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文档简介

1、关于“海南省2003-2010年各月旅游人数时间序列分析”应用时间序列分析研究报告学院：经济与管理学院 班级：09统计1班 姓名：李敏 学号：20091701310008 指导教师：张洪波 日期：2011-06-09 目录一、 摘要1二、 数据收集与录入1三、 数据分析 4（一） 原始数据序列图及其平稳化过程 41、 原始数据序列图 42、 一阶差分 53、 自相关与偏自相关图 54、 季节差分 6四、 建立季节模型7五、 残差检验 8六、 预测模型 9七、 总结10一、 摘要关键词：文章通过对“海南省2003-2010年各月旅游人数”的数据进行时间序列分析。数据是来源于海南省旅游政务网的二手

2、资料。另外，利用Eviews6.0软件进行分析。主要运用的方法有：一阶差分、季节差分，单位根检验、DW值检验、自相关与偏自相关检验、ADF检验以及Q检验。最后对原始数据建立模型并进行预测讨论。结果表明预测结果满足精度要求，具有较强的实用性。二、 原始数据的收集与录入（一） 数据的收集数据的搜集来源于海南旅游政务网（二）数据的录入利用Eviews6.0软件进行数据录入的操作，如下图所示： 三、 数据分析（一） 原始数据序列图及其平稳化过程1、 原始数据序列图首先对查看原数据的序列图，并记该序列为X：由图可知，该数据具有长期性和周期性的波动，对其进行单位根检验，如下图所示：从单位根检验结果可判定X

3、序列不平稳。应对其进行一阶差分。2、 一阶差分对X序列进行平稳化处理，一阶差分后的序列记为X1,如下图所示。由图X1看出，数据大体落在0的范围内，可判定X1序列是平稳的。3、 自相关与偏自相关图X1序列的自相关函数（ACF）和偏自相关函数(PACF)如下图所示。由P值可以看出，应对其进行季节差分。4、 季节差分季节差分后的X1序列记为X2序列，如下图可示，可以看出，自相关函数与偏自相关函数均出现拖尾性。因此，初步可以对其拟合ARMA模型：四、 建立季节模型由下表知，该序列的季节模型为：五、残差检验对上面建立的ARMA模型进行残差检验，如下图所示。显然，最终模型残差检验结果表明，该残差的自相关函数均落在两倍标准差内。因此，该模型是适应的。六、 预测模型下图是由原始数据模型预测2003-2011年各月旅游人数的相关数据与图示。可看出，预测结果基本拟合模型。另外，下图是2003-2010年旅游人数序列图（X）年与2003-2011年旅游人数序列图(XF)的比较。由图可看出，两序列存在一定的相关性。预测结果拟合较准确。七、总结由分析和预测的结果可以看出，2003-2010年海南省各月旅游人数具有一定的波动性。另外，预测的结果吻合度较强，说明ARMA模型具有一定的记忆性。运用Evie

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