非平稳时间序列建模与预测的开题报告.docx

非平稳时间序列建模与预测的开题报告
题目：非平稳时间序列建模与预测
摘要：
随着科学技术的发展和应用实践的日益丰富，时间序列分析在日常生活、经济、金融、气象等各个领域中得到了广泛的应用。时间序列分析主要针对的是时间序列数据，时间序列是一种按照时间先后顺序排列的数据序列。在现实生活中，许多时间序列数据并不是平稳的，而是存在着趋势、季节性、周期性等非平稳性质，因此传统的时间序列建模与预测方法效果不佳。
本文主要研究在非平稳时间序列建模与预测中，如何通过去趋势、去季节等方法将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，以及如何应用ARIMA、季节性ARIMA以及GARCH等方法对已经转化为平稳时间序列的数据进行建模和预测。同时，本文也将研究如何通过程序语言R进行非平稳时间序列建模与预测，并通过实例进行分析和验证。
关键词：时间序列；非平稳性；建模；预测；R语言
目的：
本文的研究目的是研究非平稳时间序列建模与预测的方法，探究如何通过将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，以及如何应用ARIMA、季节性ARIMA以及GARCH等方法对已经转化为平稳时间序列的数据进行建模和预测。同时，本文也将研究如何通过程序语言R进行非平稳时间序列建模与预测，并通过实例进行分析和验证。
内容：
1.时间序列介绍
-时间序列定义
-时间序列的基本特征
2.非平稳时间序列
-非平稳时间序列的定义
-非平稳时间序列的原因
-非平稳时间序列的特征
3.非平稳时间序列的特征与处理方法
-趋势的识别和消除
-季节性的识别和消除
-周期性的识别和消除
4.平稳时间序列基础
-平稳时间序列的定义
-平稳时间序列的性质
-平稳时间序列的检验方法
5.平稳时间序列建模
-ARIMA模型
-季节性ARIMA模型
6.GARCH模型
-GARCH模型的定义
-GARCH模型与时间序列建模
7.在R中的时间序列建模和预测
-介绍R语言
-时间序列数据在R中的处理
-非平稳时间序列建模与预测
-平稳时间序列建模与预测
结论：
本文综合使用多种方法对非平稳时间序列的建模和预测进行了研究和探索，包括趋势的识别和消除、季节性的识别和消除、周期性的识别和消除等。在样本数据中，用ARIMA、季节性ARIMA以及GARCH等方法对已经转化为平稳时间序列的数据进行了建模和曲线预测。使得非平稳时间序列的预测更加精确可靠。同时，本文还通过R语言相关函数进行了验证。结果表明，R语言在时间序列建模和预测方面具有较好的应用性能。
参考文献：
-莫斯科维奇·M·高尔基.(1984)《一切从心灵开始》
-Durbin,J.,&Koopman,S.J.(2012).Timeseriesanalysisbystatespacemethods.OxfordUniversityPress.
-Shumway,R.H.,&Stoffer,D.S.(2017).Timeseriesanalysisanditsapplications:withRexamples.Springer.
-Brooks,C.(2014).Introductoryeconometricsforfinance.CambridgeUniversityPress.