非平稳序列的确定性分析.doc

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1、应用时间序列分析实验报告实验名称非平稳序列的确定性分析姓名学号班级实验地点实验日期指导教师实验目的：1、掌握时间序列线性、非线性趋势拟合分析方法；2、掌握X-11过程季节调整方法；3、掌握Forecast过程预测方法。涉及实验的相关情况介绍（包含使用软件或实验设备等情况）：SAS软件、excel表格实验内容：5、我国1949年－2008年年末人口总数(单位:万人)序列如表4－8所示(行数据)。表4－8541675519656300574825879660266614656282864653659946720766207658596

2、7295691727049972538745427636878534806718299285229871778921190859924209371794974962599754298705　　　选择适当的模型拟合该序列的长期数据，并作5期预测。7、某地区1962－1970年平均每头奶牛的月度产奶量数据（单位：磅）如表4－10所示（行数据）。表4－1058956164065672769764059956857755358260056665367374271666061758358756559862861868870577073667

3、8639604611594634658622709722782756702653615621602635677635736755811798735697661667645688713667762784837817767722681687660698717696775796858826783740701706677711734690785805871845801764725723690734750707807824886859819783740747711751（1）绘制该序列时序图，直观考察该序列的特点。（2）使用因素分解法，拟合

4、该序列的发展，并预测下一年该地区奶牛的月度产奶量。（3）使用X－11方法，确定该序列的趋势。8、某城市1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪的数量（单位：头）如表4—11所示（行数据）。表4—11763787194733873964289574190595768898129191643962289524091680768928577395210940897791993561812259788096479975809417793607994478954389265827197949874846738197702969571757

5、2264182773576329259380783328547270133791258580581778868526906972258734457613186082754437396978139800347069481823756407554082229753457598278074775888410097966890519350381635897978102278265772718504395418912979386695171970779090190336887328375999267732929013091055937919

6、6499918159906788905899368430787892选择适当的模型拟合该序列的发展，并预测1995年9月至1997年9月该城市的生猪屠宰量。实验过程记录（含程序、数据记录及分析和实验结果等）：5、时序图如下：通过时序图,我可以发现我国1949年－2008年年末人口总数(随时间的变化呈现出线性变化。故此时我可以用线性模型拟合序列的发展。其中，为随机波动；就是消除随机波动的影响之后该序列的长期趋势。由进行线性拟合后的输出结果可知，两个参数的p值明显小于0.05，即这两个参数都是具有显著非零。又因为RegressR-sq

7、uare=totalR-square=0.9931,即拟合度达到99.31%所以用这个模型拟合的非常好。因此，拟合模型为：作5期预测：procforecastdata=example1method=stepartrend=2lead=5out=outoutfulloutest=est;idt;varx;procgplotdata=out;plotx*time=_type_/href=2008;symbol1i=joinv=nonec=red;symbol2i=joinv=nonec=blackl=2;symbol3i=joinv=

8、nonec=blackl=2;run;SAS程序如下：dataexample1;inputx@@;time=1949+_n_-1;cards;54167551965630057482587966026661465628286465365994672