应用时间序列分析第4章

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1、佛山科学技术学院应用时间序列分析实验报告实验名称第四章非平稳序列的确定性分析一、上机练习本章主要学习了对非平稳时间序列的分析方法，重点掌握常用的确定性时序分析方法。通过趋势分析，季节效应分析以及消除季节影响，选择合适的确定性模型，从而得到较好的分析预测结果。本章上机练习中，主要做了以下两部分内容：①用因素分解方法做P126例题4.7；②用X-11过程做P130例题4.7续；通过用不同的方法（因素分解、X-11过程）做题，从而分析两种方法各自的优缺点，以及哪种方法拟合预测的结果更好。P126例题4.7（因素分解方

2、法）：【程序】dataexample4_7;inputx@@;t=_n_;cards;977.5892.5942.3941.3962.21005.7963.8959.81023.31051.11102.01415.51192.21162.71167.51170.41213.71281.11251.51286.01396.21444.11553.81932.21602.21491.51533.31548.71585.41639.71623.61637.11756.01818.01935.22389.51909.1

3、1911.21860.11854.81898.31966.01888.71916.42083.52148.32290.12848.62288.52213.52130.92100.52108.22164.72102.52104.42239.62348.02454.92881.72549.52306.42279.72252.72265.22326.02286.12314.62443.12536.02652.23131.42662.12538.42403.12356.82364.02428.82380.32410.9

4、2604.32743.92781.53405.72774.72805.02627.02572.02637.02645.02597.02636.02854.03029.03108.03680.0；procgplotdata=example4_7;/*画序列x时序图*/plotx*t;symbolc=blackv=stari=join;run;dataexample4_7_3;/*建立季节指数数据集*/inputjjzs@@;32month=_n_;cards;0.9820.9430.9200.9110.9250.

5、9510.9290.9401.0091.0541.1001.335;procgplotdata=example4_7_3;/*画季节指数图*/plotjjzs*month;symbolc=blackv=diamondi=join;run;procgplotdata=sasuser.aa;/*画消除季节影响后的序列x1时序图*/plotx1*t;symbolc=blackv=circlei=none;run;procautoregdata=sasuser.aa;/*对序列x1进行线性拟合*/modelx1=t;o

6、utputpredicted=x2out=results;run;procgplotdata=results;/*画线性趋势拟合图*/plotx1*t=1x2*t=2/overlay;symbol1c=blackv=circlei=none;symbol2c=redv=nonei=join;run;procgplotdata=sasuser.bb;/*画残差图*/plotz*t;symbolc=redv=circlei=none;run;procarimadata=sasuser.bb;/*残差序列的检验、建模

7、及预测*/identifyvar=znlag=8minicp=(0:5)q=(0:5);run;estimatep=1;run;estimatep=1noint;run;forecastlead=12id=tout=out;run;procgplotdata=sasuser.cc;/*观察值序列x和预测值序列yc联合作图*/plotx*t=1yc*t=2/overlay;symbol1c=blackv=stari=none;symbol2c=redv=nonei=join;run;【结果及分析】321、绘制时序

8、图：图1-1中国社会消费品零售总额时序图2、选择拟合模型：由时序图可以直观的看出该序列不仅具有长期递增趋势，还具有以年为固定周期的季节波动。因此尝试使用混合模型式拟合该序列的发展。3、计算该序列的季节指数：根据数据资料，算出该序列的月度季节指数如表3-1所示：绘制季节指数图，如图3-2所示：32图3-2序列季节指数图从图3-2可以直观地看出每年的第四季度是我国社会消费品零售旺季(该季度