stata操作介绍之时间序列分析课件.ppt

1、stata操作介绍之时间序列分析一、 基本时间序列模型的估计在许多情况下，人们用时间序列的观测时期代表的时间作为模型的解释变量，用来表示被解释变量随时间的自发变化趋势。这种变量称为时间变量，也叫做趋势变量。时间变量通常用t表示，其在用时间序列构建的计量经济模型中得到广泛的应用，它可以单独作为一元线性回归模型中的解释变量，也可以作多元线性回归模型中的一个解释变量，其对应的回归系数表示被解释变量随时间变化的变化趋势，时间变量也经常用在预测模型中。1、 定义时间序列在stata中的实现在进行时间序列的分析之前，首先要定义变量为时间序列数据。只有定义之后，才能对变量使用时间序列运算符号，也才能使用时间

2、序列分析的相关命令。定义时间序列用tsset命令，其基本命令格式为：tsset timevar , options 其中， timevar为时间变量。Options分为两类，或者定义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值之间的周期数）。Options的相关描述如表1所示。注：（1）units表示时间单位，对于%tc，允许的时间单位包括：second、seconds、secs、secs、minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式，Stata自动获得其时间单位，delta选项经常与%tc格式一起使用。时间

3、单位时间单位格式说明格式说明Clocktimetimevar的格式为%tc,0=1jan1960 00:00:00.000，1=1jan1960 00:00:00.001即0代表1960年1月1日的第一秒，1为1960年1月1日的第二秒，依次后推。dailytimevar的格式为%td，0=1jan1960，1=2jan1960；即0为1960年第一天，1为1960年第二天，依次后推。weeklytimevar的格式为%tw，0=1960w1，1=1960w2；即0为1960年第一周，1为1960年第二周，依次后推。monthlytimevar的格式为%tm，0=1，1=；即0为1960年第一

4、月，1为1960年第二月，依次后推。quarterlytimevar的格式为%tq，0=1960q1，1=1960q2；即0为1960年第一季，1为1960年第二季，依次后推。harfyearlytimevar的格式为%th，0=1960h1，1=1960h2；即0为从1960起的第一个半年，1为从1960年起第二个半年，依次后推。yearlytimevar的格式为%ty，1960=1960，1961=1960generictimevar的格式为%tgformat(%fmt)用户定义的其他时间周期时间周期 例子例子delta(#)例如delta(1)或delta(2)delta(exp)例如d

5、elta(7*24)delta(#units)例如delta(7 days)或delta(15 minutes)或delta(7 days 15 minutes)。见注（1）delta(exp)units)例如delta(2+3) weeks)可以通过以下三种方式来定义时间序列。例如，想要生成格式为%td的时间序列，并定义该时间序列为t，则可以用以下三种方法： 方法方法1 方法方法2 方法方法3format t %td tsset ttsset t,dailytsset t, format(%td)【例1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用进行说明。该例子是我国1983年

6、1月年至2007年8月的居民消费价格指数CPI。部分数据如表2所示：表2 我国居民消费价格指数CPI YearYear monthmonthcpicpi19831100.619832100.919833100.919834100.419835101.219836101.919837100.92、 对时间序列进行修匀时间序列的形成是各种不同的因素对事物的发展变化共同起作用的结果。这些因素概括起来可以归纳为四类：长期趋势因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内，由于各个影响因素的影响，使事物发展变化中出现的长期趋势、季节变动、循环变动和不

7、规则变动。通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势，可以认识和掌握现象发展变化的规律性，为统计预测提供必要的条件，同时也可以消除原有时间序列中长期趋势的影响，更好地研究季节变动和循环变动等问题。测定和分析长期趋势的主要方法是对时间序列进行修匀。数据=修匀部分+粗糙部分，运用Stata进行修匀使用tssmooth命令，其基本命令格式如下所示：tssmooth smoothertype newvar = exp if in , .其中smoothertype有一系列目录，如下表3所示：平滑的种类平滑的种类smoothertype移动平均不加权ma加权ma递归单指数过滤器exponential双

8、指数过滤器dexponential非季节性Holt-Winters修匀hwinters季节性Holt-Winters修匀shwinters非线性过滤器nl【例2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进行说明。在本例中对该组数据进行修匀，以便消除不规则变动的影响，得到时间序列长期趋势，本例修匀的方法是利用之前的1个月和之后的2个月及本月进行平均。二、 ARIMA模型的估计、单位根与协整时间序列模型一般分为四类，分别是自回归过程、移动平均过程、自回归移动平均过程、单整自回归移动平均过程。 自回归过程如果一个剔出均值和确定性成分的线性过程可表达为 xt = 1xt-1 + 2 xt-2

9、+ + p xt-p + ut其中i, i = 1, p 是自回归参数，ut 是白噪声过程，则称xt为p阶自回归过程，用AR(p)表示。xt是由它的p个滞后变量的加权和以及ut相加而成。移动平均过程如果一个剔出均值和确定性成分的线性随机过程可用下式表达xt = ut + 1 ut 1 + 2 ut -2 + + q ut q 其中 1, 2, , q是回归参数，ut为白噪声过程，则上式称为q阶移动平均过程，记为MA(q) 。自回归移动平均过程由自回归和移动平均两部分共同构成的随机过程称为自回归移动平均过程，记为ARMA(p, q), 其中p, q分别表示自回归和移动平均部分的最大阶数。ARMA

10、(p, q) 的一般表达式是 xt = 1xt-1 + 2xt-2 + p xt-p + ut + 1ut-1 + 2 ut-2 + .+ q ut-q单整自回归移动平均过程对于ARMA过程（包括AR过程），如果特征方程(L) = 0 的全部根取值在单位圆之外，则该过程是平稳的；如果若干个或全部根取值在单位圆之内，则该过程是强非平稳的。除此之外还有第三种情形，即特征方程的若干根取值恰好在单位圆上。这种根称为单位根，这种过程也是非平稳的。若随机过程yt 经过d 次差分之后可变换为一个以 (L)为p阶自回归算子， (L)为q阶移动平均算子的平稳、可逆的随机过程，则称yt 为（p, d, q）阶单整

11、(单积)自回归移动平均过程，记为ARIMA (p, d, q)。1、 时间序列相关性检验的stata实现在进行arima分析前，对序列的特征应该有相应的了解。包括自相关图，偏自相关图和Q统计量。自相关刻画它序列 的邻近数据之间存在多大程度的相关性。偏自相关度量的是k期间距的相关而不考虑k -1期的相关。p阶滞后的Q-统计量的原假设是：序列不存在p阶自相关；备选假设为：序列存在p阶自相关。在Stata中实现相关性检验的基本命令格式如下所示：命令格式1（做出自相关和偏自相关图）：corrgram varname if in , corrgram_options命令格式2（做出自相关图）：ac va

12、rname if in , ac_options命令格式3（做出自相关和偏自相关图）：pac varname if in , pac_options以上三个命令格式的选项的相关描述分别如表4、5、6所示：表4 corrgram_options的相关描述 表5 ac_options的相关描述表6 ac_options的相关描述主要选项主要选项描述描述lags(#)*滞后阶数noplot不进行作图yw通过Yule-Walker方程组，计算偏自相关PAC主要选项主要选项描述描述lags(#)*滞后阶数generate(newvar)生成新变量，默认不做图level(#)置信度，默认95%fft通过傅

13、里叶转化计算AC主要选项主要选项描述描述lags(#)*滞后阶数generate(newvar)level(#)生成新变量，默认不做图置信度，默认95%yw通过Yule-Walker方程组，计算偏自相关PAC【例3】使用文件“gnp.dta”的数据来对Stata中自相关与偏自相关的应用进行说明。该数据给出了中国1953-1984年的国民生产总值GNP、私人国内总投资I、GNP的隐性价格折算因子P（以1972为基期）、半年期商业票据利率R。在本例中我们对GNP时间序列进行分析，观察期相关图和自相关图，从而得到GNP时间序列的类型。部分数据说明如表7所示。年份年份中国中国GNP私人国内总私人国内总

14、投资投资GNPGNP的隐性的隐性价格折算因价格折算因子（子（1972=1）半年期商业半年期商业票据利率票据利率1953623.685.30.5882.521954616.183.10.5961.591955657.5103.80.6082.191956671.6102.60.6283.311957683.8970.6493.821958680.987.50.662.471959721.71080.6763.962、 时间序列稳定性检验的stata实现检验序列的平稳性，可以用phillips-perron检验，dickey-fuller检验，以及应用GLS扩展的dickey-fuller检验。其

15、基本命令格式如下：命令格式1（dickey-fuller检验）：dfuller varname if in ,option命令格式2（GLS扩展的dickey-fuller检验）：dfgls varname if in , options命令格式3（phillips-perron检验）：pperron varname if in , options以上三个命令格式的选项的相关描述分别如表8、9、10所示：表8 dickey-fuller检验options的相关描述表9GLS扩展的dickey-fuller检验options的相关描述表10 phillips-perron检验检验options的

16、相关描述主要选项主要选项描述描述noconstant没有截据项trend包括时间趋势drift包括漂移项regress 显示回归结果lags(#) 滞后阶数主要选项主要选项描述描述maxlag(#)最大滞后阶数notrend没有时间趋势ers利用插值法计算临界值主要选项主要选项描述描述noconstant没有截据项trendregress 有趋势项显示回归结果lags(#)最大滞后阶数【例4】继续使用文件“gnp.dta”的数据来对Stata中平稳性检验的相关应用进行说明。这里要求使用dickey-fuller检验、GLS扩展的dickey-fuller检验和phillips-perron检验

17、三种方法，对GNP的一阶差分进行平稳性检验。11.2.3 ARIMA模型的stata实现时间序列的自回归移动平均法可是通过使用arima命令来实现。其基本命令格式如下：arima depvar indepvars if in weight , options在使用arima模型前，需要先检验数据的平稳性和相关性，然后经过判断才能使用。主要选项主要选项描述描述noconstant没有截据项Arima(#p,#d,#q)Arima(p,d,q)模型Ar(numlist)Ar的滞后阶数Ma(numlist) Ma的滞后阶数Constraints(constraints)线性约束collinear保留

18、多重共线性变量Sarima(#p,#d,#q,#s)季节arima模型Mar(numlist,#s)季节ar的滞后阶数Mma( numlist,#s)季节ma的滞后阶数【例5】使用文件“population.dta”的数据来对Stata中ARIMA模型的相关应用进行说明。该表给出了某地区每年的年度总人口数。部分数据如下：年份年份年底总人口数年底总人口数(万人万人)194954167195055196195156300195257482195358796195460266195561465195662828195764653195865994195967207三、 VAR与VEC模型的估计及解释

19、1、VAR模型的阶数选择在Stata中VAR模型阶数选择的实现，是通过如下基本命令来实现的：depvarlist if in , preestimation_options主要选项主要选项描述描述maxlag(#)最高滞后阶数; 默认是滞后4期exog(varlist)外生变量constraints(constraints)对外生变量的线性约束noconstant 没有常数项level(#) 置信度，默认95%separator(#)分割线2、构建VAR模型在Stata中构建VAR模型的实现，是通过如下基本命令来实现的：var depvarlist if in , options主要选项主要选

20、项描述描述模型1noconstant 没有常数项lags(numlist)VAR滞后阶数 exog(varlist) 外生变量模型2 constraints(numlist)线性约束 nolog 不显示迭代过程 noisure一步迭代dfk自由度调节small小样本t,f统计量报告结果 level(#)置信度3、平稳性条件考察在Stata中VAR模型平稳性条件考察的实现，是通过如下基本命令来实现的：varstable , options主要选项主要选项描述描述estimates(estname)考察VAR（estname）的平稳性graph对伴随矩阵的特征值作图dlabel将特征值标记为到单位

21、圆的距离4、残差的正态性和自相关检验在Stata中VAR模型残差的正态性和自相关检验的实现，是通过如下基本命令来实现的：varnorm , options主要选项主要选项描述描述jbera statistics Jarque-Bera 统计量skewness偏度kurtosis峰度estimates(estname)cholesky 已估计的var名称使用Cholesky 分解separator(#)分割线5、格兰杰因果检验在Stata中VAR模型格兰杰因果检验的实现，是通过如下基本命令来实现的：vargranger , estimates(estname) separator(#)6、脉冲分

22、析（1）irf文件的创建、显示、激活和清除VAR模型脉冲分析的实现，首先是要创建irf文件。在Stata中是通过如下基本命令来实现的：命令格式1（VAR模型的irf文件创建）：irf create irfname , var_options命令格式2（SVAR模型的irf文件创建）：irf create irfname , svar_options命令格式3（VEC模型的irf文件创建）：irf create irfname , vec_options创建irf文件之后，显示处于当下活动状态的irf，输入以下命令：irf set激活irf文件，可以输入以下命令：irf set ifr_name

23、清除活动的irf文件，可以输入以下命令：irf set, clear主要选项主要选项描述描述set(filename, replace)创建文件replace如果文件已存在，则替换文件order(varlist)Cholesky排序estimates(estname) 以估计的VAR名称（2）Irf作图Irf文件作图，可以输入以下命令：irf graph stat , optionsstat的相关描述 options的相关描述主要选项主要选项描述描述irf irfoirf正交irfdm动态乘子cirf 累计irfcoirf 累计正交irfcdm累计同台乘子fevdCholesky 方差分解si

24、rf结构IRFsfevd结构 Cholesky 方差分解主要选项主要选项描述描述set(filename) 使文件激活irf(irfnames)IRF 结果名称impulse(impulsevar)脉冲变量response(endogvars)响应变量6 johansen检验当变量之间同阶单整时，可以运用johansen检验查看变量之间是否协整。Stata中VAR模型johansen检验的实现，是通过如下基本命令来实现的：vecrank depvar if in , options 主要选项主要选项描述描述lags(#) VAR模型的最高滞后阶数trend(constant)VAR模型有常数项

25、，协整方程有常数项trend(rconstant)VAR模型有常数项，协整方程无常数项trend(trend)VAR模型有趋势项，协整方程有趋势项trend(rtrend)VAR模型有趋势项，协整方程无趋势项trend(none)VAR模型无常数项，协整方程无常数项【例6】使用文件“cpi2.dta”的数据,其中狭义货币供应量增长率经过SAR修匀后记为M1sar，贷款利率记为r,cpi经过sa修匀后记为cpisa。数据区间是从1994年1月2007年12月。本例中将要建立一个关于变量m1sar 、变量cpisa和变量r的VAR模型，部分数据如表11-23所示：monthyearm1sarcpi

26、sar119940.190123392 20.93511929 12.24219940.166035575 23.36645208 12.24319940.154944021 22.50509823 12.24419940.145357052 21.894884512.24519940.155072278 21.58277167 9619940.181137027 22.78261176 9719940.233693845 24.00026113 9819940.284786294 25.76049934 9919940.291513079 27.16382803 9四、 ARCH与GARCH

27、的估计及解释1、ARCH模型若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p) 形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述， xt = 0 + 1 xt -1 + 2 xt -2 + + p xt - p + ut t2 = E(ut2) = 0 + 1 ut -1 2 + 2 ut -22 + + q ut - q2则称ut 服从q阶的ARCH过程，记作ut ARCH (q)。其中第一式称作均值方程，第二式称作ARCH方程。2、GRACH模型ARCH模型中的第二式是关于t2的分布滞后模型。为避免ut2的滞后项过多，可采用加入t2的滞后项的方法（回忆可逆性概念）。对于第二式，可给出如

28、下形式， t2 = 0 + 1 ut 1 2 + 1 t -12此模型称为广义自回归条件异方差模型，用GARCH (1, 1) 表示。其中ut 1称为ARCH项，t -1称为GARCH项。在Stata中ARCH模型的实现，是通过如下基本命令来实现的：arch depvar indepvars if in weight , optionsModel noconstant没有常数项 arch(numlist)ARCH 滞后阶数 garch(numlist)GARCH 滞后阶数 saarch(numlist)简单非对称 ARCH 模型 tarch(numlist)门限ARCH 模型 aarch(nu

29、mlist)非对称 ARCH模型 narch(numlist)非线性ARCH模型 narchk(numlist)带有位移的非线性ARCH模型 abarch(numlist)绝对值ARCH 模型 atarch(numlist)绝对门限ARCH模型 sdgarch(numlist)garch项的滞后项 earch(numlist)Nelsons EGARCH 模型的信息项egarch(numlist)log（garch）的滞后项 parch(numlist)幂ARCH 模型 tparch(numlist)门限幂 ARCH模型 aparch(numlist)非对称幂ARCH 模型 nparch(nu

30、mlist)非线性幂ARCH 模型 nparchk(numlist)带有位移的非线性幂 ARCH 模型 pgarch(numlist)幂 GARCH 模型 constraints(constraints)线性约束Model 2archm均值方程加入方差项archmlags(numlist)均值方程加入滞后阶数 archmexp(exp)将exp转换为ARCH-IN-MEAN的形式arima(#p, #d, #q)ARIMA(p,d,q) 模型ar(numlist)ar模型 ma(numlist)ma模型Model 3 het(varlist)条件方差估计中带有外生变量 savespace估计时

31、节省内存【例7】继续利用上例中的数据，建立该数据的ARCH模型。 _cons . .1 18 83 39 94 45 51 1 . .0 03 38 83 38 82 22 2 4 4. .7 79 9 0 0. .0 00 00 0 . .1 10 08 87 71 17 73 3 . .2 25 59 91 17 72 28 8 L1. . .6 61 18 89 99 94 4 . .2 20 02 25 55 58 85 5 3 3. .0 06 6 0 0. .0 00 02 2 . .2 22 21 19 98 86 67 7 1 1. .0 01 16 60 00 01 1 ar

32、ch A AR RC CH H _cons . .1 13 31 14 44 40 08 8 . .1 18 83 37 74 43 33 3 0 0. .7 72 2 0 0. .4 47 74 4 - -. .2 22 28 86 68 89 94 4 . .4 49 91 15 57 71 11 1 L1. 2 2. .7 72 24 43 35 51 1 1 1. .2 21 19 90 01 13 3 2 2. .2 23 3 0 0. .0 02 25 5 . .3 33 35 51 12 29 92 2 5 5. .1 11 13 35 57 73 3 m1sar L2. - -

33、. .0 07 72 25 52 22 21 1 . .0 01 16 62 21 14 42 2 - -4 4. .4 47 7 0 0. .0 00 00 0 - -. .1 10 04 43 30 01 14 4 - -. .0 04 40 07 74 42 27 7 r L2. - -. .1 10 04 46 64 44 4 . .0 08 85 59 92 25 59 9 - -1 1. .2 22 2 0 0. .2 22 23 3 - -. .2 27 73 30 05 55 57 7 . .0 06 63 37 76 67 76 6 L1. 1 1. .0 06 65 54

34、49 93 3 . .0 08 88 87 71 16 63 3 1 12 2. .0 01 1 0 0. .0 00 00 0 . .8 89 91 16 61 12 2 1 1. .2 23 39 93 37 74 4 cpisa c cp pi is sa a Coef. Std. Err. z P|z| 95% Conf. Interval OPG Log likelihood = - -1 14 44 4. .1 11 13 34 4 Prob chi2 = 0 0. .0 00 00 00 0Distribution: G Ga au us ss si ia an n Wald c

35、hi2( 4 4) = 2 26 63 35 58 8. .8 87 7Sample: 1 19 99 94 4m m3 3 - - 2 20 00 07 7m m1 12 2 Number of obs = 1 16 66 6ARCH family regression本章练习该题使用数据集“balance2.dta”,对消费、投资、收入进行如下分析。其中gdp、inv、consump分别代表我国某地区的国内生产总值、投资和消费，t代表时间，y、i、c分别是gdp、inv、consump取对数之后的值。（1）对收入建立恰当的ARIMA模型。（2）对消费、投资、收入的增长率建立恰当的VAR模型

36、。历史岳麓版第13课交通与通讯的变化资料精品课件欢迎使用自读教材自读教材填要点填要点 一、铁路，更多的铁路一、铁路，更多的铁路 1地位地位 铁路是铁路是 建设的重点，便于国计民生，成为国民经济建设的重点，便于国计民生，成为国民经济发展的动脉。发展的动脉。 2出现出现 1881年，中国自建的第一条铁路年，中国自建的第一条铁路唐山唐山 至胥各庄铁至胥各庄铁路建成通车。路建成通车。 1888年，年，宫廷宫廷专用铁路落成。专用铁路落成。交通运输交通运输开平开平 3发展发展 (1)原因：原因： 甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的 。 修路成为中国人修路成为中国人 的强烈

37、愿望。的强烈愿望。 (2)成果：成果：1909年年 建成通车；民国以后，各条商路修筑建成通车；民国以后，各条商路修筑权收归国有。权收归国有。 4制约因素制约因素 政潮迭起，军阀混战，社会经济凋敝，铁路建设始终未入政潮迭起，军阀混战，社会经济凋敝，铁路建设始终未入正轨。正轨。修筑权修筑权救亡图存救亡图存京张铁路京张铁路 二、水运与航空二、水运与航空 1水运水运 (1)1872年年, 正式成立，标志着中国新式航运业的诞生。正式成立，标志着中国新式航运业的诞生。 (2)1900年前后，民间兴办的各种轮船航运公司近百家，几乎都是年前后，民间兴办的各种轮船航运公司近百家，几乎都是在列强排挤中艰难求生。在

38、列强排挤中艰难求生。 2航空航空 (1)起步：起步：1918年，附设在福建马尾造船厂的海军飞机工程处开始年，附设在福建马尾造船厂的海军飞机工程处开始研制研制 。 (2)发展：发展：1918年，北洋政府在交通部下设年，北洋政府在交通部下设“ ”；此后十年间，航空事业获得较快发展。；此后十年间，航空事业获得较快发展。轮船招商局轮船招商局水上飞机水上飞机筹办航空事宜筹办航空事宜处处 三、从驿传到邮政三、从驿传到邮政 1邮政邮政 (1)初办邮政：初办邮政： 1896年成立年成立“大清邮政局大清邮政局”，此后又设，此后又设 ，邮传正式脱离海关。邮传正式脱离海关。 (2)进一步发展：进一步发展：1913年

39、，北洋政府宣布裁撤全部驿站；年，北洋政府宣布裁撤全部驿站；1920年，中国首次参加年，中国首次参加 。邮传部邮传部万国邮联大会万国邮联大会 2电讯电讯 (1)开端：开端：1877年，福建巡抚在年，福建巡抚在 架设第一条电报线，成为中国自架设第一条电报线，成为中国自办电报的开端。办电报的开端。 (2)特点：进程曲折，发展缓慢，直到特点：进程曲折，发展缓慢，直到20世纪世纪30年代情况才发生变年代情况才发生变化。化。 3交通通讯变化的影响交通通讯变化的影响 (1)新式交通促进了经济发展，改变了人们的通讯手段和新式交通促进了经济发展，改变了人们的通讯手段和 ， 转变了人们的思想观念。转变了人们的思想

40、观念。 (2)交通近代化使中国同世界的联系大大增强，使异地传输更为便交通近代化使中国同世界的联系大大增强，使异地传输更为便捷。捷。 (3)促进了中国的经济与社会发展，也使人们的生活促进了中国的经济与社会发展，也使人们的生活 。台湾台湾出行出行方式方式多姿多彩多姿多彩合作探究合作探究提认知提认知 电视剧电视剧闯关东闯关东讲述了济南章丘朱家峪人朱开山一家，讲述了济南章丘朱家峪人朱开山一家，从清末到九一八事变爆发闯关东的前尘往事。下图是朱开山从清末到九一八事变爆发闯关东的前尘往事。下图是朱开山一家从山东辗转逃亡到东北途中可能用到的四种交通工具。一家从山东辗转逃亡到东北途中可能用到的四种交通工具。 依

41、据材料概括晚清中国交通方式的特点，并分析其成因。依据材料概括晚清中国交通方式的特点，并分析其成因。 提示：提示：特点：新旧交通工具并存特点：新旧交通工具并存(或：传统的帆船、独轮车，或：传统的帆船、独轮车， 近代的小火轮、火车同时使用近代的小火轮、火车同时使用)。 原因：近代西方列强的侵略加剧了中国的贫困，阻碍社会发原因：近代西方列强的侵略加剧了中国的贫困，阻碍社会发展；西方工业文明的冲击与示范；中国民族工业的兴起与发展；展；西方工业文明的冲击与示范；中国民族工业的兴起与发展；政府及各阶层人士的提倡与推动。政府及各阶层人士的提倡与推动。串点成面串点成面握全局握全局 一、近代交通业发展的原因、特

42、点及影响一、近代交通业发展的原因、特点及影响 1原因原因 (1)先进的中国人为救国救民，积极兴办近代交通业，促先进的中国人为救国救民，积极兴办近代交通业，促进中国社会发展。进中国社会发展。 (2)列强侵华的需要。为扩大在华利益，加强控制、镇压列强侵华的需要。为扩大在华利益，加强控制、镇压中国人民的反抗，控制和操纵中国交通建设。中国人民的反抗，控制和操纵中国交通建设。 (3)工业革命的成果传入中国，为近代交通业的发展提供工业革命的成果传入中国，为近代交通业的发展提供了物质条件。了物质条件。 2特点特点 (1)近代中国交通业逐渐开始近代化的进程，铁路、水运和近代中国交通业逐渐开始近代化的进程，铁路

43、、水运和航空都获得了一定程度的发展。航空都获得了一定程度的发展。 (2)近代中国交通业受到西方列强的控制和操纵。近代中国交通业受到西方列强的控制和操纵。 (3)地域之间的发展不平衡。地域之间的发展不平衡。 3影响影响 (1)积极影响：促进了经济发展，改变了人们的出行方式，积极影响：促进了经济发展，改变了人们的出行方式，一定程度上转变了人们的思想观念；加强了中国与世界各地的一定程度上转变了人们的思想观念；加强了中国与世界各地的联系，丰富了人们的生活。联系，丰富了人们的生活。 (2)消极影响：有利于西方列强的政治侵略和经济掠夺。消极影响：有利于西方列强的政治侵略和经济掠夺。1李鸿章李鸿章1872年

44、在上海创办轮船招商局，年在上海创办轮船招商局，“前前10年盈和，成年盈和，成为长江上重要商局，招商局和英商太古、怡和三家呈鼎立为长江上重要商局，招商局和英商太古、怡和三家呈鼎立之势之势”。这说明该企业的创办。这说明该企业的创办()A打破了外商对中国航运业的垄断打破了外商对中国航运业的垄断B阻止了外国对中国的经济侵略阻止了外国对中国的经济侵略C标志着中国近代化的起步标志着中国近代化的起步D使李鸿章转变为民族资本家使李鸿章转变为民族资本家解析：解析：李鸿章是地主阶级的代表，并未转化为民族资本家；李鸿章是地主阶级的代表，并未转化为民族资本家；洋务运动标志着中国近代化的开端，但不是具体以某个企业洋务运

45、动标志着中国近代化的开端，但不是具体以某个企业的创办为标志；洋务运动中民用企业的创办在一定程度上抵的创办为标志；洋务运动中民用企业的创办在一定程度上抵制了列强的经济侵略，但是并未能阻止其侵略。故制了列强的经济侵略，但是并未能阻止其侵略。故B、C、D三项表述都有错误。三项表述都有错误。答案：答案：A 二、近代以来交通、通讯工具的进步对人们社会生活的影二、近代以来交通、通讯工具的进步对人们社会生活的影响响 (1)交通工具和交通事业的发展，不仅推动各地经济文化交交通工具和交通事业的发展，不仅推动各地经济文化交流和发展，而且也促进信息的传播，开阔人们的视野，加快流和发展，而且也促进信息的传播，开阔人们

46、的视野，加快生活的节奏，对人们的社会生活产生了深刻影响。生活的节奏，对人们的社会生活产生了深刻影响。 (2)通讯工具的变迁和电讯事业的发展，使信息的传递变得通讯工具的变迁和电讯事业的发展，使信息的传递变得快捷简便，深刻地改变着人们的思想观念，影响着人们的社快捷简便，深刻地改变着人们的思想观念，影响着人们的社会生活。会生活。2清朝黄遵宪曾作诗曰：清朝黄遵宪曾作诗曰：“钟声一及时，顷刻不少留。虽钟声一及时，顷刻不少留。虽有万钧柁，动如绕指柔。有万钧柁，动如绕指柔。”这是在描写这是在描写 ()A电话电话 B汽车汽车C电报电报 D火车火车解析：解析：从从“万钧柁万钧柁”“动如绕指柔动如绕指柔”可推断为

47、火车。可推断为火车。答案：答案：D典题例析典题例析 例例1上海世博会曾吸引了大批海内外人士利用各种上海世博会曾吸引了大批海内外人士利用各种交通工具前往参观。然而在交通工具前往参观。然而在19世纪七十年代，江苏沿江世纪七十年代，江苏沿江居民到上海，最有可能乘坐的交通工具是居民到上海，最有可能乘坐的交通工具是 () A江南制造总局的汽车江南制造总局的汽车 B洋人发明的火车洋人发明的火车 C轮船招商局的轮船轮船招商局的轮船 D福州船政局的军舰福州船政局的军舰 解析解析由材料信息由材料信息“19世纪七十年代，由江苏沿江居民世纪七十年代，由江苏沿江居民到上海到上海”可判断最有可能是轮船招商局的轮船。可判

48、断最有可能是轮船招商局的轮船。 答案答案C题组冲关题组冲关1中国近代史上首次打破列强垄断局面的交通行业是中国近代史上首次打破列强垄断局面的交通行业是 ()A公路运输公路运输 B铁路运输铁路运输C轮船运输轮船运输 D航空运输航空运输解析：解析：根据所学根据所学1872年李鸿章创办轮船招商局，这是洋务年李鸿章创办轮船招商局，这是洋务运动中由军工企业转向兼办民用企业、由官办转向官督商运动中由军工企业转向兼办民用企业、由官办转向官督商办的第一个企业。具有打破外轮垄断中国航运业的积极意办的第一个企业。具有打破外轮垄断中国航运业的积极意义，这在一定程度上保护了中国的权利。据此本题选义，这在一定程度上保护了

49、中国的权利。据此本题选C项。项。答案：答案：C2. 右图是右图是1909年年民呼日报民呼日报上登载的上登载的一幅漫画，其要表达的主题是一幅漫画，其要表达的主题是( )A帝国主义掠夺中国铁路权益帝国主义掠夺中国铁路权益B西方国家学习中国文化西方国家学习中国文化C西方列强掀起瓜分中国狂潮西方列强掀起瓜分中国狂潮D西方八国组成联军侵略中国西方八国组成联军侵略中国解析：解析：从图片中可以了解到各国举的灯笼是火车形状，从图片中可以了解到各国举的灯笼是火车形状，20世纪初的这一幅漫画正反映了帝国主义掠夺中国铁路世纪初的这一幅漫画正反映了帝国主义掠夺中国铁路权益。权益。B项说法错误，项说法错误，C项不能反映

50、漫画的主题，项不能反映漫画的主题，D项时项时间上不一致。间上不一致。答案：答案：A典题例析典题例析 例例2(2010福建高考福建高考)上海是近代中国茶叶的一个外销上海是近代中国茶叶的一个外销中心。中心。1884年，福建茶叶市场出现了茶叶收购价格与上海出年，福建茶叶市场出现了茶叶收购价格与上海出口价格同步变动的现象。与这一现象直接相关的近代事业是口价格同步变动的现象。与这一现象直接相关的近代事业是 () A电报业电报业 B大众报业大众报业 C铁路交通业铁路交通业 D轮船航运业轮船航运业 解析解析材料主要反映了信息交流的快捷，故选材料主要反映了信息交流的快捷，故选A。 答案答案A题组冲关题组冲关3