ch10时间序列分析

Ch03-资金的时间价值理论

In P i n
——利息； ——本金； ——利率； ——计息周期数。
I n P(1 i) - P P[(1 i) -1]
n n
例：年初存入银行1000元，年利率15%，存期3年，问按单利法计算，第三年末可得本利和为多少？
解： 1）单利计息：年年初存款 1 1000 P 2 1150 P(1+i) 3 1300 P(1+2i)
养老问题：未来10年中每年要取1万，现在要存多少？6%
F P(1 i)
n
而
(1 i ) n 1 F A i
(1 i ) n 1 P A n i (1 i )
养老问题：未来10年中每年要取1万，现在要存多少？
A=1万
0
j 0 n
等额多次支付
现金流量的基本形式：基本年金：√ i
0 1 2 3 4
……
F＝？
n-1 n （年末）
A
A
A
A
A
A F＝？
期满年金:
0 1 2
i
3 4
……
n-1
n
（年末）
A
A
A
A
A
A
A
等额终值：每年末存5万，10年末以后多少？
F=？
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
5
等额系列终值系数
已知：A, n, i 求：F
5
56.371
=56.371
偿债基金:10年后还50万贷款，每年末存多少？
i
0 1 2 3 4
……
F

应用时间序列分析法预测南昌县二化螟发生程度

其分为ｌ、 …、３／个周期，根据公式计算出三、２０２
角多项式系数和周期分量的振幅，列出周期图值
分为５状态，即以上所划分的１、２、３、４种级级级
级、５。转移状态概率是指从某种状态出发，下级
１为２７ｈ及其以下，级为２９级．万ｍ９２．８万ｈ￣．ｍ２３４５万ｈ３级为３５ｍ，．５万ｈ４１ｍ～．０万ｈ４级为４１ｍ，．１
收稿日期：２ｌ．４２００．２Ｉ基金项目：江两省教育厅科技项目（Ｊ０１９和江两省农业厅资助项目（０４５８Ｇｊ９６）２０００）作者简介：金ｆ，男，江两南Ｒ市人，主要从事植保技术推广丁作。１ｊ通信作者：魏洪义，教授，Ｅｍｉｈｉｅ＠ｙｈｏｃｍ．－ａｌｙｗｉａｏ．ｃ：ｏｎ
２结果分析
２１马尔科夫链分析法．
依次类推２１年发生２（２００级ｐ）、３（）、４ ’ 级级（４和５（５）级）的概率分别为：．８７０２５、０２５、．３４
０Ｉ６Ｉ．７８。．１６Ｏ２３
０．０００．０１０００００００００００．０．０．０
０．０１０００００００００．０００．０．０．０００
Ｏ．００．００３００１００．０１０５０．０．０００Ｐ（＝０．００．５０２００３５Ｏ．２ ’ ）００２０．５．７１５

CH_2_信号的分析与处理祥解

证明：
Rx ( )
lim 1 T T
T
x(t)x(t )dt
0
lim 1
T
x(t )x(t )d(t )
T T 0
Rx ( )
Rx
(0)
lim
T
1 T
T x2 (t)dt
0
2 x
2 x
2 x
2 x
x2≤
Rx ( )≤
2 x
2 x
x ( ) 0
Rx (
)
2 x
Rx ( )
)
lim
T
1 T
T
x(t)x(t )dt
0
x ( )
Rx ( )
2 x
x2
进一步，对于周期信号和非周期信号有：
周期信号：
Rx
(
)
1 T
T
x(t)x(t )dt
0
非周期信号：
Rx ( )
x(t)x(t )dt
信号的相关分析
自相关函数的性质
自相关函数为实偶函数 Rx ( ) Rx ( )
信号的相关分析相关分析在故障诊断中的应用
x1(t)
s
x2(t)
τ
t
S
1 2
v
m
2.3 信号的频域分析 (Signal Analysis in Frequency Domain)
• 信号的时域描述反映了信号幅值随时间变化的特征； • 相关分析从时域为在噪声背景下提取有用信息提供了
手段； • 信号的频域描述反映了信号的频率结构和各频率成分
第2章信号的分析与处理 Signal Analysis and Processing
2.0 序(Introduction) 2.1 信号的时域分析(Signal Analysis in Time Domain) 2.2 信号的相关分析(Signal Correlation) 2.3 信号的频域分析(Signal Analysis in Frequency Domain) 2.4 数字信号处理基础(Basic of Digital Signal Processing)

基于平稳时间序列分析方法的陀螺漂移预测

源，漂移误差是影响陀螺仪精度的主要因素。陀螺的漂移模型是惯导系统误差模型的重要组成部分。本文采用时间序列分析理论．利用实际测量的数据，建立了液浮陀螺漂移的模型。间序列分时析法的建模内容包括数据的统计分析（平稳性分析及相关函数分析）与预处理、模型的建立等问题。
摘要采用经典时间序列分析理论，建立了完整的时序预测模型，运用于陀螺漂移平稳时间
序列的预测。通过仿பைடு நூலகம் 实验结果，证明了该方法的有效性和可行性。
关键词时间序列分析建模陀螺漂移预测
ＧｙｏｃｐｉｔＦｏｅａｔｎｇＢａｅｏａｔｏａｙｒｓｏｅＤｒｆｒｃｓｉｓｄｎＳｔｉｎｒＴｉｅＳｒｅｍｅｉｓＡｎａｙｉｌｓｓ
ＤｉｇＬ，ＨｕＣａｇｈａＣｈｎＷｅｎｉｈｎ－ｕ，ｅｉＦｃｌ０ａｕｔ３２，Ｓｃｎｔｌｒｇｎｅｎｏｌｇ，Ｘｉｎ７０２ｙｅｏｄＡｒｉｅｙＥｎｉｅｒｇＣｌｅｌｉｅ＇０５，Ｃｉａａ１ｈｎ
２１陀螺漂移测试数据长度的选择【．１．】
２基于平稳时间序列分析预测陀螺漂移
２１数据平稳性分析与预处理．
在对陀螺漂移数据进行测试时．由于外界的
从理论上看。离线辨识情况下实验数据长度Ｎ愈长。观测噪声对辨识结果的影响愈小，辨识精度愈高。但是在实际中，实验数据长度Ｎ常常受到限制。例如，当实验数据长度Ｎ过长，系统可能出现漂移，观测中也将受到额外干扰的

生物信息学数据分析工具考核试卷

A. Hi-C
B. 3C
C. Capture-C
D. ChIP-Seq
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.生物信息学中，用于表示DNA序列的常见字母缩写是______。（）
2.在基因组浏览器中，横轴通常表示______。（）
3.基因组测序技术中，Sanger测序又称为______。（）
A. BLAST
B. Clustal Omega
C. SAMtools
D. BEDTools
3.以下哪个不是生物信息学中常用的编程语言：( )
A. Python
B. R
C. Java
D. SQL
4.以下哪个工具用于基因组注释：( )
A. GATK
B. Bowtie2
C. TopHat2
D. Augustus
B. GenBank
C. UniProt
D. Ensembl
8.以下哪个软件用于RNA-seq数据分析：( )
A. Tophat
B. Cufflinks
C. HISAT2
D. All of the above
9.以下哪个概念用于描述序列相似性搜索中的统计显著性：( )
A. PID
B. E-value
10.人类基因组计划的目标是测定人类基因组的全部DNA序列。（）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请简述生物信息学中序列比对的基本原理，并列举三种常用的序列比对工具。（）
2.描述RNA-seq数据分析的基本流程，包括数据质控、参考基因组比对、转录本组装和差异表达分析等步骤。（）
3.请解释什么是系统发生树，并说明构建系统发生树的常见方法和软件。（）

国家财政和地方财政支出规模与经济增长关系——基于时间序列和横截面数据的分析

维普资讯
２００６年８月
中共长春市委党校学报
ｏｍａｆｔｅａｔＳｈｏｏＣｏａ￣ｈｎｕｌｈＰｒｙｃｏｌｆＣＰｏｆＣｈｎｃｕＭｕｉｉａｎｃｔｌ￣Ｃｏｄｔｅｍｎｔｅ
一
、
引言
对财政总支出的经济效果一般分成两大部分分析，是生产性支出，是消费性支出（生产性支一二非出）。一般认为，法、司政务活动等支出挤占了经济资源，因此消费性支出的经济效果一般是负数。岐主吩要集中在对财政生产性支出的作用评价上，种观点一主要体现在内生增长理论中，为私人分散化决策导认致储蓄和经济增长处于 “ 优 ” 态，次状私人投资带来边际生产率递减，而财政参与经济会提供公共产品和解决经济“ 拥挤” 问题，从而带动经济增长；第二种观点认为私人分散化决策可使储蓄和经济增长达到帕累托最优，毋需财政参与。在实证分析中，关于财政的生产性支出的经济效果分析也有很大的差异，的研究结果说明了财政的有生产性支出（如基础设施服务的提供）仅为经济诸不增长提供了必要环境，而且还有助于私人部门生产率的提高，因而财政投资支出比率（政投资支出占财ＧＤＰ比率）与经济增长显著正相关。然而，有些经济学家的分析结果正好相反：以前认为标准的生产性支出，诸如资本、通和通讯、交保健和教育等支出，与经济增长负相关或相关性不显著。目前，国针对财政支出规模与经济增长的关系我的研究还较少。马栓友分析了促进经济增长的最优财政规模，但是他没有分析财政生产性支出的作用效果，且该文是基于时间序列的分析，而样本较少，易容产生较大的统计误差。［文既采用时问序列数据分１本析国家财政总支出规模和生产性支出规模对经济增长的影响，也采用将时间数据和横截面数据结合在一起的面板数据（ａｅｄｔ）分析地方财政总支出规Ｐｎｌａ来ａ模和生产性支出规模对经济增长的影响，从而多角度地分析我国财政支出规模对经济增长的影响。

Ch07 因果研究设计：实验(Ray)

3、定义和概念（2）

实验（Experiment）：当研究人员操控一个或多个自变量并测量它们对一个或多个因变量的影响，同时控制外生变量的影响时，就构成了一次实验。实验设计（Experimental Design）：是一组详细说明一下问题的程序：测试单位和如何将这些单位分为均匀的子样本；要出来或操控哪些自变量；要测量哪些因变量；如何控制外生变量。

营销研究而言，科学含义比普通含义更为恰当
2、因果关系的条件
在做因果推断或假设因果关系之前，必须满足3个条件：（1）相从变动（Concomitant Variation，共变）；（2）变量出现的时间顺序；（3）没有其他可能的原因要素这3个条件中没有一个或所有3个条件的结合可以确切地证实一个因果关系的存在。

6、外生变量

历史记录（History）成熟（Matur，包括主检测效应（Main Testing Effect）和互动监测效应（Interactive Testing Effect）工具化（Instrumentation）统计回归（Statistical Regression）选择偏差（Selection Bias）死亡率（Mortality）
（2）变量出现的时间顺序

变量出现的时间顺序，是指原因事件必须在结果之前或与结果同时发生，它不能再结果之后发生。但是，对于每个事件来说，处于既是另一个事件的原因又是另一个事件的结果的关系是可能的。也就是说在同一个因果关系中，一个变量可以既是原因又是结果。如信用卡的拥有和经常购物的关系。
（2）多重时间序列设计

基于混沌时间序列分析法的短时交通流预测研究

局部多项式拟合方法对所选取的最邻近点进行逼近以求得预测公式．文将此方法运本用于东莞东江大道流量预测，较预测流量和实测流量，出最大相对误差为０４５，比得．％４
Hale Waihona Puke 最小相对误差为００８且单步预测时间仅为３．２秒．果表明，预测模型具有较．３％，８５结该
第８第５卷期
交通运输系统工程与信息
ＪｕｎｌｆｒｎｐｒｔｎＳｓｍｓＥｇｅｒｇａｄＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇｏｒａａｓｏｔｉｙｔｎｉｅｉｎｎｏｍａｉｅｈｏｏｙｏＴａｏｅｎｎｏ
ｐｐｒｉａｐｉｄｔｒｄｃｅｒａａｆｏｏｇｉｎｏｄ，Ｄｎｕｎ．Ｃｍｐｒｇｔｅｔｆｃｆｗｐｄｃ‘ ａｅｓｐｌｐｅｉｔｅｌｒｆｃｆｗｉＤｎｉｇＲａｅｏｔｈｔｉｌｎａｏｇＧａｏａｉａｆｏｒｉｔｎｈｒｉｌｅ
＾
¨
：系统工程理论与方法：
＾Ｖ
ｔｌｌ ‘ ｌ ‘ ● ｌｔ ‘ ● ‘ ｌ ‘ ｔ ‘ ｌ１．ＩＩ．Ｉ． ‘ Ｉ．６－
基于混沌时间序列分析法的短时交通流预测研究
薛洁妮，史忠科
（西北工业大学自动化学院，安７０７）西１０２
摘要：交通流预测分析已成为智能交通的核心研究内容之一．据混沌时间序列分依

中国财政支农支出的经济带动作用研究——基于产业层面的时间序列分析

Ｊｎ００ｕｅ２８
中国财政支农支出的经济带动作用研究
基于产业层面的时间序列分析
。刘宏杰
（中国社会科学院财经与贸易研究所，京１０３）北０８６
［摘
要］随着中国经济的快速发展，财政支农支出规模不断扩大。分析１５－０６９２２０年中国财政支农支出和第一产
ＬＵＨｎ－ｅＩｏｇｊｉ
（ｎｔｕｆｉａｃｎｒｄｃｎｍｉ，ｈｎｓｃｄｍｆｏｉｃｎｅＢｉｎ０８６ＩｓｔｔｏｎｎｅｄａｅｏｏｃＣｉｅｅａｅｙｃｌｉｃ，ｅｉｇ１０３）ｉｅＦａＴＥｓＡｏＳａＳｅｊ
维普资讯
第２卷第２４期２０年６０８月
青岛科技大学学报
（社会科学版）
Ｖｏ．４Ｎｏ２１２，．
ＪｕｎｌｆｎｄｏＵｉｒｉｆｃｎｅａｄｅｈｏｇ（ｏｉｌｃｅｃｓｏｒａｏｇａｎｖｓｙｏｉｃｎｃｎｌｙＳｃａＳｉｅ）Ｑｉｅ化趋势，运用协整理论和ＧｒｎｅＮ果关系检验理论，照不同的时间序列就中国财政支农支出对第一产ａｇｒ按
业增加值的经济带动效应进行经验分析结论表明：９２２０年，１５— ０６财政支农支出明显促进第一产业的发展，财政支农
支出扩大与第一产业增加值上升互为因果；９２１７年，１５－９７财政支农支出促进了第一产业的发展，二者之间具有单向因
果关系；９８２０年，１７－０６财政支农支出同样带动了第一产业的快速发展，二者之间无因果关系。但［关键词］支农支出；经济增长；协整；因果检验［中图分类号］０［Ｆ４４文献标识码］［３Ａ文章编号］６１８７（０８０ — ０４０１７— ３２２０）２０８ — ５

Granger和ECM模型分析方法

1.1 Granger和ECM模型分析方法中国电力与经济增长关系的分析检验过程分为时间序列的平稳性检验、Granger因果关系和协整关系检验，最后建立ECM模型进行分析。 1.1.1 时间序列平稳性检验

Granger因果关系、协整关系检验、ECM模型都要求时间序列是平稳的。本检验采用的是ADF（Augmented Dickey-Fuller）和PP（Phillips-Perron）的单位

根检验与平稳性检验[88]。两个检验都是检验零假设，H0，时间序列ty是非平稳的。ADF检验是基于模型（2-1）。

titkiittuyyty11 （2-1）

其中，k是最优滞后期，由于检验结论对滞后阶数较为敏感，在实际操作的过程中视具体情况而定，一般取使赤池信息准则AIC（Akaike Information Criterion）和施瓦茨准则SC（Schwarz Criterion）值达到最小的方程中的参数k就是最优滞后阶数。若ADF检验值在一定的置信水平下大于临界值，则接受原假设，即时间序列为非平稳，若ADF检验值在一定置信水平下小于临界值，则拒绝原假设，即时间序列为平稳。但时间序列也应考虑结构的变化等，应做结构断点分析。由Zivot和Andrews提出的考虑虚拟变量的两个模型可以用来进行结构断点分析，一个是模型A，考虑断点前后截距的变化，另一个是模型C，考虑时间断点前后截距与斜率的共同变化，参见式（2-2）与（2-3）。

模型A titkiittteyyDUty11 (2-2) 模型C titkiitttteyyDTDUty11 (2-3) 式中，α, β, θ, γ, ρ, ξ是系数；t=1，…，T 表示时间；TB 表示出现结构断点的时间；如果 t > TB，DUt=1，否则为0；如果t > TB，DTt = t - TB，否则为0。

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