非平稳序列确定性分析

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1、非平稳序列的确定性分析K首先画出时序图如下：gdp从时序图可以看出这显然是一个非平稳序列，而其又呈现出指数增长趋势，因此考虑拟合非线性模型：xt=^^-becl+利用sas计算得到拟合模型为：xt=-3989.1+6365.5e01305t拟合图如下:检验：SumofMeanApproxSourceDFSquaresSquareFValuePr>FModel21.26E116.3E101778.88<.0001Error258.8539E835415408CorrectedTotal271.269E11ApproxParameterEstimateStdErrorApp

2、roximate95%ConfidenceLimitsa-3989.13179.5-1053732559.1b6365.51085.94129.08602.0c0.13050.006060.11800.1430可以看到各项检验都通过。接下来对残差进行白噪声检验:残差计算为：st=xt+3989.1一6365.5e01305t检验：AutocorrelationCheckforWhiteNoiseToLagChiSquareDFPr>ChiSqAutocorrelations57.366<.000107790.4370.009-0.370-0.574-0.6371272.

3、3112<.00010474-0.264-0.0570.0900.1550.157可以看出p值都小于0.05,没有通过检验，考虑到其指数趋势，因对序列取对数，得到时序图:t取对数后的序列呈现线性增长趋势，对取对数后的数据进行一阶差分，时序图：再进行平稳性检验：AutocorrelationsLagCovarianeeCorrelation-198765432101234567891StdError00.00394911.00000010.00241540.61164

4、************0.19245020.000700150.1773011****10.25445

5、73-0.0005546-.140451***l10.2589924-0.0014108-.357261*★*★*★★110.2617985-0.0015622-.395581****★★**]10.2792726-0.0011031-.27934******1可以看出序列已经平稳。所以接下来根据平稳序列建模预测：根据之前平稳序列分析并利用sas可知模型为：（平稳序列建模过程略）xt=(1-0・62809B)q预测图为:本题代码：dataaa;inputgdp@@;t=intnx(1year19101janl9801d,_n_-l);formattyear4•;card

6、s;4517.84862.45294.75934.571718964.410202.211962.514928.316909.218547.921617.826638.134634.446759.458478.167884.674462.678345.282067.589442.297314.8118020.7135822.8159878.3183217.4211923249530•rprocgplot;plotgdp*t;symbolc=bluei=jionv=dot;run;databb;inputx_t@@;t=_n_;cards;4517.84862.45294

7、.75934.571718964.410202.211962.514928.316909.218547.921617.826638.134634.446759.458478.167884.674462.678345.282067.589442.297314.8118020.7135822.8159878.3183217.4211923249530procnlinmethod=gauss;modelx_t=a+b*exp(c*t);parametersa=lb=0・5c=0・5;der.a=l;der.b=exp(c*t);der.c=t*b*exp(c*t);outpu

8、tpredicted=x_thatout=result;run;procgplotdata=result;plotx_t*t=lx_that*t=2/overlay;symbollc=blacki=nonev=dot1=1w=l;symbol2c=bluei=jionv=dot1=2w=2;run;datacc;inputx_t@@;t=_n_;epli=x_t+3989.1-6365.5*exp(0.1305*t);cards;4517.84862.45294.75934.571718964.410202.211962.514928.3