实验任务.docx
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实验任务
实验四时间序列分析
实验目的：
1、熟练掌握动态分析指标的计算方法，能用动态分析指标分析社会经济现象的发展现状和趋势。
2、能使用移动平均工具进行长期趋势的测定。
3、掌握直线趋势的拟合
4、了解季节变动的测定方法。
实验任务：
1、利用EXCEL完成下列问题。
年份
产值
年份
产值
1992
1993
1994
1995
1996
80
83
87
89
学号1-30同学：
学号后两位+65（其他同学取95）
1997
1998
1999
2000
2001
101
107
学号30同学：
学号后两位+65（其他同学取115）
125
129
问题：
1、计算各年产值的环比发展速度和定基发展速度
2、计算1992年-2001年产值的平均发展速度
2、数据资料：
年.月
工业总
产值
（亿元）
三个月
移动平
均总和
三个月
移动
平均
年.月
工业总
产值
（亿元）
三个月
移动平
均总和
三个月
移动
平均
1983.1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1984.1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
477.9
397.2
507.3
512.2
527.0
545.0
494.7
502.5
536.5
533.5
553.6
543.9
518.0
460.9
568.7
570.5
590.0
604.8
564.9
575.9
613.9
614.0
646.7
655.3
——
1382.4
1416.7
1546.5
1584.2
1566.7
1542.2
1533.7
1572.5
1623.6
1631
1615.5
1522.8
1547.6
1600.1
1729.2
1765.3
1759.7
1745.6
1754.7
1803.8
1874.6
1916
1947.7
——
460.8
472.2333
515.5
528.0667
522.2333
514.0667
511.2333
524.1667
541.2
543.6667
538.5
507.6
515.8667
533.3667
576.4
588.4333
586.5667
581.8667
584.9
601.2667
624.8667
638.6667
649.2333
1985.1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1986.1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
645.7
562.4
695.7
712.0
723.1
743.2
678.0
676.0
703.0
685.3
703.3
722.4
681.9
567.6
737.7
739.6
759.6
794.8
719.0
734.8
776.2
782.5
816.5
847.4
1863.4
1903.8
1970.1
2130.8
2178.3
2144.3
2097.2
2057
2064.3
2091.6
2111
2107.6
1971.9
1987.2
2044.9
2236.9
2294
2273.4
2248.6
2230
2293.5
2375.2
2446.4
——
621.1333
634.6
656.7
710.2667
726.1
714.7667
699.0667
685.6667
688.1
697.2
703.6667
702.5333
657.3
662.4
681.6333
745.6333
764.6667
757.8
749.5333
743.3333
764.5
791.7333
815.4667
——
问题：
1）用四项移动平均法计算趋势值。
2）应用最小二乘法配合趋势直线方程，并计算出各年的趋势值。
3、（同学选做，不是必须）自己通过其他例题可以练习季节变动的计算。
参考步骤：
1、移动平均分析步骤：
“工具”—“数据分析”---“移动平均”---在“输入区域”输入数据区域---在“间隔”输入移动平均项数----在“输出区域”比原数据区域提上一个单元格----“图表输出”—“确定”。
2、直线趋势的拟合
在EXCEL中虽没有提供数学曲线拟合法的直接计算工具，但是通过配合使用某些宏与函数可以完成直线或曲线趋势的数学拟合。
利用图形向导和添加趋势线可以完成直线趋势的数学拟合。
步骤：
◆首先，利用图形向导生成折线图或利用移动平均宏生成折线图。
◆其次，在对生成的草图进行必要的修饰后，得到时序图。
用鼠标左键选择折线，然后扫鼠标右键，选择“添加趋势线”。
◆最后，在“添加趋势线”操作中，选择“线性”趋势线、，然后点击“选项”，在“选项”菜单选择输出“显式公式”和“显示R平方值”两项，、然后按“确定”。
3.季节变动的测定与分析（了解）
长期趋势剔除法的计算步骤：
①利用中心化移动平均计算长期趋势与周期波动要素TCi。
②从时间数列中剔除掉TCi，就得到季节波动与不规则变动SIi：
SIi=Yi/Tci。
③按季求SIi的平均数，从而剔除不规则变动I，得到各季季节指数Si1。
计算公式为：
式中：
N为年数。
④对初始季节指数调整为正规化季节指数Sj。
依据的公式为：
⑤计算剔除季节变动后的时间数列TCIi：
TCIi=Yi/Si。
⑥对TCIi序列进行外推预测，得到一组预测值Ti。
⑦计算最终预测值：
Y*i=Sj×Ti。
例已知1993年第1季度到1997年第四季度的某地区的季度零售额资料，试对1998年的零售额进行预测。
操作步骤：
①打开“第11章时间数列分析与预测.XLS”工作簿，选择“长期趋势剔除”工作表，如下图所示。
②在单元格E4中输入公式“＝AVERAGE（D2:
D5）”。
③在单元格F4中输入公式“＝AVERAGE（E4:
E5）”。
④把单元格E4:
F4中的公式复制到E19:
F19，调整其小数部分使显示1位小数，结果如下图所示。
⑤在单元格G4中输入公式“＝D4／F4”，并把它复制到G5:
G19。
⑥在单元格H2中输入公式“＝AVERAGE（H6,H10,H14,H18）”,并把它复制到单元格H3中。
⑦在单元格H4中输入公式“＝AVERAGE（H4，H8，H12，H16）”，并把它复制到单元格H5中。
⑧选取单元格H6，点击自动求和工具（∑）两次。
⑨选取单元格I2，输入公式“＝H2*4／$H$6”，并把它复制到单元格I3:
I5。
选取单元格I6，点击自动求和工具（∑）两次。
上述操作的结果如下图所示。
实验五统计指数分析
实验目的：
掌握各项指数的计算及因素分析法的运用。
在Excel中完成各项指数及有关数值的计算，主要用到的是公式和公式复制。
实验任务：
甲乙丙三种商品基期和报告期各项数据如下：
商品
计量单位
价格（元）P
销量q
基期p0
报告期p1
基期q0
报告期q1
甲
个
30
28
1000
1200
乙
双
20
20+本人学号最后一位
2000
1600
丙
公斤
23
25
1500
1500
合计
1）计算三种商品的个体销售量指数和个体价格指数。
2）三种商品的销售额总指数。
3）三种商品的销售量总指数和价格总指数。
4）分析销售量变动和价格变动对销售额影响的绝对额。
（这一问分析要手写完成）
实验六Excel在抽样推断中的应用
实验目的：
1、熟练掌握样本指标的计算方法，熟练使用Excel进行参数的区间估计即掌握EXECL下母体均值、母体比例区间估计分析方法
2、了解EXECL下样本容量的确定方法
实验任务：
一灯泡厂从一批灯泡中抽取100只进行检查，测得每只灯泡的耐用时间如表所示（耐用时间单位：
小时）：
851
901
800
914
991
827
909
904
891
996
886
928
999
946
950
864
1049
927
949
852
948
991
948
867
988
849
958
934
1000
878
1027
928
978
816
1001
918
1040
854
1098
900
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
本人学号后两位+950
866
1021
905
954
890
1006
926
900
999
886
898
977
907
956
900
963
838
961
948
950
893
900
800
937
864
919
863
981
916
878
903
891
910
870
986
913
850
911
886
950
946
926
895
967
921
978
821
924
951
850
要求：
1）对该厂所有灯泡的平均耐用时数进行置信水平为95%的区间估计。
2）（这一问3专业选做，4专业必做）假设耐用时数在860小时以上的为合格品，试以95.45%的概率保证对该厂所有灯泡的合格率进行区间估计。
（总体成数的区间估计）
实验七相关与回归分析
实验目的：
1、熟练掌握相关关系的测定方法。
2、熟练掌握一元线性回归方程的建立和分析方法。
实验任务：
1、已知某企业某产品产量与单位成本的有关资料如表所示。
要求：
（l）绘制相关图；
计算相关系数，并说明产量和单位成本之间有无相关关系，如存在相关关系，请进一步说明其相关的方向和程度。
（2）确定并求解回归直线方程，并指出产量每增加1000件时，单位成本平均下降多少？
（3）假设产量为6000件，请回答单位成本为多少？
2、一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。
近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高，这给银行业务的发展带来较大压力。
为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。
下面是该银行所属的25家分行2005年的有关业务数据（仅列示了不良贷款与各项贷款余额的数据）。
要求：
1）绘制不良贷款与各项贷款余额之间的相关图；
2）利用相关系数宏计算不良贷款与各项贷款余额之间的相关系数；
3）利用回归分析宏建立回归直线方程。
分行编号
不良贷款（亿元）（y）
各项贷款余额（亿元）（x）
1
0.9
67.3
2
1.1
111.3
3
4.8
173.0
4
3.2
80.8
5
7+小数点后第一位取本人学号最后一位
199.7
6
2.7
16.2
7
1.6
107.4
8
12.5
185.4
9
1.0
96.1
10
2.6
72.8
11
0.3
64.2
12
4.0
132.2
13
0.8
58.6
14
3.5
174.6
15
10.2
263.5
16
3.0
79.3
17
0.2
14.8
18
0.4
73.5
19
1.0
24.7
20
6.8
139.4
21
11.6
368.2
22
1.6
95.7
23
1.2
109.6
24
7.2
196.2
25
3.2
102.2
参考步骤：
1、绘制散点图
“插入”---“图表”---“xy散点图”----“下一步”---输入数据区域---“下一步”，输入图表标题“散点图”、数轴名称，“下一步”选择插入方式，“完成”
2、相关系数的计算
（1）使用相关系数函数进行计算
在EXCEL中，CORREL函数和PERSON函数提供了计算两个变量之间的相关系数的方法，这两个函数是等价的。
与相关系数有关的函数还有RSQ（相关系数的平方，即判定系数r2）和COVAR（协方差函数）。
（2）利用相关系数宏计算相关系数矩阵
点击EXCEL“工具”菜单，选择“数据分析”，选择“相关系数”。
3、回归分析
（1）使用回归分析宏
步骤：
“工具”---“数据分析”，在分析工具中选择“回归”然后“确定”，输入y值输入区域和x值输入区域，选择置信度，输出区域，选择确定。
（2）除了回归分析宏外，EXCEL提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测。
这9个函数列于下表中。
但EXCEL提供的回归分析宏仍然具有更方便的特点。
用于回归分析的工作表函数
函数名
定义
INTERCEPT
一元线性回归模型截距的估计值
SLOPE
一元线性回归模型斜率的估计值
RSQ
一元线性回归模型的判定系数（r2）
FORECAST
依照一元线性回归模型的预测值
STEYX
依照一元线性回归模型的预测值的标准误差
TREND
依照多元线性回归模型的预测值
GROWTH
依照多元指数回归模型的预测值
LINEST
估计多元线性回归模型的未知参数
LOGEST
估计多元指数回归模型的未知参数
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