时间序列的预处理

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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）1、绘制时序图dataexample2_1;inputprice1price2;time=intnx('month','01jul2004'd,_n_-1);formattimedate.;cards;12.8515.2113.2914.2312.4114.6915.2113.2714.2316.7513.5615.33;procgplotdata=example2_1;plotprice1*time=1price2*time=2/overlay;symbol1c=blackv=stari=j

2、oin;symbol2c=redv=circlei=spline;run;实验结果：两时间序列重叠显示时序图10实验分析：该时序图显示了price1每年始终围绕在14附近随机波动，没有明显趋势或周期，基本可以视为平稳序列。price2每年始终围绕在15附近随机波动，没有明显趋势或周期，也基本可以视为平稳序列。2、平稳性与纯随机性检验1．平稳性检验dataexample2_2;inputfreq@@;year=intnx('year','1jan1970'd,_n_-1);formatyearyear4.;ards;97154137.71491641571882

3、04179210202218209204211206214217210217219211233316221239215228219239224234227298332245357301389；procarimadata=example2_2;identifyvar=freq;run;实验结果：图一图二：序列FREQ样本自相关图实验分析：根据图一我们可以得出分析变量的名称为freq，序列的均值为222.941，序列的标准差为56.82834,观察值的个数为39个。图二的自相关图显示序列子相关系数长期位于零轴的一边，这是具有单调趋势序列的典型特征，带长期递减趋势的

4、。故该序列不平稳。2．纯随机性检验dataexample2_2;inputfreq@@;10year=intnx('year','1jan1970'd,_n_-1);formatyearyear4.;ards;97154137.7149164157188204179210202218209204211206214217210217219211233316221239215228219239224234227298332245357301389；procarimadata=example2_2;identifyvar=freq;run;实验结果：实验分析：检验结

5、果显示，在各阶延迟下LB检验统计量的P值都非常小（<0.0001），所以可以很大的把握（置信水平>99.999%）判定该序列为非白噪声序列，即非纯随机序列。二、课后习题（老师布置的习题部分）2.1975-1980年夏威夷岛莫那罗亚火山（Maunaloa）每月释放的数据如下（单位：ppm），见表2-7.330.45330.97331.64332.87333.61333.55331.9330.05328.58328.31329.41330.63331.63332.46333.36334.45334.82334.32333.05330.87329.24328.873

6、30.18331.5332.81333.23334.55335.82336.44335.99334.65332.41331.32330.73332.05333.53334.66335.07336.33337.39337.65337.57336.25334.39332.44332.25333.59334.76335.89336.44337.63338.54339.06338.95337.41335.71333.68333.69335.05336.53337.81338.16339.88340.57341.19340.87339.25337.19335.49336

7、.63337.74338.36（1）绘制序列时序图，并判断该系列是否平稳。dataexample2_1;inputprice@@;time=intnx('month','01jan1975'd,_n_-1);formattimedate.;cards;330.45330.97331.64332.87333.61333.5510331.90330.05328.58328.31329.41330.63331.63332.46333.36334.45334.82334.32333.05330.87329.24328.87330.18331.50332.81333.2

8、3334.55335.82336.44