1、課程設(shè)計(jì)報(bào)告 課程： 應(yīng)用時(shí)間序列分析 學(xué)號： 姓名： 班級： 教師： 應(yīng)用時(shí)間序列分析課程設(shè)計(jì)指導(dǎo)書一、 課程設(shè)計(jì)的目的隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，越來越多的集體甚至個(gè)人都參與到股票的投資當(dāng)中，希望在保值的前提下使得財(cái)富增值。但因股票的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)性，因而股市中股票價(jià)格的形成機(jī)制是個(gè)很具吸引力的研究課題。時(shí)間序列分析是預(yù)測股票價(jià)格走勢的方法之一，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法加以處理，以預(yù)測股價(jià)未來的走勢。課程設(shè)計(jì)運(yùn)用專業(yè)課程應(yīng)用時(shí)間序列分析的知識，對青島海爾股票在2012年1月4日至2013年12月16日收盤情況運(yùn)用minitab統(tǒng)計(jì)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，時(shí)序圖和自相關(guān)圖的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，對原序列進(jìn)行差分運(yùn)算，再

2、對差分序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，然后對平穩(wěn)厚的差分序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，對平穩(wěn)非白噪聲差分序列的ARIMA模型擬合，模型檢驗(yàn)，以及模型預(yù)測。二、 設(shè)計(jì)名稱：青島海爾股票收盤價(jià)的分析與預(yù)測 三、 設(shè)計(jì)要求對青島海爾股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456個(gè)數(shù)據(jù)，建立模型模型，并對其后五日收盤價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。四、 設(shè)計(jì)過程1、畫出時(shí)間序列的時(shí)序圖，根據(jù)所畫的時(shí)序圖粗略判別序列是否平穩(wěn)；2、根據(jù)序列的自相關(guān)圖判別序列是否平穩(wěn)；3、利用單位根檢驗(yàn)方法，判別序列的平穩(wěn)性；4、模型識別。根據(jù)自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)和特點(diǎn)，判別模型屬于哪種類型；5、參數(shù)估計(jì)。根據(jù)選定的模型類別進(jìn)行模型的參數(shù)估

3、計(jì)；6、進(jìn)行相應(yīng)的檢驗(yàn)。包括模型的穩(wěn)定性、可逆性的判定；參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)；殘差的白噪聲檢驗(yàn)等；7、模型優(yōu)化。對所建立的多個(gè)模型，根據(jù)AIC準(zhǔn)則等進(jìn)行優(yōu)化選擇；9、預(yù)測。應(yīng)用所建立的模型，進(jìn)行未來5期的預(yù)測；10、模型的評價(jià)。應(yīng)用相關(guān)的評價(jià)準(zhǔn)則，對所選擇的模型進(jìn)行評價(jià)。11、撰寫設(shè)計(jì)報(bào)告。報(bào)告一律要求用Word文檔纂寫,內(nèi)容及要求見指導(dǎo)書。五、 設(shè)計(jì)細(xì)則 六、 說明 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書姓 名學(xué) 號班 級課程名稱應(yīng)用時(shí)間序列分析課程性質(zhì)專業(yè)必修設(shè)計(jì)時(shí)間 2013年12月 8 日 2013 年 12 月 20日設(shè)計(jì)名稱青島海爾股票收盤價(jià)的分析與預(yù)測 設(shè)計(jì)要求對青島海爾股票在2012年1月4日至2013年

4、12月16日的共456個(gè)數(shù)據(jù)，建立模型模型，并對其后五日收盤價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。設(shè)計(jì)思路與設(shè)計(jì)過程 1、畫出時(shí)間序列的時(shí)序圖，根據(jù)所畫的時(shí)序圖粗略判別序列是否平穩(wěn)；2、根據(jù)序列的自相關(guān)圖判別序列是否平穩(wěn)；3、利用單位根檢驗(yàn)方法，判別序列的平穩(wěn)性；4、模型識別。根據(jù)自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)和特點(diǎn)，判別模型屬于哪種類型；5、參數(shù)估計(jì)。根據(jù)選定的模型類別進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì)；6、進(jìn)行相應(yīng)的檢驗(yàn)。包括模型的穩(wěn)定性、可逆性的判定；參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)；殘差的白噪聲檢驗(yàn)等；7、模型優(yōu)化。對所建立的多個(gè)模型，根據(jù)AIC準(zhǔn)則等進(jìn)行優(yōu)化選擇；9、預(yù)測。應(yīng)用所建立的模型，進(jìn)行未來5期的預(yù)測；10、模型的評價(jià)。應(yīng)用相關(guān)的

5、評價(jià)準(zhǔn)則，對所選擇的模型進(jìn)行評價(jià)。11、撰寫設(shè)計(jì)報(bào)告。報(bào)告一律要求用Word文檔纂寫，內(nèi)容及要求見指導(dǎo)書。計(jì)劃與進(jìn)度 12月8日到10日確定課題，尋找整理數(shù)據(jù)，12月14日到20日分析數(shù)據(jù)任課教師意 見說 明 設(shè)計(jì)名稱：青島海爾股票收盤價(jià)的分析與預(yù)測 日期：2013年12月 8 日 2013 年 12 月 20日設(shè)計(jì)內(nèi)容：股票收盤價(jià)的分析與預(yù)測 設(shè)計(jì)目的與要求：對青島海爾股票在2012年1月4日至2013年12月16日的共456個(gè)數(shù)據(jù)，建立模型模型，并對其后五日收盤價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。設(shè)計(jì)環(huán)境或器材、原理與說明：設(shè)計(jì)環(huán)境和器材：minitab軟件設(shè)計(jì)原理與說明：時(shí)序圖檢驗(yàn) 根據(jù)平穩(wěn)時(shí)間序列均值、方差

6、為常數(shù)的性質(zhì)，平穩(wěn)序列的時(shí)序圖應(yīng)該顯示出該序列始終在一個(gè)常數(shù)值附近隨機(jī)波動(dòng)，而且波動(dòng)的范圍有界、無明顯趨勢及周期特征自相關(guān)圖檢驗(yàn) 平穩(wěn)序列通常具有短期相關(guān)性。該性質(zhì)用自相關(guān)系數(shù)來描述就是隨著延遲期數(shù)的增加，平穩(wěn)序列的自相關(guān)系數(shù)會(huì)很快地衰減向零純隨機(jī)序列也稱為白噪聲序列，它滿足如下兩條性質(zhì) 差分方法是一種非常簡便、有效的確定性信息提取方法Cramer分解定理在理論上保證了適當(dāng)階數(shù)的差分一定可以充分提取確定性信息差分運(yùn)算的實(shí)質(zhì)是使用自回歸的方式提取確定性信息 模型簡介：自回歸移動(dòng)平均模型(Auto-regressive moving-average model,簡稱ARMA模型)。它是一種精度相當(dāng)

7、高的短期預(yù)測方法,而且不需要事先假定數(shù)據(jù)存在著一定的結(jié)構(gòu)或模式,而是從數(shù)據(jù)本身出發(fā)來尋找可以較好描述數(shù)據(jù)的模式,從而可以保證模型與數(shù)據(jù)擬合較好。 若時(shí)間序列為它的當(dāng)前和前期的誤差、隨機(jī)項(xiàng)以及前期值的線性函數(shù),可以表示為: 設(shè)計(jì)過程（步驟）或程序代碼：整理出2012年1月4日2013年12月16日青島海爾收盤價(jià)格序列。詳見excel文件時(shí)間序列課程設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)1、 平穩(wěn)性檢驗(yàn)1、時(shí)序圖的平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)序圖較為清晰的顯示了收盤價(jià)有趨勢性和季節(jié)性趨勢，顯然該序列不是平穩(wěn)序列。2、 自相關(guān)圖的平穩(wěn)性檢驗(yàn) 為了進(jìn)一步確定序列的平穩(wěn)性，利用平穩(wěn)性判別理論自相關(guān)圖來判別序列的平穩(wěn)性。根據(jù)收盤價(jià)格數(shù)據(jù)求出序列的自相

8、關(guān)系數(shù)如圖所示。該圖橫軸表示延遲期數(shù)，縱軸表示自相關(guān)系數(shù)，以豎直方向的垂線表示自相關(guān)系數(shù)的大小。從圖中我們發(fā)現(xiàn)序列的自相關(guān)系數(shù)遞減到零的速度相當(dāng)緩慢，在很長的延遲時(shí)期里，自相關(guān)系數(shù)一直為正，而自相關(guān)系數(shù)大多數(shù)都在二倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍之外。這是具有單調(diào)趨勢的非平穩(wěn)序列的一種典型的自相關(guān)圖形式。這和該時(shí)序圖顯示的顯著的非平穩(wěn)性是一致的。2、 白噪聲檢驗(yàn)1、差分運(yùn)算 時(shí)序圖顯示，序列具有長期趨勢，選擇對序列進(jìn)行一階差分。而一階差分后線性遞增趨勢被提取，一階差分后序列具有穩(wěn)定隨機(jī)波動(dòng)，結(jié)果如圖所示。一階差分后消除了原數(shù)列的趨勢性，為了進(jìn)一步確定一階差分后序列的平穩(wěn)性，考察一階差分后序列的自相關(guān)圖。，五步差分

9、充分的提取出原序列蘊(yùn)含的季節(jié)性。一階五步差分后序列的自相關(guān)圖如圖所示。 滯后(Lag) ACF T LBQ 1 0.804877 17.09 294.12 2 0.607384 8.51 461.98 3 0.404258 4.93 536.51 4 0.180894 2.10 551.46 5 0.008603 0.10 551.50 6 0.021772 0.25 551.72 7 0.013160 0.15 551.80 8 0.003637 0.04 551.80 9 0.006666 0.08 551.82 10 -0.031026 -0.36 552.27 11 -0.064056

10、 -0.73 554.17 12 -0.073427 -0.84 556.68 13 -0.070309 -0.80 558.99 14 -0.036159 -0.41 559.60 15 -0.025999 -0.30 559.92 16 -0.003179 -0.04 559.92 17 -0.003701 -0.04 559.93 18 -0.032110 -0.37 560.41一階差分后序列自相關(guān)系數(shù)都在二倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)波動(dòng)。根據(jù)時(shí)序圖和自相關(guān)圖可以確定差分后序列為平穩(wěn)序列。2、一階五步差分序列的白噪聲檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn) H0： H1：至少存在某個(gè)延遲QLB統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)QLB統(tǒng)計(jì)量值P值延遲

11、6期551.72 0.25延遲12期556.68 0.35由表中的Sig.（即P值）均0.05可看出，接受原假設(shè)，所以認(rèn)為該序列為非白噪聲序列。三、模型擬合由圖可看出，五步差分后的自相關(guān)圖顯現(xiàn)出三階截尾的性質(zhì)。再看偏自相關(guān)的性質(zhì)一階五步差分后序列的偏自相關(guān)系數(shù)圖一階五步差分后序列的偏自相關(guān)系數(shù)顯示出拖尾的性質(zhì)。根據(jù)ARMA模型定階的基本原則，用MA(3)模型擬合五步差分后的序列。實(shí)際上就是用ARMA（0，3）模型擬合原序列。輸出結(jié)果如下。參數(shù)的最終估計(jì)值類型 系數(shù) 系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 T P移動(dòng)平均 1 -1.3557 0.0367 -36.94 0.000移動(dòng)平均 2 -1.1676 0.0494

12、-23.65 0.000移動(dòng)平均 3 -0.6107 0.0384 -15.91 0.000常量 12.2023 0.1192 102.37 0.000均值 12.2023 0.1192模型為：4、 殘差檢驗(yàn)由殘差序列繪制殘差圖殘差圖顯示出殘差圖上的點(diǎn)散布隨機(jī)，無任何規(guī)律性。為了進(jìn)一步確定殘差的隨機(jī)性，對殘差進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，結(jié)果如下。 滯后(Lag) ACF T LBQ 1 0.351884 7.51 56.84 2 0.530445 10.14 186.27 3 0.598170 9.49 351.23 4 0.570288 7.66 501.51 5 0.336976 4.04 554.0

13、9 6 0.560479 6.49 699.88 7 0.466586 4.96 801.14 8 0.360313 3.64 861.67 9 0.413179 4.06 941.43 10 0.461640 4.38 1041.22 11 0.334710 3.05 1093.80 12 0.373941 3.34 1159.57 五步差分后對數(shù)序列殘差的白噪聲檢驗(yàn)延遲QLB統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)QLB統(tǒng)計(jì)量值P值延遲6期699.88 1延遲12期1159.57 1顯然，擬合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Q值都顯著大于，可以認(rèn)為該殘差序列為白噪聲序列。由表看出P值都小于顯著性檢驗(yàn)水平0.05，系數(shù)顯著性檢驗(yàn)顯示兩參數(shù)均顯

14、著。這說明ARMA(0,3)模型對該序列建模成功。擬合后的效果圖如圖所示。 五、ARMA模型預(yù)測通過對對青島海爾股票在2012年1月4日至2013年12月16日收盤價(jià)格序列的分析，對未來5天的收盤價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測，其預(yù)測結(jié)果如表所示。未來5期預(yù)測值及置信上下限日期預(yù)測值95%置信上限95%置信下限2012.12.1718.063619.275520.48742012.12.1814.702316.743918.78542012.12.1911.478613.962616.44662012.12.209.610312.202314.79422012.12.219.610312.202314.794

15、2 設(shè)計(jì)結(jié)果與分析(可以加頁)： 股票受很多因素的影響，如：世界經(jīng)濟(jì)狀況，國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策等因素的影響。對股民來說，股票的預(yù)測，能過幫助股民選擇股票。對國家來說，股票市場的好壞顯示一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)整體狀況。因此對股票的未來走勢進(jìn)行預(yù)測分析是很有必要的。 使用時(shí)間預(yù)測法對股票進(jìn)行預(yù)測結(jié)果比較準(zhǔn)確、可靠，同時(shí)也彌補(bǔ)了其他方法的不足。由此可見時(shí)間序列分析在對股票數(shù)據(jù)的未來走勢分析中有著很重要的作用。設(shè)計(jì)體會(huì)與建議：通過這次課程設(shè)計(jì)，我學(xué)會(huì)了許多課本上學(xué)不到的東西，同時(shí)也加強(qiáng)了我的動(dòng)手、思考和解決問題的能力，受益匪淺。在課程設(shè)計(jì)過程中，我覺得是對課本知識的鞏固和加強(qiáng)，由于課本上的知識太多，同時(shí)平時(shí)課間又

16、沒有好好的運(yùn)用課本知識，而且考試的內(nèi)容有限，所以在這次課程設(shè)計(jì)過程中，我了解很多有關(guān)非參數(shù)的知識，對其實(shí)際生活的應(yīng)用有更多的認(rèn)識。從前的學(xué)習(xí)過程過于浮淺，只是流于表面的理解，而現(xiàn)在要做課程設(shè)計(jì)，就不得不要求我對所用到的知識有更深層次的理解。因?yàn)檎n程設(shè)計(jì)的內(nèi)容比及書本中的理論知識而言，更接近于現(xiàn)實(shí)生活，而理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)化往往是一個(gè)艱難的過程，它猶如一只攔路虎，橫亙在我的面前。但是我毫不畏懼，因?yàn)槲蚁嘈盼夷苄小Ｍㄟ^這次課程設(shè)計(jì)使我懂得了理論與實(shí)際相結(jié)合是很重要的，只有理論知識是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有把所學(xué)的理論知識與實(shí)踐相結(jié)合起來，從理論中得出結(jié)論，才能真正為社會(huì)服務(wù)，從而提高自己的實(shí)際動(dòng)手能力和獨(dú)立思考的能力。在設(shè)計(jì)的過程中遇到問題，可以說得是困難重重，這畢竟第一次做的，難免會(huì)遇到過各種