时间序列论文

时间序列ARIMA期末论文完整版时间序列A R I M A期末论文标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]ARIMA模型在总人口预测中的应用【摘要】人口发展与社会经济的发展是密不可分的,研究我国总人口的发展,对我国人口数进行分析和预测,有利于及时控制人口的增长调节人口平衡,利于政府及时了解发展趋势并做出反应对策使我国人口发展步入健康的轨道。

本文利用时间序列建模原理和思路，并结合软件对1962年——2014年我国年底总人口数据做分析和预测。

找到对原始数据有着较好的拟合度和较高的预测精度的模型。

利用此模型可对我国年底总人口进行合理的预测。

【关键词】ARIMA建模总人口人口预测目录一、引言 (3)研究背景 (3)研究现状 (4)二、模型建立 (5)模型识别 (5)模型的参数估计 (8)模型的诊断 (10)2.模型的预测 (12)三、模型的优缺点及推广 (13)模型的优缺点 (13)模型的推广 (13)结束语 (14)【参考文献】 (15)附录 (16)一、引言研究背景我国是世界上人口最多的国家，自1980年开始，年末中国大陆总人口就已经超过了10亿，并一直保持约占世界总人口的五分之一，亚洲人口的三分之一。

中国人口的发展同中国社会的发展一样经过了漫长而曲折的道路。

在世纪的进程中，目前我国进入了一个全新的时代，要想在21世纪——这个充满竞争与挑战的时代中变的富强、屹立于世界民族之林，实现我们的中国梦，这全取决于人。

能否顺利解决人口现状等问题，是我国乃自世界共同面临的问题，由于地球的资源是有限的，它不可能无限制的容纳人口，当人口过多，会由于经济跟不上，工作岗位欠缺，医疗等水平不足，从而导致整个社会处于一种动荡之中；然而如果人口过少，又会由于人员不足，导致各方面人力资源不足，无法正常完成各项必须社会活动，这也会极大地限制一个国家的发展，因此，对人口的研究是具有相当的意义的。

我国由于幅员广阔，民族众多，各民族发展水平不一，同时作为世界第一人口大国，我国的耕地面积却相对不足，因此我国每年都需要从国外大量进口粮食，由于过分依赖于进口这对我国的发展影响巨大，为此甚至有国外反华势力叫嚣只要断绝给中国供粮，三五年之内中国必定大乱。

- - .时间序列分析结课论文全国社会消费品零售总额的时间序列分析全国社会消费品零售总额的时间序列分析摘要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。

市场经济中，政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。

在我国，随着市场经济的日益成熟，各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。

在要求减少对市场干预的同时，政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行的正常轨道，由于社会消费品零售总额反映了经济运行中的一个重要环节———消费，尤其是目前我国市场上的消费需求不足现象，使我国经济发展受到外需与内需两方的困扰。

因此对于社会消费品零售总额预测中的研究一直具有积极意义。

本文就以以我国1952年至2011年我国社会消费品零售总额为研究对象，做时间序列分析。

首先，对全国60多年来社会消费品零售总额的发展变化规律，运用SAS软件进行分析其发展趋势。

再则，通过检验说明模型拟合效果的好坏，再利用模型对下一年进行预测。

最后，从国家经济、政策和社会消费品零售市场发展等方面对社会消费品零售总额变化规律及未来走势进行分析。

关键字：社会消费品零售总额SAS软件时间序列分析预测一．引言社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售业、贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农民居民零售额的总和。

这个指标能够反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需求的情况，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。

随着消费环境的逐步改善，人们的消费能力不断增强，人们消费能力的增强直接带动了社会消费品零售总额的发展，“十一五”期间，面对复杂多变的国内外形势，特别是为应对国际金融危机的冲击，国家出台了一系列扩大内需、促进消费等政策措施，消费品市场的稳定发展对我国缓冲金融危机起到了明显的积极作用，消费需求已经成为经济增长的重要组成部分。

关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据,利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系和历史数据对未来的发展有一定的影响,对我国的烟酒及用品类居民消费价格指数进行了短期预测，阐述该价格指数所表现的变化规律。

关键字:烟酒及用品类居民消费价格指数，时间序列，AR模型，预测引言一、理论准备时间序列分析是按照时间顺序的一组数字序列.时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。

时间序列分析是定量预测方法之一.基本原理：1.承认事物发展的延续性。

应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。

2。

考虑到事物发展的随机性.任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。

时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法.二、基本思想1. 拿到一个观测值序列之后，首先判断它的平稳性，通过平稳性检验，判断序列是平稳序列还是非平稳序列。

2.若为非平稳序列，则利用差分变换成平稳序列。

3。

对平稳序列,计算相关系数和偏相关系数，确定模型。

4.估计模型参数,并检验其显著性及模型本身的合理性.5.检验模型拟合的准确性。

6.根据过去行为对将来的发展做出预测。

三、背景知识CPI（居民消费价格指数），是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标.居民消费价格指数，是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况,也是一种通货膨胀水平的工具。

一般来说,当CPI>3％的增幅时我们称为通货膨胀。

国外许多发达国家非常重视消费价格统计，美国、加拿大等国家都计算和公布每月经过季节调整的消费价格指数，以满足不同信息使用者的要求。

时间序列分析论文-V1时间序列分析是一种能够从时间上刻画和预测数据变化趋势的方法，越来越受到许多学科的关注和应用，尤其在经济学、金融学和天气学等领域得到了广泛的应用。

本文将介绍时间序列分析的基本概念以及相关论文的研究内容和方法。

1.时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种建立在时间轴上的数据分析方法，利用过去数据的变化趋势或周期性规律预测未来数据的变化趋势或周期性规律。

时间序列数据的主要特征是：时间是自变量，其他变量是因变量。

时间序列分析主要包括三个部分：趋势分析、季节性分析和周期性分析。

2.相关论文的研究内容和方法（1）《基于时间序列分析的气温研究》该论文主要分析了气温时间序列对于气候变化的影响。

通过对气温数据的拟合分析得到了气温的变化趋势，进一步分析了季节性和周期性对于气温的影响，并预测了未来气温的变化趋势。

该论文的方法是将时间序列分析和数据拟合结合起来，利用多项式回归对气温进行拟合，进一步分析有关因素的影响。

（2）《基于时间序列分析的经济增长预测模型研究》该论文主要研究了时间序列分析在经济增长预测中的应用。

该研究通过分析GDP的时间序列数据，利用ARIMA模型对未来经济增长进行预测。

这种模型可以利用过去的数据来预测未来的发展趋势，对于政府制定经济政策和企业的发展规划都有很大的帮助。

（3）《基于时间序列分析与神经网络的股票价格预测研究》该研究主要探讨了时间序列分析与神经网络在股票价格预测中的应用。

该研究利用时间序列对过去的股票数据进行分析，同时采用了神经网络的方法对股票价格的未来变化趋势进行预测。

该研究的方法可提高投资决策的准确性，为股票市场的短期波动提供指导。

3.总结本文介绍了时间序列分析的基本概念和相关论文的研究内容和方法，展示了时间序列分析在不同领域的应用。

随着技术的发展和数据的丰富，时间序列分析的应用将会越来越广泛，未来有望成为许多学科的重要研究方法。

时间序列分析在我国居民消费价格指数预测上的引用摘要：时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据，大多数的经济时间序列存在惯性，通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测。

文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数（CPI）进行了建模析和预测，以达到合理预期和分析的目的。

关键词：时间序列CPI 趋势预测1.我国居民消费价格指数的现状居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI）是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的指标。

一般说来当CPI＞3% 的增幅时我们称为通货膨胀；而当CPI＞5% 的增幅时我们把他称为严重的通货膨胀。

如果消费价格指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。

从国家统计局公布的2003年5月到2012年3月的数据可以明显的看出我国已经进入通货膨胀期，从2007年3月开始就超过3%的警戒线，然而从2007年7月开始更是每月都超过5%的严重通货膨胀的警戒线。

尽管国家已经采取了紧缩的货币政策如2007年6次上调存贷款基准利率；10次上调存款准备金率；加大央行票据发行力度和频率；以特别国债开展正回购操作等。

但是2011年3月以来我国还是维持在高的通货膨胀水平，因此进行居民消费价格指数的预测分析更显得尤为必要。

2.趋势模型的选择（时间数列分解模型）为了对我国CPI的变化有更加全面和深入的把握和认识，现观测从1994—2011年居民消费价格指数的全部数据，见表1。

表1 中国1994—2011 年居民消费价格指数由以上数据可以看出，因为居民消费价格指数受到如经济增长、特别是国家宏观货币政策等因素的影响，分析我国居民消费价格指数的变动不能简单地用一个线性模型来解释。

但是可以看出在一定的时期内，宏观经济波动不大的情况下，居民消费价格指数基本还是呈线性的。

因此笔者将这时间数列分段用线性模型分别分析居民消费价格指数在1994—1999 年、1999—2004年以及2004—2011 年这三个不同的经济状况下的变动情况。

我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文1. 引言1.1 研究背景我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文引言随着我国经济的快速发展，铁路运输在国民经济中的地位日益重要。

铁路运货量作为衡量铁路运输发展状况的重要指标之一，对于揭示我国铁路运输的发展趋势、提升运输效率、制定政策具有重要意义。

近年来，我国铁路运货量呈现出持续增长的趋势，但也面临着诸多挑战，如运力不足、运输成本高等问题，如何更好地预测铁路运货量发展趋势，提高运输效率，成为当前亟待解决的问题。

在国际上，时间序列预测模型已被广泛应用于经济、金融、气象等领域，取得了较好的效果。

针对我国铁路运货量的时间序列预测研究相对较少，对于我国铁路运输发展的规律性及其影响因素的探讨还不够深入。

本文旨在运用时间序列预测模型，对我国铁路运货量进行预测，分析其发展趋势及影响因素，为我国铁路运输政策的制定提供科学依据。

1.2 研究目的本文旨在通过时间序列预测模型，对我国铁路运货量进行未来趋势的预测，为相关部门提供科学依据和决策参考。

具体研究目的包括：一是分析近年来我国铁路运货量的变化趋势，探讨其影响因素，为未来铁路货运政策制定提供依据；二是建立合适的时间序列预测模型，对未来一段时间内的铁路运货量进行预测，为相关管理部门提供有效的预譳工具；三是通过实证分析和结果讨论，深入挖掘铁路运货量背后的规律和机制，为进一步研究和探索提供参考和借鉴。

通过本研究，旨在为我国铁路货运行业的发展和管理提供科学的预警和指导，为促进铁路货运业健康稳定发展做出贡献。

2. 正文2.1 数据收集与处理数据收集与处理是时间序列预测研究中至关重要的一环。

在本研究中，我们主要使用了中国国家统计局发布的铁路运输数据作为研究对象。

这些数据包括了我国铁路运输量的历史数据，涵盖了近几年的时间范围。

在数据收集阶段，我们首先对数据进行了整理和清洗，排除了缺失值和异常值，以确保数据的完整性和准确性。

接着，我们对数据进行了时间序列分解，将数据分解成趋势、季节和残差三个部分，以便更好地理解数据的特征和规律。

时间序列A R I M A期末论文标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]ARIMA模型在总人口预测中的应用【摘要】人口发展与社会经济的发展是密不可分的,研究我国总人口的发展,对我国人口数进行分析和预测,有利于及时控制人口的增长调节人口平衡,利于政府及时了解发展趋势并做出反应对策使我国人口发展步入健康的轨道。

本文利用时间序列建模原理和思路，并结合软件对1962年——2014年我国年底总人口数据做分析和预测。

找到对原始数据有着较好的拟合度和较高的预测精度的模型。

利用此模型可对我国年底总人口进行合理的预测。

【关键词】ARIMA建模总人口人口预测目录一、引言 (3)研究背景 (3)研究现状 (4)二、模型建立 (5)模型识别 (5)模型的参数估计 (8)模型的诊断 (10)2.模型的预测 (12)三、模型的优缺点及推广 (13)模型的优缺点 (13)模型的推广 (13)结束语 (14)【参考文献】 (15)附录 (16)一、引言研究背景我国是世界上人口最多的国家，自1980年开始，年末中国大陆总人口就已经超过了10亿，并一直保持约占世界总人口的五分之一，亚洲人口的三分之一。

中国人口的发展同中国社会的发展一样经过了漫长而曲折的道路。

在世纪的进程中，目前我国进入了一个全新的时代，要想在21世纪——这个充满竞争与挑战的时代中变的富强、屹立于世界民族之林，实现我们的中国梦，这全取决于人。

能否顺利解决人口现状等问题，是我国乃自世界共同面临的问题，由于地球的资源是有限的，它不可能无限制的容纳人口，当人口过多，会由于经济跟不上，工作岗位欠缺，医疗等水平不足，从而导致整个社会处于一种动荡之中；然而如果人口过少，又会由于人员不足，导致各方面人力资源不足，无法正常完成各项必须社会活动，这也会极大地限制一个国家的发展，因此，对人口的研究是具有相当的意义的。

我国由于幅员广阔，民族众多，各民族发展水平不一，同时作为世界第一人口大国，我国的耕地面积却相对不足，因此我国每年都需要从国外大量进口粮食，由于过分依赖于进口这对我国的发展影响巨大，为此甚至有国外反华势力叫嚣只要断绝给中国供粮，三五年之内中国必定大乱。

应用时间序列分析课程论文班级：13应用统计1班学号：20133695 ：彭鹏学习了本学期的应用时间序列分析课程内容，学习了使用EVIEWS软件对平稳时间序列的平稳性进行分析，学习平稳时间序列模型的建立、学会根据自相关系数和偏自相关系数判断ARMA模型的阶数p 和q，学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断，以及掌握利用ARMA模型进行预测。

在统计研究中，有大量的数据是按照时间顺序排列的，用数学方法来表述就是使用一组随机序列表示随机事件的时间序列即为{Xt}通常的ARMR建模过程，B-J方法具体步骤如下：一、对时间序列进行特性分析。

从随机性、平稳性、季节性考虑。

对于一个非平稳时间序列，假设要建模首先将其平稳化，其方法有三种：1差分，一些序列可以通过差分使其平稳化。

2季节差分，如果序列具有周期波动特点，为了消除周期波动的影响，通常引用季节差分。

3函数变换与差分结合运用，某些序列如果具有某类函数趋势，我们可以先引入某种函数变换将序列转化为线性趋势，然后再进行差分以消除线性趋势。

二、模型识别与建立。

模型识别和模型定阶。

三、模型的评价，并利用模型进行评价。

下面从网上搜寻数据，1949-2014年城镇人口数(单位万人，其中有些年份缺失数据，数据来源于中国统计年鉴)。

进行处理分析绘制序列时序图有看来有明显增长趋势为非平稳序列，进行一阶差分y=d(r):由图得出序列y仍然非平稳1.对原序列进行二阶差分z=d(r,2) 相关图检验：序列z为平稳序列，进行单位根检验：拒绝有单位根的原假设，即为平稳序列。

有相关图看出为非白噪声序列。

可见均值非零；在原序列上生成0均值序列在输入x=z-28.59184得到序列x为0均值的平稳非白噪声序列由相关图看出自相关系数一阶截尾，考虑MA(1)模型Xt=εεt-1我们用拟合的有效模型进行短期预测，比方我们预预测未来5年的城镇人口，首先需要扩展样本期，在命令栏输入expand 1 56，回车则样本序列长度就变成56了，且最后面5个变量值为空。

时间序列毕业论文时间序列是一种研究时间相关数据的统计方法，它在各个领域都有广泛的应用。

作为一种重要的数据分析工具，时间序列分析在经济学、金融学、气象学、环境科学等领域具有重要的研究价值和实际应用。

在经济学中，时间序列分析被广泛应用于经济预测、经济政策制定和经济波动研究等方面。

通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来的经济发展趋势，为政府和企业的决策提供科学的依据。

例如，通过对就业数据的时间序列分析，可以预测未来的就业趋势，为政府制定就业政策提供重要参考。

在金融学中，时间序列分析被广泛应用于股票价格预测、风险管理和投资组合优化等方面。

通过对历史股票价格数据的分析，可以发现价格的规律性和周期性，从而制定相应的投资策略。

例如，通过对股票价格的时间序列分析，可以发现股票价格存在一定的波动规律，从而在适当的时机进行买入和卖出，获取更好的投资回报。

在气象学中，时间序列分析被广泛应用于天气预测、气候变化研究和灾害预警等方面。

通过对历史气象数据的分析，可以预测未来的天气变化趋势，为农业生产、交通出行和防灾减灾提供重要参考。

例如，通过对气温、降水量等气象数据的时间序列分析，可以预测未来的气候变化趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。

在环境科学中，时间序列分析被广泛应用于环境监测、环境污染控制和自然资源管理等方面。

通过对历史环境数据的分析，可以发现环境变化的规律性和趋势，从而制定相应的环境保护和治理措施。

例如，通过对大气污染物浓度的时间序列分析，可以了解大气污染的季节性变化和长期趋势，为制定减排政策和改善空气质量提供科学依据。

总之，时间序列分析作为一种重要的数据分析方法，对于预测、决策和规划具有重要的意义。

它不仅可以帮助我们了解数据的变化规律和趋势，还可以为我们提供科学的决策依据。

在未来的研究中，我们可以进一步深化时间序列分析的方法和应用，为各个领域的发展和进步做出更大的贡献。

结课论文_时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究时间序列分析结课论文学院：专业：姓名：学号：时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究摘要本文采用时间序列模型，对我国居民消费价格指数2007年1月至2014年6月的数据进行分析，建立了ARIMA(p,d,q) (P,D,Q) 模型，并利用2014年7月至2014年12月的预测值与实际值比较，显示该模型具有较好的预测效果。

关键词：消费价格指数；ARIMA(p,d,q) (P,D,Q)季节模型；预测一、引言居民消费价格指数是世界各国普遍编制的一种指数,它可以用于分析市场价格的基本动态,是政府制定物价政策和工资政策的重要依据。

为准确把握居民消费价格指数的变动趋势,可以利用时间序列分析方法对我国的居民消费价格指数数据进行建模预测。

时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。

然而经济数据由于受到市场和国家政策等因素的影响,会常常表现出随机性,此时传统的线性时间序列分析就不能够很好地反映经济数据中存在的内在特征。

近年来,非线性和非参数时间序列分析方法的出现恰恰弥补了这一缺点,因此被广泛地应用于经济领域,尤其是金融市场。

关于非线性时间序列分析的详情可以参见文献Tong(1990)和Priestley (1988)在非线性时间序列分析的最新发展上也给出了优秀的总结。

本文对我国2007年1月至2014年6月的居民消费价格指数数据建立ARIMA(p,d,q) (P,D,Q)季节模型,并利用Eviews软件进行了拟合和预测。

最后,将模拟、预测得到的结果与部分实际值进行了比较,结果表明,该模型能较好地反映我国居民消费价格指数的变化特征。

二、数据处理与模型预测2.1 数据平稳化作时间序列分析时，要求数据是平稳的，这样才可以直接进行分析，但在实际操作中，特别是经济数据几乎都是有一定趋势的，不是平稳数据，这时就要首先对原始数据进行平稳化处理，剔出趋势的影响，用平稳化的数据进行时间序列分析。

梧州学院论文题目基于时间序列分析梧州市财政收入研究系别数理系专业信息与计算科学班级 09信息与计算科学学号 200901106034 学生姓名胡莲珍指导老师覃桂江完成时间摘要梧州市财政收入主要来源于基金收入，地方税收收入和非税收收入等几方面。

近年来梧州市在自治区党委、自治区政府和市委的正确领导下，全市广大干部群众深入贯彻落实科学发展观，抢抓机遇，开拓进取，克难攻坚，使得全市经济连续几年快速发展，全市人民的生活水平也大幅度提高，但伴随着发展的同时也存在一些问题，本文主要通过研究分析梧州财政收入近几年的状况，根据采用时间序列分析中的一次简单滑动平均法研究分析梧州市财政收入和支出的情况，得到的结果是梧州市财政收入呈现下降状态，而财政支出却逐年上涨，这种状况将导致梧州市人民生活水平下降，影响梧州市各方面的发展。

给予一些有益于梧州市财政发展的建议。

本文首先介绍主要运用的时间序列分析的概念及其一次简单滑动平均法的方法，再用图表说明了梧州市财政近几年的财政收入和支出状况，然后建立模型，分析由时间序列分析方法得出的对2012年财政收入状况的预测结果，最后，鉴于提高梧州市财政收入的思想，给予了一些合理性建议，比如：积极实施工业强县战略，壮大工业主导财源；大力发展第三产业，强化地方财源建设；完善公共财政支出机制，着力构建和谐社会。

关键词：梧州市；财政收入；时间序列分析；建立模型；建议Based onThe Time Series Analysis of Wuzhou city Finance IncomeStudiesAbstractWuzhou city, fiscal revenue mainly comes from fund income, local tax revenue and the tax revenue etc. Wuzhou city in recent years in the autonomous region party committee, the government of the autonomous region and the municipal party committee under the correct leadership, the cadres and masses thoroughly apply the scientific outlook on development, catch every opportunity, pioneering and enterprising, g hard, make the crucial economic rapid development for several years, the people's living standard has also increased significantly, but with the development at the same time, there are also some problems, this paper mainly through the research and analysis the condition of wuzhou fiscal revenue in recent years, according to the time series analysis of a simple moving average method research and analysis of financial income and expenditure wuzhou city, the result obtained is wuzhou city, fiscal revenue decline present condition, and fiscal spending is rising year by year, the situation will lead to wuzhou city, the people's living standards decline, influence all aspects of wuzhou city development. Give some Suggestions on the development of the financial benefit wuzhou city. This paper first introduces the main use of the time series analysis of the concept and a simple moving average method method, reoccupy chart illustrates the wuzhou city, in recent years the financial revenue and expenditure situation, then set a model, analysis the time series analysis method to draw 2012 fiscal income condition prediction results, finally, in view of wuzhou city, improve the financial income thoughts, give some advice, for instance: rationality vigorously implement the strategy of industrial county, strengthen the industry leading financial sources, A vigorous development of the third industry, and to strengthen the construction of local revenue;We will improve the public finance expenditure mechanism, to build up a harmonious society.Key word : Wuzhou city; Financial income; Time series analysis; To establish model.Suggestions目录前言 (1)第一章时间序列的认识 (2)第一节时间序列分析问题 (2)第二节时间序列的建立 (4)第三节确定性时间序列分析方法 (6)第二章运用时间序列分析梧州市财政收入 (7)第一节梧州市的财政收入 (7)第二节建立模型 (9)第四章梧州市关于财政收入的可行性建议 (12)致谢 (13)参考文献 (14)前言财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。

《应用时间序列》课程小论文：针对某地区1983—2005年各季度的实际国内生产总值数据的时间序列问题，用spss 软件曲线估计方法建立随机线性模型数学与信息科学学院08级统计学小组成员：易成栋 200812217胡斌 200812218赵仓仓 200812219郭照璞 200812222针对某地区1983—2005年各季度的实际国内生产总值数据的时间序列问题，用spss 软件曲线估计方法建立随机线性模型一般建立随机线性模型的标准手法时间序列分析在工程技术中有重要的作用，常用于做预报、控制等。

为建立其随机线性模型，首先，我们应明白什么是时间序列：时间序列是随机序列，即参数离散的随机过程。

由于工程中遇到的随机序列的参数经常为时间，故称随机序列为随机时间序列，简称时间序列。

可以说，时间序列是随时间改变而随机变化的序列。

平稳时间序列是平稳序列，它满足期望为零，且任意两个时刻的相关函数与时间t无关，仅与两个时刻的时间差相关。

本文主要介绍平稳时间序列的随机线性模型的建立。

为建立平稳时间序列的随机线性模型；我们应掌握以下基本知识：一．基本知识1）两个重要参数及其性质A：自相关函数ρk=r k/r0自相关函数刻划了任意两个时刻之间的关系。

B: 偏相关函数φkk偏相关函数刻划了平稳序列任意一个长k＋1的片段在中间量固定的条件下，两端的线性密切程度。

与他们相关的性质有：拖尾性和截尾性。

拖尾性：指它们随k无限增长以负指数的速度趋向于0，其图像像拖一条尾巴。

截尾性：指它们在k>p或k>q后，其值变为零，其图像像截断了的尾巴一样。

2）平稳时间序列的线性随机模型的三种重要形式{ a t }为白噪声。

这三种形式可以描述如下：A：AR（p）自回归模型ωt-φ1ωt-1-φ2ωt-2-…-φpωt-p=a tAR（p）模型有p＋2参数刻画;B: MA(q)滑动平均模型ωt = a t–θ1a t-1–θ2a t-2 -…-θq a t-qMA(q)模型有q ＋2参数刻画; C: ARMA(p,q)混和模型ωt -φ1ωt-1-φ2ωt-2-…-φp ωt-p = a t –θ1a t-1 –θ2a t-2 -…-θq a t-q ARMA(p,q)混和模型有p ＋q ＋3参数刻画；其实，我们可以把AR(p)和MA(q)模型看成APMA(p,q)的两种特例。

时间序列分析论文(一)
时间序列分析可以广泛运用于经济、金融、气象等领域，研究变量随时间变化的规律以及预测未来的趋势。

在这种情况下，编写一篇时间序列分析论文将具有重要的意义。

首先，论文需要建立一个完整的时间序列模型。

模型的构建应基于合适的时间序列理论，并考虑到相关变量之间的内在联系，充分利用样本数据进行拟合与检验，保证模型的准确性和可靠性。

其次，对模型进行预测和解释。

预测是时间序列分析最基本的应用，需要将模型中的参数进行估计，得出数据的预测值。

解释则是对模型所得结果的分析和理解，需要利用相关统计指标、图表来展现分析结果，并结合变量的实际背景进行解释。

另外，对论文内容的研究意义也需要进行分析。

时间序列分析可以用于预测经济、气象和金融等方面的变化趋势，对于政府和企业具有指导意义，也是学术界的热点研究领域。

因此，在分析中需要充分体现时效性和实用性。

最后，论文需要准确地撰写符合学术规范的引用和参考文献。

引用必须明确说明引用的文献来源、作者、出版年份等信息。

参考文献则要半角标点并依据规范格式列出相关内容，避免出现重复或错误。

综上所述，时间序列分析论文需要明确模型构建、预测解释、研究意义以及文献规范等要素，文章内容需清晰连贯、逻辑严密，以系统性的思维方式对问题进行探讨，具有广泛的实践应用价值。

浅谈时间序列分析摘要：时间序列是按时间顺序的一组数字序列，而时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。

时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。

应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。

二是考虑到事物发展的随机性。

任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

本文就时间序列分析发展背景、组成要素、分类、模型、建模及用途对时间序列分析进行简要概述。

关键词：时间序列分析；数理统计1.时间序列分析发展背景早期的时间序列分析通常都是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。

古埃及人发现尼罗河泛滥的规律就是依靠这种分析方法。

但随着研究领域的不断拓广,在很多研究领域中随机变量的发展通常会呈现出非常强的随机性,人们发现依靠单纯的描述性时序分析已不能准确地寻找出随机变量发展变化的规律,为了更准确地估计随机序列发展变化的规律,从20世纪20年代开始,学术界利用数理统计学原理分析时间序列,研究的重心从表面现象的总结转移到分析序列值内在的相关关系上,由此开辟了一门应用统计学科——时间序列分析。

时间序列分析方法最早起源于1927 年数学家Yule 提出建立自回归模型( AR 模型) 来预测市场变化的规律。

1931 年, 另一位数学家在AR 模型的启发下, 建立了移动平均模型( MA 模型) , 初步奠定了时间序列分析方法的基础。

20 世纪60 年代后, 时间序列分析方法迈上了一个新的台阶, 在工程领域方面的应用非常广泛。

近几年, 随着计算机技术和信号处理技术的迅速发展, 时间序列分析理论和方法更趋完善。

2.时间序列的组成要素一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。

季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。

论文写作中的时间序列分析时间序列分析是一种在论文写作中应用广泛的统计分析方法，它可以帮助研究者对数据中的时间序列模式进行识别和预测。

在本文中，我们将探讨时间序列分析在论文写作中的重要性及其具体应用。

一、时间序列分析的基本概念时间序列是指在时间上按照一定间隔取得的一系列观测值，例如每日、每月或每年的数据收集。

时间序列分析旨在揭示数据中的趋势、周期性和不规则变化，并利用这些信息进行预测和决策。

二、时间序列分析在论文写作中的重要性通过时间序列分析，研究者可以对数据的演变规律进行深入研究，从而有助于解答研究问题。

特别是对于与时间相关的现象或变量，时间序列分析可以提供一种可靠的量化方法，帮助研究者更准确地了解和预测未来的发展趋势。

三、时间序列分析的应用领域时间序列分析在各个学科领域的研究中都得到了广泛的应用，包括经济学、金融学、环境科学、医学等。

以下将举例阐述时间序列分析在论文写作中的应用。

1. 经济学领域：时间序列分析广泛应用于宏观经济指标的预测，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。

研究者可以利用时间序列模型对过去的经济数据进行拟合和预测，从而为经济政策制定者提供决策依据。

2. 金融学领域：时间序列分析在股市、外汇市场等金融市场的研究中具有重要的应用。

通过对金融资产价格的时间序列模型建立和预测，研究者可以评估风险和制定投资策略。

3. 环境科学领域：时间序列分析在气候变化、环境污染等领域的研究中也具有重要意义。

通过对气温、降水量等气象数据的时间序列建模，研究者可以预测未来的气候趋势，并评估各种环境政策对气候变化的影响。

4. 医学领域：时间序列分析在医学研究中的应用也十分广泛。

例如，通过对病人的生理指标（如心率、血压）进行时间序列分析，医生可以更好地了解疾病的发展过程，制定更精确的治疗方案。

四、时间序列分析的方法和技术时间序列分析的方法和技术有很多，这里只简要介绍几种常用的方法。

1. 分解法：将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分，以便更好地了解数据的特征。

季节效应分析一、数据来源：P.122.例4.6，北京市1995——2000年月平均气温序列（附录1.10）。

二、研究目的：在日常生活中，我们可以见到许多有季节效应的时间序列，比如：四季的气温，每个月的商品零售额，某自然景点每季度的旅游人数等等。

他们都会呈现出明显的季节变动规律。

所谓季节效应就是在不同的季节中数据会呈现很明显的差异。

在对北京市1995——2000年月平均气温序列的分析中，把每月温度绘制成图，可以帮助我们更清楚地看到季节效应的存在。

三、理论背景：假如没有季节效应的影响，北京市的气温应该始终在某个均值附近随机波动，季节效应的存在，使得气温会在不同年份的相同月份呈现出相似的性质，通过建模我们可以提取季节变动和随机变动的信息，这个过程即是对有季节效应的建模过程。

四、数据统计分析：步骤一，初步了解数据信息，并作预处理：1，将原始数据（附录1.10）导入Eviews 6.0中，并删除序列SERIES01,将序列SERIES02重命名为X。

2，点击Quick ——Graph，在出现的对话框中输入X，点击确定，得到时序图，如下：由图可知，北京市1995——2000年每月的平均气温随着季节的变动有着非常规律的变化。

气温的波动主要受到两个因素的影响：一个是季节效应，一个是随机波动。

同时可以看出气温在剔除季节效应后是一个稳定的序列，因此不用对随机波动做差分处理。

3，了解该模型的平均值，进行零均值化处理。

在Eviews中，quick→series statistics →histogram and stats 得到该直方图如下：知该模型的均值为13.03333。

对模型进行零均值化处理。

在命令窗口中写genr y=x-13.03333。

生成x零均值化处理后的序列y。

步骤二，对零均值处理后的序列Y进行季节差分处理：1，在命令窗口中输入genr z=y-y(-12)，按Enter键。

2，打开Z序列，点击View——Correlogram,出现对话框，在Correlogram of下选level,在lags to include下输入36，点击OK，得到Z序列的自相关和偏自相关图，如下：从自相关图和偏自相关图可以看出Z序列不是纯随机性序列可以建模。

时间序列分析在我国财政预算支出预测中的应用时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。

财政支出是一个地区或国家经济指标体系中的一个核心指标，它能综合反映经济活动总量和衡量个地区或国家的工业经济发展水平。

对财政支出进行定量分析并对其作出较为准确的预测则可以为相关部门或者企业制定发展规划、实施相关措施提供可靠的理论预测参考。

本文系统阐述了时间序列分析方法在社会消费品零售总额预测中的应用，运用ARMA模型对我国财政支出进行短期预测，利用2007年到2012年我国财政预算支出数据进行预处理和分析，发现该时间序列既包含趋势性又包含季节性，然后对其进行ARMA建模分析。

一、时间序列的特性分析在建立时间序列模型之前，必须对时间序列数据进行预处理，以便剔除那些不符合统计规律的异常样本，同时还要对这些数据的基本统计特征进行检验，以确保建立的时间序列模型的可靠性和置信度，并满足一定的精度要求。

对时间序列数据进行的预处理包括平稳性检验、纯随机性检验和季节性检验。

（一）时间序列定义所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。

对时间序列进行观察、研究，找寻它的变化发展规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。

在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量…,…来表示一个随机事件的时间序列，简记为{)或{)。

用或{}表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。

（二）平稳性1、平稳时间序列的定义随机时间序列的平稳性分为严平稳和宽平稳。

严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳。

设{)为一时间序列，对任意正整数m，任取，对任意整数，有则称时间序列为严平稳时间序列。

宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。

它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，所以只要保证序列低阶矩平稳（二阶），就能保证序列的主要性质近似稳定。