时间序列分析上机作业

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1、《时间序列分析》上机1实验报告学号20091817姓名工媛班级计算0901实验目的：模拟AR模型。实验要求：氏观了解AR模型的平稳性要求的含义，熟悉各种AR模型的样本口相关函数和偏口相关函数的特点，为理论学习捉供直观卬彖。观察各种AR序列的图形及其样本口相关函数和偏自相关函数，体会AR序列的平稳性含义及样本自相关函数和样本偏自相关函数的特点，总结如何判定时问序列的平稳性。实验内容：1、开机进入SAS系统。2、模拟AR⑴序列：X(=0.4Xh+e3>在editor窗小输入如下程序：dataa;xl二0.5;n=-50;doi=~50to1000

2、;a=rarmor(32565);x=a+0.4*xl;xl二x;n二n+1;ifi>0thenoutput;end;run;［说明］函数rannor0取标准正态随机数，参数为种子。4、观察输出的数据，输入如下程序，并提交程序。procprintdata二a;varx;procgplotdata二a;symboli=splinec二red;plotx*n;run;输出图形为:从图中可得出该模型是平稳的。5、模拟AR（1）序列：X,=1及X,二—1」X-+爲，垂复步骤3、4即可。（1）模型X,=1.IX_

3、+佛，输出如下:（2）模型X,=—l.

4、lX一］+£,输出结果如下:6、比较三个AR(1)序列图形之间的差异，为什么会出现这种差异？体会平稳域及平稳性要求的含义。由X严述I+乞屮©能确定AR(1)模型的平稳域及其平稳性。7、模拟AR⑵序列：X,=0.5X_]+0.3X一2+乞。8、观察该序列的样本口相关函数和偏口相关函数，输入如卜•程序，并提交程序。procarimadata二a;identifyvar=xnlag=20outcov二expl;run;procgplotdata二expl;symboli二needlewidth二6;plotcorr*lag;run;procgplo

5、tdata=cxpl;symboli=needlewidth=6;plotpartcorr*lag;run;输出结果如下:偏自相关系数Parti

6、0LagVaIuo（2）模型X「=X-—0.6X,_2+®，输出如下:CorrelationsLagValuePartialAutocorrelations0.70.60.21020LagValue0・311、观察三个AR(2)序列样本自相关函数的图形，体会特征方程(辅助方程)的根的不同情况下(实根/复根)样木自相关系数图形的不同形式。12、模拟AR⑶序列:X/-O.4X-

7、+O.3X_2-O.2X_3=E，观察这个序列的样本自相关函数和偏自相关函数。dataa;xl=0.5;x2=0.3;x3=0•2;n=-50;doi=-50to1000

8、;a=rannor(32565);x=a+0.2*xl-0.3*x2+0.4*x3;xl=x2;x2=x3;x3=x;n=n+l;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotduta=a;symboli=splinec=red;plotx*n;run;procarimadata=a;identifyvar=xnlag=20outcov=expl;run;procgplotdata=expl;symboli=needlewidth=6;plotcorr*lag;run;procgp

9、lotdata=expl;symboli=needlewidth=6;plotpartcorr*lag;11、观察三个AR(2)序列样本自相关函数的图形，体会特征方程(辅助方程)的根的不同情况下(实根/复根)样木自相关系数图形的不同形式。12、模拟AR⑶序列:X/-O.4X-

10、+O.3X_2-O.2X_3=E，观察这个序列的样本自相关函数和偏自相关函数。dataa;xl=0.5;x2=0.3;x3=0•2;n=-50;doi=-50to1000;a=rannor(32565);x=a+0.2*xl-0.3*x2+0.4*x3;xl=x2;x2

11、=x3;x3=x;n=n+l;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotduta=a;symbol