时间序列分析报告报告材料

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1、实用标准文案dataAAA;inputx@@;time=_n_;cards;76378719473387396428105084957411106471003119413310305590595101457768898129191643962281027361002641034919702795240916801012591095647689285773952109377198202979061003069408910268077919935611170628122588357106175919221

2、0411410995997880105386964799758010949011019190974989811071889417711509711369611453212011093607110925103312120184103069103351111331106161111590994471019878533386970100561895438926582719794987484673819770297844686978758786957175722641827735763292593807833

3、2723815597169750854727013379125858058177886852690697955688174666987225873445761318608275443739697813978646662697377680034706948182375640755408222975345770347858979769759827807477588841009796689051935038474774531919008163589797810227826577271850439541879

4、5681032839577091297101244114525101139938669517110018310392610264310838797077909019033688732837599926773292789439439992937901309105510606210356010407510178393791102313824138353410901196499102430103002918159906711006710159997646104930889058993610672384307

5、11489610674987892100506;procgplotdata=AAA;plotx*time=1;symbol1c=redi=joinv=star;run;procarimadata=AAA;identifyvar=x;run;1：时序图与平稳性判别精彩文档实用标准文案分析：上图是数据对应的时序图，从图上曲线分析来看，数据并没有周期性或者趋向性规律，并且每月的生猪的屠宰量大约在80000上下波动。所以由该序列图我可以认为它是个平稳的数列。即可以用第三章的AR模型或MA模型或ARMA模型进行

6、拟合。但是为了稳妥起见，我还需要利用自相关图进一步辅助识别。具体如下：自相关图：分析：由上图可知：样本自相关图中的自相关系数在延迟4阶之后几乎全部落入2个标准差范围之内，并且向零衰减的速度还是比较快的。所以我认为该序列是平稳的序列。由时序图与自相关图可知其是平稳序列。故可以用第三章的AR模型或MA模型或ARMA模型进行拟合精彩文档实用标准文案分析：由上面数据可知：由于p值显著小于0.05，故可以否定原假设（H0），接受备选假设(H1)，即我可以认为该序列是平稳的非纯随机性序列。这样就说明了我们可以根据

7、历史信息预测未来月的生猪屠宰量。分析：观察自相关图和偏自相关图，从这两图来看，偏自相关图是拖尾，而自相关系数是拖尾的。因而我们可以用ARMA模型进行拟合。但是为了稳妥起见，我还需要利用计算机进行相对最优定阶。2：相对最优定阶：identifyvar=xnlag=18minicp=(0:5)q=(0:5);run;精彩文档实用标准文案分析：从上图可以看出，在众多模型中，ARMA模型的BIC信息量是最小的是ARMA（4，5），因而我们接下来会采用ARMA模型来进行拟合分析，这和我们人工预测的相吻合。3：参

8、数估计：estimatep=4q=5;run;具体输出结果如下图:精彩文档实用标准文案该输出形式等价于xt=(1-1.21457B+0.70228B2-0.04985B3-0.41243B4)Єt故该模型为：xt=μ+(θ（B）/φ(B))Єt=(3)序列预测(1995年9月至1997年9月)forecastlead=24id=timeout=BBB;run;精彩文档实用标准文案分析：以上是我们对数据进行了2年24期的预测，其预测数据均可以从上图中看出来