时间序列模型的预测方法研究

《时间序列模型的预测方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、目录摘要ⅠABSTRACTⅡ引言1第一章时间序列预测法的含义及特点21.1时间序列预测法的含义21.2时间序列预测法的特点2第二章时间序列分解42.1时间序列的构成因素42.2时间序列的分解模型52.3关于在预测中常用的误差指标52.4时间序列的分解分析7第三章趋势变动分析83.1移动平均法83.2趋势模型法10第四章季节变动分析114.1月（季）平均法114.2移动趋势剔除法12第五章循环变动分析135.1直接法135.2剩余法14第六章基于时间序列的分解法在季度GDP中的应用156.1数据来源与原始数据预处理156.2季节变动因素S176.4长期趋势因素T216.5循环

2、变动因素C266.6不规则变动因素I286.7模型的预测286.8结论296.9分解法的改进30附录30参考文献33致谢34摘要时间序列是按照时间顺序取得的一系列观察值，由时间和观察值两个基本要素组成。时间序列分析就是研究事物发展变化数量特征的量化分析方法。影响时间序列的因素可以分为四种：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动，这些成分通过不同的组合方式影响时间序列的发展变化。采用时间序列分析进行预测时需要用到一系列的模型，这种模型统称为时间序列模型。在使用这种时间序列模型时，总是假定某一种数据变化模式或某一种组合模式总是会重复发生的。时间序列分析的分解法从这个角度出发理

3、解时间序列的构成因素，并将其转化成可量化的季节模型，通常分为加法模型和乘法模型。因此可以首先识别出这种模型，然后将时间序列的各个构成因素逐一分解出来，建立适合的曲线模型，就可以进行预测了。本文通过具体实例，研究了时间序列模型在我国季度GDP预测中的应用，并分析探讨了模型的准确性和实用性。文章分析了我国1992~2010年的季度GDP时间序列，在剔除了季节性变动之后，建立趋势预测模型，通过对不同模型进行比较后发现：三次多项式模型能很好地拟合我国季度GDP时间序列，可用该模型进行预测。然后再剔除趋势变动，进而求得循环指数，由于不规则变动因素是不可预测的,本文对不规则变动因素不作

4、分解。最后根据乘法模式进行预测，得出了2010年四个季度和2011四个季度的GDP数据，另外，通过预测值计算季度GDP同比增长率后发现，我国2011季度GDP仍然呈现较高的增长趋势，但增长速率有放缓的迹象。预测结果的准确性较高，但随着预测时间的延长，预测误差会逐渐增大，其精度也会下降，不过该预测仍然具有一定现实意义。关键字：时间序列模型；分解法；季度GDP；预测IIAbstractTimeseriesisaseriesofobservationsintimesequence,andcomposedoftwobasicelementsoftimeandobservation.

5、 Timeseriesanalysisisthestudyofmethodforquantitativeanalysisofquantitativecharactersofdevelopmentchangethings.Factorsinfluencingthetimeseriescanbedividedintofourtypes: long-termtrends,seasonalchanges,circulationchangesandirregularchange. Throughdifferentcombinationsofthesecomponentsaffectt

6、hedevelopmentandchangesoftimeseries.Forecastingusingtimeseriesanalysisisrequiredtoarangeofmodels,thismodelarecollectivelyreferredtoasatimeseriesmodel. Intheuseofthistimeseriesmodels,wealwaysassumethatsadatachangemodeoracombinationofamodelwillbealwaysoccur. Decompositionoftimeseriesanalysis

7、fromthisperspectivebyunderstandingthecomponentsoftimeseries,andtransformeditintoquantifiableseasonalmodels,usuallydividedintoadditionandmultiplicationmodel.Therefore,thismodelcanbefirstidentifiedandthendecomposestimeseries'eachconstitutionfactoronebyonetoestab