多元分析题目(共14页)

1、多元时间(shjin)序列分析一、实验目的：利用arima过程(guchng)进行单位根检验，并进行arimax模型的建模。二、实验(shyn)内容P2262（1）谷物产量画时序图：根据所画时序图，显示(xinsh)出该序列没有明显(mngxin)趋势或周期(zhuq)，基本可以视为平稳序列。为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别。画自相关图：自相关图显示序列的自相关系数一直都比较小，始终控制在2倍的标准差范围以内，可以认为该序列自始至终都在零轴附近波动，这是随机性非常强的平稳时间序列通常具有的自相关图特征。纯随机检验结果：在延迟6阶的条件下LB检验统计量的P值显著大于显著性水平，

2、所以该序列为纯随机序列（白噪声）即服从原假设。单位根检验：当显著性水平(shupng)取为0.05时，序列x只有(zhyu)经过第2种有漂移(pio y)项自回归处理才能得到平稳序列。该平稳序列0阶自相关。2（2）降雨量画时序图：根据所画时序(sh x)图，显示出该序列没有(mi yu)明显趋势或周期(zhuq)，基本可以视为平稳序列。为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别。画自相关图：自相关(xinggun)图显示序列的自相关系数一直(yzh)都比较(bjio)小，始终控制在2倍的标准差范围以内，可以认为该序列自始至终都在零轴附近波动，这是随机性非常强的平稳时间序列通常具有的自相

3、关图特征。纯随机检验结果：在延迟6阶的条件下LB检验统计量的P值显著大于显著性水平，所以该序列为纯随机序列（白噪声）即服从原假设。单位根检验：当显著性水平取为0.05时，序列x只有经过第2种有漂移项自回归处理才能得到平稳序列。该平稳序列0阶自相关。2（1）草履虫画时序图：根据所画时序图，显示出该序列(xli)有明显的周期性，即它通常(tngchng)不是(b shi)平稳序列。为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别。画自相关图：从图中我们发现(fxin)序列的自相关系数递减(djin)到零的速度(sd)相当缓慢，在很长的延迟时期里，自相关系数一直为正，而后，又一直为负，之后又一直为

4、正。这是非平稳序列的一种典型的自相关图形式。纯随机检验结果：在延迟6阶的条件下LB检验统计量的P值都非常小（99.999%）断定该序列属于非白噪声序列即不服从原假设。单位根检验：当显著性水平(shupng)取为0.05时，序列(xli)x经过第1种无漂移(pio y)项自回归处理就能得到平稳序列。该平稳序列1阶自相关。2（2）某种草履虫掠食动物画时序图：根据所画时序图，显示出该序列有明显的周期性，即它通常不是平稳序列。为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别。画自相关(xinggun)图：从图中我们(w men)发现序列的自相关系数递减(djin)到零的速度相当缓慢，在很长的延迟时期

5、里，自相关系数一直为正，而后，又一直为负，之后又一直为正。这是非平稳序列的一种典型的自相关图形式。纯随机检验结果：在延迟6阶的条件下LB检验统计量的P值都非常小（99.999%）断定该序列属于非白噪声序列即不服从原假设。单位根检验：当显著性水平(shupng)取为0.05时，序列(xli)x经过第1种无漂移(pio y)项自回归处理就能得到平稳序列。该平稳序列1阶自相关。4（1）出口画时序图： 根据所画时序图，显示出该序列有明显的递增趋势，即它通常不是平稳序列。为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别。画自相关(xinggun)图：自相关(xinggun)图显示序列自相关系数长期(c

6、hngq)位于零轴的一边，这是具有单调趋势序列的典型特征。同时自相关图显示出来的这个性质和该序列时序图显示出的带长期递增趋势的周期性质是非常吻合的。这是非平稳序列的一种典型的自相关图形式。纯随机检验结果：在延迟6阶的条件下LB检验统计量的P值都非常小（99.999%）断定该序列属于非白噪声序列即不服从原假设。单位根检验：检验(jinyn)结果显示，当=0.05时无论(wln)考虑何种类型的模型，这六种处理(chl)均不能实现残差序列平稳。4（2）进口画时序图：根据所画时序(sh x)图，显示出该序列有明显的递增(dzng)趋势，即它通常(tngchng)不是平稳序列。为了稳妥起见，我们还需要利

7、用自相关图进一步辅助识别。画自相关图：自相关图显示序列自相关系数长期位于零轴的一边，这是具有单调趋势序列的典型特征。同时自相关图显示出来的这个性质和该序列时序图显示出的带长期递增趋势的周期性质是非常吻合的。这是非平稳序列的一种典型的自相关图形式。纯随机检验结果：在延迟6阶的条件(tiojin)下LB检验统计量的P值都非常(fichng)小（99.999%）断定该序列(xli)属于非白噪声序列即不服从原假设。单位根检验：检验结果显示，当=0.05时无论考虑何种类型的模型，这六种处理均不能实现残差序列平稳。内容总结（1）多元时间序列分析一、实验目的：利用arima过程进行单位根检验，并进行arimax模型的建模（2）为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别（3）这是非平稳