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腳本——非平穩(wěn)時間序列(ppt1,ppt2)同學(xué),你好,今天我們來介紹非平穩(wěn)時間序列及其在中國人口預(yù)測中的應(yīng)用。(ppt3)首先,先來介紹一下非平穩(wěn)時間序列的背景。(ppt4)(動畫1)我們?yōu)槭裁匆芯糠瞧椒€(wěn)時間序列呢?(動畫2)來看下面這張圖,它反映了我國GDP的數(shù)據(jù)變化,可以明顯的看出,我國的GDP是有上升的趨勢的,也就是說我國GDP的均值是隨著時間在不斷變化的。(動畫3)因此,對于一個非平穩(wěn)時間序列而言,時間序列的某些數(shù)字特征是隨著時間變化而變化的。而現(xiàn)實中的大多數(shù)經(jīng)濟數(shù)據(jù)都是非平穩(wěn)的。(ppt5)(動畫1)下面我們來看非平穩(wěn)時間序列的定義與識別。(動畫2)如果一個時間序列的均值或方差隨著時間變化,那么這個時間序列數(shù)據(jù)就是非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù);如果一個序列是非平穩(wěn)的序列,常常稱這一序列具有非平穩(wěn)性。(動畫3)如果時間序列??_??不滿足下面任意一個平穩(wěn)性條件,則該序列是非平穩(wěn)的:(動畫4)第一點,??_??的均值不隨時間變化,即??(??_??)=??。(動畫5)第二點,??_??的方差不隨時間變化,即??????(??_??)=??(??_?????)的平方=??的平方。(動畫6)第三點,任意兩期的??_??與??_(?????)之間的協(xié)方差僅依賴于時間間隔,而與時間t無關(guān),即??_??=??[(??_?????)(??_(??+??)???)]。(ppt6)接下來我們來討論ARIMA模型的建模。(ppt7)(動畫1)先引入d階差分的表示。(動畫2)d階差分后序列可以表示為X_t的d階差分等于sigamai從1到d(?1)的d次方乘以??_??^????乘以x_(???i),式中??_??^??等于d的階乘,除以i的階乘乘上(d-i)的階乘,即差分后序列等于原序列的若干序列值的加權(quán)和,而對它又可以擬合自動回歸移動平均(ARMA)模型,所以稱它為求和自回歸移動平均模型。(ppt8)(動畫1)下面我們來講解ARIMA(p,d,q)模型。(動畫2)具有如下結(jié)構(gòu)的模型稱為求和自回歸移動平均模型,簡記為??????????(??,??,??)模型:(動畫3)第一點;??(??)作用在??_??的d階差分=??(??)作用在??_??,變換得??_??的d階差分=??(??)除以??(??)*??_??,第二點,??_??的均值為0,方差為σ_??的平方,并且當(dāng)t不等于s,??_??和??_s無關(guān),即??_??是零均值、方差為??_??方的平穩(wěn)白噪聲。第三點,對任意的s小于t,??_??與??_??無關(guān),即當(dāng)期的隨機干擾與過去的序列值無關(guān)。(動畫4)式中,d階差分等于(1-B)的d次方。??(??)=1???_1*???????_??*??的??次方,為平穩(wěn)可逆????????(??,??)模型的自回歸系數(shù)多項式;??(??)=1???_1*???????_??*??的q次方,為平穩(wěn)可逆????????(??,??)模型的移動平滑系數(shù)多項式;??_??為零均值白噪聲序列。(動畫5)ARIMA模型的實質(zhì)就是差分運算與ARMA模型的組合。(ppt9)(動畫1)(見背板)對于模型中的參數(shù),特別地:(動畫2)當(dāng)??=0時,??????????(??,??,??)模型實際上就是????????(??,??)模型;當(dāng)p=0時,??????????(0,??,??)模型實際上就是??????(??,??)模型;當(dāng)??=0時,??????????(p,??,0)模型可以簡記為??????(??,??)模型。特別地,當(dāng)??=1,??=??=0時,??????????(0,1,0)模型為??_??=??_(???1)+??_??,該模型被稱為隨機游走模型。(ppt10)(動畫1)(見背板)??????????(??,??,??)模型的一般表示方法為:??(??)*(?????)的d次方作用在??_??=??(??)作用在??_??。(動畫2)和????????模型一樣,也可以用歷史觀測值的線性函數(shù)表示,記??_??=??_??+??_??*??_(?????)+??_??*??_(?????)+?=??(??)作用在??_??。(動畫3)式中??_1,??_2,?的值由如下等式??(??)*(?????)的d次方*??(??)=??(??)確定,記??星(??)=??(??)*(?????)的d次方=?????_??*?????_??*??^??+?。(ppt11)(動畫1)(見背板)容易驗證??_1,??_2,?的值滿足如下遞推公式:??_??=??_?????_??,??_??=??_????_??+??_?????_??,??_??=??_????_(j???)+?+??_(??+??)??_(????????)???_??,式中,當(dāng),??>??時,??_??=??;j小于1時,??_??=0;j等于0時,??_??=1。(ppt12)(動畫1)(見背板)那么,??_(??+??)的真實值為??_(??+??)=(??_(??+??)+??_????_(??+?????)+?+??_(?????)??_(??+??))+(??_????_??+??_(??+??)??_(?????)+?)(動畫2)由于??_(??+??),??_(??+???1),?,??_(??+1)的不可獲得性,因此??_(??+??)的預(yù)測值只能為??_??
(??)heta=??_??星*??_??+??_??星*??_(?????)+??_??星*??_(?????)+?(動畫3)真實值和預(yù)測值之間的均方誤差為??[??_(??+??)???_??(??)heta]方=(??+??_??方+?+??_(?????)方)*??方+(??_(??+??)???_??星)方*??方,j從0到無窮求和。(動畫4)要使均方誤差最小,當(dāng)且僅當(dāng)??_??星=??_(??+??),(動畫5)所以,在均方誤差最小的原則下,??期的預(yù)報值為??
_??(??)heta=??_??*??_??+??_(??+??)*??_(?????)+??_(??+??)*??_(?????)+?(ppt13)(動畫1)則??期的預(yù)測誤差為??_??(??)=??_(??+??)+??_??*??_(??+?????)+?+??_(?????)*??_(??+??)(動畫2)真實值等于預(yù)測值加上預(yù)測誤差??_(??+??)=(??_??*??_??+??_(??+??)*??_(?????)+??_(??+??)*??_(?????)+?)+(??_(??+??)+??_????_(??+?????)+?+??_(?????)*??_(??+??)=??
_??(??)heta+??_??(??)(動畫3)那么,??期預(yù)測的方差為(??+??_??方+?+??_(?????)方)*??方(ppt14)接下來我們來看一個案例分析——中國人口預(yù)測。(ppt15)1949—2001年中國人口時間序列數(shù)據(jù)見表1:中國人口在1949為5億多,到2001年增長到12億多。(ppt16)先作出中國人口增長圖,發(fā)現(xiàn)該序列明顯非平穩(wěn),因此(動畫1)做一階差分得到(動畫2)差分后的序列圖,初步判斷其是平穩(wěn)的。(ppt17)(動畫1)做出差分后序列滯后10階的自相關(guān)系數(shù)圖。(動畫2)如下圖所示。(動畫3)根據(jù)圖3中的Prob的系數(shù)都小于0.05,可以判斷差分后的序列平穩(wěn)。(動畫4)根據(jù)經(jīng)驗,可以近似嘗試用AR(1),MA(1),ARMA(1,1),ARMA(1,2),ARMA(1,3)等模型進行不斷擬合比較。(動畫5)根據(jù)赤池檢驗,我們發(fā)現(xiàn)AR(1)模型的AIC檢驗值最小。(ppt18)我們?nèi)?945-2000這段時間的數(shù)據(jù)進行分析,留下2001年的與預(yù)測的對比。(動畫1)根據(jù)差分序列后的序列數(shù)據(jù),我們得到AR(1)模型的估計結(jié)果。(動畫2)如下圖所示,黃色圈中是該模型的估計值。(動畫3)根據(jù)以上分析,我們得出這一模型形式如下:????_??=0.1429+0.6171????_(???1)+epsina_??。(ppt19)(動畫1)我們來預(yù)測2001年中國人口數(shù),(動畫2)已知2001年中國人口實際數(shù)是12.7627億人,預(yù)測值為12.788億人,相對誤差為0.2%。(ppt20)最后我們來看一下時間序列分析應(yīng)用。(ppt21)(動畫1)時間序列分析應(yīng)用可以用來地震前兆預(yù)測。(動畫2)也可以用來控制環(huán)境污染。(動畫3)時間序列分析還常用在國民經(jīng)濟宏觀控制、市場潛量預(yù)測、氣象預(yù)報、農(nóng)作物病蟲災(zāi)害預(yù)報、天文學(xué)和海洋學(xué)等方面。(ppt22)(動畫
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