时间序列实验指导书正文

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1、《时间序列分析》实验指导书实验一平稳性与纯随机性检验一、实验目的通过本实验，使学生（1）掌握时序图的绘制方法；（2）能够判断时间序列的平稳性；（3）能够检验时间序列的纯随机性。二、实验要求根据数据作图，采用时序图检验和自相关图直观判断序列是否平稳，利用LB统计量检验时间序列是否为纯随机性序列，并按具体的题目要求完成实验报告。三、实验内容实验题目：1945-1950年费城月度降雨量数据如下（单位：mm），见下表。69.380.040.974.984.6101.1225.095.3100.648.31

2、44.5128.338.452.368.637.1148.6218.7131.6112.881.831.047.570.196.861.555.6171.7220.5119.463.2181.673.964.8166.948.0137.780.5105.289.9174.8124.086.4136.931.535.3112.3143.0160.897.080.562.5158.27.6165.9106.792.263.226.277.052.3105.4144.349.5116.154.1148.

3、6159.385.367.3112.859.4（1）计算该序列的样本自相关系数（k=1,2,……,24）。（2）判断该序列的平稳性。（3）判断该序列的纯随机性。实验步骤：第一步：编程建立SAS数据集。第二步：利用Gplot程序对数据绘制时序图。第三步：从时序图中利用平稳时间序列的定义判断是否平稳。第四步：利用ARIMA程序对数据进行分析，根据输出的Identify语句中的样本自相关图，由平稳时间序列的特性判断是否平稳。第五步：根据输出的Identify语句中的纯随机检验结果，利用LB统计量和白噪声

4、特性检验时间序列是否为纯随机序列。10《时间序列分析》实验指导书实验二ARMA模型的应用一、实验目的通过本实验，使学生能够运用SAS统计软件，对给出实际问题的平稳时间序列通过模型识别、参数估计、模型检验、模型优化等过程，建立符合实际的时间序列模型，并预测将来。二、实验要求处理数据，掌握平稳时间序列的ARMA模型的建模过程和方法，并根据具体的实验题目要求完成实验报告。三、实验内容实验题目：某地区连续74年的谷物产量（单位：千吨）如下：0.970.451.611.261.371.431.321.230

5、.840.891.181.331.210.980.910.611.230.971.100.740.800.810.800.600.590.630.870.360.810.910.770.960.930.950.650.980.700.861.320.880.680.781.250.791.190.690.920.860.860.850.900.540.321.401.140.690.910.680.570.940.350.390.450.990.840.620.850.730.660.760.63

6、0.320.170.46（1）判断该序列的平稳性与纯随机性。（2）选择适合模型拟合该序列的发展。（3）利用拟合模型，预测该地区未来5年的谷物产量。实验步骤：第一步：编程建立SAS数据集。第二步：利用Gplot程序对数据绘制时序图。第三步：从时序图中利用平稳时间序列的定义判断是否平稳？利用ARIMA程序对数据进行分析，根据输出的Identify语句中的样本自相关图，由平稳时间序列的特性判断是否平稳？第四步：根据输出的Identify语句中的纯随机检验结果，利用LB统计量和白噪声特性检验时间序列是否为

7、纯随机序列？第五步：在序列判断为平稳非白噪声序列后，求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF）和样本偏自相关系数（PACF）的值。第六步：根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，选择阶数适当的ARMA（p,q）模型进行拟合。第七步：估计模型中未知参数的值。第八步：检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤6，重新选择模型再拟合。第九步：模型优化。如果拟合模型通过检验，仍然转向步骤2，充分考虑各种可能建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型。第十步：利用最优拟合模型，预测序列

8、的将来走势。10《时间序列分析》实验指导书实验三时间序列的线性与非线性趋势拟合一、实验目的通过本实验，使学生能够利用SAS统计软件，对给出实际问题的非平稳时间序列进行分析，掌握非平稳时间序列的确定性部分的分离方法，建立合适的某一类确定性模型。二、实验要求处理数据，掌握非平稳时间序列的确定性模型的识别的方法，并根据具体的实验题目要求完成实验报告。三、实验内容实验题目：爱荷华州1948—1979年非农产品季度收入数据如表4—8所示。601604620626641642645655682