时序分析论文1

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1、时序分析数学实验题目（点明问题和方法）班级班级学号学号姓名姓名邮箱邮箱电话电话教师评分提交日期2014年月日时分摘要进出口总值当期值分析是根据往年实际进出我国国境的货物总金额对耒来进出口总值当期值发展方向的预测。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。难于用于准确预计，运用了时间序列为主要思想对未來值进行简单的预测。本文运用应用吋间序列分析的知识，对2001年1月到2014年5月国家进出口当期值运用sas统计软件対数据进行分析，分析时序图，调用AR1MA,对原序列进行差分运算，再计算自相关系数和偏相关系数，确定模型

2、再进行模型预测。木文利用时间序列分析软件SAS进行分析，其屮数据来源于屮国国家统计局官网。关键词：进出口总值当期值、吋间序列分析、SAS、ARIMA模型。正文1•绘图分析先绘制此数据时间序列的序列图，以直观的观察原始数据的趋势和特点。运行程序,输出的图形如图lc由图中可以看出，此进出口总值当期值图的时间序列图具冇趋势性和周期性，因而不能判断其平稳，这也符合客观事实。在用ARIMA模型拟合吋需要对员是数据进行差分处理。耳TimeSeriesViewerp=.0S1•模型识别调用ARIMA过程，对模型的阶数进行识别，对变量to(al进

3、行一阶差分，程序见附录。运行程序，输出的部分结果如下。图2、3中所示为进出口总值当期值(total)的一阶差分序列的基本统计量，自相关函数序列、偏相关函数序列。从图屮可以看出口相关序列有明显的拖尾趋势，而偏相关函数序列是-•阶截尾的。因此推断建立AR(1)模型來拟合total的-•阶差分序列。图4所示是to讪的一阶差分序列的口噪声检验结果，可以看岀，滞后6、12、18、24期的显著性检验概率均小于0.0001o融Output•(Untitled)PROCARIMArunning

4、o

5、

6、回NameofVariable=total▲P

7、eriod(s)ofDifferencing1MeanofforkingSeries2305629StandardDeviation23272990NumberofObservations155Observations)eli»inateddifferencing1AutocorrelationsLagCovarianceCorrelation198765432101234567891StdError05.41632E141.00000材水祕来水拿来水側*林｝KH｛拿岀*01・1.7656E14-.325870.0803222-1

8、.1713E14-.216250.08844633.0352E130.05604•*0.09179441.41838E140.26187■0.0920145-1.3069E14■•241280.09670361.68064E130.03108■岩•0.1005127-9.8375E13-.181630.10057481.13734E140.20998•0.10266891.095E130.02022■0.10540210•1.14E14・.210480.10542711-8.0494E13-.14861・0.108104123.0

9、1375E140.55642•时密：口岀冶拿出**0.10941413-7.5459E13■•139320.126358HI14-1.0322E14-.190580.127345三15-8.7021E12-.016070.129172161.12424E14-7.9301E130.20757・0.129185J17-.14641・0.131319181.04008E130.019200.13236819-1.2201E14-.225260.132386201.26443E140.233450.134836214.68519E130

10、.086500.13741922-1.4097E14-.26027•0.13777023-7.1825E13-.13261••0.140907242.95302E140.54521■脚岀:捲拿出捲寧0.141710markstwostandarderrors4in圍Output-(Untitled)PROCARIMArunning[>PartialAutocorrelationsLagCorrelation-1987654321()12345678911-0.325972-0.360853-0.2026340.17078■5-0.

11、0872660.03678■*•7-0.327728-0.04397.*90.06377•*.10・0.1891311-0.28922120.28550130.20842140.11317辎s.15・0.1163016-0.159961?-0.10