《时间序列分析》

期末课程实践报告

课程名称：时间序列分析

学    期： 20##-20##-1

学    院：

专    业：

姓    名：    

学    号：   

日    期： 2014.01.13

第一题、

下表数据是某公司在20##-2003 年期间每月的销售量。   

月份 20## 年 20## 年 20## 年 20## 年

1 月 153     134     145      117

2 月 187     175     203      178

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时间序列分析SAS软件实验报告：

以我国2002第一季度到20##年第一季度国内生产总值数据（季节效应模型）分析

班级：统计系统计0姓名：

学号：

指导老师：

20  年   月   日

时间序列分析报告

一、前言

【摘要】20##年3月5日温家宝代表国务院向大会作政府工作报告。温家宝在报告中提出，20##年国内生产总值增长7.5%。这是我国国内生产总值（GDP）预期增长目标八年来首次低于8%。

温家宝说，今年经济社会发展的主要预期目标是：国内生产总值增长7.5%；城镇新增就业900万人以上，城镇登记失业率控制在4.6%以内；居民消费价格涨幅控制在4%左右；进出口总额增长10%左右，国际收支状况继续改善。同时，要在产业结构调整、自主创新、节能减排等方面取得新进展，城乡居民收入实际增长和经济增长保持同步。

他指出，这里要着重说明，国内生产总值增长目标略微调低，主要是要与“十二五”规划目标逐步衔接，引导各方面把工作着力点放到加快转变经济发展方式、切实提高经济发展质量和效益上来，以利于实现更长时期、更高水平、更好质量发展。提出居民消费价格涨幅控制在4%左右，综合考虑了输入性通胀因素、要素成本上升影响以及居民承受能力，也为价格改革预留一定空间。

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 课 程 名 称：__       时间序列分析       __

实 验 项 目：__        ARMA模型     ______

实 验 类 型：__         验证型_______  ___

学 生 学 号：__       2012962016    ______

学 生 姓 名：__         张艳杰   _________

学 生 班 级：_          统计学________ ___

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《应用时间序列分析》

实训报告

实训项目名称       非平稳时间序列模型的建立

实  训 时 间         20##年12月16日

实  训 地 点            实验楼308

班        级           计科1001班

学        号     

姓        名               

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湖北工程学院

时间序列分析实验报告八

实验项目  确定性分析趋势分析

专    业        统计学专业     

班    级       0123011242       

姓    名                 

学    号       012301124213     

湖北数学实验室

实验报告

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《时间序列分析》

课 程 实 验 报 告

一、上机练习（P228）

SAS系统中的ARIMA过程可以支持单位根检验并能建立带输入变量的ARIMAX模型，以如下数据集为例，练习单位根检验与ARIMAX模型建模。

-2.94 9.83         -2.14    12.63 1.01   14.77

2.84   17.29  -0.79 18.07 1.46   17.38

5.44   19.17        1.65    9.12   6.53   22.82

8.93   23.58        8.67    15.19 8.36   22.43

9.79   17.83        11.67 25.49 9.70   28.40

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一、毕业设计（论文）内容及研究意义（价值）

1.1 研究内容

时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。 它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列是按时间顺序排列的一组数字序列。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。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。

随着招生改革的深化，高校招生生源之争在所难免。通过时间序列分析的基本方法：回归分析法、指数加权平滑法、移动平均法来分析某高校招生部门提供的2005~20##年度各省、直辖市新生入学报到率的历史数据，应用基于时间序列分析法的新生入学报到率预测模型预测20##年14个省、直辖市新生入学报到率，然后与20##年高校新生入学报到率的实际情况进行比较，验证该模型的合理性和可信性。

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