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        R語言實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)的時間序列分析及建模

        2018-01-02 10:31:42胡澤芃
        科學(xué)與財富 2018年31期
        關(guān)鍵詞:語言

        胡澤芃

        摘 要: 時間序列在社會中有著廣泛的應(yīng)用,它的研究和預(yù)測有著重要意義。國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP) 是衡量一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)之一。本文以中國 1997 至 2018 各季度 GDP 值為例,借助 R 語言應(yīng)用時間序列分析法中的移動平均法,預(yù)測中國未來兩季度 GDP。比對結(jié)果選出較優(yōu)方案,給出未來四季度預(yù)測值。

        關(guān)鍵詞: R 語言;時間序列;GDP;金融數(shù)據(jù)

        1 前言

        國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是指按市場價格計算的一個國家(地區(qū))所有常住單位在一定時期內(nèi)生產(chǎn)活動的最終成果[1],可在一定程度上反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。時間序列是將統(tǒng)計數(shù)據(jù)按時間順序排列形成的數(shù)列。時間序列分析是根據(jù)時間序列反映出的信息和規(guī)律,進(jìn)行推導(dǎo),預(yù)測下一階段的發(fā)展情況[2]。

        2 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

        數(shù)據(jù)收集

        查詢中國國家統(tǒng)計局,得相關(guān)數(shù)據(jù)[1]

        在比較方法部分,選用 1997Qtr1 到 2017Qtr4 的數(shù)據(jù),預(yù)測 2018 年前兩個季度的數(shù)據(jù), 與真實值比較。預(yù)測未來四期值時,考慮所有數(shù)據(jù)。

        2 基本方法

        移動平均法是用一組與要預(yù)測時期最近的真實數(shù)據(jù)來分析未來發(fā)展情況的方法,可用于消除季節(jié)與不規(guī)則變動,得總體趨勢。根據(jù)分析元素比重不同,分為簡單移動平均與加權(quán)移動平均。本文主要應(yīng)用一次和二次移動平均[3]。

        一次移動平均

        選 N 個實際值做為一組數(shù)據(jù),計算均值作為下一預(yù)測值。進(jìn)行下一輪計算時將取數(shù)范圍后移一位,即去掉上一個最開始的值,往后多取一位

        Mt = (Xt + Xt-1 + … + Xt-N+1) / N ,N 為選取的移動平均項數(shù)預(yù)測值為 Xt+1 = Mt

        用 R 語言畫出應(yīng)用一次移動平均時的趨勢線(N=4),計算并將其圖像與真實圖像結(jié)合

        此方法對未來兩期的預(yù)測為 206780.4 億元和 213379.2 億元。

        二次移動平均

        二次移動平均公式如下

        Xt+T = at + bt × T at = 2Mt1 - Mt2

        bt = 2(Mt1 - Mt2) / (N-1)

        +

        Mt1 為一次移動平均中的 Mt,Mt2 為前 N 個 Mt1 的均值

        計算二次移動平均并將其圖像與真實圖像結(jié)合,預(yù)測結(jié)果為 220603.5 億元與 236496.3 億元。

        由上表可得 H-W 預(yù)測誤差最小

        3 結(jié)論

        本文通過 R 語言應(yīng)用一次平均,二次平均,H-W 和 ARIMA 來分析預(yù)測中國未來季度

        GDP。比對結(jié)果發(fā)現(xiàn) H-W 預(yù)測精度更高,相對誤差在 1%以內(nèi)。用它來估計中國自 2018 年第二季度之后四個季度的 GDP 分別為 232814.3,257524.5,217075.3 和 240109.4(億元)。

        時間序列在社會中應(yīng)用廣泛,本文所使用的方法只是其研究方法的一部分。雖然預(yù)測精度可接受,但只適用于短期預(yù)測。且主要依據(jù)是按時間排列的歷史數(shù)據(jù),考慮因素較單一。

        參考文獻(xiàn)

        [1]中華人民共和國國家統(tǒng)計局:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=B01.

        [2]華伯泉,統(tǒng)計預(yù)測中的二次移動平均法,統(tǒng)計研究,1995,2(64), 70-73.

        [3]R 語言實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)的時間序列分析及建模 https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/detai ls/76615816.

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