本文關(guān)鍵詞：季節(jié)時間序列調(diào)整與實例研究

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【摘要】：時間序列分析不僅可以從數(shù)量上揭示某一現(xiàn)象的發(fā)展規(guī)律或動態(tài)地刻畫一種現(xiàn)象與其他事件之間的內(nèi)在聯(lián)系和變化規(guī)律性,實現(xiàn)認識事物之目的,而且運用時間序列分析還可以預(yù)測事件的未來動向,修正或重新設(shè)計模型以達到利用和改變客觀事物之目的。大量事實表明,一個時間序列往往是以下幾類變化形式的疊加或耦合：(1)趨勢變動(2)季節(jié)變動(3)不規(guī)則變動(通常它分為突然變動和隨機變動,根據(jù)中心極限定理,通常認為隨機變動近似服從正態(tài)分布)。對于有季節(jié)特點的時間序列,可以先消除季節(jié)項,再消除趨勢項,最后對得到的平穩(wěn)時間序列進行模型擬合。單位根檢驗常用于判斷時間序列的平穩(wěn)性,Dicky-Fuller檢驗法雖然應(yīng)用廣泛,卻無法克服很難判斷何時包括常數(shù)項,何時包括時間趨勢的缺點,為此引入一種新的檢驗方法。在檢驗過程中,臨界值不服從標(biāo)準(zhǔn)的t分布,可以用蒙特卡羅法估計出臨界值。WOLD定理保證了平穩(wěn)時間序列是可以用ARMA模型進行擬合的。ARMA模型的定階是個難點,我們可以通過殘差分析圖、F檢驗、AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則對模型的適合性進行檢驗。預(yù)測可分為樣本內(nèi)預(yù)測、樣本外預(yù)測和事前預(yù)測,事前預(yù)測是我們最關(guān)心的,通過引入樣本外預(yù)測來實現(xiàn)對模型的合理評價。經(jīng)濟運行過程從較長時間序列看,由于市場機制的作用,呈現(xiàn)一定的規(guī)律,這對預(yù)測提供了依據(jù)。本文選取各年度季度GDP這個時間序列,通過對它進行平滑處理得到趨勢項,進而得到季節(jié)指數(shù),接著去除季節(jié)項,對含趨勢的時間序列進行差分處理,最終得到平穩(wěn)的時間序列。用EVIEWS軟件對平穩(wěn)時間序列進行擬合。此外還運用了Holt-Winters模型,并且將Holt-Winters模型和ARMA模型相結(jié)合,最后對預(yù)測結(jié)果進行分析。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61

【共引文獻】

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本文編號：1172042