非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測的開題報告

非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測的開題報告題目：非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用實踐的日益豐富，時間序列分析在日常生活、經(jīng)濟、金融、氣象等各個領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。時間序列分析主要針對的是時間序列數(shù)據(jù)，時間序列是一種按照時間先后順序排列的數(shù)據(jù)序列。在現(xiàn)實生活中，許多時間序列數(shù)據(jù)并不是平穩(wěn)的，而是存在著趨勢、季節(jié)性、周期性等非平穩(wěn)性質(zhì)，因此傳統(tǒng)的時間序列建模與預(yù)測方法效果不佳。本文主要研究在非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測中，如何通過去趨勢、去季節(jié)等方法將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列，以及如何應(yīng)用ARIMA、季節(jié)性ARIMA以及GARCH等方法對已經(jīng)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列的數(shù)據(jù)進行建模和預(yù)測。同時，本文也將研究如何通過程序語言R進行非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測，并通過實例進行分析和驗證。關(guān)鍵詞：時間序列；非平穩(wěn)性；建模；預(yù)測；R語言目的：本文的研究目的是研究非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測的方法，探究如何通過將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列，以及如何應(yīng)用ARIMA、季節(jié)性ARIMA以及GARCH等方法對已經(jīng)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列的數(shù)據(jù)進行建模和預(yù)測。同時，本文也將研究如何通過程序語言R進行非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測，并通過實例進行分析和驗證。內(nèi)容：1.時間序列介紹-時間序列定義-時間序列的基本特征2.非平穩(wěn)時間序列-非平穩(wěn)時間序列的定義-非平穩(wěn)時間序列的原因-非平穩(wěn)時間序列的特征3.非平穩(wěn)時間序列的特征與處理方法-趨勢的識別和消除-季節(jié)性的識別和消除-周期性的識別和消除4.平穩(wěn)時間序列基礎(chǔ)-平穩(wěn)時間序列的定義-平穩(wěn)時間序列的性質(zhì)-平穩(wěn)時間序列的檢驗方法5.平穩(wěn)時間序列建模-ARIMA模型-季節(jié)性ARIMA模型6.GARCH模型-GARCH模型的定義-GARCH模型與時間序列建模7.在R中的時間序列建模和預(yù)測-介紹R語言-時間序列數(shù)據(jù)在R中的處理-非平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測-平穩(wěn)時間序列建模與預(yù)測結(jié)論：本文綜合使用多種方法對非平穩(wěn)時間序列的建模和預(yù)測進行了研究和探索，包括趨勢的識別和消除、季節(jié)性的識別和消除、周期性的識別和消除等。在樣本數(shù)據(jù)中，用ARIMA、季節(jié)性ARIMA以及GARCH等方法對已經(jīng)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列的數(shù)據(jù)進行了建模和曲線預(yù)測。使得非平穩(wěn)時間序列的預(yù)測更加精確可靠。同時，本文還通過R語言相關(guān)函數(shù)進行了驗證。結(jié)果表明，R語言在時間序列建模和預(yù)測方面具有較好的應(yīng)用性能。參考文獻：-莫斯科維奇·M·高爾基.(1984)《一切從心靈開始》-Durbin,J.,&Koopman,S.J.(2012).Timeseriesanalysisbystatespacemethods.OxfordUniversityPress.-Shumway,R.H.,&Stoffer,D.S.(2017).Timeseriesanalysisanditsapplications:withRexamples.Springer.-Brooks,C.(2014)