技术创新_知识产权保护对中国进口_省略_2007年时间序列数据的实证分析_陈丽静

Eviews应用时间序列分析实验手册范本

应用时间序列分析 实验手册

目录 目录 (2) 第二章时间序列的预处理 (3) 一、平稳性检验 (3) 二、纯随机性检验 (9) 第三章平稳时间序列建模实验教程 (10) 一、模型识别 (10) 二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法） (14) 三、模型的显著性检验 (17) 四、模型优化 (18) 第四章非平稳时间序列的确定性分析 (19) 一、趋势分析 (19) 二、季节效应分析 (34) 三、综合分析 (38) 第五章非平稳序列的随机分析 (44) 一、差分法提取确定性信息 (44) 二、ARIMA模型 (58) 三、季节模型 (64)

第二章时间序列的预处理 一、平稳性检验 时序图检验和自相关图检验 （一）时序图检验 根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征 例2.1 检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性 1.在Eviews软件中打开案例数据 图1：打开外来数据

图2：打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据 文件中序列的名称可以在打开的时候输入，或者在打开的数据中输入 图3：打开过程中给序列命名 图4：打开数据

2.绘制时序图 可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline；绘制好后可以双击图片对其进行修饰，如颜色、线条、点等 图1：绘制散点图 图2：年份和产出的散点图

U U O 600 500 400 300 200 100 1960 1970 1980 YEAR 图 3：年份和产出的散点图 1990 2000 （二）自相关图检验 例 2.3 导入数据，方式同上； 在 Quick 菜单下选择自相关图，对 Qiwen 原列进行分析； 可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列。 图 1：序列的相关分析 T P T

时间序列分析方法及应用7

青海民族大学 毕业论文 论文题目：时间序列分析方法及应用—以青海省GDP 增长为例研究 学生姓名：学号： 指导教师：职称： 院系：数学与统计学院 专业班级：统计学 二○一五年月日

时间序列分析方法及应用——以青海省GDP增长为例研究 摘要: 人们的一切活动，其根本目的无不在于认识和改造世界，让自己的生活过得更理想。时间序列是指同一空间、不同时间点上某一现象的相同统计指标的不同数值，按时间先后顺序形成的一组动态序列。时间序列分析则是指通过时间序列的历史数据，揭示现象随时间变化的规律，并基于这种规律，对未来此现象做较为有效的延伸及预测。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为，由于时间序列数据之间的相关关系（即历史数据对未来的发展有一定的影响），修正或重新设计系统以达到利用和改造客观的目的。从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非是横截面数据和纵截面数据两类。本论文主要研究纵截面数据，它反映的是现象以及现象之间的关系发展变化规律性。在取得一组观测数据之后，首先要判断它的平稳性，通过平稳性检验，可以把时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。主要采用的统计方法是时间序列分析，主要运用的数学软件为Eviews软件。大学四年在青海省上学，基于此，对青海省的GDP十分关注。本论文关于对1978年到2014年以来的中国的青海省GDP（总共37个数据）进行时间序列分析，并且对未来的三年中国的青海省GDP进行较为有效的预测。希望对青海省的发展有所贡献。 关键词: 青海省GDP 时间序列白噪声预测

论我国知识产权保护的现状与发展

我国知识产权保护制度的现状与发展 摘要：按照社会科学家们的理解，当今社会已经进入知识经济时代。知识就是生产力，科学技术与经济的发展使得知识产权在国际经济中的地位和作用与日俱增。当今国家之间的竞争实质是人才和科技的竞争，这就不得不依靠知识产权的保护，谁掌握某一领域内关键打的知识产权，谁就能在这个领域取得控制权。保护知识产权促进生产力发展，已经成为各国的普遍共识。改革开放以来，我国在知识产权保护方面取得了举世瞩目的成就，仅用了短短20年的时间就建立了符合国际条约标准的较完整的知识产权保护体系。但是，同样是因为我国在知识产权保护方面起步较晚加上经验的欠缺，以致于在知识产权保护的过程中仍存在一些问题。 关键词：知识产权知识产权保护 一.知识产权概述 （一）知识产权的概念 知识产权是指人们就其智力劳动成果所依法享有的专有权利，通常是国家赋予创造者对其智力成果在一定时期内享有的专有权或独占权。知识产权从本质上说是一种无形财产权，他的客体是智力成果或者知识产品，是一种无形财产或者一种没有形体的精神财富，是创造性的智力劳动所创造的劳动成果。 （二）知识产权的法律特征 1.知识产权的本质特征：客体的非物质性是知识产权的本质特征[1]。 2.知识产权的基本特征：（1）专有性（2）地域性（3）时间性 二.我国的知识产权保护制度 （一）我国知识产权保护制度的特点 1.我国知识产权法律建设起步较晚，但是起点较高，发展较快 我国在1982年就率先颁布了商标法，这是我国在知识产权保护方面迈出的第一步。1984年，我过又颁布了专利法，该法明确规定了保护发明创造专利权，并按照国际标准建立了审查制的专利局和严格的审查基准，有关专利保护的法律程序尽可能采取国际惯例，使我国工业产权保护制度很快步入了现代国际工业产权保护行列[2]。经过实践证明，我国用十年时间建立起来的知识产权法律体系与发达国家两百年建立起来的体系基本相当，并且基本上与当代知识产权保护的有关条约规定和精神相一致，可以称得上起步晚，起点高，发展快。 2.在发明创造方面实行了单一专利保护制度 我国采取了单一专利保护制度，即在一部专利法中同时保护发明、实用新型和外观设计三种专利。联合国知识产权组织总干事鲍格管曾高度赞扬：中国专利法所选择的方案集中了当代通常采用的最明智的方案，是一部很好的法。 3.对知识产权给予尽可能的充分保护 按照我国知识产权有关法律的规定，同一智力劳动成果可以依据不同法律规定同时予以复合保护[3]。 4.行政处理与司法审判结合 为了有效地保护知识产权,我国根据国情规定除人民法院以外，各知识产权管理机关也可处理知识产权纠纷案件。采取行政调处知识产权纠纷的方法,主要目的是使包括侵权行为在内的有关纠纷能够及时、有效地得以解决，进一步强化知识产权保护。 5.注重国际间的合作 我国知识产权制度从开始建立就非常注意在专利、商标、版权等领域广泛发展同国

时间序列分析实验指导

时间序列分析 实验指导 4 2 -2 -4 50100150200250 统计与应用数学学院

前言 随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。 这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。 这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！ 限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。 统计与数学模型分析实验中心2007年2月

目录实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作- 1 - 实验二确定性时间序列建模方法- 8 - 实验三时间序列随机性和平稳性检验- 18 - 实验四时间序列季节性、可逆性检验- 20 - 实验五ARMA模型的建立、识别、检验- 26 - 实验六 ARMA模型的诊断性检验- 29 - 实验七 ARMA模型的预测- 30 - 实验八复习ARMA建模过程- 32 - 实验九时间序列非平稳性检验- 34 -

实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 【实验内容】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。 ⒉命令方式 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期 则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998 ㈡输入Y、X的数据 ⒈DATA命令方式 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为： DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>

时间序列分析资料报告——ARMA模型实验

基于ARMA模型的社会融资规模增长分析 ————ARMA模型实验

第一部分实验分析目的及方法 一般说来,若时间序列满足平稳随机过程的性质,则可用经典的ARMA模型进行建模和预则。但是, 由于金融时间序列随机波动较大,很少满足ARMA模型的适用条件,无法直接采用该模型进行处理。通过对数化及差分处理后,将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列,可以采用ARMA模型进行建模和分析。 第二部分实验数据 2.1数据来源 数据来源于中经网统计数据库。具体数据见附录表5.1 。 2.2所选数据变量 社会融资规模指一定时期（每月、每季或每年）实体经济从金融体系获得的全部资金总额，为一增量概念，即期末余额减去期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。社会融资规模作为重要的宏观监测指标，由实体经济需求所决定，反映金融体系对实体经济的资金量支持。 本实验拟选取2005年11月到2014年9月我国以月为单位的社会融资规模的数据来构建ARMA模型，并利用该模型进行分析预测。 第三部分 ARMA模型构建 3.1判断序列的平稳性 首先绘制出M的折线图，结果如下图：

图3.1 社会融资规模M曲线图 从图中可以看出，社会融资规模M序列具有一定的趋势性，由此可以初步判断该序列是非平稳的。此外，m在每年同时期出现相同的变动趋势，表明m还存在季节特征。下面对m的平稳性和季节性·进行进一步检验。 为了减少m的变动趋势以及异方差性，先对m进行对数化处理，记为lm，其时序图如下： 图3.2 lm曲线图

对数化后的趋势性减弱，但仍存在一定的趋势性，下面观察lm的自相关图 表3.1 lm的自相关图 上表可以看出，该lm序列的PACF只在滞后一期、二期和三期是显著的，ACF随着滞后结束的增加慢慢衰减至0，由此可以看出该序列表现出一定的平稳性。进一步进行单位根检验，由于存在较弱的趋势性且均值不为零，选择存在趋势项的形式，并根据AIC自动选择之后结束，单位根检验结果如下： 表3.2 单位根输出结果 Null Hypothesis: LM has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12) t-Statistic Prob.*

中国知识产权保护与法规建设

目录 摘要 (1) 一、中国知识产权保护与法规建设的现状 (1) 二、中国知识产权保护与法规建设的成就 (4) 三、中国知识产权保护与法规建设存在的问题 (6)

四、针对中国知识产权保护与法规建设的建议 (7) 参考文献 (9)

中国知识产权保护与法规建设 摘要：随着人类文明与商品经济的发展，知识产权保护制度由此诞生，并日益成为各国保护智力成果所有者权益、促进科学技术和社会经济发展、进行国际竞争的有力的法律措施。由于历史上的各种原因，从整体上看，中国知识产权制度的建设起步较晚。但是，改革开放以来,中国抓紧推进知识产权保护制度建设,目前已初步建成一个较完整的知识产权法律体系,并逐步与国际标准接轨。本文首先探讨了中国知识产权保护与法规建设的现状以及取得的成就，接下来就其存在的问题展开讨论，进而提出对今后我国知识产权保护与法规建设的发展建议。 关键字：知识产权 保护制度 法规建设 现状 成就 问题 趋势 一、中国知识产权保护与法规建设的现状 （一）、知识产权立法工作上取得的进展 2009年，一系列知识产权法律法规和规章根据现实需要进行了制定和修改，中国知识产权立法工作取得新进展。 2009年10月1日，第三次修改后的《专利法》开始施行。《商标法》第三次修改工作持续推进，已形成《商标法（修订送审稿）》报送国务院。同时，《著作权法》有关条文的修订工作启动；国家版权局修订颁发了《著作权行政处罚实施办法》，并积极推动《教材法定许可付酬标准》、《著作权质押合同登记办法》、《著作权合同登记和备案管理办法》等行政规章和规范性文件的起草工作。 2010年，我国制定了《保密专利权管理、实施和保护办法》，修订了《专利代理条例》，继续进行并完成《专利实施强制许可办法》、《专利行政执法办法》的修订工作。修订了《国防专利条例》，加紧了对《商标法实施条例》修改工作的前期调研，为启动《商标法实施条例》的修订做好准备。同时推进了《驰名商标认定和保护规定》的修订工作。 （二）、知识产权审批登记工作上取得的突破 2009年，中国知识产权审批登记工作在金融危机之中逆势而上，在多个方面取得新突破。中国专利申请持续快速增长，2009年国家知识产权局共受理专利申请976686件，同比增长17.9％；其中国内申请877611件，占总量的89.9％，同比增长22.4％；国外来华申请99075件，占总量的10.1％，同比下降10.9％。截至2009年底，中国累计受理专利申请5822661件，其中国内4898473件，占84.1％，国外924188件，占 15.9％。2009年，国家知识产权局共授权专利581992件，同比增长

时间序列分析及VAR模型

Lecture 6 6. Time series analysis: Multivariate models 6.1Learning outcomes ?Vector autoregression (VAR) ?Cointegration ?Vector error correction model (VECM) ?Application: pairs trading 6.2Vector autoregression (VAR)向量自回归 The classical linear regression model assumes strict exogeneity; hence, there is no serial correlation between error terms and any realisation of any independent variable (lead or lag). As we discovered, serial correlation (or autocorrelation) is very common in financial time series and panel data. Furthermore, we assumed a pre-defined relation of causality: explanatory variable affect the dependent variable? 传统的线性回归模型假设严格的外主性，误差项与可实现的独立变量之间没有序列相关性。金融时间序列及面板数据往往都有很强的自相关性，假定解释变量影响因变量。 We now relax bo什］assumptions using a VAR model. VAR models can be regarded as a generalisation of AR(p) processes by adding additional time series. Hence, we enter the field of multivariate time series analysis. VAR模型可以'"l作是在一般的自回归过程中加入时间序列。 Lefs look at a standard AR(p) process for hvo variables (y( and xj? (1)%= Ql + 琅］仇『一 +仏 (2)x t = a2 + - + ￡2t The next step is to allow that lagged values of xt can affect y( and vice versa. This means that we obtain a system of equations for two dependent variables(y(and xj?Both dependent variables are influenced by past realisations of y(and x t. By doing that, we violate strict exogeneity (see Lecture 2); however, we can use a more relaxed concept, namely weak exogeneity?As we use lagged values of bodi dependent variables, we can argue that these lagged values are known to us, as we observed them in the previous period? We call these variables predetermined? Predetermined (lagged) variables fulfil weak exogeneity in the sense that they have to be uncorrelated with the contemporaneoiis error term in t? We can still use OLS to estimate the following system of equations, which is called a VAR in reduced form. (3)+y 仇1化_丫+sr=i ^12 +￡it (4)X t = a2+2X1021”—, + _i + f2t

中国知识产权保护状况

中国知识产权保护状况 中华人民共和国国务院新闻办公室 一九九四年六月·北京 目录 前言 一、中国保护知识产权的基本立场和态度 二、中国具有高水平保护知识产权的法律制度 三、中国具有完备的保护知识产权的执法体系 结束语 前言 中国是一个有着悠久文明历史的国家。中华民族蕴藏着极大的创造性，她创造的灿烂文化对人类文明的进程产生过深刻的影响。数千年来中国众多杰出的科学家、发明家、文学家、艺术家曾以其辉煌的智力劳动成果为人类文明发展做出过巨大的贡献。 伴随着人类文明与商品经济发展，知识产权保护制度诞生了，并日益成为各国保护智力成果所有者权益，促进科学技术和社会经济发展，进行国际竞争的有力的法律措施。由于历史上的种原因，从整体上看，中国知识产权制度的建设起步较晚。但是，实行改革开放后，为了更快地发展社会生产力和推动社会全面进步，适应社会主义市场经济发展的需要，促进与世界经济的接轨，中国加快了知识产权保护制度建设的步伐。从七十年代末至今的短短十几年间，中国做了大量卓有成效的工作，走过了一些发达国家通常需要几十年甚至上百年时间才能完成的立法路程

建立起了比较完整的知识产权保护法律体系，在知识产权的立法和执法方面取得了举世瞩目的成就。 当前，知识产权保护成为国际间政治、经济、科学技术和文化交往中一个受到普遍关注的问题。围绕这个问题展开的国际间双边、多边的谈判，特别是关税与贸易总协定《与贸易有关的知识产权协议》的达成，促使世界范围内对知识产权的保护标准达到了一个新的水平。 在国际社会高度重视知识产权保护的今天，中国保护知识产权的立场是什么?中国知识产权立法和执法的现状如何?中国采取了哪些措施承担知识产权保护的国际义务?有必要做一基本的介绍。 一、中国保护知识产权的基本立场和态度 中国政府认为，知识产权保护制度对于促进科学技术进步、文化繁荣和经济发展具有重要意义和作用，它既是保证社会主义市场经济正常运行的重要制度，又是开展国际间科学技术、经济文化交流与合作的基本环境和条件之一。中国把保护知识产权作为改革开放政策和社会主义法制建设的重要组成部分，从七十年代末即着手制定有关法律、法规，同时积极参加相关国际组织的活动，加强与世界各国在知识产权领域的交往与合作。因而，中国知识产权保护制度的建设，在初始阶段就显示了面向世界、面向国际保护水平的高起点。在改革开放的推动下，中国知识产立法速度之快，也是史无前例的。 1980年3月3日，中国政府向世界知识产权组织递交了加入书。从1980年6月3日起，中国成为世界知识产权组织的成员国。 1982年8月23日，第五届全国人民代表大会常务委员会第二十四次会议通过了《中华人民共和国商标法》，并于1983年3月1日起施行。这是中国开始系统建立现代知识产权法律制度的一个重要标志。

时间序列实验题目

实验七 Unit root test Case 1 : check whether the series in unit root1.xls is stationary or not by ADF-test ,if the series is nonstationary, then consider the nonsationarity and establish suitable model ◆ create a new integer-data workfile named unit root1; import data series named y ◆ Check series-- long-run trend----unit root test(trend stationary or unit root process) ◆ Uint root test--ADF ◆ Case3(including a constant and a linear time trend in the test regression)---- H0 is rejected ： series is trend stationary ◆ Establish trend equation(we usually term the‘‘ trend equation”) —eq01: y c t (t=@trend+1) Eliminate nonstationarity( long-run trend component) ,get new series X=y-c-at ， x=y-eq01.@coefs(1)-eq01.@coefs(2)*@trend i.e. residuals of eq01 in fact, which can be obtained from equation Proc —make residual(show name) ◆ Obviously , new series x is stationary ，we can establish ARmodel for series x by correlogram ，lag length p=1 ◆ X ar(1)-------eq02， ◆ write the model (eq02)： ◆ In fact , we can establish combined model for original series y, future value of y can be by the equation directly y c @trend ar(1) ※※※※※ Exercise 1 : check whether the series in test1.xls is stationary or not by ADF-test ,if the series is nonstationary, then consider the nonstationarity and establish suitable model ◆ create a new integer-data workfile named test1; import data series named y ◆ Check series-- long-run trend----unit root test(trend stationary or unit root process) ◆ Uint root test —ADF, give your reason or how do you get your result ◆ If the series y is nonstationary , please eliminate the nonstarionarity and establish suitable model for original series , the equation should be stored in the workfile and give name eq01 ◆ write out the equation ： 10.32t t t x x ε-=+10.32((1))(10.32)()t t t t t y c bt y c b t L y c bt εε---=---+---=

时间序列分析实验报告汇总.doc

《时间序列分析》课程实验报告

一、上机练习（P124） 1.拟合线性趋势 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 程序： data xiti1; input x@@; t=_n_; cards; 12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.81 25.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95 ; proc gplot data=xiti1; plot x*t; symbol c=red v=star i=join; run; proc autoreg data=xiti1; model x=t; output predicted=xhat out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol2c=green v=star i=join; run; 运行结果：

分析：上图为该序列的时序图，可以看出其具有明显的线性递增趋势，故使用线性模型进行拟合：x t=a+bt+I t,t=1,2,3,…,12 分析：上图为拟合模型的参数估计值，其中a=9.7086,b=1.9829，它们的检验P值均小于 0.0001，即小于显著性水平0.05，拒绝原假设，故其参数均显著。从而所拟合模型为： x t=9.7086+1.9829t.

分析：上图中绿色的线段为线性趋势拟合线，可以看出其与原数据基本吻合。 2.拟合非线性趋势 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 程序： data xiti2; input x@@; t=_n_; cards; 1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72 265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95 ; proc gplot data=xiti2; plot x*t; symbol c=red v=star i=none; run; proc nlin method=gauss; model x=a*b**t; parameters a=0.1 b=1.1; der.a=b**t; der.b=a*t*b**(t-1); output predicted=xh out=out; run; proc gplot data=out; plot x*t=1 xh*t=2/overlay;

我国在知识产权保护上存在的问题及解决方法

我国在知识产权保护上存在的问题及解决方法 学院：班级： 姓名： 【摘要】知识产权制度是尊重创造性劳动和激励创新的一项基本制度，是建设法治国家和诚信社会的重要内容。建设创新型国家，完善社会主义市场经济体制，必须坚定不移地保护知识产权。重视和加强对我国知识产权保护，培育国民的知识产权意识，对于我国的健康、稳定、持续发展国际贸易具有重要的现实意义。本文列举了我国在知识产权认识上存在的问题，通过问题发掘本质，并从法律的角度提出了解决方法。 【关键词】知识产权保护经济问题解决方法 一．知识产权与经济的关系 21世纪是知识经济的时代，法律保护的知识产权将成为经济发展的最主要生产要素。知识经济的发展，离不开知识产权制度，在新的经济时代，知识产权将成为经济增长和创造财富的重要工具。知识产权主要指个人及其组织在脑力劳动方面创造并完成的智力成果而依法享有的专有权利。它具有无形性、双重性、确认性和独占性的特点。根据我国知识产权法的相关法律规定，公民和法人所享有的知识产权有著作权(版权)、专利权、商标专用权、发现权、发明权，以及其他科技成果权等。知识产权保护在当今知识经济社会显得非常重要，它不但激励发明，创新知识，而且可以引进先进技术和资金，加快配置技术创新资源，促使新技术商品化和产业化。 未来世界的竞争，归根到底是经济上的竞争，归根到底是知识产权的竞争。面对我国在知识产权保护上存在的问题，只有很好的解决，使得到很好的保护，才能在全球化经济的条件下从根本上提高国家的竞争能力，同时也能从侧面提高国家的综合国力，这样才能提高国家在世界地位的竞争优势，使国家更好更快的发展。 二．我国企业在对知识产权认识上存在的问题 1．知识产权保护意识比较薄弱 企业对知识产权保护意识薄弱，我国企业每年取得的重大科技成果有几万个项目，但是申请的专利数却不到其中的10%，企业较为重视有形资产的保护，但却忽视了其作为无形资产的保护，从而导致我国每年有很多知识产权被“抢注”。所以增强知识产权保护意识已成为企业家的共识，加强企业知识产权法律保护也已成为企业发展的“原动力”和“分水岭”。由于我国关于知识产权的法律还不成熟，这使得我国知识产权无法很好的得到保护，如山西老陈醋商业秘密泄露事件的发生；景泰蓝、宣纸等民族绝技的泄密，导致国内大量的知名商标在国外被抢注。

时间序列分析——最经典的

【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！ Long long ago，有多long估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。

好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。 2、统计时序分析 （1）频域分析方法 原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动 发展过程： 1）早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律 2）后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数 3）20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶段 特点：非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结果抽象，有一定的使用局限性 （2）时域分析方法

eviews时间序列分析实验

实验一ARMA 模型建模 一、实验目的 学会检验序列平稳性、随机性。学会分析时序图与自相关图。学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，以及掌握利用ARMA 模型进行预测的方法。学会运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。 二、基本概念 1平稳时间序列： 定义：时间序列｛zt｝是平稳的。如果｛zt｝有有穷的二阶中心矩，而且满足： (a)ut= Ezt =c; (b)r(t,s) = E[(zt-c)(zs-c)] = r(t-s,0) 则称｛zt｝是平稳的。 2 AR 模型： AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测。具有如下结构的模型称为P 阶自回归模型，简记为AR(P)。 x t = 0 + 1x t-1 + 2x t-2 + + p x t- p + t p0 E(t) = 0，Var(t) = 2 ,E(t s) = 0,s t Ex = 0,s t 3 MA 模型： MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。具有如下结构的模型称为Q 阶移动平均回归模型，简记为MA(q)。 x t= +t-1t-1 -2t-2 - -q t-q q0 E() = 0，Var( ) = 2, E( ) = 0, s t 4 ARMA 模型： ARMA模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA。具有如下结构的模型称为自回归移动平均回归模型，简记为ARMA(p,q)。 x t= 0 + 1x t-1 + + p x t- p+ t- 1t-1 - - q t-q

我国当前知识产权保护存在的问题、原因及对策

我国知识产权保护存在的问题、原因及对策 青岛科技大学 贵州轮胎股份有限公司研究生班 杨铁山 摘要:本文在对我国知识产权保护现状和入世后我国知识产权保护取得的成果进行分析的基础上,着重指了我国在知识产权保护方面存在的问题,并对这些问题产生的原因进行了深入剖析。 关键词:知识产权保护；问题；原因；对策 一、引言 知识产权制度对知识经济的作用是巨大的，它通过规定创造者的独占性权利刺激竞争对手在高起点上去开拓新的空间，促使知识呈几何级数迅速增长和广泛传播，促进先进技术成果及时转化为社会生产力。 现代知识产权体系，是科技、法律、文化、经济的交叉成果和综合集成。最先进的发明创造技术成果，可以依赖专利知识产权得以充分公开并受到法律保护。通过专利许可贸易，专利技术在国内外得以实施，使专利权人在获得合理收益的同时，也能产生较好的经济社会效益。据联合国有关机构统计，国际间技术贸易总额1965年为30亿美元，1975 年为110亿美元，1985年为500 亿美元，90年代已超过1 000 亿美元，现在已达1 100亿美元。资料显示，目前，在全球的技术转让和许可收入中，发达国家所占的份额已经高达98％，而发达国家对外直接投资存量仅占全球的2/3。由此可见，发达国家控制技术输出的份额，要远远高于其资本输出的比例。除了技术贸易以外，以商标许可、商号许可、商业秘密许可、版权许可等为主要内容的知识产权贸易，也有飞速的发展。完全可以说，知识产权的开发创建、知识产权的交易贸易，正在成为现代科技革命的主要运行方式和全球化时代现代市场经济的主要交换方式。因此，科技创新能力的竞争、科技发展水平的竞争，在新形势下正表现为实施知识产权发展战略的竞争。通观全球，无论是处于先进行列的发达国家，还是位于500强的大型跨国公

实验十时间序列模型

实验十时间序列模型 10.1 实验目的 掌握时间序列的基本理论，时间序列模型种类的识别、估计、诊断和预测方法，以及相应的EViews软件操作方法。 10.2 实验原理 时间序列分析方法由Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： （1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。 （2）明确考虑时间序列的非平稳性。如果时间序列非平稳，建立模型之前应先通过差分把它变换成平稳的时间序列，再考虑建模问题。 时间序列模型的应用： （1）研究时间序列本身的变化规律（建立何种结构模型，有无确定性趋势，有无单位根，有无季节性成分，估计参数）。 （2）在回归模型中的应用（预测回归模型中解释变量的值）。 （3）时间序列模型是非经典计量经济学的基础之一（不懂时间序列模型学不好非经典计量经济学）。 10.3 实验内容 建立中国人口时间序列模型。 表10.1给出了中国人口数据y t（1952-2004，单位万人），试建立y t的时间序列模型，并预测2005年中国人口总数。 表10.2

10.4 建模步骤 10.4.1 识别模型 利用表10.2数据建立y t序列图，如图10.20。 图10.20 中国人口序列（1952-2004） 从人口序列图可以看出我国人口总水平除在1960和1961两年出现回落外，其余年份基本上保持线性增长趋势。 察看序列的相关图，在序列窗口选择View/Correlogram,便会弹出如下窗口，见图10.21，选择滞后阶数（本例输入滞后期10），点击ok，得到如图10.22所示的序列y t的相关图和偏相关图。 图10.21 图10.22 y t的相关图，偏相关图 由y t的相关图，偏相关图判断y t为非平稳性序列。进一步考察其差分序列Dy t，序列图见图10.23，其相关图，偏相关图见图10.24。 图10.23 图10.24 Dy t的相关图，偏相关图 人口差分序列Dy t是平稳序列。应该用Dy t建立模型。因为Dy t均值非零，结合图2.14拟建立带有漂移项的AR(1)模型。 10.4.2 估计模型 采用AR（1）模型对Dy t进行估计，从EViews主菜单中点击Quick键，选择Estimate Equation功能。随即会弹出Equation specification对话框。输入漂移项非零的AR(1)模型估计命令（C表示漂移项）如下： D(Y) C AR(1) 结果如图10.25所示，整理如下： Dy t = 1374.097 + 0.6681 (Dy t-1– 1374.097) + v t

Eviews时间序列分析实例.

Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 （－）一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位：吨 解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）

对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有