多元分析题目

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1、多元时间序列分析一、实验目的：利用arima过程进行单位根检验，并进行arimax模型的建模。二、实验内容P2262(1)谷物产量画时序图："dataexample6_l;inputx©©:t=_n_;cards:24.533.727.927.521.731.936.829.930.232.034.019.436.030.232.436.436.931.530.532.334.930.136.926.830.533.329.735.029.935.238.335.235.536.726.838.031.732.6"pr

2、ocgplotdata=example6_1;plotx*t=l:symbol1c=redi=joinv=star:run;"procarimadata=example6_l:identifyvar=xstationarity=(adf=l):run;画自相关图:AutocorrelationsLagCovarianee-19876543210123456789StdError018.5408031.000001-1.811987-.0977322.5581450.1379732.0358530.1098041.382

3、4250.0745B5・0.789036-.042566・0.133073-.0071872.1700650.1170480.6287280.033919・0.697718-.03763Correiation山山山山山仪山山山山山山山山山山山山山山•Ptptptptptptptptptptptptptpip■***•**•*•0.1622210.1637630.1667950.1686860.1695510.1698320.1698400.1719490.172125「markstwostandarderrors自相关

4、图显示序列的自相关系数一直都比较小，始终控制在2倍的标准差范围以内，可以认为该序列I」始至终都在零轴附近波动，这是随机性非常强的平稳时间序列通常具有的自相关图特征。纯随机检验结果:AutocorrelationCheckforWhiteNoiseToChi-Pr>LagSquareDFChiSq一Autocorrelations—62.0560.9147-0.0980.1380.1100.075-0.043-0.007在延迟6阶的条件HLB检验统计量的P值显著大丁•显著性水平C1,所以该序列为纯随机序列（白噪声）即服从

5、原假设。单位根检验:TypeLagsRhoPrFZeroMea仃0-0.49630.5655-0.410.52831-0.11420.6514-0.190.6117SingleMean0-40.61130.0002-6.800.000223.190.00101-30.00320.0002-3.760.00687.080.0010Trend0-46.5465<.0001-7.730.000129.980.00101-51.3935<.0001-4.740.002811.230.0010A

6、ugmentedDickey-FulIerUnitRootTests当显著性水平a取为0.05时，序列x只有经过第2种有漂移项门回归处理才能得到平稳序列。该平稳序列0阶自相关。2(2)降雨量画时序图："dataexample6_l;inputxt=n:MMMMcards;9.612.99.98.76.812.513.010.110.110.110.87.816.214.110.610.011.513.612.112.09.37.711.06.99.516.59.39.48.79.511.612.18.010.713.9

7、11.311.610.4"procgplotdata=example6_l:plotK*t=l:symbol1c=redi=joinv=star:run;"procariaadata=example6_l:identifyvar=xstationarity=(adf=l):run;010203040画口相关图:AutocorrelationsLagCovarianee04.9971191.00000•llillillillillillillillillillillillillillillillillillillill•

8、1••1••1••1•11••1••1•11••1••JI•1••JI10.1654090.03310■*•2-1.411066-.28238litillillillillilliprprprpiprp■3-0.371959-.07443•*4-0.153433-.03070•*50.4198430.08402**•60.4695