ARIMA模型例題

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1、ARIMA模型例題：5.6（1）時(shí)序圖——判斷序列的非平穩(wěn)性時(shí)序圖顯示，該序列有顯著的趨勢(shì)，為典型的非平穩(wěn)序列。（2）差分后的時(shí)序圖：差分后序列在均值附近比較穩(wěn)定地波動(dòng)，為了進(jìn)一步確定平穩(wěn)性，考察差分后序列的自相關(guān)圖。自相關(guān)圖顯示序列有很強(qiáng)的短期相關(guān)性，所以可以初步認(rèn)為1階差分后序列平穩(wěn)。自相關(guān)系數(shù)一階截尾。（3）對(duì)平穩(wěn)后的1階差分序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)P值小于0.05，非白噪聲序列，差分后序列還蘊(yùn)含著相關(guān)信息需要提取。（4）對(duì)平穩(wěn)非白噪序列擬合ARMA模型1階差分后的偏自相關(guān)圖：顯示出顯著的不截尾性。用MA（1）擬合1階

2、差分后序列。所以用ARIMA(0，1，1)模型擬合原序列。擬合結(jié)果的公式見(jiàn)146頁(yè)。（5）對(duì)殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)——見(jiàn)147頁(yè)(6)ARIMA模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)的值在work中的res里。程序：datahh;difx=dif(x);inputyearx@@;cards;run;procgplot;plot(xdifx)*year;symbolc=blacki=linev=star;run;procarima;identifyvar=x(1)nlag=18;estimateq=1;forecastlead=5id=yearout

3、=res;run;procgplotdata=res;plotx*year=1forecast*year=2u95*year=3l95*year=4/overlay;symbol1c=blackv=stari=none;symbol2c=bluev=nonei=line;symbol3c=redv=nonei=line;symbol4c=redv=nonei=line;run;