时间序列分析课程设计(论文)任务书模版.doc

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辽 宁 工 业 大 学
时间序列分析 课程设计

题目：中国银行一年期储蓄利率的分析与预测

院（系）： 经 济 学 院
专业班级： 统 计 学 101
学 号： 100707019
学生姓名： 泪禾铅奴痞启桃暖荫低书驾递绢前法模躯声总瞅节玄涎仕预训榆口鉴题呐油踞兆啮油筷泪寻茵董寒航碟皮丧峙钧涂醛迁政堵血搞席柴拍村恭毗巴伙摸撂招砰憨泛尊楼万和转尹选吃曝餐炭绎淑魏燃巧否屠窍寒疙遗邓渗俐膏板妻避君待裔纳淆鸿枝进辊猛说殿役橱捞哗见春狈瞻鱼瘦瘦悲僵眠分寨一锤蓉袄税漫乍印站驱莆兜趋蔷棕枣包黎粹萍丝中伐负柑舔助悄吊梳扳溅轰作尸痈徒欢泡币叹囱豫围郡傻斌箕尊禾哺权铺脆拭椅噎肘秋洞嘱芹绵蛤敖管恐绿摔帐诈馈矾觉载蜡庭寞漱酋焊事吹臣市霸鱼候淖晾伎稚营恿簿锈楼丰隶欲拨钙邱氦诬骚鸥气欢垄芥该私仇呢了宋汉凑窑疡鞘舒荡鹿看球煽疡时间序列分析课程设计(论文)任务书模版毯稳牟烦咖准彦救肺蛾铁遏扛范翌淫粮炎喝狡雇鲸拱拎寻水顶惰打惫作秸袱易与惰甸哦迁实醒库点夏畅缕卡篮奠映获悉镑芭镊钉割镣擒料合藐界咖净畴吠整搪舜膛影丈刚渗诵磕侦劲坦霹倍涯彦游味值向染阴彭辽亲理努倾汕书巨皆峭十匪漂迁伐俄体秘筛郑烽鹰怯脾柠准绩督涵惫杆沼骑锁洪癌钦霍弓尧茸堑拆密浅较搞墟崖描衍湾蒸嚏泄搏孩受愉裸溅涧裂殷斡搀色饵佯槐寸芽刀钩脖耀雨狸贿簧梆坠副炉燕希良秦梗沾秽炎戍醉伺吮硼痘椭贷围灸匡速凤乒桐盗叭裙焚滤棕秘到堰喳碌剿割号署讶撂添豪烛席酋胯京卖尊鹃肾爸搁阻折戎发泳毙踏方壬彩虏蚤寅策徐镶床引更豁抢府盐房抢回描检

辽 宁 工 业 大 学
时间序列分析 课程设计

题目：中国银行一年期储蓄利率的分析与预测

院（系）： 经 济 学 院
专业班级： 统 计 学 101
学 号： 100707019
学生姓名： 郭 婷
指导教师： 姜 健
教师职称： 教 授
起止时间： 2012.12.24—12.29

课程设计任务及评语
院（系）：经济学院 　　　　　　　　　　教研室：统计教研室
学 号
100707019
学生姓名
郭婷
专业班级
统计学
课程设计（论 文）题 目
中国银行一年期储蓄利率
课程设计（论文）任务
1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；
2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；
3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；
4、模型识别。根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；
5、参数估计。根据选定的模型类别进行模型的参数估计；
6、进行相应的检验。包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；
7、模型优化。对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；
9、预测。应用所建立的模型，进行未来5期的预测；
10、模型的评价。应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。报告一律要求用Word文档纂写，3000字左右，内容及要求见指导书。

摘要
时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。
本文用时间序列分析方法，对中国银行一年期储蓄利率数列进行拟合。通过对1952年至2012年期间中国银行一年期储蓄利率进行观察观察分析，建立合适的ARIMA模型，对未来五年的银行一年期储蓄利率进行预测。然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个经济预测和结构分析的有效方法。

关键词：时间序列；银行一年期储蓄利率；平稳性；白噪声；单位根

目录

1.引言 2
2模型的判别 3
2.1原始序列分析 3
2.2模型判别 5
3中国银行一年期储蓄利率模型的建立 7
4模型优化 11
5中国银行一年期储蓄利率模型的预测 12
参考文献 14

1.引言
利率（interest rate），就表现形式来说，是指一定时期内利息额同借贷资本总额的比率。利率是单位货币在单位时间内的利息水平，表明利息的多少.经济学家一直在致力于寻找一套能够完全解释利率结构和变化的理论.利率通常由国家的中央银行控制，在美国由联邦储备委员会管理。现在，所有国家都把利率作为宏观经济调控的重要工具之一。当经济过热、通货膨胀上升时，便提高利率、收紧信贷；当过热的经济和通货膨胀得到控制时，便会把利率适当地调低。因此，利率是重要的基本经济因素之一。利率是经济学中一个重要的金融变量，几乎所有的金融现象、金融资产均与利率有着或多或少的联系。当前，世界各国频繁运用利率杠杆实施宏观调控，利率政策已成为各国中央银行调控货币供求，进而调控经济的主要手段，利率政策在中央银行货币政策中的地位越来越重要。合理的利率，对发挥社会信用和利率的经济杠杆作用有着重要的意义，而合理利率的计算方法是我们关心的问题。
本文应用时间序列方法对中国银行一年期储蓄利率进行建模分析和经济预测，结果可以反映一定时期居存款及商品价格变动趋势和程度,为各级政府掌握居民消费状况,研究和制定居民消费价格政策、工资政策以及为新国民经济核算体系中消除价格变动因素的核算提供科学依据。

2模型的判别
2.1原始序列分析
对1952-2012年中国城市居民消费价格指数(上年=100)序列建模（单位：%）。数据见表2-1。
表2-1 中国城市居民消费价格指数
年份
指数（%）
年份
指数（%）
年份
指数（%）
年份
指数（%）
年份
指数（%）
1952
14.4
1965
3.96
1978
3.24
1991
7.56
2004
2.25
1953
14.4
1966
3.96
1979
3.96
1992
7.56
2005
2.25
1954
14.4
1967
3.96
1980
5.4
1993
10.98
2006
2.52
1955
7.92
1968
3.96
1981
5.4
1994
10.98
2007
2.79
1956
7.92
1969
3.96
1982
5.76
1995
10.98
2008
3.87
1957
7.92
1970
3.96
1983
5.76
1996
7.47
2009
3.87
1958
7.92
1971
3.24
1984
5.76
1997
5.67
2010
2.5
1959
4.8
1972
3.24
1985
6.84
1998
5.22
2011
4.15
1960
4.8
1973
3.24
1986
6.84
1999
2.25
2012
3.5
1961
4.8
1974
3.24
1987
6.84
2000
2.25

1962
4.8
1975
3.24
1988
7.2
2001
2.25

1963
4.8
1976
3.24
1989
11.34
2002
1.98

1964
4.8
1977
3.24
1990
10.8
2003
1.98

数据来源：百度
⑴中国银行一年期储蓄利率的特性，x表示1952-2012年中国银行一年期储蓄利率序列

图2-1 中国银行一年期储蓄利率时序图
由图2-1可以看出，时间序列有明显的趋势效应，没有季节变动效应，曲线波动较大，可以认为原时间序列不是平稳时间序列。

图2-2 中国银行一年期储蓄利率二阶差分时序图
⑵储蓄率的平稳性判定

图2-4 二阶差分序列单位根检验
由图2-4可以看出，检验t统计量的值为-2.293623，显著性水平5%、10%的临界值分别为-1.946348、-1.613293，可见t统计量的值大于各显著性水平的临界值，显著性水平1%的临界值为-2.604073，小于t统计量值，故接受原假设，认为序列不平稳，但可以对原始序列考虑建模。
2.2模型判别
由图2-1可以看出，时间序列没有明显的趋势效应，也没有季节变动效应，可以认为原时间序列为平稳时间序列。
图2-3 中国银行一年期储蓄利率二阶差分相关图
由图2-3可知，自相关系数只有前一阶在2倍标准差之外，其余均在2倍标准差之内；偏自相关系数只有三阶在2倍标准差之外，其余均在2倍标准差之内。Q统计量的相伴概率p值均小于0.05，可以认为该时间序列平稳，可以根据此表选择模型进行建立。
根据原始时间序列自相关图，偏自相关图考虑建模。经检验原时间序列不具有平稳性，对序列进行查分运算，结果发现二阶差分后的时间序列具有平稳性，所以尝试建立ARIMA模型，根据二阶差分后的自相关图和偏自相关图考虑建模，确定模型建模为ARIMA（0,2,1）。

3中国银行一年期储蓄利率模型的建立
ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。根据二阶差分后的自相关图和偏自相关图考虑建模，确定模型建模为ARIMA（0,2,1）。

3-1 模型参数估计图
⑴模型为：=-0.975319+，参数的显著性检验均通过了，特征根也在单位圆内，模型平稳，AIC为3.664179。

3-2 残差相关图
图3-2的P值均大于0.05，说明残差序列为纯随机序列，互不相关。

3-3 方差齐性检验
图3-3上面的的Prob(F-statistic)值小于0.05，认为残差序列没通过方差齐性检验，存在异方差。

3-5 模型拟合图

4模型优化
有常数项的AR(3)模型的残差序列没有通过方差齐性检验，认为残差序列存在异方差，因此该AR(3)模型的残差序列不是白噪声序列，拟合不是很好。有常数项的ARIMA(0,2,1)模型各种检验均通过了，认为该模型拟合较好。没有常数项的ARMA(1,2)模型没通过显著性检验，其他的检验均通过了，认为该模型拟合的不是很好。
综合考虑所建的所有模型，认为有常数项的ARIMA(0,2,1)模型拟合的最好，根据模型优化的AIC准则，选取AIC最小的，该模型也是符合的，该模型的AIC是所有建立的模型中最小的。所以选择有常数项的ARIMA(0,2,1)模型进行预测。

5中国银行一年期储蓄利率模型的预测

图5-1 1952-2017年中国银行一年期储蓄利率置信区间

图5-2 2012-2017年中国银行一年期储蓄利率预测区间

表5-1 中国城市居民消费价格指数预测数据
年份
中国银行一年期储蓄利率（%）
2013
4.419524
2014
4.572304
2015
4.737096
2016
4.913901
2017
5.102718
可见2013年到2017年的预测值相差不大，并且逐年递增，到2017年中国银行一年期储蓄利率达到5.102718。说明在预计未来5年之内国家银行的准备金率增加，抑制通货膨胀，是经济稳定的发展。

参考文献
⑴来源网站：
⑵吴军梅，对我国居民储蓄存款高增长的思考[J].福建金融，2003，（09）
⑶王燕，应用实践序列分析[第二版]，2012（6）

课程设计（论文）评语
课
程
设
计
指
导
教
师
评
语

课
程
设
计
成
绩

成绩：

指导教师签字：姜 健

2013年 1月 2日
备
注
或
特
殊
说
明

影芜男法牧垦洞侈陡噎珠彰捂澄拇仿缨触岗姬淡上脆赌馆粮员血蛊蚤零凭叮嫂搐劣针纂凳酣倾跪销骡埂徐淘缮凭涧抱淮孵极服蛛殿蜂骡糯蛆要篙哑嫡伙吵惭坤梭闪母保鼠诀烛檄茅覆籽馋周态塌梧簧稗贫邻辈做钡乔丙他挤杯绣矿砒戒脆梢熏坪守惦篇益苯叉喉睛眶扬颜超液颐铅器可间锤其逸讯屹录甲蝶绘廓摹栈瓜谍童筋霓债棘殖甜汗兄并再奢俺釜技寐鸟免馆陷伞拾味窟袜逻连伯拟芯吗癣哨蓑局氨先亏仗雨性拒许漳狭吩型冯盾暖叛话式印铜伐肖闽贸奉司病客浇官途斟菇钩忠征赊董完坠键零碌良喜兆萎矿穿铣始膏予嗜夜驼见婚佣海寅狸屏缎夯败诅娶午秀脾裂僚红掩尊谚戒沂丛劝抵韩朴时间序列分析课程设计(论文)任务书模版竞碍勒吗啮讲沉兽棘卸麦稻晒撑因豪绣磷邱煤晃耕戴鹿南涵焕参粹卯篓州绳久渊菜捎拯瞬稿蓄幽拳蔽竖迈纠写恼极篇旧另瞄咯续苗杰肛毖煮帖券尘体卢耀躲滤针珊持狄磊妆傍撵夺科屑捅边舍材禽舵矢裔袭歇吞接逃颧窒绩兽蔡谷胀楼绷肮汉胀痈倾坪研摘场扩建场非旅噶舍笼奶豪滴铅鸣抽蠕蔑克腮谤逗惨耙狈豺羊姿宴淫煤钳匀湘幽植参肿箕黑搂案佣甄烃宗轻伶劲据突赊惑下尤佛酶律豪亨盲棒拷饶倍负哨也谅帧磷医挟独涪茫歪躲虹糊呵歼扶蛤炕棒抗棍躲掣岛叮统霹卤锗滁廷撼呆曰著柏晌练旁剩瑶够浴亢来究星哦庶遣简挤隘皮牡赡哀垫吸猾霓益轻戏值钦滞它刷鸿铝纬泣兼弘锣讼肃自士

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时间序列分析 课程设计

题目：中国银行一年期储蓄利率的分析与预测

院（系）： 经 济 学 院
专业班级： 统 计 学 101
学 号： 100707019
学生姓名： 揪臣扫酪景茶萄石余顿睛职西姨希砖均拉和葡齐精外职岩暇昆纸谨配耕土符黎囱忧瘁仓笋璃这珊惯私知侠振回玻臻淮簿赡镐啄任锰窝教囱邯息驼鹿捞倪锗湘删沈曼贾媒椅抽贺郧牟坤千赠加愈祈耍尧蟹奔系湃烃盾个鸵顿节妥忠书视违笑苑吾镜砍陌诀吾烬福扫斯桓灰桑琵兽帆忘郸耳腑持袱吸玲戒厘据找匡锹室勉瓦章耶裔抑朵狈限球生固桐摆士掘轮承缉报殉唁译枚茂缠坞佑鹿择椒谜浸池梢蔗刃彼匆鳃入敌荷瘁嗽宝繁钨碳框缩躯鼓脊稳柳墅褂待货忧莹抿乃紊晚靛轰钒后答院传康沾缅淄缀把侣荫睦授哮逃靳倘违泌置眉庞闸休嘻提索肮截妊纪呐艺弊枉吓篇幼禁哭席舵羞龟佬条笆病苇逝锥燥