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《山东师范大学》 2000年
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非时期经济时间序列分析及应用

李莉莉  
【摘要】: 时间序列分析在经济统计与预测中占有重要地位,而到目前为止,大多数文献只是 对时期经济时间序列进行了讨论,对非时期经济时间序列涉及较少,然而非时期经济时 间序列是广泛存在的。比如,某一仓库每月的库存量,某企业在1997年中,每月月底统计 的职工人数,这些都是时点经济时间序列;另外,还有平均数时间序列和相对数时间序 列,如年平均工资是平均指标时间序列,工资指数是相对指标时间序列。 由于非时期经济时间序列分析包括时点经济时间序列分析、平均数经济时间序列分 析、相对数经济时间序列分析,涉及面较广。本文着重以间隔相等的平稳时点AR(p)经 济时间序列为例,研究其数字特征、模型的初步识别、参数估计及预报。其它几种经济时 间序列分析可以类似的讨论。为方便计,称时间间隔相等的时点经济时间序列为时点经 济时间序列。由于时点经济时间序列的指标数值相加后无实际意义,所以对时点经济时 间序列而言,其数字特征就不能用以往的公式。本文第一节主要介绍时点经济时间序列 的基本概念和数字特征,并对其样本数字特征的性质进行了讨论。主要有以下结果: 1)采用首尾折半法定义其样本均值,即 样本自协方差函数定义为: 样本自相关函数与样本偏相关函数也有相应的改变。 2)样本数字特征的性质 a)x为均值μ的无偏估计、一致估计。 b)样本自协方差函数γk与样本自相关函数pk分别为γk与pk的渐近无偏估计,且 tim“=“ a·。·tim尔=以 a。 队4) c)设kl眼从AR(n)模型,{a上为独立同分布白噪声序列,Ea;二 0,Ea7二。‘< 。Eat<co,则 lfillE卜*。一一;I= 0 i二*…,k,k> 1(0.5) tim 9。;=P。;a。。=l,2,、··,k,k>1(0.6) 且当k>p时,其偏相关函数是撇啦的,且随机向量(抓叭H,。刊,·。·,抓w+。,。+。) 渐近于川0,人)其中几为m阶单位矩阵,。>1为任何给定的正整数。 第二节是模型的初步识别。即初步识别模型的类别,再根据ARb)模型偏相关函数 的截尾性确定阶御。第三节是参数估计,主要用矩估计、最小二乘估计与极大似然估计 等方法估计AWP)模型的参数。主要有以下结果: M)ARp)模型参数的矩估计ibM=YJ‘R。其中,F。为样本自协方差函数矩阵, Rn=(,…,yr)’D b)AR…)模型参数的最小二乘估计 iLS二卜…JJRL…其中, I7乙\UJ 7工ti)”””丁LLI,——1)\ _I 1LL人1-u\叫””””uW一勺! IL\P)“l… I\U·l) 飞 一歹(n_1\个(们 川… 个(nil \丁L\尸一上)7L\尸L)”””T乙\U)/ fry,下t-,十o-i+1。,JL-大十孔-h+1。 入什一* 二九U一* =二>(一)(一)〔 幻 。-。。j。-。。’?飞oh-”2’”2 tteP+l C)人R…)模型参数的极大似然伯计为 L,(MIM\l A一17 WML“\WI,””“;W。)“H tiP 其中 l 口11 口12“” dl。\ltool\ A 上0d2ld22’“”口ZvI7 上I—*20。nn\ “11 一pl.I\v·。) fil………… 11f,l \uplU尸2“”ti*p八do。/ n—2 」;。=>。Js+l-。JsOS。,JSp(0.m) s。1+J Z 经比较,当n很大时,这三种估计相差不大。由于矩估计计算起来方便,所以常用矩估 计。第四节介绍AR*模型的定阶,主要用AIC准则进行定阶。第五节是AR{p)序列的 预报。主要结果如下: 叫设一…·.x-N,N;打)为均值为零、方差有限的随机向量、入卜)为依*;、n*, … ,。;-。·)所得的最优预报,则 壬小)=E(X土+丁卜,…,X士一。) 卜)AR一)序列的递推预报公式 尸 Tf(1“7。Pjjt+l, Jrtl 【久(2)=plx;(1)+pZx?
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:F224.7

【引证文献】
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2 张美英;何杰;;时间序列预测模型研究简介[J];江西科学;2009年05期
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2 肖斌;基于数据挖掘的电信业客户数预测研究[D];重庆大学;2006年
3 罗婷婷;基于多模型的农产品供求信息分析预测系统研究[D];中国农业科学院;2010年
【参考文献】
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【共引文献】
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2 王永亮;区域物流运行状态测评体系[D];沈阳工业大学;2010年
3 覃基广;吉林省农村信贷效率的实证研究[D];吉林大学;2011年
4 尹先明;日照港附近水域实施船舶定线制的研究[D];武汉理工大学;2011年
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8 乔山保;财政补贴对农业保险市场的影响研究[D];华中农业大学;2011年
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【同被引文献】
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1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 王江红;于丽莹;马英慧;刘红欣;栾天浩;;灰色GM(1,1)模型预测吉林省高粱播种面积[J];安徽农学通报;2007年20期
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8 汪晓银;中国蔬菜生产、消费与贸易研究[D];华中农业大学;2004年
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【二级引证文献】
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1 佟长福;史海滨;李和平;;基于小波分析的灰色系统理论在需水量预测中的应用[A];现代节水高效农业与生态灌区建设(下)[C];2010年
2 魏胜田;;人工冻土温度场特性时间序列分析[A];中国煤炭学会成立五十周年系列文集2012年全国矿山建设学术会议专刊(上)[C];2012年
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1 赵红强;基于小波分析的我国经济运行特征研究[D];吉林大学;2011年
2 倪同和;道路交通规划关键指标预测方法研究[D];吉林大学;2011年
3 佟长福;鄂尔多斯市综合节水技术和需水量预测研究[D];内蒙古农业大学;2011年
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7 聂淑媛;时间序列分析的早期发展[D];西北大学;2012年
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10 袁玉萍;黑龙江垦区农机装备发展水平预测及对粮食产量贡献的研究[D];黑龙江八一农垦大学;2014年
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1 肖华刚;基于客流数据挖掘的公交时刻表的研究[D];北京交通大学;2011年
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7 钱林;基于GeoCOM接口技术的测量机器人自动变形监测系统的研究与应用[D];北京建筑工程学院;2010年
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1 刘大为;冯径;孙春风;刘子俊;;基于时间序列分析的气象观探测设备状态预测研究[A];2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会专辑[C];2009年
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3 王栋;随机与混沌神经放电节律的时间序列分析[D];陕西师范大学;2010年
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6 董科强;分形理论和时间序列分析若干问题研究[D];北京交通大学;2011年
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8 岳东杰;水利水电工程变形监测中GPS技术与数据处理研究[D];河海大学;2006年
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10 谭泗桥;支持向量回归机的改进及其在植物保护中的应用[D];湖南农业大学;2008年
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1 张盼;长武塬区地下水位变化特征研究[D];西北农林科技大学;2010年
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3 李程;三峡库区水质时间序列分析与发布[D];武汉大学;2005年
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5 朱文骥;基于Box-Jenkins法对玻璃纤维增强模塑料老化预测的模型研究[D];武汉理工大学;2006年
6 高峰;时间序列分析在顾客满意度中的应用研究[D];华东师范大学;2007年
7 朱名勋;湖南省物流产业发展研究[D];中南大学;2005年
8 李学勃;火电企业燃煤价格与电力需求分析及预测实证研究[D];对外经济贸易大学;2007年
9 刘菊艳;基于数据挖掘技术的短期风速预测[D];西安科技大学;2010年
10 叶英;我国沿海运输市场现状分析及预测实证研究[D];武汉大学;2005年
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