第二章习题答案 2.1 （1）非平稳 （2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图 2.2 （1）非平稳，时序图如下 （2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图
2.3 （1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118 （2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4 ，序列 LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05 不能视为纯随机序列。 2.5 （1）时序图与样本自相关图如下
（2） 非平稳 （3）非纯随机 2.6 （1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)） （2）差分序列平稳，非纯随机 第三章习题答案 3.1 解：1()0.7()()t t t E x E x E ε-=?+ 0)()7.01(=-t x E 0)(=t x E t t x ε=-）B 7.01( t t t B B B x εε)7.07.01()7.01(221Λ+++=-=- 229608.149 .011 )(εεσσ=-= t x Var 49.00212==ρφρ 022=φ 3.2 解：对于AR （2）模型： ?? ?=+=+==+=+=-3.05 .02110211212112011φρφρφρφρρφφρφρφρ 解得：???==15/115 /72 1φφ 3.3 解：根据该AR(2)模型的形式，易得：0)(=t x E 原模型可变为：t t t t x x x ε+-=--2115.08.0 2212122 ) 1)(1)(1(1)(σφφφφφφ-+--+-= t x Var 2) 15.08.01)(15.08.01)(15.01() 15.01(σ+++--+= =1.98232σ ?????=+==+==-=2209.04066.06957.0)1/(1221302112211ρφρφρρφρφρφφρ ?? ? ??=-====015.06957.033222111φφφρφ
应用时间序列分析实验报告
单位根检验输出结果如下：序列x的单位根检验结果：
1967 58.8 53.4 1968 57.6 50.9 1969 59.8 47.2 1970 56.8 56.1 1971 68.5 52.4 1972 82.9 64.0 1973 116.9 103.6 1974 139.4 152.8 1975 143.0 147.4 1976 134.8 129.3 1977 139.7 132.8 1978 167.6 187.4 1979 211.7 242.9 1980 271.2 298.8 1981 367.6 367.7 1982 413.8 357.5 1983 438.3 421.8 1984 580.5 620.5 1985 808.9 1257.8 1986 1082.1 1498.3 1987 1470.0 1614.2 1988 1766.7 2055.1 1989 1956.0 2199.9 1990 2985.8 2574.3 1991 3827.1 3398.7 1992 4676.3 4443.3 1993 5284.8 5986.2 1994 10421.8 9960.1 1995 12451.8 11048.1 1996 12576.4 11557.4 1997 15160.7 11806.5 1998 15223.6 11626.1 1999 16159.8 13736.5 2000 20634.4 18638.8 2001 22024.4 20159.2 2002 26947.9 24430.3 2003 36287.9 34195.6 2004 49103.3 46435.8 2005 62648.1 54273.7 2006 77594.6 63376.9 2007 93455.6 73284.6 2008 100394.9 79526.5 run; proc gplot; plot x*t=1 y*t=2/overlay; symbol1c=black i=join v=none; symbol2c=red i=join v=none w=2l=2; run; proc arima data=example6_4; identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1); run; proc arima; identify var=y crrosscorr=x; estimate methed=ml input=x plot; forecast lead=0id=t out=out; proc aima data=out; identify varresidual stationarity=(adf=2); run;
第五章管理信息系统的战略规划和开发方法 一、选择题 1．以下各点中（）不属于“业务流程”的基本要素。 A 、效率 B、输入资源 C、活动 D、价值 2．以下各点中，（）不是UC矩阵的作用之一。 A、进行数据的完整性和匹配性检验 B、划分子系统 C、生成数据流程图 D、在网络中进行数据资源的分布 3．以下各点中，（）不是诺兰阶段模型中提出的信息系统发展的阶段之一。 A、初装 B、蔓延 C、成长 D、成熟 4.U/C矩阵是用来进行( )的方法。 A、系统开发 B、系统分析 C、子系统划分 D、系统规划 5.结构化系统开发方法在开发策略上强调( ) A、自上而下 B、自下而上 C、系统调查 D、系统设计 6．原型法开发系统的主要优点是（）。 A.系统重用性好 B.项目易管理和控制 C.系统开发费用低 D.用户要求可较好满足 7．关于企业关键成功要素的描述，正确的是（）。 A．所谓关键要素是指关系到信息系统成功的重要因素 B．在一个企业中关键要素是固定不变的 C．关键要素是企业最先要解决、投资最先保证、质量要求最高的环节 D．同一行业的企业有类似的关键因素 8．MIS的战略规划主要是规划管理信息系统（）。 A．设计与实施工作B．长期的、重大的发展方向目标 C．与其它系统的关系D．工作环境与条件。 9．下面哪句话最准确地概括了结构化方法的核心思想（）
A、由分解到抽象 B、自顶向下，由细到粗，逐步抽象 C、自下而上，由抽象到具体 D、自顶向下，由粗到细，逐步求精 10.总体规划是系统生命周期中的第一个阶段，其主要任务是明确（） A、系统的业务流程的细节 B、系统的数据流程 C、系统是什么 D、系统的开发工具等 11. 下列描述正确的是（） A、总体规划是系统开发中的首要任务 B、总体规划位于系统分析之后 C、总体规划是系统开发中相对容易的阶段 D、总体规划阶段应当包含数据流程分析 二．填空题 1.开发信息系统的策略有__自下而上__和__自上而下___两种. 2.“自下而上”的开发策略的主要缺点是___不能从整体上考虑问题__. 3.“自上而下”的开发策略的主要优点是___整体性和逻辑性强__. 4.“自上而下”的策略适用于_大_型系统的设计,而“自下而上”的策略适用于_小_型系统的设计. 5.BSP法的优点在于利用它能保证信息系统独立于__组织结构__. 6.结构化系统开发方法可分为系统分析,__系统设计__和__系统实施__三个阶段. 7.诺兰阶段模型把信息系统的成长过程划分为六个阶段 8.信息系统发展的阶段理论被称为诺兰阶段模型。 9.MIS的战略规划可以作为将来考核系统开发工作的标准 10.BSP法的优点在于能保证信息系统结构独立于企业的组织机构。 11．业务流程指的是企业管理中必要的、逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一组活动。 12.原型法贯彻的是自下而上的开发策略。
第一章管理信息系统概述 一、单选题 1.按照系统论的一般原理，系统具有 A.目的性、整体性、相关性、环境适用性等特征 B.目的性、整体性、有效性、环境适用性等特征 C.目的性、有效性、相关性、环境适用性等特征 D.有效性、整体性、相关性、环境适用性等特征 2.合理进行开发、设计和运用系统而采用的思想、步骤、组织和方法的总称为 A.系统管理 B.系统工程 C.系统控制 D.系统方法 3.管理信息系统的功能不包括 A.处理数据 B.预测未来 C.辅助决策 D.过程控制 4.MIS所解决的问题是 A.结构化问题 B.非结构化问题 C.半结构化问题 D.上述三种 5.以下叙述正确的是 A.MIS是一个人机系统 B.信息与载体性质有关 C.信息化就是计算机化加网络化 D.MIS的目标就是提高工作效率节省人力 E.决策需要 6.二次信息选择的关键问题是 A.目的性和正确性 B.有效性和正确性 C.有效性和目的性 D.有效性、目的性和正确性
7.信息素质的核心内容包括 A.信息意识、信息知识 B.信息能力、信息品质 C.信息忧患意识、信息技术的跟踪能力 D.A与B 8.在管理信息的处理要求中，信息的生命是 A.及时 B.正确 C.适用 D.经济 9.现代信息系统是 A.计算机系统 B.手工管理系统 C.人和计算机等组成的系统 D.通信网络系统 10.信息系统属于哪种类型 A.自然系统 B.物理系统 C.逻辑系统 D.开放系统 11.信息系统的基本功能是 A.数据采集、数据处理、存储、传输 B.数据的存储、传输、使用、管理 C.数据的管理、数据的使用 D.数据采集、处理、存储、传输、使用与管理 12.信息系统在组织中的地位是 A.辅助支持型、战略支持型 B.关键运作支持型 C.高潜力型 D.以上全部支持 二、填空题 1.信息具有、、、等属性。 2.对系统的性能进行评价时需要考虑。 3.越靠近高层的信息与外界关系越大，而高层决策信息主要来自__________。 4.信息是有价值的，因为信息是由数据转换而来的，是_________创造的。 5.在信息系统中，最常采用的数据处理方式有：_______，_______和________。
基于ARMA模型的社会融资规模增长分析 ————ARMA模型实验
第一部分实验分析目的及方法 一般说来,若时间序列满足平稳随机过程的性质,则可用经典的ARMA模型进行建模和预则。但是, 由于金融时间序列随机波动较大,很少满足ARMA模型的适用条件,无法直接采用该模型进行处理。通过对数化及差分处理后,将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列,可以采用ARMA模型进行建模和分析。 第二部分实验数据 2.1数据来源 数据来源于中经网统计数据库。具体数据见附录表5.1 。 2.2所选数据变量 社会融资规模指一定时期（每月、每季或每年）实体经济从金融体系获得的全部资金总额，为一增量概念，即期末余额减去期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。社会融资规模作为重要的宏观监测指标，由实体经济需求所决定，反映金融体系对实体经济的资金量支持。 本实验拟选取2005年11月到2014年9月我国以月为单位的社会融资规模的数据来构建ARMA模型，并利用该模型进行分析预测。 第三部分 ARMA模型构建 3.1判断序列的平稳性 首先绘制出M的折线图，结果如下图：
图3.1 社会融资规模M曲线图 从图中可以看出，社会融资规模M序列具有一定的趋势性，由此可以初步判断该序列是非平稳的。此外，m在每年同时期出现相同的变动趋势，表明m还存在季节特征。下面对m的平稳性和季节性·进行进一步检验。 为了减少m的变动趋势以及异方差性，先对m进行对数化处理，记为lm，其时序图如下： 图3.2 lm曲线图
对数化后的趋势性减弱，但仍存在一定的趋势性，下面观察lm的自相关图 表3.1 lm的自相关图 上表可以看出，该lm序列的PACF只在滞后一期、二期和三期是显著的，ACF随着滞后结束的增加慢慢衰减至0，由此可以看出该序列表现出一定的平稳性。进一步进行单位根检验，由于存在较弱的趋势性且均值不为零，选择存在趋势项的形式，并根据AIC自动选择之后结束，单位根检验结果如下： 表3.2 单位根输出结果 Null Hypothesis: LM has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12) t-Statistic Prob.*
实验1典型时间序列模型分析 1、实验目的 熟悉三种典型的时间序列模型： AR 模型，MA 模型与ARMA 模型，学会运用Matlab 工具对 对上述三种模型进行统计特性分析，通过对2阶模型的仿真分析，探讨几种模型的适用范围， 并且通过实验分析理论分析与实验结果之间的差异。 2、实验原理 AR 模型分析： 设有AR(2)模型, X( n)=-0.3X( n-1)-0.5X( n-2)+W( n) 其中：W(n)是零均值正态白噪声，方差为 4。 (1 )用MATLAB 模拟产生X(n)的500观测点的样本函数，并绘出波形 (2) 用产生的500个观测点估计X(n)的均值和方差 (3) 画出理论的功率谱 (4) 估计X(n)的相关函数和功率谱 【分析】给定二阶的 AR 过程，可以用递推公式得出最终的输出序列。或者按照一个白噪声 通过线性系统的方式得到，这个系统的传递函数为： 这是一个全极点的滤波器，具有无限长的冲激响应。 对于功率谱，可以这样得到， 可以看出， FX w 完全由两个极点位置决定。 对于AR 模型的自相关函数，有下面的公式: \(0) 打⑴ 匚⑴… ^(0) ■ 1' G 2 W 0 JAP) 人9-1)… 凉0) _ 这称为Yule-Walker 方程，当相关长度大于 p 时，由递推式求出: r (r) + -1) + -■ + (7r - JJ )= 0 这样，就可以求出理论的 AR 模型的自相关序列。 H(z) 二 1 1 0.3z ， P x w +W 1 1 a 才 a 2z^
1. 产生样本函数，并画出波形 2. 题目中的AR过程相当于一个零均值正态白噪声通过线性系统后的输出，可以按照上面的方法进行描述。 clear all; b=[1]; a=[1 0.3 0.5]; % 由描述的差分方程，得到系统传递函数 h=impz(b,a,20); % 得到系统的单位冲激函数，在20点处已经可以认为值是0 randn('state',0); w=normrnd(0,2,1,500); % 产生题设的白噪声随机序列，标准差为 2 x=filter(b,a,w); % 通过线形系统，得到输出就是题目中要求的2阶AR过程 plot(x,'r'); ylabel('x(n)'); title(' 邹先雄——产生的AR随机序列'); grid on; 得到的输出序列波形为： 邹先雄——产生的AR随机序列 2. 估计均值和方差 可以首先计算出理论输出的均值和方差，得到m x =0 ，对于方差可以先求出理论自相 关输出，然后取零点的值。
Business and Globalization 商业全球化, 2017, 5(3), 37-45 Published Online July 2017 in Hans. https://www.doczj.com/doc/d7824563.html,/journal/bglo https://https://www.doczj.com/doc/d7824563.html,/10.12677/bglo.2017.53006 文章引用: 吴冰, 宫春雨. 基于信息系统成功模型的电商直播研究[J]. 商业全球化, 2017, 5(3): 37-45. Research on E-Commerce Live Streaming Based on the Information System Success Model —Taobao E-Commerce Live Streaming as an Example Bing Wu, Chunyu Gong School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai Received: Jul. 5th , 2017; accepted: Jul. 19th , 2017; published: Jul. 27th , 2017 Abstract Currently, there is little empirical study on E-commerce live streaming. Based on the information system success model, the evaluation model of the live streaming was proposed to put forward the research hypotheses from the perspective of the commodity characteristics, information quality, service quality, perceived value, customer satisfaction and users continuance use. Through Web mining, the data from the live streaming of Taobao by March 2017, 212 effective records were ac-quired. Then in combination with SPSS and structural equation model, empirical data was ana-lyzed to verify the research hypotheses. Consistent with the hypotheses: 1) the information quality has a significant positive effect on perceived value and customer satisfaction; 2) the service quali-ty has a significant positive effect on perceived value; 3) the perceived value has a significant posi-tive impact on customer satisfaction and sustainable use; 4) customer satisfaction has a significant positive effect on continuance use. Different from the research hypotheses: 1) commodity charac-teristics have no significant influence on user perceived value and user satisfaction; 2) service quality has no significant influence on user perceived value. Therefore, this paper provided some suggestions for the development of the e-commerce live streaming platform. Keywords E-Commerce Live Streaming, Information System Success Model, Empirical Study, Influence Factor 基于信息系统成功模型的电商直播研究 —以淘宝电商直播为例 吴 冰，宫春雨
Lecture 6 6. Time series analysis: Multivariate models 6.1Learning outcomes ?Vector autoregression (VAR) ?Cointegration ?Vector error correction model (VECM) ?Application: pairs trading 6.2Vector autoregression (VAR)向量自回归 The classical linear regression model assumes strict exogeneity; hence, there is no serial correlation between error terms and any realisation of any independent variable (lead or lag). As we discovered, serial correlation (or autocorrelation) is very common in financial time series and panel data. Furthermore, we assumed a pre-defined relation of causality: explanatory variable affect the dependent variable? 传统的线性回归模型假设严格的外主性，误差项与可实现的独立变量之间没有序列相关性。金融时间序列及面板数据往往都有很强的自相关性，假定解释变量影响因变量。 We now relax bo什］assumptions using a VAR model. VAR models can be regarded as a generalisation of AR(p) processes by adding additional time series. Hence, we enter the field of multivariate time series analysis. VAR模型可以'"l作是在一般的自回归过程中加入时间序列。 Lefs look at a standard AR(p) process for hvo variables (y( and xj? (1)%= Ql + 琅］仇『一 +仏 (2)x t = a2 + - + ￡2t The next step is to allow that lagged values of xt can affect y( and vice versa. This means that we obtain a system of equations for two dependent variables(y(and xj?Both dependent variables are influenced by past realisations of y(and x t. By doing that, we violate strict exogeneity (see Lecture 2); however, we can use a more relaxed concept, namely weak exogeneity?As we use lagged values of bodi dependent variables, we can argue that these lagged values are known to us, as we observed them in the previous period? We call these variables predetermined? Predetermined (lagged) variables fulfil weak exogeneity in the sense that they have to be uncorrelated with the contemporaneoiis error term in t? We can still use OLS to estimate the following system of equations, which is called a VAR in reduced form. (3)+y 仇1化_丫+sr=i ^12 +￡it (4)X t = a2+2X1021”—, + _i + f2t
【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！ Long long ago，有多long估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。
好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。 2、统计时序分析 （1）频域分析方法 原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动 发展过程： 1）早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律 2）后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数 3）20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶段 特点：非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结果抽象，有一定的使用局限性 （2）时域分析方法
三维信息系统模型数据标准 总则 为了提高规划审批决策的科学性、规范性和高效性，为规范廊坊市报建单位项目方案三维数据的提交，特制定本技术规定。 范围 本规范适用建筑新建方案、改扩建项目方案虚拟三维模型制作及项目周边现状建筑物三维模型制作。方案三维模型是指在行政审批环节中反映建设项目的建筑体量、建筑外形风格、小区环境及建筑布局的规划方案虚拟现实模型。建设项目方案虚拟实景三维模型必须与报建方案总平图包含内容一致。 空间参照系要求 建成的方案三维模型场景空间参照系必须与系统中所用平面坐标系统和高程系统相一致。 平面坐标系统：1980西安坐标系。 高程系统：1985国家高程基准。 三维模型总体要求 1.1制作软件： 3ds max9 1.2 模型单位：必须采用米（m）作为单位，所有模型必须按照实际尺寸制作且模型坐标必须定位准确，不得存在闪面及
漏面现象，模型的scale值为1。模型坐落位置坐标要与项目用地红线图、地形图一致。（整数部分：X坐标6位，Y坐标7位，小数点后保留3-6位） 1.3 模型要求：能够完整反映出三维模型的外观及楼体上的的附属结构，精度控制合理，在保证三维模型视觉效果的前提下，减少模型面数、数据量和材质数，做到数据的精简（单体建筑物模型面数控制在2500以内）。 三维模型具体要求 2.1模型制作位置的确定（坐标必须定位准确） 导入模型的边界dwg文件，最终完成的模型位置必须与给定的范围位置保持一致。 2.2材质和贴图 2.2.1使用standard标准材质，材质类型使用blinn。除diffuse通道后可加贴图其他通道不能加贴图，其他参数也不能调节，用max默认设置。 2.2.2不能在max材质编辑器里对贴图进行裁切。 2.2.3纹理图片的格式采用tif文件格式，纹理图片的单位尺寸必须采用2的n次方。例如：32x32，64x128等。但图片的最大尺寸不要超过512x512，最小尺寸不要小于16。纹理图片的命名不能含有空格。 2.2.4不能在材质编辑器中对材质的透明度进行调节。表现
上海某食品公司信息系统实施案例分析 摘要:正如烘焙业在全世界的业态变迁一样，该公司也正推动着大陆上海烘焙业从原先的饱食时代、营养时代进而提升为今日的品位时代，正不遗余力地提升着消费者对饮食的健康意识以及生活文化性追求。这种战略在将烘焙食品转变成为高附加值的文化礼品的同时，也建筑起对该公司的竞争对手高高的进入壁垒。因为，人们对食以果腹的粮食是无需选择的，但人们对精致礼品却有着极高的品牌认同感和忠诚度的。 关键词:关键因素解决方案作用信息系统 食品公司信息系统案例讨论题： （1）该公司信息系统的成功实施的关键要素有哪些？ （2）管理软件选型时，该公司主要考虑了哪些因素？ （3）该公司信息系统实施时碰到了哪些阻力或困难？他们是如何解决的？ （4）作为公司的第一把手（即该公司的董事长）在信息系统实施中的作用是什么 一、关键要素的分析 1. 概念： 1970年，哈佛大学额的威廉.扎尼教授在MIS模型中用到了关键成功变量，这些变量是确定MIS成败的因素。10年后，麻省理工学院的约翰把关键成功因素法提供为一种MIS规划方法。关键成功因素法的主要思想是“抓主要矛盾”。借助这种方法，可以对企业成功的重要因素进行识别，确定组织的信息需求，规划开发能够满足这些需求的信息系统。 关键成功因素是指在一个组织中的若干能够决定组织在竞争中能否获胜的因素，它们也是企业最需要得到的决策信息，是值得管理者重点关注的活动因素。通常，不同的企业，不同的部门，不同的业务活动中的关键成功因素都是不同的，在这里，我们仅研究上海某食品公司信息系统的成功实施的关键因素。 2.企业背景 第一、行业背景： 随着社会的进步与发展，烘焙业发展突飞猛进，“送礼送食品”的概念广为人知，又由于经济的快速增长，国民生活品质大幅提升，消费者对饮食的健康意识以及生活文化性追求，促使烘焙业的行业形态从原先的饱食时代、营养时代进而提升为今日的品位时代。这就需要企业应景而生，参与到这一新兴的经济模式中。 第二、公司内部背景： （1）、该公司是成立于二十年前的台湾的一家烘焙食品公司，现已开启百多家连锁分店，它的宗旨是“精致礼品名家”。 （2）、公司“精致礼品”的宗旨要求公司具有更加敏锐的市场感觉，以及快速的运作反应能力。而作为一个有许多连锁店的企业，怎么样能够保证信息传达的时效性和及时性，需要企业深入探讨。
时间序列分析法原理及步骤 ----目标变量随决策变量随时间序列变化系统 一、认识时间序列变动特征 认识时间序列所具有的变动特征, 以便在系统预测时选择采用不同的方法 1》随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性, 大多服从正态分布 2》平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动, 即方差和数学期望稳定为常数 识别序列特征可利用函数 ACF :其中是的 k 阶自 协方差,且 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋于 0, 前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度, 后者是在控制其它先前序列的影响后,测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上, 预测模型大都难以满足这些条件, 现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的,但通过数据处理可以变换为平稳的。 二、选择模型形式和参数检验 1》自回归 AR(p模型
模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量互相独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性的比你更造成的困难用 PACF 函数判别 (从 p 阶开始的所有偏自相关系数均为 0 2》移动平均 MA(q模型 识别条件
平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,但较快收敛到 0, 则该时间序列可能是 ARMA(p,q模型。实际问题中,多数要用此模型。因此建模解模的主要工作时求解 p,q 和φ、θ的值,检验和的值。 模型阶数 实际应用中 p,q 一般不超过 2. 3》自回归综合移动平均 ARIMA(p,d,q模型 模型含义 模型形式类似 ARMA(p,q模型, 但数据必须经过特殊处理。特别当线性时间序列非平稳时,不能直接利用 ARMA(p,q模型,但可以利用有限阶差分使非平稳时间序列平稳化,实际应用中 d (差分次数一般不超过 2. 模型识别 平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,且缓慢衰减收敛,则该时间序列可能是 ARIMA(p,d,q模型。若时间序列存在周期性波动, 则可按时间周期进
《管理信息系统》试卷 一、选择题（每小题1分，共15 分） 1、按照系统论的一般原理，系统具有（）。 A、目的性、整体性、相关性、环境适用性等特征 B.目的性、整体性、有效性、环境适用性等特征 C、目的性、有效性、相关性、环境适用性等特征 D.有效性、整体性、相关性、环境适用性等特征 2、下面哪一项信息的精度高，使用频率高，使用寿命短（）。 A、战略级信息 B、战术级信息 C、作业级信息 D、无法比较 3、以下叙述正确的是（）。 A、是一个人机系统 B、信息与载体性质有关 C、信息化就是计算机化加网络化 D、的目标就是提高工作效率节省人力
4、生命周期法的主要优点是( ). A.经详细调查，能正确定义用户需求 B.与用户直接见面，开发周期短 C.可以借助开发工具，实现开发自动化 D.开发步骤清晰，便于项目控制和管理 5、管理信息系统开发的先决条件，或者说信息系统成功的重要因素（） A、充足的资金 B、主要领导的参与 C、企业各级人员的配合 D、计算机的硬件 6、系统开发生命周期各个阶段正确的顺序是（） A、系统调查、系统分析、可行性研究、系统设计、系统实施、系统评价和维护 B、可行性研究、系统调查、系统分析、系统设计、系统实施、系统评价和维护 C、系统调查、可行性研究、系统分析、系统设计、系统实施、系统评价和维护 D、系统分析、系统调查、可行性研究、系统设计、系统评价和维护、系统实施
7、下列选项中哪一个不属于数据流程图的基本元素（） A、数据结构 B、文件 C、数据流 D、数据流的源点和终点 8、描述系统逻辑模型的主要工具是( ) A、决策树和决策表 B、结构化语言 C、数据流程图和数据字典 D、数学公式 9、系统分析阶段的主要成果是（） A、图 B、系统说明书 C、流程图 D、详细调查报告 10、我国的身份证号码属于( ) A、顺序码 B、分组码 C、助记码 D、区间码 11、模块设计原则是( ) A、块间耦合要强，块内聚合要强 B、块间耦合要强，块内聚合要弱 C、块间耦合要弱，块内聚合要强 D、块间耦合要弱，块内聚合要弱 12、系统设计的工作不包括（）。
Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 （－）一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位：吨 解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本
现代时间序列分析模型§1 时间序列平稳性和单位根检验§2 协整与误差修正模型经典时间序列分析模型： MA、AR、ARMA 平稳时间序列模型分析时间序列自身的变化规律现代时间序列分析模型：分析时间序列之间的关系单位根检验、协整检验现代宏观计量经济学§1 时间序列平稳性和单位根检验一、时间序列的平稳性二、单整序列三、单位根检验一、时间序列的平稳性 Stationary Time Series ⒈问题的提出经典计量经济模型常用到的数据有：时间序列数据（time-series data ；截面数据cross-sectional data 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data 时间序列数据是最常见，也是最常用到的数据。经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。数据非平稳，大样本下的统计推断基础――“一致性”要求――被破怀。数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”（Spurious Regression）问题。表现为两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的相关性。例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进行回归也可表现出较高的可决系数。 2、平稳性的定义假定某个时间序列是由某一随机过程（stochastic process）生成的，即假定时间序列 Xt （t 1, 2, …）的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果满足下列条件：均值E Xt ?是与时间t 无关的常数；方差Var Xt ?2是与时间t 无关的常数；协方差Cov Xt,Xt+k ?k 是只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数；则称该随机时间序列是平稳的（stationary ，
基于Excel的时间序列预测与分析 1 时序分析方法简介 1.1时间序列相关概念 1.1.1 时间序列的内涵以及组成因素 所谓时间序列就是将某一指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。如经济领域中每年的产值、国民收入、商品在市场上的销量、股票数据的变化情况等，社会领域中某一地区的人口数、医院患者人数、铁路客流量等，自然领域的太阳黑子数、月降水量、河流流量等等，都形成了一个时间序列。人们希望通过对这些时间序列的分析，从中发现和揭示现象的发展变化规律，或从动态的角度描述某一现象和其他现象之间的内在数量关系及其变化规律，从而尽可能多的从中提取出所需要的准确信息，并将这些知识和信息用于预测，以掌握和控制未来行为。 时间序列的变化受许多因素的影响 ,有些起着长期的、决定性的作用 ,使其呈现出某种趋势和一定的规律性；有些则起着短期的、非决定性的作用，使其呈现出某种不规则性。在分析时间序列的变动规律时，事实上不可能对每个影响因素都一一划分开来，分别去作精确分析。但我们能将众多影响因素，按照对现象变化影响的类型，划分成若干时间序列的构成因素，然后对这几类构成要素分别进行分析，以揭示时间序列的变动规律性。影响时间序列的构成因素可归纳为以下四种: (1)趋势性(Trend),指现象随时间推移朝着一定方向呈现出持续渐进地上升、下降或平稳的变化或移动。这一变化通常是许多长期因素的结果。 (2)周期性(Cyclic)，指时间序列表现为循环于趋势线上方和下方的点序列并持续一年以上的有规则变动。这种因素是因经济多年的周期性变动产生的。比如，高速通货膨胀时期后面紧接的温和通货膨胀时期将会使许多时间序列表现为交替地出现于一条总体递增 地趋势线上下方。 (3)季节性变化(Seasonal variation)，指现象受季节性影响 ,按一固定周期呈现出的周期波动变化。尽管我们通常将一个时间序列中的季节变化认为是以1年为期的，但是季节因素还可以被用于表示时间长度小于1年的有规则重复形态。比如，每日交通量数据表现出为期1天的“季节性”变化，即高峰期到达高峰水平，而一天的其他时期车流量较小，从午夜到次日清晨最小。
企业信息系统建设的价值评估模型 企业信息化建设是指企业利用计算机技术、网络技术等一系列现代化技术，通过对信息资源的深度开发和广泛利用，不断提高生产、经营、管理、决策的效率和水平，从而提高企业经济效益和企业竞争力的过程。从内容上看，企业信息化主要包括企业产品设计的信息化、企业生产过程的信息化、企业产品销售的信息化、经营管理信息化、决策信息化以及信息化人才队伍的培养等多个方面。 由于企业信息化建设是一项复杂的系统工程，行业的不同、企业规模的不同、建设阶段的不同都会带来不同的建设需求。 与传统的建设项目评估相比，由于信息化建设项目本身所具有的复杂性，导致其评估方法要比传统建设项目复杂得多。不同之处表现在：A、信息系统价值评估的很多指标难以量化；B、信息系统的建立是一个持续改进的过程；C、信息系统的价值具有长期效应，还存在很多隐性效益；D、信息系统的技术含量高，而且目前缺乏严格的项目建设的监理机制，因此又增加了评估的难度。 企业信息化水平评估是企业信息化建设中的重要环节。企业信息化的目标实现与否，不能靠意愿来定，要靠真实的评估。很多企业在信息化建设的时，非常重视投入资金的获得，而往往容易忽视投入后的产出问题，或者是大家不愿谈起系统收益的“真相”。 一、企业信息化建设评估的意义 对企业信息化建设评估，是从企业引进信息技术的目的和战略出发，考察信息技术应用给企业经营和管理带来的影响。其一，企业可以对其全过程进行全面的评价，彻底检查企业信息化的现状，确定信息化建设的阶段。其二，企业可以根据项目建设前期所建立的可量化的项目建设的目标和成功标准，与项目建设后所取得的成效进行对比，并分析结果产生