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1、河北经贸大学毕业论文时间序列分析在我国社会消费品零售总额预测中的应用专业名称: 统计学 班 级: 200801 学生姓名: XXX 指导教师: XXX 完成时间: 2012 年 5 月 河北经贸大学毕业论文I摘 要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济变量值。市场经济中,政府对市场变化的即时反应是各国经济工作的重点。在我国,随着市场经济的日益成熟,各级政府逐渐认识到短期计划的重要性。在要求减少对市场干预的同时,政府在经济中的作用主要体现在保证经济运行的正常轨道,由于社会消费品零售总额反映了经济运行中的一个重要环节消费,尤其是目前我国市场上的消费
2、需求不足现象,使我国经济发展受到外需与内需两方的困扰。因此对于社会消费品零售总额预测中的研究一直具有积极意义。本文系统阐述了时间序列分析方法在社会消费品零售总额预测中的应用,包括 模型和 模型。本文使用ARIMSARI模型对社会消费品零售总额波动趋势进行短期预QDPqdpI,测,首先对我国 2001 年 1 月至 2011 年 12 月社会消费品零售总额数据进行预处理和分析,发现该时间序列既包含趋势性又包含季节性,然后对其进行 建模分析。为检验模型预测效果,保留 2011qdpARI,年 1 月至 12 月的观测值作为评价模型预测精度的参照对象,最后通过对2011 年 1 月至 12 月数据的
3、试预测,发现 模型有较好)1,0(,ARIM的拟合效果。关键词 时间序列分析;社会消费品零售总额;预测河北经贸大学毕业论文IIABSTRACTThe analysis of time series is one of the important tools for researching in the field of economy. It describes the law of historic data with the time passing by and it is also used to predict the value of economic variables. In
4、the market economy, the governments immediate reaction to changes in the market is the focus of economic work. In our country, along with the increasingly mature market economy, various governments gradually realize the importance of short-term plan. The role of the government in the economy mainly
5、embodies in the guarantee of economic operation of the normal track. The total retail sale of social consumer goods reflects one of the important economic operation links consumption. Our country consumption market demand inadequacy at present making our country economy development by foreign demand
6、 and domestic demand puzzled. So the total retail sale of consumer goods in the prediction of research always has positive significance. This paper elaborates the method of time series analysis in total retail sales of consumer goods in the prediction, including both the model of and ARIMthe model o
7、f .The paper uses the model of SARIMQDPqdpI,forecasting the total retail sales of social consumer goods. In the first, the author preprocesses the total retail sales of social consumer goods of January 2001 to December 2011, finding that the time series contains both trend and contains a seasonal. T
8、hen, the paper analyses the sequence with the model of. At last, the author finds the model of QDPqdpARI,has better fitting effect.)10(MKey words time series analysis; forecast; the total retail sale of social consumer good河北经贸大学毕业论文1目录一、引言1二、时间序列的特征分析1(一)时间序列定义2(二)平稳性21、平稳时间序列的定义22、平稳性检验2(三)纯随机性3(四
9、)季节性3三、时间序列分析方法4(一) 模型和 模型4ARM1、 模型42、 模型5(二) 模型与 模型5IA1、 模型52、 模型6ARI3、 模型的识别7),(qpM(三) 模型分析法7SI四、我国社会消费品零售总额预测的实证分析8(一)时间序列预处理81、时间序列平稳性检验92、时间序列季节性检验103、时间序列纯随机性检验12(二)模型识别与建立12(三)模型评价14(四)模型预测15五、结论及建议17参考文献19附录 120河北经贸大学毕业论文1时间序列分析在我国社会消费品零售总额预测中的应用一、引言 社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售业、贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对
10、城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农民居民零售额的总和。这个指标能够反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应生活消费品来满足他们生活需求的情况,是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。随着消费环境的逐步改善,人们的消费能力不断增强,人们消费能力的增强直接带动了社会消费品零售总额的发展, “十一五”期间,面对复杂多变的国内外形势,特别是为应对国际金融危机的冲击,国家出台了一系列扩大内需、促进消费等政策措施,消费品市场的稳定发展对我国缓冲金融危机起到了明显的积极作用,消费需求已经成为经济增长的重要组成部分。中国社会消费品零售业的发展将进入参与国际化竞争的新阶段,可靠
11、准确的数据体系有利于政府的宏观决策,而零售总额的数据受多种因素的影响。因此对我国社会消费品零售总额进行预测是有积极意义的。本文利用时间序列分析方法对我国社会消费品零售总额进行分析和预测。时间序列分析是根据动态数据揭示系统动态结构的规律的统计方法。其基本思想是根据系统的有限长度的运行记录(观察数据),建立能够比较准确地反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型,并借以对系统的未来行为进行预报。二、时间序列的特性分析 在建立时间序列模型之前,必须对时间序列数据进行预处理,以便剔除那些不符合统计规律的异常样本,同时还要对这些数据的基本统计特征进行检验,以确保建立的时间序列模型的可靠性和置信度,并满
12、足一定的精度要求。对时间序列数据进行的预处理包括平稳性检验、纯随机性检验和季节性检验。河北经贸大学毕业论文2(一)时间序列定义所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究,找寻它的变化发展规律,预测它将来的走势就是时间序列分析。在统计研究中,常用按时间顺序排列的一组随机变量, ,X21来表示一个随机事件的时间序列,简记为 )或 )。用Tt,tX或 nx,.21 nt.31,表示该随机序列的 n 个有序观察值,称之为序列长度为 n 的观察值序列。(二)平稳性1、平稳时间序列的定义 随机时间序列的平稳性分为严平稳和宽平稳。严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义,它认为只
13、有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时,该序列才能被认为平稳。设 )为一时间序列,对任意正整数 m,任取 ,对任意整tX Tttm.,321数 ,有),.(),.(F 21,.21,. 2121 mttmtt xFxmm 则称时间序列为严平稳时间序列。宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定,所以只要保证序列低阶矩平稳(二阶) ,就能保证序列的主要性质近似稳定。 满足以下条件的序列称为宽平稳时间序列 为常数, ,tExTt河北经贸大学毕业论文3 TtsktskEst ,),(),(2、平稳性检验时间序列模型是建立在随机时间序列平稳
14、性的基础上的,因此对随机时间序列进行平稳性检验是非常必要的。对序列平稳性的检验方法主要有三种检验方法:时序图检验、自相关图检验和单位根检验。(三)纯随机性对于随机序列 , tT , 如果 E( ) = tXtX0, ,tT;Cov ( , ) = 0, (t + k ) T , k 0 , 则称 2)(tVartk t为纯随机序列,又称为白噪声序列。白噪声是平稳的随机过程 ,是一种没有分析价值的序列。如果一个时间序列是纯随机的,得到一个观察期数为 n 的观察值序列 ,那么该序列的延迟非零期的样本自相关系数将近似服从ntx.3,21,均值为零、方差为序列观察期数倒数的正态分布,即 0kn),1(N 式中,n 为观察期数。我们可以构造检验统计量来检验序列的纯随机性。原假设和备择假设分别为:原假设: 1,0.21 m备择假设:至少存在某