经济时间序列分析实验的指南.doc

【经济时间序列分析实验】 经济时间序列分析是统计学和经济学中用于研究随时间变化的数值数据序列的方法。本实验的目的是让学生掌握时间序列分析的基本概念、步骤和应用，使用SAS/ETS软件进行实际操作。以下是实验内容的详细解释： 1. **太阳黑子数序列分析**： - 实验一主要涉及对太阳黑子数量的时间序列进行分析，以理解时间序列分析的基本流程。太阳黑子数据通常呈现周期性变化，通过SAS软件绘制数据与时间的关系图，可以初步识别序列特征。接着使用ARIMA模型（自回归整合滑动平均模型）进行识别和建模，识别出可能是AR(3)模型，即第三阶自回归模型。 2. **AR、MA和ARMA模型**： - 实验二和三模拟了AR（自回归）和MA（滑动平均）模型以及它们的组合ARMA模型。AR模型描述了当前观测值与过去若干期观测值之间的关系，而MA模型则考虑了随机误差项的滑动平均。ARMA模型结合了两者，适用于许多经济数据。 3. **化工生产量数据**： - 实验四处理的是化工生产量数据，这类数据可能包含趋势、季节性和不规则变化。通过分析，可以确定合适的模型来捕捉这些特征，并进行预测。 4. **ARIMA和季节ARIMA模型**： - 实验五介绍了ARIMA模型和季节ARIMA模型（SARIMA），适合处理具有季节性的时间序列。ARIMA模型在非季节性数据上使用，而SARIMA则考虑了数据的季节性周期。 5. **国民生产总值季度数据**： - 实验六关注的是美国国民生产总值的季度数据，这类数据通常包含明显的季节性和长期趋势。通过建模，可以预测未来的国民生产总值变化。 6. **国际航线月度旅客数据**： - 实验七处理国际航线月度旅客总数，旅客流量通常受季节因素影响，如假期和旅游旺季。分析此类数据有助于航空公司的运力规划和市场策略制定。 7. **干预模型和传递函数模型**： - 实验八和九涉及特殊事件或干预如何影响时间序列的建模。干预模型考虑了突然的外在影响，而传递函数模型描述了一个系统如何响应其他系统的输入。 8. **回归与时序结合的建模**： - 实验十探讨了将回归分析与时间序列分析相结合的方法，这在处理既有结构性关系又有时间依赖性的数据时非常有用。 每个实验都强调了理论知识与实践操作的结合，通过SAS/ETS软件，学生能够学习如何识别序列特征、建立合适模型、估计参数、进行诊断和预测，从而提高他们对经济时间序列分析的理解和应用能力。实验中的数据集包括各种经济和行业指标，提供了丰富的实证分析素材。