應(yīng)用時(shí)間序列new

1、關(guān)于“海南省2003-2010年各月旅游人數(shù)時(shí)間序列分析”應(yīng)用時(shí)間序列分析研究報(bào)告學(xué)院：經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 班級：09統(tǒng)計(jì)1班 姓名：李敏 學(xué)號：20091701310008 指導(dǎo)教師：張洪波 日期：2011-06-09 目錄一、 摘要1二、 數(shù)據(jù)收集與錄入1三、 數(shù)據(jù)分析 4（一） 原始數(shù)據(jù)序列圖及其平穩(wěn)化過程 41、 原始數(shù)據(jù)序列圖 42、 一階差分 53、 自相關(guān)與偏自相關(guān)圖 54、 季節(jié)差分 6四、 建立季節(jié)模型7五、 殘差檢驗(yàn) 8六、 預(yù)測模型 9七、 總結(jié)10一、 摘要關(guān)鍵詞：文章通過對“海南省2003-2010年各月旅游人數(shù)”的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析。數(shù)據(jù)是來源于海南省旅游政務(wù)網(wǎng)的二手

2、資料。另外，利用Eviews6.0軟件進(jìn)行分析。主要運(yùn)用的方法有：一階差分、季節(jié)差分，單位根檢驗(yàn)、DW值檢驗(yàn)、自相關(guān)與偏自相關(guān)檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)以及Q檢驗(yàn)。最后對原始數(shù)據(jù)建立模型并進(jìn)行預(yù)測討論。結(jié)果表明預(yù)測結(jié)果滿足精度要求，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。二、 原始數(shù)據(jù)的收集與錄入（一） 數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)的搜集來源于海南旅游政務(wù)網(wǎng)（二）數(shù)據(jù)的錄入利用Eviews6.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入的操作，如下圖所示： 三、 數(shù)據(jù)分析（一） 原始數(shù)據(jù)序列圖及其平穩(wěn)化過程1、 原始數(shù)據(jù)序列圖首先對查看原數(shù)據(jù)的序列圖，并記該序列為X：由圖可知，該數(shù)據(jù)具有長期性和周期性的波動(dòng)，對其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，如下圖所示：從單位根檢驗(yàn)結(jié)果可判定X

3、序列不平穩(wěn)。應(yīng)對其進(jìn)行一階差分。2、 一階差分對X序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理，一階差分后的序列記為X1,如下圖所示。由圖X1看出，數(shù)據(jù)大體落在0的范圍內(nèi)，可判定X1序列是平穩(wěn)的。3、 自相關(guān)與偏自相關(guān)圖X1序列的自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)如下圖所示。由P值可以看出，應(yīng)對其進(jìn)行季節(jié)差分。4、 季節(jié)差分季節(jié)差分后的X1序列記為X2序列，如下圖可示，可以看出，自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù)均出現(xiàn)拖尾性。因此，初步可以對其擬合ARMA模型：四、 建立季節(jié)模型由下表知，該序列的季節(jié)模型為：五、殘差檢驗(yàn)對上面建立的ARMA模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn)，如下圖所示。顯然，最終模型殘差檢驗(yàn)結(jié)果表明，該殘差的自相關(guān)函數(shù)均落在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)。因此，該模型是適應(yīng)的。六、 預(yù)測模型下圖是由原始數(shù)據(jù)模型預(yù)測2003-2011年各月旅游人數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)與圖示?？煽闯?，預(yù)測結(jié)果基本擬合模型。另外，下圖是2003-2010年旅游人數(shù)序列圖（X）年與2003-2011年旅游人數(shù)序列圖(XF)的比較。由圖可看出，兩序列存在一定的相關(guān)性。預(yù)測結(jié)果擬合較準(zhǔn)確。七、總結(jié)由分析和預(yù)測的結(jié)果可以看出，2003-2010年海南省各月旅游人數(shù)具有一定的波動(dòng)性。另外，預(yù)測的結(jié)果吻合度較強(qiáng)，說明ARMA模型具有一定的記憶性。運(yùn)用Evie