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《時間序列分析(sas)第3章》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、佛山科學技術學院應用時間序列分析實驗報告實驗名稱第三章平穩(wěn)時間序列分析專業(yè)班級10數(shù)學與應用數(shù)學姓名林敏杰學號2010214222一、上機練習程序及其結果分析：dataex3_1;inputx@@;time=_n_;cards;0.30-0.450.360.000.170.452.154.423.482.991.742.400.110.960.21-0.10-1.27-1.45-1.19-1.47-1.34-1.02-0.270.14-0.070.10-0.15-0.36-0.50-1.93-1.49-2.35-2.18-
2、0.39-0.52-2.24-3.46-3.97-4.60-3.09-2.19-1.210.780.882.071.441.500.29-0.36-0.97-0.30-0.280.800.911.951.771.800.56-0.110.10-0.56-1.34-2.470.07-0.69-1.960.041.590.200.391.06-0.39-0.162.071.351.461.500.94-0.08-0.66-0.21-0.77-0.520.05;procgplotdata=ex3_1;plotx*time=1;s
3、ymbol1c=redI=joinv=star;run;25結果分析：上圖是數(shù)據(jù)對應的時序圖，從圖上曲線分析來看，數(shù)據(jù)并沒有周期性或者趨向性規(guī)律，因而可以初步判斷這是平穩(wěn)數(shù)列。procarimadata=ex3_1;identifyVar=xnlag=8;run;25結果分析：本過程中，我們建立了8階自回歸分析模型，圖上依次是變量的描述性統(tǒng)計量、樣本自相關圖、樣本逆相關圖和樣本偏自相關圖。由于本次實驗探究的是平穩(wěn)序列，因而樣本逆相關圖先不作分析。25從自相關圖來看，自相關系數(shù)趨于0的速度是比較快的，再結合時序圖來看，可以確
4、定這組數(shù)列是屬于平穩(wěn)數(shù)列。從最后的純隨機檢驗結果分析來看，P<0.0001，因而這是非白噪聲序列。綜上所述，該數(shù)列是平穩(wěn)非白噪聲序列，因為我們可以建立ARMA模型，對數(shù)據(jù)進行擬合。首先觀察自相關圖和偏自相關圖，從這兩圖來看，自相關圖是4階截尾的，而篇相關系數(shù)是拖尾的。因而我們可以考慮建立MA（4）模型，為了避免個人經驗不足而導致模型建立錯誤，我們可以通過計算機來判斷確定。procarimadata=ex3_1;identifyVar=xnlag=8minicp=(0:5)q=(0:5);run;結果分析：從上圖可以看出，在
5、眾多模型中，MA（4）模型的BIC信息量是最小的，因而我們接下來會采用MA（4）模型來進行分析，這與我們上面人工判斷分析的結果也是吻合的。estimateq=4;run;25結果分析：以上是我們建立的MA（4）模型中的參數(shù)結果。其中，我們可以看出，常數(shù)項對應的t統(tǒng)計量的P值是0.9968，它是>0.05的，也就說明它是不顯著的，而其他參數(shù)均是顯著的，為了使模型擬合得更優(yōu)，我們應該除去常數(shù)項，再進行模型分析比較。estimateq=4noint;run;25結果分析:以上是我們刪去了常數(shù)項之后的結果。從上述參數(shù)分析來看，所有
6、的參數(shù)的t檢驗統(tǒng)計量的P值都是<0.001的，因而它們都是顯著的。因而我們建立了MA(4)模型如下：forecastlead=5id=timeout=results;run;結果分析：25以上是我們對數(shù)據(jù)進行了5期的預測，其預測數(shù)據(jù)均可以從上圖中看出來。其中，數(shù)據(jù)從左往右分別表示序列值的序號、預測值、預測值的標準差、95%的置信下限和95%的置信上限。以下我們把這些預測的數(shù)據(jù)用圖來表現(xiàn)出來：procgplotdata=results;plotx*time=1forecast*time=2l95*time=3u95*time
7、=3/overlay;symbol1c=blacki=nonev=star;symbol2c=redi=joinv=none;symbol3c=greeni=joinv=nonel=32;run;結果分析：該圖為預測的圖像，其中，紅色線段表示預測出來的數(shù)列，綠色的兩條線段分別表示95%的置信下限和95%的置信上限，而黑色的星號標識則是對應的樣本數(shù)據(jù)值。從圖來分析，我們可以看出，黑色的樣本數(shù)據(jù)值跟我們預測出來的線段非常的吻合，因而模型建立得很不錯。再結合上一步驟的參數(shù)結果，也就是預測的數(shù)據(jù)誤差來看，誤差都是非常的小，因而對數(shù)
8、據(jù)的5期預測值也是非常的可靠。在對比第一個步驟的時序圖，我們可以發(fā)現(xiàn)，在預測的5個期間段中，樣本數(shù)據(jù)并沒有很大程度的波動或很明顯的趨勢，但是相對偏向于下降的趨勢，而它對應的置信區(qū)間也是最大的，因而數(shù)據(jù)會穩(wěn)定在這期間中，盡管如此，數(shù)據(jù)也不會有明顯的波動，都是相對穩(wěn)定的。25二、課后習題（老師布置的習題部分
