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季节时间序列调整与实例研究

季节时间序列调整与实例研究

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作者：冯冬冬南京大学

学位级别：硕士

时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展规律或动态地刻画一种现象与其他事件之间的内在联系和变化规律性,实现认识事物之目的,而且运用时间序列分析还可以预测事件的未来动向,修正或重新设计模型以达到利用和改变客观事物之... 详细信息

时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展规律或动态地刻画一种现象与其他事件之间的内在联系和变化规律性,实现认识事物之目的,而且运用时间序列分析还可以预测事件的未来动向,修正或重新设计模型以达到利用和改变客观事物之目的。大量事实表明,一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合：(1)趋势变动(2)季节变动(3)不规则变动(通常它分为突然变动和随机变动,根据中心极限定理,通常认为随机变动近似服从正态分布)。对于有季节特点的时间序列,可以先消除季节项,再消除趋势项,最后对得到的平稳时间序列进行模型拟合。单位根检验常用于判断时间序列的平稳性,Dicky-Fuller检验法虽然应用广泛,却无法克服很难判断何时包括常数项,何时包括时间趋势的缺点,为此引入一种新的检验方法。在检验过程中,临界值不服从标准的t分布,可以用蒙特卡罗法估计出临界值。WOLD定理保证了平稳时间序列是可以用ARMA模型进行拟合的。ARMA模型的定阶是个难点,我们可以通过残差分析图、F检验、AIC准则和BIC准则对模型的适合性进行检验。预测可分为样本内预测、样本外预测和事前预测,事前预测是我们最关心的,通过引入样本外预测来实现对模型的合理评价。经济运行过程从较长时间序列看,由于市场机制的作用,呈现一定的规律,这对预测提供了依据。本文选取各年度季度GDP这个时间序列,通过对它进行平滑处理得到趋势项,进而得到季节指数,接着去除季节项,对含趋势的时间序列进行差分处理,最终得到平稳的时间序列。用EVIEWS软件对平稳时间序列进行拟合。此外还运用了Holt-Winters模型,并且将Holt-Winters模型和ARMA模型相结合,最后对预测结果进行分析。

关键词：时间序列季节样本外预测 pp检验法 Holt-Winters预测

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