时间序列实验报告3

《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用时间序列分析数学与统计学学院一、实验内容：时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。

时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。

本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。

但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。

时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。

对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。

我们已XX省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。

二、实验目的：1.准确理解时间序列分析的方法原理2.学会实用SPSS建立时间序列变量3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。

4.掌握时间序列模型的平稳化方法。

5.掌握时间序列模型的定阶方法。

6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。

7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。

三、实验分析：总体分析：先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。

数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。

数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。

四、实验步骤：SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。

SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。

时间序列分析实验指导统计与应用数学学院前言随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。

为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。

为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。

这套实验教学指导书具有以下特点：①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。

②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。

这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。

统计与数学模型分析实验中心 2007年2月目录实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。

【实验内容】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；二、各种常用差分函数表达式；三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；【实验步骤】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。

选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。

第五章非平稳时间序列随机性分析实验报告下表为1948-1981年美国女性（大于20岁）月度失业率数据。

表5-1 1948-1981年美国女性月度失业率数据来源：Andrews&Herzberg(1985)。

根据以上数据，下面用Eviewis6.0对1948-1981年美国女性（大于20岁）月度失业率数据进行随机性分析。

1.绘制时序图图5-1 1948-1981年美国女性月度失业率序列时序图从时序图可以看出序列中既有长期趋势又有周期性，因此进行1阶-12步差分。

2.1阶-12步差分在数据窗口中选择“Quick/Graph”,出现以下对话框，在空白窗口中输入D(S,1，12)，如图5-2所示。

图5-2 1阶-12步差分图5-3 D(S，1，12) 时序图从时序图看，D（S,1,12）均值稳定，没有明显测周期性，方差有界；生成序列D1=D(S,1,12)，通过相关分析，具体分析序列的平稳性。

如下图所示。

图5-4 D(S，1，12)的相关分析图5-4中，自相关2阶显著，但是12阶也是显著的，因此在趋势平稳中又包含了周期性因素。

以下对其进行ARMA模型分析。

3.ARMA模型拟合对平稳非白噪声序列D（S,1,12）尝试用ARMA模型拟合。

（1）对序列进行AR模型拟合。

在主窗口命令框中输入LS D(S,1，12) AR(1) AR(12)，得到以下回归结果，如图5-5所示，并对其残差相关性进行检验，如图5-6。

图5-5 AR(1，12)模型拟合序列D （S ，1，12）残差相关性检验结果如下图：图5-6 AR(1,12)模型拟合序列D （S ，1，12）的残差相关图从上图看出模型残差非白噪声，模型提取信息不充分。

（2）对序列进行MA 模型拟合。

在主窗口命令框中输入LS D(S,1,12) MA(1) MA(12)，得到以下回归结果，如图5-7所示，并对其残差相关性进行检验，如图5-8。

图5-7 MA(1，12)模型拟合序列D （S ，1，12） 图5-8 AR(1，12)模型拟合序列D （S ，1，12）的残差相关图从图5-8可以看出模型残差也非白噪声，模型提取信息仍然不充分。

第1篇一、实验目的本次实验旨在探究时间因子对某特定股票价格波动的影响，通过建立时间因子模型，分析时间因子与股票价格之间的关系，为投资决策提供理论依据。

二、实验背景近年来，随着金融市场的发展，时间因子在金融投资领域受到了广泛关注。

时间因子是指股票价格在时间序列上的波动特征，包括交易日、节假日、季节性等。

时间因子对股票价格波动的影响可能源于信息不对称、市场情绪、宏观经济等因素。

三、实验方法1. 数据收集：选取某特定股票的历史交易数据，包括每日收盘价、成交量、交易日期等。

2. 时间因子构建：根据研究目的，构建时间因子，如交易日、节假日、季节性等。

3. 模型建立：采用时间因子模型，分析时间因子与股票价格之间的关系。

4. 结果分析：根据模型结果，对时间因子对股票价格波动的影响进行解释。

四、实验过程1. 数据收集：收集某特定股票从2010年1月1日至2020年12月31日的每日交易数据，包括收盘价、成交量、交易日期等。

2. 时间因子构建：- 交易日：将交易日设为1，非交易日设为0。

- 节假日：根据我国法定节假日，将节假日设为1，非节假日设为0。

- 季节性：将每年1月、2月、3月设为春季，4月、5月、6月设为夏季，7月、8月、9月设为秋季，10月、11月、12月设为冬季。

3. 模型建立：- 采用时间因子模型，将时间因子作为解释变量，股票价格作为被解释变量。

- 模型如下：\[ P_t = \beta_0 + \beta_1 \cdot D_t + \beta_2 \cdot H_t +\beta_3 \cdot S_t + \epsilon_t \]其中，\( P_t \) 表示股票价格，\( D_t \) 表示交易日，\( H_t \) 表示节假日，\( S_t \) 表示季节性，\( \beta_0, \beta_1, \beta_2, \beta_3 \) 为模型系数，\( \epsilon_t \) 为误差项。

时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解时间序列分析的基本概念，掌握时间序列数据的结构特征和常见的时间序列模型。

2. 使学生掌握时间序列平稳性检验和自相关函数、偏自相关函数的绘制与分析方法。

3. 帮助学生了解时间序列预测的常用算法，如ARIMA模型、指数平滑等，并掌握其应用场景。

技能目标：1. 培养学生运用时间序列分析方法处理实际问题的能力，学会运用统计软件进行时间序列数据的分析、建模和预测。

2. 提高学生运用所学知识解决实际问题时的时间序列模型选择和参数估计能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索和研究的精神。

2. 引导学生认识到时间序列分析在实际问题中的应用价值，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。

3. 培养学生的团队合作意识，提高学生在团队中沟通、协作的能力。

课程性质分析：本课程为数据分析方向的专业课程，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，培养学生运用时间序列分析解决实际问题的能力。

学生特点分析：学生为高年级本科生，已具备一定的数学基础和统计分析能力，对时间序列分析有一定的了解，但尚需深化理论知识，提高实际操作能力。

教学要求：1. 结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

2. 采取启发式教学，引导学生主动参与课堂讨论，培养学生的创新思维。

3. 强化课堂互动，关注学生的个体差异，提高教学效果。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、时间序列数据的组成、时间序列的分类及性质。

教材章节：第一章 时间序列分析概述2. 时间序列数据的预处理：数据清洗、数据变换、平稳性检验。

教材章节：第二章 时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。

教材章节：第三章 时间序列模型4. 时间序列预测方法：指数平滑法、季节性模型、周期性模型。

应用时间序列分析实验报告理学院统计11-1201111051026某某作业一：创建永久数据集。

程序：data sasuser.examplel_l;input time monyy7. price;format time monyy5.;cards;Jan2005 101Feb2005 82Mar2005 66Apr2005 35May2005 31Jun2005 7;run;proc print data=sasuser.examplel_l; run;结果：作业二：直接导入外部数据文件转换成SAS数据集。

第一步，建立一个Excel文件，并将其选择为要导入的外部数据，选择导入外部数据文件选项。

在菜单栏中，点击“文件”选项，下拉文件管理菜单，点击其中额输入类型选项。

第二步，选择要输入数据的类型，选择SAS软件默认的第一个数据类型即可。

选择Next选项，进行下一步。

第三步，指明该输入文件的路径，点中BROWSE选项，指明输入文件examplel-l.xls的路径，选择Next选项，进行下一步。

第四步，指定该文件转换成SAS数据集成后存放的数据库及数据集名。

excel数据如下：Obs time price1 13-Jan 1202 13-Feb 1173 13-Mar 1144 13-Apr 1105 13-May 1086 13-Jun 112运行结果：Obs time price1 JAN13 1202 FEB13 1173 MAR13 1144 APR13 1105 MAY13 1086 JUN13 112作业三：1.间隔函数程序：data example3_2;input price;logprice=log(price);time=intnx('month','01jan2014'd,_n_-1);format time monyy.;cards;35343533;proc print data=example3_2;run;结果：2.序列变换程序：data example3_3;input price;logprice=log(price);time=intnx('month','01jan2014'd,_n_-1); format time monyy.;cards;35353334;proc print data=example3_3; run;结果：3.建立子集 程序;data example3_4; set example3_3; keep time logprice;where time>=’01mar2014’d; proc print data=example3_4; run;作业四：若序列长度为100，前12个样本自相关系数如下：p1=0.02、p2=0.05、p3=0.10、p4=-0.02、p5=0.05、p6=0.01、p7=0.12、p8=-0.06、p9=0.08、p10=-0.05、p11=0.02、p12=-0.05。

第1篇一、实验目的1. 了解协整检验的基本原理和方法；2. 学会运用协整检验分析变量之间的长期稳定关系；3. 培养数据处理和分析能力。

二、实验背景协整检验是计量经济学中一种重要的检验方法，主要用于检验两个或多个非平稳时间序列变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。

协整检验通常应用于金融、经济、工程等领域，以分析变量之间的相互作用和影响。

三、实验内容1. 数据来源：选取我国2000年至2020年的GDP、消费、投资和进出口数据，分别记为GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT。

2. 数据处理：首先，对原始数据进行对数变换，以消除数据中的异方差性。

然后，利用EViews软件对对数变换后的数据进行单位根检验，以判断变量是否为非平稳时间序列。

3. 协整检验：运用EViews软件对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行协整检验，以判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。

4. 脉冲响应函数和方差分解：若协整检验结果显示变量之间存在长期稳定的均衡关系，则进一步运用EViews软件进行脉冲响应函数和方差分解分析，以揭示变量之间的动态影响和贡献程度。

四、实验步骤1. 数据准备：将GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT数据导入EViews软件。

2. 单位根检验：对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行单位根检验，判断变量是否为非平稳时间序列。

3. 协整检验：运用EViews软件对GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT进行协整检验，包括Engle-Granger检验和Pedroni检验。

4. 脉冲响应函数和方差分解：若协整检验结果显示变量之间存在长期稳定的均衡关系，则进行脉冲响应函数和方差分解分析。

五、实验结果与分析1. 单位根检验结果：根据ADF检验结果，GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT均存在单位根，说明这些变量都是非平稳时间序列。

2. 协整检验结果：根据Engle-Granger检验和Pedroni检验结果，GDP、CONSUME、INVEST和IMPORT之间存在长期稳定的均衡关系。

时间序列数据分析与应用研究时间序列数据是指在时间轴上，以一定的时间间隔对某种现象的变化进行观察和记录而得到的一系列数据。

时间序列是一种典型的随机过程，具有趋势、季节性和周期性等特点。

在各个领域，时间序列分析都具有广泛的应用，如经济、金融、医学、气象预测、工业控制等。

本文将从时间序列数据的基础、分析方法和应用三个方面来进行研究。

时间序列数据的基础时间序列数据是指一组按照时间先后顺序排列的数据。

它是一种连续的序列，与横断面数据不同，它涵盖了数据随时间的变化趋势。

时间序列通常包括以下三个基本组成部分：1、趋势成分：是时间序列中表现出来的长期变化趋势，可以是增长或下降趋势。

2、季节成分：是时间序列中重复出现的周期性变化，通常以一年为周期。

3、随机成分：是时间序列中表现出来的不规律波动，反映了其突发性和无法预测性。

时间序列分析的基本方法时间序列分析方法主要包括时间序列模型、频域分析和小波分析三个方面。

1、时间序列模型分析时间序列模型是根据时间序列数据的特点建立的一种代表性模型，可以用来描述该序列的趋势、季节性和随机变化。

在时间序列模型中，ARIMA模型（自回归综合平均移动平均模型）是比较常用的模型之一。

它是将自回归模型和移动平均模型有机结合起来，既能考虑历史数据的影响，又能考虑外部干扰的影响。

2、频域分析频域分析是对时间序列进行傅里叶变换后，根据其正弦波分量的不同对时间序列进行分析的一种方法。

频域分析可以识别出时间序列中各个周期分量的大小和相位，以便更好地描述时间序列的特征。

常用的频域分析方法有基于傅里叶变换的FFT变换、AR 谱分析和扭秤分析。

3、小波分析小波分析是一种时频分析方法，其优势在于能够更好地处理非周期性、非平稳性和非线性等问题。

小波分析通过对时间序列进行一系列小波变换，将时间序列信号分解成不同尺度上的时频分量。

常用的小波分析方法有CWT连续小波变换、DWT离散小波变换和MODWT中小波包变换等。