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时间序列分析试验报告

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时间序列分析试验报告

一、试验简介

本次试验旨在探索时间序列分析，以分析日期变化的影响与规律。时间序列分析是数据分析的一种，目的是预测未来正确的趋势，并且分析既有趋势的影响及其变化。

二、试验材料

本次试验使用的资料为最近12个月（即2024年1月到2024年12月）的电子商务网站销售数据。该电子商务网站以每月总销售量、每月总销售额及每月交易次数三个变量作为试验数据。

三、试验方法

1．首先，收集2024年1月到2024年12月的电子商务销售数据，记录每月总销售量、总销售额及交易次数。

2．然后，编制时间序列分析图表，反映每月总销售量、总销售额及交易次数的变化情况。

3．最后，分析每月的变化趋势，比较每月的销售数据，并进行相关分析推断。

四、实验结果

1．通过时间序列分析图表可以看出，每月总销售量、总销售额及交易次数均呈现出稳定上升趋势。

2．从图表中可以推断，在2024年底到2024年底，当月的总销售量、总销售额及交易次数均较上月有所增加。 3．从表中可以推断，每月的总销售量、总销售额及交易次数都在逐渐增加，最终在2024年末达到高峰。

五、结论

通过本次实验可以得出结论。

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时 间 序 列 分 析 实 验 报 告实例

时 间 序 列 分 析 实 验 报 告实例

应用时间序列分析实验报告

实验名称第五章非平稳序列的随机分析

专业班级姓名学号

一、上机练习

程序及其结果分析：

data ex3_1;

input x@@;

time=_n_;

cards;

0.30 -0.45 0.36 0.00 0.17 0.45 2.15

4.42 3.48 2.99 1.74 2.40 0.11 0.96

0.21 -0.10 -1.27 -1.45 -1.19 -1.47 -1.34

-1.02 -0.27 0.14 -0.07 0.10 -0.15 -0.36

-0.50 -1.93 -1.49 -2.35 -2.18 -0.39 -0.52

-2.24 -3.46 -3.97 -4.60 -3.09 -2.19 -1.21

0.78 0.88 2.07 1.44 1.50 0.29 -0.36

-0.97 -0.30 -0.28 0.80 0.91 1.95 1.77

1.80 0.56 -0.11 0.10 -0.56 -1.34 -2.47

0.07 -0.69 -1.96 0.04 1.59 0.20 0.39

1.06 -0.39 -0.16 2.07 1.35 1.46 1.50

0.94 -0.08 -0.66 -0.21 -0.77 -0.52 0.05

;

procgplotdata=ex3_1;

plot x*time=1;

symbol1c=red I=join v=star;

run;

结果分析：

上图是数据对应的时序图，从图上曲线分析来看，数据并没有周期性或者趋向性规律，因而可以初步判断这是平稳数列。

procarimadata=ex3_1;

identifyVar=x nlag=8;

run;

结果分析：

本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。由于本次实验探究的是平稳序列，因而样本逆相关图先不作分析。

时间序列分析实验报告

时间序列分析实验报告

时间序列分析实验报告

P185#1、某股票连续若干天的收盘价如表5-4（行数据）所示。

表5-4

304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284 282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280

275 271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278 270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271

272 271 273 277 274 274 272 280 282 292 295 295 294 290 291 288 288 290 293 288 289 291 293 293 290 288 287 289 292

288 288 285 282 286 286 287 284 283 286 282 287 286 287 292 292 294 291 288 289

选择适当模型拟合该序列的发展，并估计下一天的收盘价。

解：

（1）通过SAS软件画出上述序列的时序图如下：

程序：

data example5_1;

input x@@;

time=_n_;

cards;

304 303 307 299 296 293 301 293 301 295 284 286 286 287 284

282 278 281 278 277 279 278 270 268 272 273 279 279 280 275

271 277 278 279 283 284 282 283 279 280 280 279 278 283 278

270 275 273 273 272 275 273 273 272 273 272 273 271 272 271

时间序列分析实验报告（3）

时间序列分析实验报告（3）

时间序列分析实验报告（3）

《时间序列分析》课程实验报告

⼀、上机练习（P124）1.拟合线性趋势

12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81

25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95

data a;

input gov_cons@@;

time=intnx('year','1jan1981'd,_n_-1);

format time year2.;

t=_n_;

cards;

12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81

25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95

;

proc gplot;

plot gov_cons*time=1;

symbol1c=black v=star i=join;

run;

proc autoreg;

model gov_cons=t;

output out=out p=forecast;

proc gplot data=out;

plot gov_cons*time=1 forecast*time=2/overlay haxis='1jan1981'd to '1jan1993'd by year;

symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;

分析：

由上图可得DW的统计量等于2.7269，R⽅等于0.9555，SBC的值为48.3900913，AIC的值为47.420278.⼀元线性模型的截距等于9.7086，系数等于1.9829，且P<0.0001，故拒绝原假设，存在显著的线性关系。2.拟合⾮线性趋势1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72

265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95

data b;

input index@@; time=intnx('year','1jan1991'd,_n_-1);

时间序列实验报告

时间序列实验报告

。

-可编辑修改- 第三章 平稳时间序列分析

选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：

表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列

单位：万公里

年份 新增里程 年份 新增里程 年份 新增里程

1950 15.71 1970 26.39 1990 6.76

1951 24.43 1971 31.09 1991 -0.83

1952 18.23 1972 19.78 1992 4.67

1953 22.50 1973 2.56 1993 11.68

1954 12.53 1974 12.95 1994 0.82

1955 9.94 1975 15.54 1995 8.54

1956 7.19 1976 3.97 1996 24.51

1957 41.13 1977 2.42 1997 28.91

1958 79.03 1978 0.31 1998 44.94

1959 119.32 1979 -5.10 1999 11.16

1960 -12.10 1980 -7.52 2000 11.08

1961 -89.71 1981 -7.69 2001 15.75

1962 -52.26 1982 1.61 2002 -0.31

1963 20.01 1983 4.46 2003 20.99 。

-可编辑修改- 1964 19.92 1984 10.97 2004 6.50

1965 42.81 1985 15.15 2005 10.45

1966 18.78 1986 6.00 2006 -3.51

1967 -0.75 1987 -0.90 2007 23.42

1968 -1.08 1988 -3.22 2008 17.99