《时间序列报告》word版

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1、时间序列分析报告一、数据来源（居民消费水平）19781931979194.46922391980199.83347211981202.94494241982204.15224911983207.81334781984212.38509921985244.10774411986259.51940851987280.48780491988340.1144311989403.8134151990412.43697481991425.87346551992455.30393331993526.76537591994651.92802061995760.16068051996

2、824.92080251997852.05314011998853.62065621999848.88722652000867.91489362001865.7205242002856.94210232003867.62891692004895.97720052005922.23079892006945.23931192007971.45909652008997.69182352009987.429211520101029.11527820111085.92359l数据分析对序列进行做时序图，结果如图：居民消费水平时序图显示该序列具有显著的线性趋势，故非平稳，显然该

3、序列不是平稳序列。对原序列进行一阶差分运算，考虑做一阶差分，结果如图：由图可知，序列没有显著的不平稳性，认为一阶差分后的序列平稳，做平稳性检验，自相关图、偏自相关图以及纯随机检验结果如图：由上图所知对序列的白噪声检验结果可以看出，在0.05的显著性水平下，由于延迟6阶，12阶的检验统计量的P值小于0.05，认为一阶差分后的序列为平稳非白噪声序列，研究有意义。观察样本自相关系数图发现：样本自相关系数在滞后一期就落入两倍标准差以内，认为自相关系数截尾，截尾阶数为1，因此，考虑选择MA(1)模型对序列进行拟合，我们观察偏自相关系数也1阶截尾，所以，也可以考虑选择AR(1)

4、模型对其拟合模型的建立与模型的检验模型的优化：通过对模型识别的结果，确定对该数据集建立的最优模型，如图：由图可以看出，在自相关延迟阶数小于等于5，移动平均延迟阶数也小于等于5的所有ARMA(p,q)模型中，BIC信息量相对最小的是AR(1)模型参数估计：对AR(1)模型进行参数估计，输出结果如下：可以看出所有被估计参数检验p值都小于0.05，认为两个未知参数显著通过拟合优度统计量表可以看出相关统计量，这些统计量可以帮助比较该模型和其他模型的优劣。其中“ConstantEstimate”表示的为均值项MU和自回归参数的函数；“VarianceEstimate”表示残差

5、序列的方差；“StdErrorEstimate”代表方差估计值的平方根；AIC和SBC函数值的大小分别为305.8807和308.8737；“NumbersofResiduals”表示的是残差个数，本例残差个数为33个。通过参数估计值的相关系数表可以帮助我们了解参数相关性可能影响结果的程度。从该表可以发现，任何两参数估计值的相关性都不高。通过残差序列检验值表来检验残差序列是否为白噪声序列，从而检验模型的显著性。由表可以看出延迟6、12、18和24期的P值都明显大于0.05，认为残差序列为非白噪声序列，并认为模型拟合良好。输出的是拟合模型的具体形式。其中，均值的估计值

6、为24.46698；在本图下一部分显示的是自相关因子。得到的模型表达式如下：或将其记为：模型的预测：由图可以看到由代码：forecastlead=3id=timeout=out;语句输出3期的预测值，其未来3期预测值分别为：46.5207，39.5055，34.7219本文将原序列图、序列拟合图、预测值95%置信下限和上限图画在一起，结果如图：结论本文通过差分工具对确定性信息进行提取，产生一个平稳序列，通过白噪声检验后，再用ARIMA模型进行拟合，成功建立的效果极佳的模型：利用该模型预测未来3期，其预测值分别为：46.5207，39.5055，34.7219一、数据

7、来源（外商投资，万美元）19782319795419808619811021982146198318219842521985163419861853198723371988295719895181199048441991916219922939819931032711994114449199512577519961520211997150345199813180219991532622000161266200122116220023160022003544936200466812820057722712006888935200710365762008100729