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王燕时间序列分析第四章SAS程序
第三章20题
data yx_320;
input x@@;
t=intnx(quarter,1jul1971d,_n_-1);
format t yyq4;
cards;
63.2 67.9 55.8 49.5 50.2 55.4
49.9 45.3 48.1 61.7 55.2 53.1
49.5 59.9 30.6 30.4 33.8 42.1
35.8 28.4 32.9 44.1 45.5 36.6
39.5 49.8 48.8 29 37.3 34.2
47.6 37.3 39.2 47.6 43.9 49
51.2 60.8 67 48.9 65.4 65.4
67.6 62.5 55.1 49.6 57.3 47.3
45.5 44.5 48 47.9 49.1 48.8
59.4 51.6 51.4 60.9 60.9 56.8
58.6 62.1 64 60.3 64.6 71
79.4 59.9 83.4 75.4 80.2 55.9
58.5 65.2 69.5 59.1 21.5 62.5
170 -47.4 62.2 60 33.1 35.3
43.4 42.7 58.4 34.4
;
proc gplot data=yx_320;
plot x*t=1;
symbol1 c=red i=join v=circle;
run;
proc arima data=yx_320;
identify var=x nlag=12;
run;
identify var=x nlag=12 minic p=(0:6) q=(0:6);
run;
estimate p=1 q=3;
run;
estimate p=1 q=2 noint;
run;
forecast lead=5 id=t out=yx_320;
run;
proc gplot data=yx_320;
plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay;
symbol1 c=balck i=none v=star;
symbol2 c=red i=join v=none;
symbol3 c=blue i=join v=none l=32;
run;
（1）
时序图：
x
200
100
0
-100
4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000
t
通过时序图可以判断，此时间序列平稳。检验结果显示，在各阶延迟下，LB 检验统
计量的P 值都很小，均小于0.05 。因而可以认为此时间序列为非纯随机数列。
通过ACF 图和PACF 图可以判断为ARMA 模型。
（2 ）
由此分析结果可知，相对最优模型为ARMA （1，3 ）。以此结果作为参考，进行下一
步的模型参数估计。
由分析结果可知，θ，φ 不显著，故再次估计未知参数的结果。
2 1
通过多次估计调整，将模型调整为ARMA （1.2），并去掉常数项，进行估计，得到
如下结果：
可以看
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