時間序列分析論文

摘要順序記錄的一列有序數(shù)據(jù)。對時間序列進(jìn)行觀察、研究，預(yù)測它將來的走勢。時間序列分析在日常生活中隨處可見，有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。增長率序列進(jìn)行預(yù)測。然后對預(yù)測值和真實值進(jìn)行比較，得出，所建立的模型有較好的擬合效果，從而提供了一個行情預(yù)測的有效方法。關(guān)鍵詞：時間序列中國進(jìn)出口額同比增長率預(yù)測白噪聲1引言......................................................................12模型的判別...............................................................................................................................22.1原始序列分析.........................................................22.2一階差分序列分析.....................................................33中國進(jìn)出口同比增長率模型的建立選擇、建立及檢驗...........................................43.1模型的選擇..........................................................43.2模型的建立..........................................................43.3模型的檢驗..........................................................64利用模型進(jìn)行預(yù)測.................................................................................................................85模型的評價.............................................................................................................................10參考文獻(xiàn)....................................................................................................................................111引言進(jìn)出口總額指實際進(jìn)出我國國境的貨物總金額。包括對外貿(mào)易實際進(jìn)出口貨物，來料加工裝配進(jìn)出口貨物，國家間、聯(lián)合國及國際組織無償援助物資和贈送品，華僑、港邊境地方貿(mào)易及邊境地區(qū)小額貿(mào)易進(jìn)出口貨物(邊民互市貿(mào)易除外)，中外合資企業(yè)、中外合作經(jīng)營企業(yè)、外商獨資經(jīng)營企業(yè)進(jìn)出口貨物和公用物品，到、離岸價格在規(guī)定限額以上的進(jìn)出口貨樣和廣告品(無商業(yè)價值、無使用價值和免費提供出口的除外)，從保稅倉庫提取在中國境內(nèi)銷售的進(jìn)口貨物，以及其他進(jìn)出口貨物。進(jìn)出口總額用以觀察一個國家在對外貿(mào)易方面的總規(guī)模。同比增長率，一般是指和去年同期相比較的增長率。在指和上個月的同期相比較的增長率。進(jìn)出口額同比增長率進(jìn)行建模分析和經(jīng)濟預(yù)測，結(jié)果可以反映一定時期進(jìn)出口額同比增長率變動趨勢和程度,可以觀察我國進(jìn)出口額變動對我國經(jīng)濟的影響,為相關(guān)人員提供進(jìn)出口額變動狀況究和制定相關(guān)經(jīng)濟政策。2模型的判別2.1原始序列分析2-1時間10-10

同比增長.93

時間11-06

同比增長.4250454035302520152010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2圖2-1中國進(jìn)出口同比增長率時序圖圖清晰地顯示，序列有明顯趨勢，所以該序列一定不是平穩(wěn)序列。因為原序列平穩(wěn)序列，所以選擇一階差分繼續(xù)分析。2.2一階差分序列分析2-2AugmentedDickey-Fullerteststatistic

t-Statistic-7.022002

Prob.*0.0001Testcriticalvalues:

1%level5%level10%level

-4.004425-3.098896-2.69043924201612840-4-8-12-162010Q2 2010Q3 2010Q4 2011Q1 2011Q2圖2-2一階差分的時序圖、、性水平的臨界值，故拒絕原假設(shè)，一階差分后通過了單位根檢驗認(rèn)為序列平穩(wěn)。3中國進(jìn)出口同比增長率模型的建立選擇、建立及檢驗3.1模型的選擇始建立各種模型，綜合考慮所建的所有模型，認(rèn)為有常數(shù)是所有建立的模型中最小的。所以選擇有常數(shù)項的MA(1)模型進(jìn)行預(yù)測。3.2模型的建立Autocorrelation PartialCorrelation PAC Q-Stat Prob****|.| ****|.| 1 -0.606-0.606 6.6958 .|**.| .*|.| 2 0.241-0.200 7.8366 .|*.| .|**.| 3 0.0880.235 8.0029 .**|.| .*|.| 4 -0.307-0.170 10.193

.|.|**|.*|

.|.|

0.067-0.4650.044-0.181.307.363067110.**|.| .*|.| 7 -0.214-0.145 11.817 .|**.| .*|.| 8 0.240-0.083 13.919 .|.| .|.| 9 -0.061-0.047 14.078 .|.| .|.| 10 0.0210.003 14.100

.|.|

.**|.

.|.|

-0.008-0.2570.016-0.241.105.128227293圖3-1一階差分的自相關(guān)圖、偏自相關(guān)圖3-1R-squared

VariableC

Coefficient Std.Error-1.234231 0.454531-0.933182 0.0783040.464771 Meandependentvar

t-Statistic-2.715395-11.91749

Prob.0.01770.0000-1.617333AdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodF-statisticProb(F-statistic)

0.423599 S.D.dependentvar7.575427 Akaikeinfocriterion746.0321 Schwarzcriterion-50.58447 Hannan-Quinncriter.11.28866Durbin-Watsonstat0.005123

9.9780307.0112627.1056697.0102571.993156InvertedMARoots .93表3-1為模型的參數(shù)估計，根據(jù)此表建立模型為：x=-1.234231-0.933182 AIC3.3模型的檢驗Autocorrelation

PartialCorrelation

PAC

Q-Stat

Prob.|.| .|.| 1 -0.034 -0.034 .|*.| .|*.| 2 0.172 0.171 0.5983 .*|**|.

.|.|.|

.*|**|**|

.|.|.|.093.488.261.085.541.3940361090.*|.| .|*.| 6 -0.071 0.088 8.1802 .*|.| .*|.| 7 -0.152 -0.141 8.9145

|**.||*.|

.*|.*|

.|.|280143.155.132.772.637108125

.|.|.|

.*|.**|.*|

.|.|.|072034.032.148.294.117.062289圖3-2殘差自相關(guān)圖3-2F-statisticObs*R-squaredScaledexplainedSS

2.119491Prob.F(5,9)8.111350Prob.Chi-Square(5)5.914348 Prob.Chi-Square(5)

0.15450.15020.3146方差了齊性檢驗，不存在異方差。3-3SampleMean=0.898563SampleStd.Dev.=7.240367Method

Value

Probabilityt-statistic 0.480655 0.6382值檢通過了以上的各種檢驗，下面看模型的擬合。302010020151050-5-10

-10-202010Q2

2010Q3Residual

2010Q4Actual

2011Q1Fitted

2011Q2圖3-3模型擬合圖形4模型的預(yù)測6050

Forecast:XFActual:XForecastsample:2010M032011M06Adjustedsample:2010M042011M0640

Includedobservations:15RootMeanSquaredError

6.91178930

MeanAbsoluteError 5.517964MeanAbs.PercentError 17.73240TheilInequalityCoefficient 0.10834820

BiasProportionVarianceProportion

0.0373390.211713CovarianceProportion 0.7509481002010Q2

2010Q3

2010Q4

2011Q1±2S.E.

2011Q240353025201510502011M07 2011M08 2011M09 2011M10