时间序列分析实例分析上机报告

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1、时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业得分《时间序列分析》期末上机实践报告课程名称：时间序列分析学期：学院：专业：姓名：学号：日期：-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业《时间序列分析》期末课程上机报告一、ARMA模型1.数据来源及其背景：澳门整体建筑工人平均日薪的同期变动率，1988第一季度至2003第二季度，并利用ARMA模型建模及预测未来5个季度的同期变动率。2.时序图：如图所示：该序列没有明显的不平稳性3.白噪声：P值小于0.05属于非白噪声序列4.样本自相关图

2、自相关系数基本0值附近波动，可以认为有短期相关性。序列平稳。-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业3.样本偏自相关图此图为截尾4.预测可得出之后5个季度的同期变动率：14.2210.821316.3517.595.模型检验P值小于0.05建模成功拟合模型为AR（2）模型-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业8.拟合预测图图形拟合得十分不错9.程序datanicole1_1;inputcjj@@;time=_n_;cards;20.712523.233.31814

3、.9412.1946.1384.03124.32-7.1-77-48.2625.0124.9247.8123.784.253.9210.0931.3936.0924.787.5617.9520.548.977.425.310.1-2.52-2.696.619.461420.15114.11.78-3.5411.7659.6716.685.8215.842633.915016.1616.0820.754.6925.9911.515.452.5128.4222.99；procgplotdata=nicole1_1;p

4、lotcjj*time=1;symbol1c=redI=joinv=star;procarimadata=nicole1_1;identifyvar=cjjnlag=14;estimatep=2;forecastlead=5id=timeout=results;procgplotdata=results;plotcjj*time=1forecast*time=2l95*time=3u95*time=3/overlay;-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业symbol1c=blacki=

5、nonev=star;symbol2c=redi=joinv=none;symbol3c=greeni=joinv=nonel=2;run;一、ARIMA模型1.数据来源及其背景澳门甲类物价消费指数，1998年1月至2003年11月，并利用ARIMA模型建模及预测未来5个月的物价消费指数。2.时序图如图所示：序列具有长期趋势。3.差分对序列进行一阶差分。-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业1.样本自相关图如图所示：延迟6阶之后，自相关系数基本都在零值附近波动。具有短期相关性，该差分后序

6、列平稳。5.样本偏相关图如图所示：只有延迟1阶和4阶的偏自相关系数显著大于2倍标准差。可用AR（1,4）模型。6.白噪声P值小于0.05属于非白噪声序列。具有非纯随机性。-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业7.模型检验如图所示：残差检验结果显示残差序列可视为白噪声序列，参数显著性检验结果显示两参数均高度显著。模型拟合成功。8.预测如图所示：接下来5个月的预测值为：109.25103.5100.9698.6794.969.拟合图如图所示：图形拟合得十分不错。-10-时间序列分析应用数学学

7、院11级统计班、统计学-金融双专业10.程序datanicole1_2;inputmonthx@@;dif=dif(x);cards;183.1283.9363.1479.5581.4673.4767.6877.4971.71070.11163.71251.91345.414451538.91631.51725.71829.51929.62029.52132.22234.12332.12437.42548.12674.12774.72856.72943.33089.73111232100.433101.83410

8、0.735115.636122.537131.538137.93914440159.441168.8-10-时间序列分析应用数学学院11级统计班、统计学-金融双专业42164.343164.544168.14516446152.84714048129.149104.85093.351795278.15381.15465.65559.85636.15726.35823.35