时间序列分析讲义下.pptx

时间序列分析讲义（下） 前面，我们已经介绍了时间序列建模的基本原理、方法和步骤。 本讲我们重点介绍SAS分析时间序列的一些重要命令，及不同类型时间序列的SAS处理。计算样本相关系数偏相关系数时间序列图参数估计模型识别序列预测模型检验NY 一个时间序列模型的建立，可能要经过多次的识别-评估的反复，希望同学们能够熟练地应用SAS建立时序模型。时间序列建模步骤流程：目录第一章 SAS-时间序列数据第二章 SAS-时间序列预处理第三章 SAS-ARIMA模型过程简介第四章 实例-ARIMA的几种类型及SAS处理第一章 SAS-时间序列数据1.1 创建数据数据1、数据直接录入格式1Data 数据集名;input 变量名1 变量名2 ;cards;数据;run;Data 数据集名;input 变量名1 变量名2@@;cards;数据;run;格式2例1-1 录入数据3.41 3.45 3.42 3.53 3.45方法1data example1_1;input price;cards;3.413.45 3.42 3.53 3.45;run; 方法2data example1_1;input price@@;cards;3.41 3.45 3.42 3.53 3.45;run; 说明：（1）这2种方法都可以创建一个名叫example的临时数据集，保存在数据库WORK中，本次开机可调用，关机后数据不保存。SAS提供了两个通用数据库：临时数据库WORK 和永久数据库SASUSER。 SAS数据命名采用二级制：数据库名.数据集名。若命名中没有数据库名,则默认为临时数据库WORK 。若改为如下的程序：data sassuser.example1_1;input price@@;cards;3.41 3.45 3.42 3.53 3.45;run; 就创建了一个名叫 example1_1的永久数据集，保存在永久数据库SASUSER中，关机后数据保存。（2）input语句中加@@，则录入可以按行录入，SAS按行读取数据；否则SAS按列读取数据。注1：也可以建立自己的永久数据库。注2：把录入数据的程序文件以.SAS文件形式保存下来，这样数据也得到保存。启动文件，即产生临时数据集。2、 等间隔时间数据的录入SAS提供了命令或函数，可以更具需要自动产生等间隔的时间数据。例 录入下表中的数据：时间价格10182663531712245我们可以运行如下程序：data example ;input price@@;t=_n_;cards;101 82 66 35 31 7;run; 可以在数据库WORK看见数据集example数据集中有两个变量t和price。 我们没有输入时间变量的数据，但“t=_n_”命令自动给时间变量赋值 。等间隔的年份时间数据可以利用间隔函数输入：例1-2 录入下表中的数据：我们可以运行如下程序：data example1_2 ;input price@@;t=intnx(month,1jan2005d,_n_-1);format t monyy.;cards;101 82 66 35 31 7;run; 可以在数据库WORK看见数据集ex1_2数据集中有两个变量t和price。 format t monyy.指定时间的输出格式此处monyy.指定时间的输出格式为月-年。3、 外部数据的读取1.2 数据的处理1、序列变换data example1_3;input price@@;t=intnx(month,1jan2005d,_n_-1);logp=log(price);format t monyy.;cards;3.41 3.45 3.42 3.53 3.45;run; 可以在数据库WORK看见数据集ex1_3数据集中有3个变量。2、子集data example1_4;set example1_3;keep t logp;where t=01mar2005d;proc print data=example1_4;run; 可以在数据库WORK看见数据集example1_4:3、缺失值插值data example1_5;input price@@;t=intnx(month,1jan2005d,_n_-1);format t date.;cards;3.41 3.45 . 3.53 3.45;proc expand data=example1_5 out=example1_6;id t;proc print data=example1_5 ;proc print data=example1_6;run; 可以在数据库WORK看见数据集example1_4:“proc print data=example1_5 ;”是查看语句，