时间序列分析实验

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1、荆楚理工学院数学建模与创新实验室实验报告实验题目实验四趋势拟合及X-11过程学生姓名王庆申学号2012409010116班级12级数本指导教师邹志琼实验曰期成绩课程名称：时间序列分析专业：数学与应用数学一、实验目的与要求：掌握使用SAS的REG（冋归）过程与AUTOREG（自冋归）过程对时间序列进行线性趋势拟合；掌握使用SAS的NLIN（非线性）过程对时间序列进行非线性趋势拟合；掌握使用X-11过程对时间序列进行季节调整二、实验原理:了解SAS软件的基本操作三、实验内容（输入题目内容.若来源于教材，写出教材中的页码题号）:1、教师讲解上机指导

2、4.8;学生绘制习题4.7中第7题数据的时序图，直观考察该序列的特点，在此基础上，选择适当模型拟合该序列的发展，并且利用拟合模型预测该地区奶牛的月度产奶量；最后使用X-11方法确定该序列的趋势2、学生绘制上机指导中的程序四、实验步骤:1、问题输入、2、计算机求解、3、输出信息分析五、实验结果（数据，几何图形，截图，须作必要的文字说明及适当排版）二、计算计算指数196219631964196519661967196819691970月平均xj季节指数sj1589600628658677713717734750674.00.96256156661

3、8622635667696690707640.20.913640653688709736762775785807728.31.044656673705722755784796805824746.61.075727742770782811837858871886809.31.166697716736756798817826845859783.31.127640660678702735767783801819731.61.048599617639653697722740764783690.40.99956858360461566168170172

4、5740653.10.9310577587611521667687706723747647.30.9211553565594602645660677690711633.00.9012582598634635688698711734751670.10.96总平均X:700.63表1三、消除了季节性的序列吋序图图2四、拟合线性模型TheAUTOREGProcedureDependentVariablexOrdinaryLeastSquaresEstimatesSSE23449.4828DFE106MSE221.22154RootMSE14.873

5、52SBC896.946015AIC891.581752RegressR-Square0.9358TotalR-Square0.9358Durbin-Watson1.13S2VariableDFEstimateStandardErrortValueApproxPr>

6、t

7、Intercept1-98.32272.8824-34.11<.0001time11.80410.045939.30<•0001五、模型预测AutocorrelationCheckforWhiteNoiseChi-SquareDFPr>ChiSq36.286<.00010.4

8、230-336Autocorrelations0.1450.071-0.033-0.078MinimumInformationCriterionLagsMA0MA1MA2MA3MA4MA5AR05.3614225.3081245.2350095.2559255.284975.319564AR15•2087495.2234055.2444285.2853675.3267295.356683AR25.2071935.2498355.2875845.3273435.3641285.397187AR35.2434035.2804475.3236045

9、.366785.4071895.4405AR45.2853485.3233925.3667415.4092675.4426195.475733AR55.314565.3555015.3980565.4375235.475915.51468Errorseriesmodel:AR(5)MinimumTableValue:BIC(2,0)=5.207193ObsForecastStdError95%ConfidenceLimits10794.534614.618265.8834123.185710896.598117.033863.2124129.

10、983810995.768920.333855.9155135.622311096.102122.729051.5541140.650111195.968225.0