時間序列分析課程論文

1、摘要時間序列分析是應(yīng)用廣泛的數(shù)量分析方法，主要描述和探索事物隨時間發(fā)生變化的數(shù)量規(guī)律，時間序列分析中最典型的ARMA模型和ARIMA模型在近幾年的相關(guān)研究中有較多的應(yīng)用并得到廣泛關(guān)注，而本文基于國家統(tǒng)計局公布的江西省1978—2014年的城鎮(zhèn)化水平為分析數(shù)據(jù)，選擇ARIMA模型進(jìn)行建模處理，一方面是因為ARIMA模型在非平穩(wěn)時間時間序列分析方面具有獨特的優(yōu)勢，另一方面是模型能很好地擬合江西省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的走勢，模型的精度較好反映數(shù)據(jù)的

2、真實水平。對于實際問題的分析，結(jié)合當(dāng)前我省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的形勢，本文以有明確記錄以來的江西省城鎮(zhèn)化率統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，并根據(jù)SAS軟件對這些數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性與純隨機(jī)性進(jìn)行檢驗，并利用SAS軟件處理的結(jié)果判斷該數(shù)據(jù)是否為平穩(wěn)序列且為非白噪聲序列，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分等一系列處理，運用模型擬合數(shù)據(jù)時間序列，由于時間序列數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，且歷史數(shù)據(jù)對未來的發(fā)展有一定影響，結(jié)合對模型有很好預(yù)測結(jié)果，得出所有預(yù)測誤差均沒有超過１%，而且用來預(yù)測

3、未來五年江西省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平達(dá)到60%，與省政府預(yù)計2020年常住人口城鎮(zhèn)化率達(dá)到或接近60%的目標(biāo)基本保持一致，進(jìn)一步體現(xiàn)了模型擬合的優(yōu)越性，為對本省未來實現(xiàn)戶籍改革一體化、全面提高城市化水平提供了可借鑒的參考且為省政府在制定健全人口信息管理體系政策方面提出建議。針對分析出的結(jié)果以及相關(guān)文獻(xiàn)資料的查閱，為江西省城鎮(zhèn)化發(fā)展總結(jié)以下幾點政策建議：（1）以人為本，科學(xué)發(fā)展；（2）改革舊體制，消除體制障礙；（3）加大投融資體制改革，多渠道籌措

4、城市建設(shè)資金；（4）改善和加強歸城鎮(zhèn)化的宏觀調(diào)控。平，所以根據(jù)城鎮(zhèn)化水平時序圖可以看出江西城鎮(zhèn)化水平發(fā)展較為緩慢，且具有單調(diào)遞增趨勢，具有顯著的非平穩(wěn)時間序列特征。進(jìn)一步考察該序列的樣本自相關(guān)圖，繼續(xù)檢驗序列平穩(wěn)性。所得到的相關(guān)圖如下：從自相關(guān)圖中可以顯然看出，自相關(guān)系長期位于零軸右側(cè)，具有單調(diào)趨勢增加的特征。進(jìn)一步驗證了時序圖是典型的非平穩(wěn)時間序列。因此由于序列非平穩(wěn)，我們之后要對其進(jìn)行差分運算。三、江西省城鎮(zhèn)化發(fā)展水平模型的構(gòu)建3.