时间序列分析方法及应用

.Word文档资料民族大学毕业论文论文题目：时间序列分析方法及应用—以省GDP增长为例研究学生姓名：学号：指导教师：职称：院系：数学与统计学院专业班级：统计学二○一五年月日.Word文档资料时间序列分析方法及应用——以省GDP增长为例研究摘要:人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在省上学，基于此，对省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的省GDP进行较为有效的预测。希望对省的发展有所贡献。关键词:省GDP时间序列白噪声预测.Word文档资料Abstract:Allactivitiesofpeople,itsfundamentalpurposeistounderstandandtransformtheworld,letyourlifemoreideal.Thetimesequenceisthesameindifferentnumericalstatisticalindicatorsrefertothesamespace,differenttimepointsofacertainphenomenon,accordingtoasetofdynamictimeseriessequenceformation.Timeseriesanalysisisthroughthetimeseriesofhistoricaldata,torevealtherulesofchangeovertime,andbasedonthisrule,extensionandforecastforthefutureofthisphenomenonismoreeffective.Developmentandchangesoftimeseriesanalysiscannotonlyrevealaphenomenonfromthequantityordescribetheintrinsicrelationshipbetweenaregularphenomenonandotherphenomenafromthedynamicpointofview,toachievethepurposeofunderstandingtheobjectiveworld.Andtheapplicationoftimeseriesmodelcanpredictandcontrolthefuturebehaviorofthephenomenon,therelationshipbetweenthetimeseriesdata(historicaldatahaveacertainimpactonthefuturedevelopment),modifiedorredesignofthesystemtoachievetheobjectivetouseandtransformation.Fromastatisticalpointofview,thestatisticalresearchandtreatmentisagroupofbackgrounddata,althoughthebackgroundandthedatatypeofeacharenotidentical,butfromthedatatoformthepointofview,itisthecrosssectiondataandcrosssectiondataoftwo.Thispapermainlystudyonthelongitudinalsectiondata,whichreflectstheregularityofdevelopmentandchangesintherelationshipbetweenphenomenonandthe.Afterobtainingasetofobserveddata,wemustfirstdeterminethestabilityofit,throughthestationarytest,thetimeseriesintostationaryandnon-stationaryseriestwocategories.Themainstatisticalmethodsisthetimeseriesanalysis,mathematicalsoftwareismainlyusedforEviewssoftware.TheUniversityforfouryearsinQinghaiprovinceschoolinQinghaiProvince,basedonthis,theGDPisveryconcernedaboutthe.Thisthesisaboutsince2014inChina'sQinghaiProvinceon1978GDP(atotalof37data)fortimeseriesanalysisandpredictionismoreeffectiveinthefuturethreeyearsofQinghaiprovinceofChinaGDP.IhopeitcanbehelpfultothedevelopmentofQinghaiprovince.Keywords:QinghaiprovinceGDP,Timeseriesanalysis,Whitenose,Forecast.Word文档资料目录一时间序列模型的建立..........................................................41.1含义.....................................................41.2主要分类.................................................51.3分析工具.................................................51.4时间序列的基本样式.......................................51.5模型简介..................................................61.6格林函数..................................................71.7非平稳时间序列平稳化处理..................................8二时间序列模型的识别...........................................................10三时间序列的试题应用..........................................................12四时间序列的特性分析............................................................13五模型识别与建立..............................................................16六模型的参数估计....................................16七模型检验..........................................17八模型预测.........................................17九建议与对策........................................18参考文献...............................................18背景：在经济学中，常用GDP和GNI（国民生产总值，grossnationalincome）共同来衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。这也是目前各个和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字。GDP反映的是国民经济各部门的增加值的总额。它是指一个或地区所有常住单位在一定时期生产活动的最终成果。这个指标把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中，为评价和衡量经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济变现提供了一个最为综合的尺度，可以说，它是影响经济生活乃至社会生活的最.Word文档资料重要的经济指标之一。80年代以来，中国经济的迅速发展引起了全世界的震惊与关注，省也得以发展，本论文基于此，利用时间序列对省以往的GDP数据进行分析并预测未来三年中国的省的GDP的值。正文：一时间序列模型的建立1.1含义①从统计意义上讲，时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。②从数学意义上讲，对某一过程中的某一变量或一组变量Xt进行观测测量，在一系列时刻t1，t2，…，tN，(t为自变量，且t1t2…tN)得到的离散有序数集合X1,X2,…Xi,…,XN称为离散数字时间序列，、即随机过程的一次样本实现，也就是一个时间序列。③从系统意义上讲，不仅指出时间序列是按一定顺序排列而成的，这里的“一定顺序”既可以指时间序列，也可以是具有各种不同意义的物理量。1.2主要分类①按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。②按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。③按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列两类。④按序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。1.3分析工具常用的时间序列分析软件有SAS、S-plus、R软件、Eviews、Gauss、SPSS、Matlab、SCA、马克威和其他几种国外常用软件。在实例分析中使用的是Eviews软件。Eviews是当今世界上最流行的计量经济学软件.Word文档资料之一，是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。Eviews能够处理以时间序列为主的多种类型的数据，进行包括描述统计、回归统计、传统时间序列分析等基本的数据分析以及建立条件异方差、向量自回归模型等复杂的计量经济模型。Eviews不仅能处理经济领域的时间序列数据，还能处理相当大型的非时间序列（截面数据），广泛应用于自然科学、社会科学、人文科学等领域的定量分析。1.4时间序列的基本样式时间序列的数据有各种样式，根据数据的特征，可将其分为两大类：一类是平稳时间序列，基本样式是白噪声时间序列：另一类为非平稳时间序列，根据其具体的数据特征，其基本样式包括趋势性时间序列、季节性、条件异方差和异常观测值等。平稳时间序列是通过对各时刻观测值之间的依存关系进行定量描述，通过对序列本身变化规律的研究预测未来的变化。当一个时间序列满足两个条件时，我们称该序列是平稳的E(X