[论文]随机线性模型建模——历年油价预测模型

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1、课程设计（论文）课程名称：应用随机过程设计题目：建模院系：电子与信息工程学院班级：通信一班设计者：学号：指导教师：设计时间：2009-9至2009-12课程设计任务书姓名：吴华明院（系）：电子与信息技术研究院专业：信息与通信工程班号：09硕通信一班任务起至日期：2009年9月11日至2009年12月20日课程设计题目：随机线性模型建模——历年油价预测模型——历年油价预测模型已知技术参数和设计要求：已知一段时间内全球的原油价格，建立油价的随机线性模型，并对未来时刻的全球油价进行预测。工作量：1.查找相应

2、的资料，对随机线性模型的建模过程进行熟悉。2.查找相关的历年油价的数据，并对数据进行预处理。3.由已知的样本函数，计算随机线性模型的参数。4.对随机线性模型的阶数进行判定。5.建立预测方程，并对未来时刻的全球油价进行预测。工作计划安排：1.2009-9~2009-10：对随机线性模型建模的方法进行学习2.2009-10~2009-11：查找相关的资料，确定建模的数据3.2009-12：建立随机线性模型，并进行预测同组设计者及分工：无指导教师签字___________________年月日教研室主任意见

3、：教研室主任签字___________________年月日*注：此任务书由课程设计指导教师填写。课程设计说明书（论文）随机线性模型建模--历年油价预测模型摘要：本文主要就序列进行了综合分析，并根据实测的95个数据，通过模型判别和参数估计等手段建立了AR预测模型，并利用该模型对序列下一时刻的值进行了预报。关键词：随机过程线性模型自相关函数偏相关函数预测一．线性模型的建立：确定平稳时间序列线性模型的步骤可归纳为五个步骤，以下结合本文的数据具体介绍建模的过程：1.数据选择本次建模，本人采用的数据是历年油价

4、（见表1，共有95个数据）。本文将利用表中的数据建立油价的随机线性模型，并对t=96100时段的油价进行预测。表1历年油价时间序列（单位：美元/桶）tYttYttYttYttYt119.59002115.54004121.31006113.00008116.8700214.91002221.94004218.84006211.90008216.1300315.74002323.11004324.84006311.79008315.7600415.40002418.64004415.67006412.5

5、5008415.6600513.06002514.94004515.57006511.84008515.5400619.07002616.90004612.73006611.25008615.3000715.28002715.46004713.56006711.15008715.0500815.82002811.15004815.54006810.99008814.6900912.77002913.13004917.22006911.70008914.39001012.05003012.4800501

6、2.14007014.01009014.18001111.69003112.95005111.07007117.51009113.70001213.85003212.59005212.02007217.27009213.66001313.85003310.58005311.55007316.90009313.27001410.07003410.5800546.92007415.79009413.5600159.17003512.39005510.33007515.45009513.14001610.7

7、9003615.5300568.3800766.240096-1713.44003713.06005712.11007716.710097-1821.17003810.22005811.46007816.770098-1918.64003916.33005912.75007916.640099-2013.21004019.72006013.32008017.8000100-课程设计说明书（论文）表2经过差分运算的时间序列Zt和均值为零的时间序列ttZtttZtttZtt15.51005.4642331

8、.81001.7642650.49000.44422-1.1700-1.2158341.33001.284266-0.0600-0.10583-2.0000-2.045835-5.6100-5.6558670.87000.824248.35008.304236-0.3700-0.4158681.60001.55425-9.8000-9.8458378.95008.9042691.19001.144264.33004.284238-2.7200-2.765