•16-0.080-0

7、.04769.5700.000由自相关图三可见，序列仍不平稳，需要进一步进行差分，即做二阶差分，得到自相关图如下图四I匸I匸11-0.265-0.2652.60300.107[=I匚12・0.435.5439.82820.007I=]1130.3380.02514.3270.002IlII[140.041•0.07714.3950.006I[I1□15-0.0970.13814.7940.011I[I1[16-0.041-0.08214.8670.021II11170.0480.03514.9730.036I11匚18-0.027-0.13415.0070.059

8、'匚•1匚