平稳时间序列分析 实验报告模版

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1、应用时间序列分析实验报告一、上机练习（就是每章最后一节上机指导部分）3.6．绘制时序图dataexample3_1;inputx@@;time=_n_;cards;0.30-0.450.360.000.170.452.154.423.482.991.742.400.110.960.21-0.10-1.27-1.45-1.19-1.47-1.34-1.02-0.270.14-0.070.10-0.15-0.36-0.50-1.93-1.49-2.35-2.18-0.39-0.52-2.24-3.46-3.97-4.60-3.09-2.19-1.210.780.88

2、2.071.441.500.29-0.36-0.97-0.30-0.280.800.911.951.771.800.56-0.110.10-0.56-1.34-2.470.07-0.69-1.960.041.590.200.391.06-0.39-0.162.071.351.461.500.94-0.08-0.66-0.21-0.77-0.520.05;procgplotdata=example3_1;plotx*time=1;symbol1c=redI=joinv=star;run;实验结果：26实验分析：由时序图显示过去86年中数据围绕在0附近随机波动，没有

3、明显趋势或周期，基本可以看成平稳序列，为了稳妥起见，做了如下自相关图。3.6.1．INENTIFY语句介绍dataexample3_1;inputx@@;time=_n_;cards;0.30-0.450.360.000.170.452.154.423.482.991.742.400.110.960.21-0.10-1.27-1.45-1.19-1.47-1.34-1.02-0.270.14-0.070.10-0.15-0.36-0.50-1.93-1.49-2.35-2.18-0.39-0.52-2.24-3.46-3.97-4.60-3.09-2.19-1.

4、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;procarimadata=example3_1;26identifyVar=xnlag=8;run;实验结果：图一图二图三实验分析：由图一的白噪声检验显示的序列值彼此之间蕴涵着相关关系，为非

5、白噪序列。再考察样本自相关图（见图二）和样本偏自相关图（见图三），进一步确定平稳性并拟合模型定阶。图二显示，除了延迟1~3阶的自相关系数在2倍标准差范围之外，其余阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动。根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性。进一步确定序列平稳。再进一步考察自相关系数衰减到零的过程，可以观察到有明显的正弦波动轨迹，这说明自相关衰减到零不是一个突然的过程，而是一个连续渐变的过程，这是自相关系数截尾的典型特征。在偏自相关图（图三）显示，偏自相关系数显示拖尾的性质26。综合该序列自相关系数和偏自相关系数的性质，我可以初步确定拟合模型为M

6、A（4）模型。3.6.1.2．相对最优定阶dataexample3_1;inputx@@;time=_n_;cards;0.30-0.450.360.000.170.452.154.423.482.991.742.400.110.960.21-0.10-1.27-1.45-1.19-1.47-1.34-1.02-0.270.14-0.070.10-0.15-0.36-0.50-1.93-1.49-2.35-2.18-0.39-0.52-2.24-3.46-3.97-4.60-3.09-2.19-1.210.780.882.071.441.500.29-0.36-

7、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;procarimadata=example3_1;identifyVar=xnlag=8minicp=(0:5)q=(0:5);run;实验结果：图四实验分析：在该程序中MINIC选项是指定SAS系统输出所有自相关延迟阶数小于等于5，移动平均延迟阶数小于等

8、于5的ARMA（p，q）