時(shí)間序列報(bào)告

時(shí)間序列報(bào)告精選

時(shí)間序列報(bào)告精選

　　篇一：時(shí)間序列報(bào)告

　　ARIMA在客貨運(yùn)輸量預(yù)測(cè)的應(yīng)用

　　摘要:本次實(shí)驗(yàn)利用時(shí)間序列中ARIMA模型，建立了客貨運(yùn)輸總量預(yù)測(cè)模型，模型確定為ARIMA(1，1,1)12和ARIMA（12,1,12）12，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)AIC準(zhǔn)則和SBC準(zhǔn)則確定ARIMA（12,1,12）12為相對(duì)最優(yōu)模型。 關(guān)鍵詞：時(shí)間序列，ARIMA，AIC準(zhǔn)則，SBC準(zhǔn)則

　　Abstract

　　The experiment applied the ARIMA model of the time series to formulate the prediction model of passenger and freight transport. With two deterministic models including ARIMA(1,1,1)12andARIMA(12,1,12)12 and data prediction, the experiment determined ARIMA(12,1,12)12as a relative optimization model by means of AIC criterion and SBC criterion.

　　Keyword:time series, ARIMA,AIC,SBC

　　1. 引言

　　隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，我國(guó)客貨運(yùn)總量數(shù)據(jù)也在逐年增高，對(duì)客貨運(yùn)總量數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)有利于制定未來(lái)運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展戰(zhàn)略，合理利用資源，合理調(diào)度，使得流通更快捷便利。

　　2. 模型簡(jiǎn)介

　　ARIMA模型定義

　　ARIMA 模型（Autoregressive Integrated Moving Average model）是研究時(shí)間序列的重要方法，由自回歸模型（簡(jiǎn)稱(chēng)AR模型）、滑動(dòng)平均模型（簡(jiǎn)稱(chēng)MA模型）和使之成為平穩(wěn)序列所做的差分次數(shù)（階數(shù)）為基礎(chǔ)“混合”構(gòu)成。

　　ARIMA模型表示為：

　　(1iL)(1L)Xt(1iLi)t id

　　i1i1pq

　　p0,p0

　　E(t)0,Var(t)2,E(ts)0,st

　　Exst0,st

　　其中L是滯后算子。

　　3. 建模步驟

　　建模的基本步驟可以總結(jié)如下：

　　1. 求出該觀察值序列的樣本自相關(guān)系數(shù)（ACF）和樣本偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）的值

　　2. 根據(jù)樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)，選擇階數(shù)適當(dāng)?shù)腁RMA(p,q)模型進(jìn)行擬合。

　　3.估計(jì)模型中未知參數(shù)的值。

　　4.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行�性。如果擬合模型通不過(guò)檢驗(yàn)，轉(zhuǎn)向步驟2，重新選擇模型再擬合。

　　5. 模型優(yōu)化。如果擬合模型通過(guò)檢驗(yàn)，仍然轉(zhuǎn)向步驟2，充分考慮各種可能，建立多個(gè)擬合模型，從所有通過(guò)檢驗(yàn)的擬合模型中選擇最優(yōu)模型。

　　6. 利用擬合模型，預(yù)測(cè)序列的將來(lái)走勢(shì)

　　示意圖如下：

　　圖一 建模步驟

　　4. 實(shí)例分析

　　本實(shí)驗(yàn)分析客貨運(yùn)輸量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。

　　年1月到2013年11月。數(shù)據(jù)分析軟件采用EViews，它是為Windows設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析有著很大的用處，比如時(shí)間序列的估計(jì)和預(yù)測(cè)。

　　數(shù)據(jù)輸入

　　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入EViews軟件，觀察樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的值，如下：

　　CARGO

　　45

　　40

　　35

　　30

　　25

　　20

　　15

　　10

　　5

　　圖二

　　客貨運(yùn)數(shù)量樣本

　　圖三客貨運(yùn)數(shù)量樣本相關(guān)性

　　可以看出自相關(guān)序列函數(shù)隨著K的值增加，衰減緩慢，說(shuō)明樣本序列是非平穩(wěn)的，所以接下來(lái)進(jìn)行平穩(wěn)化。

　　平穩(wěn)性檢測(cè)

　　對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分，觀察其自相關(guān)序列和偏自相關(guān)序列，效果如下：

　　圖四一階差分后樣本的相關(guān)性

　　可以看出，序列在12、24、36處有強(qiáng)相關(guān)性，呈周期性，所以一階差分不能很好的去除數(shù)據(jù)的周期性，所以采用一階十二步差分，觀察其自相關(guān)序列和偏自相關(guān)序列，效果如下：

　　圖五一階十二步差分后樣本的相關(guān)性

　　觀察知，樣本在K=12處還有較強(qiáng)的相關(guān)性，但比一階差分有較好的效果。對(duì)一階十二步差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢測(cè)。做差分后序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)（DF檢驗(yàn)）和擴(kuò)充的單位根檢驗(yàn)（ADF檢驗(yàn)），檢驗(yàn)結(jié)果如下：

　　圖六一階十二步差分后的樣本值

　　圖七 一階十二步差分后樣本的ADF檢驗(yàn)

　　可以看出，單位根檢驗(yàn)的T統(tǒng)計(jì)量值等于-5.155，小于ADF檢驗(yàn)0.1~0.01的 各種顯著水平的T值，則接受原假設(shè)，序列式平穩(wěn)的。

　　模型定階

　　自相關(guān)序列和偏自相關(guān)序列表現(xiàn)出拖尾的性質(zhì)，故用ARMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，嘗試采用ARIMA（1,1,1）12，ARIMA（12,1,12）12。

　　估計(jì)模型參數(shù)

　　輸入模型中變量，確定參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下：

　　篇二：時(shí)間顯示程序及注釋

　　；端口與內(nèi)存單元

　　SCLK EQU P3.2

　　IO EQU P3.3

　　RST EQU P3.4

　　TRL EQU P3.5 ；調(diào)日歷

　　JIA1 EQU P3.6 ；加

　　TSH EQU P3.7 ；調(diào)時(shí)間

　　YEAR DATA 65H ;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元

　　MONTH DATA 64H

　　DAY DATA 63H

　　HOUR DATA 62H

　　MINTUE DATA 61H

　　SECOND DATA 60H

　　MS DATA 66H

　　DS_ADDR DATA 32H

　　DS_DATA DATA 31H

　　ORG 0H

　　AJMP START

　　MAIN2F:

　　LJMP MAIN2

　　START:

　　MOV SP,#70H 設(shè)置指針

　　LCALL DELAY1

　　MOV DS_ADDR,#8EH

　　MOV DS_DATA,#00H

　　LCALL WRITE ；調(diào)用寫(xiě)程序。

　　START0:

　　MOV DS_ADDR,#81H

　　LCALL READ ；讀取81單元數(shù)據(jù)

　　ANL A,#7FH；A最高位值為0.

　　MOV DS_ADDR,#80H

　　MOV DS_DATA,A ；將A數(shù)據(jù)放入80單元

　　LCALL WRITE

　　START1:MOV DS_ADDR,#0C0H ；調(diào)節(jié)設(shè)置。

　　MOV DS_DATA,#9CH

　　LCALL WRITE

　　MOV 20H,#0；20H，21H，22H為RAM中的位尋址區(qū)地址。 MOV 21H,#0FH

　　MOV 22H,#0

　　MAIN1: JB TRL,MAIN2FA ；若TRL=1，此按鍵不動(dòng)，轉(zhuǎn)到MAIN2FA MOV 22H,#1；按下后，

　　AJMP MAIN2FB

　　MAIN2FA:JB TSH,MAIN2F；TSH=1，此按鍵不動(dòng)，轉(zhuǎn)到起始處。 MOV 22H,#2

　　MOV DS_ADDR,#81H

　　LCALL READ

　　ORL A,#80H ；A最高位置1

　　MOV DS_ADDR,#80H

　　MOV DS_DATA,A

　　LCALL WRITE

　　MAIN4: LCALL DISP ；調(diào)數(shù)時(shí)，數(shù)據(jù)閃爍。

　　JNB TSH,MAIN4 ；按下調(diào)時(shí)間鍵，轉(zhuǎn)向調(diào)時(shí)間程序

　　MOV 22H,#2

　　LJMP SSS

　　MAIN2FB:MOV DS_ADDR,#81H

　　LCALL READ

　　ORL A,#80H

　　MOV DS_ADDR,#80H

　　MOV DS_DATA,A

　　LCALL WRITE

　　MAIN4J: LCALL DISP

　　JNB TRL,MAIN4J；按下調(diào)日歷鍵，轉(zhuǎn)向調(diào)日歷程序

　　MOV 22H,#1

　　NNN: LCALL DISP

　　JNB TRL,YYY ；若再按下TRL時(shí)，轉(zhuǎn)向調(diào)月份程序。

　　MOV 20H,#8

　　LCALL DISP；閃爍，年份加一。

　　JB JIA1,NNN

　　NNN2: LCALL DISP

　　JNB JIA1,NNN2 按下加一鍵，閃爍。

　　MOV R7,YEAR 松開(kāi)后將YEAR值給R7。

　　LCALL JIAY1；調(diào)用加1程序。

　　MOV YEAR,A 將A值給YEAR

　　CJNE A,#30H,NNN1 A不等于30H，則轉(zhuǎn)到NNN1 MOV YEAR,#06A若等于30H，則YEAR=6

　　NNN1: MOV DS_ADDR,#8CH

　　MOV DS_DATA ,YEAR

　　LCALL WRITE

　　MOV R0,YEAR

　　LCALL DIVIDE ；

　　MOV 4AH,R1

　　MOV A,4AH

　　SWAP A

　　MOV 4AH,A

　　MOV 4BH,R2

　　MOV A,4BH

　　SWAP A

　　MOV 4BH,A

　　SJMP NNN

　　YYY: LCALL DISP

　　JNB TRL,YYY

　　YYY3:JNB TRL,DDD

　　MOV 20H,#4

　　LCALL DISP

　　JB JIA1,YYY2

　　YYY2: LCALL DISP

　　JNB JIA1,YYY2

　　MOV R7,MONTH

　　LCALL JIAY1

　　MOV MONTH,A

　　CJNE A,#13H,YYY1

　　MOV MONTH,#1

　　YYY1: MOV DS_ADDR,#88H

　　MOV DS_DATA,MONTH

　　LCALL WRITE

　　MOV R0,MONTH

　　LCALL DIVIDE

　　MOV 48H,R1

　　MOV A,48H

　　SWAP A ；修改月份。

　　MOV 49H,R2

　　MOV A,49H

　　SWAP A

　　MOV 49H,A

　　SJMP YYY3

　　DDD:LCALL DISP JNB TRL,DDD

　　MOV 20H,#2H

　　DDD3: JNB TRL,NYD MOV 20H,#2

　　LCALL DISP

　　JB JIA1,DDD3

　　DDD2: LCALL DISP JNB JIA1,DDD2

　　MOV R7,DAY

　　LCALL JIAY1

　　MOV DAY,A

　　CJNE A,#32H,DDD1 MOV DAY,#1

　　DDD1: MOV DS_ADDR,#86H MOV DS_DATA,DAY LCALL WRITE

　　MOV R0,DAY

　　LCALL DIVIDE

　　MOV 46H,R1

　　MOV A,46H

　　SWAP A

　　MOV 46H,A

　　MOV 47H,R2

　　MOV A,47H

　　SWAP A

　　MOV 47H,A

　　SJMP DDD3

　　NYD: LJMP MAIN3A

　　SSS: LCALL DISP ；修改小時(shí) ；修改天

　　MOV 20H,#8

　　SSS3:JNB TSH,FFF LCALL DISP

　　JB JIA1,SSS3

　　SSS2: LCALL DISP JNB JIA1,SSS2

　　MOV R7,HOUR

　　LCALL JIAY1

　　MOV HOUR,A

　　CJNE A,#24H,SSS1 MOV HOUR,#0

　　SSS1: MOV DS_ADDR,#84H MOV DS_DATA,HOUR LCALL WRITE

　　MOV R0,HOUR

　　LCALL DIVIDE

　　MOV 44H,R1

　　MOV 45H,R2

　　SJMP SSS

　　FFF:LCALL DISP

　　JNB TSH,FFF MOV 20H,#4

　　FFF3:JNB TSH,MMM LCALL DISP

　　JB JIA1,FFF3

　　FFF2: LCALL DISP JNB JIA1,FFF2

　　MOV R7,MINTUE LCALL JIAY1

　　MOV MINTUE,A CJNE A,#60H,FFF1 MOV MINTUE,#0

　　篇三：時(shí)間序列分析報(bào)告2

　　一、Intnx 函數(shù)的使用。

　　使用Intnx 函數(shù)產(chǎn)生序列的時(shí)間間隔，分別對(duì)同一組數(shù)據(jù)產(chǎn)生其時(shí)間間隔，分別調(diào)整觀測(cè)指針由參照時(shí)間向過(guò)去和未來(lái)?yè)?期，觀察序列數(shù)據(jù)的變化。 數(shù)據(jù)：2012年12個(gè)月化工生產(chǎn)過(guò)程的產(chǎn)量數(shù)據(jù)47 64 23 71 38 64 55 41 59 48 71 35

　　解：向過(guò)去撥1期

　　向未來(lái)?yè)?期

　　第1頁(yè)

　　由運(yùn)行結(jié)果知向未來(lái)?yè)芤粋�(gè)日期，其時(shí)間與產(chǎn)量對(duì)應(yīng)的時(shí)間出現(xiàn)移動(dòng)，即時(shí)間向前移了兩個(gè)時(shí)期，即產(chǎn)量數(shù)據(jù)與時(shí)間不對(duì)應(yīng)。

　　二、分析太陽(yáng)黑子數(shù)序列(見(jiàn)附數(shù)據(jù)1)，預(yù)測(cè)6期結(jié)果。

　　步驟

　　1、開(kāi)機(jī)進(jìn)入SAS 系統(tǒng)。

　　2、創(chuàng)建名為exp1的SAS數(shù)據(jù)集，即在窗中輸入下列語(yǔ)句：

　　data exp1；

　　input a1 @@；

　　year=intnx(‘year’,’1jan1742’d,_n_-1)；

　　format year year4.；

　　cards；

　　輸入太陽(yáng)黑子數(shù)序列(見(jiàn)附數(shù)據(jù)1)

　　run；

　　運(yùn)行結(jié)果：

　　第2頁(yè)

　　3、保存此步驟中的程序，供以后分析使用（只需按工具條上的保存按鈕然后填寫(xiě)完提問(wèn) 后就可以把這段程序保存下來(lái)即可）。

　　4、繪數(shù)據(jù)與時(shí)間的關(guān)系圖，初步識(shí)別序列，輸入下列程序：

　　proc gplot data=exp1；

　　symbol i=spline v=star h=2 c=green；

　　plot a1*year；

　　run；

　　運(yùn)行結(jié)果：

　　第3頁(yè)

　　5、提交程序，在graph窗口中觀察序列，可以看出此序列是均值平穩(wěn)序列。

　　6、識(shí)別模型，輸入如下程序。

　　proc arima data=exp1；

　　identify var=a1 nlag=24；

　　run；

　　運(yùn)行結(jié)果：

　　（1）

　　自相關(guān)圖

　　（2） 偏自相關(guān)圖

　　第4頁(yè)

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