时间序列分析SAS第3章.docx
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时间序列分析SAS第3章
时间序列分析（SAS）第3章
佛山科学技术学院
应用时间序列分析实验报告
实验名称第三章平稳时间序列分析
专业班级10数学与应用数学姓名林敏杰学号22
一、上机练习
程序及其结果分析：
dataex3_1;
inputx@@;
time=_n_;
cards;
;
procgplotdata=ex3_1;
plotx*time=1;
symbol1c=redI=joinv=star;
run;
结果分析：
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，因而可以初步判断这是平稳数列。
procarimadata=ex3_1;
identifyVar=xnlag=8;
run;
结果分析：
本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。
由于本次实验探究的是平稳序列，因而样本逆相关图先不作分析。
从自相关图来看，自相关系数趋于0的速度是比较快的，再结合时序图来看，可以确定这组数列是属于平稳数列。
从最后的纯随机检验结果分析来看，P<，因而这是非白噪声序列。
综上所述，该数列是平稳非白噪声序列，因为我们可以建立ARMA模型，对数据进行拟合。
首先观察自相关图和偏自相关图，从这两图来看，自相关图是4阶截尾的，而篇相关系数是拖尾的。
因而我们可以考虑建立MA（4）模型，为了避免个人经验不足而导致模型建立错误，我们可以通过计算机来判断确定。
procarimadata=ex3_1;
identifyVar=xnlag=8minicp=（0:
5）q=（0:
5）;
run;
结果分析：
从上图可以看出，在众多模型中，MA（4）模型的BIC信息量是最小的，因而我们接下来会采用MA（4）模型来进行分析，这与我们上面人工判断分析的结果也是吻合的。
estimateq=4;
run;
结果分析：
以上是我们建立的MA（4）模型中的参数结果。
其中，我们可以看出，常数项对应的t统计量的P值是，它是>的，也就说明它是不显着的，而其他参数均是显着的，为了使模型拟合得更优，我们应该除去常数项，再进行模型分析比较。
estimateq=4noint;
run;
结果分析:
以上是我们删去了常数项之后的结果。
从上述参数分析来看，所有的参数的t检验统计量的P值都是<的，因而它们都是显着的。
因而我们建立了MA（4）模型如下：
forecastlead=5id=timeout=results;
run;
结果分析：
以上是我们对数据进行了5期的预测，其预测数据均可以从上图中看出来。
其中，数据从左往右分别表示序列值的序号、预测值、预测值的标准差、95%的置信下限和95%的置信上限。
以下我们把这些预测的数据用图来表现出来：
procgplotdata=results;
plotx*time=1forecast*time=2l95*time=3u95*time=3/overlay;
symbol1c=blacki=nonev=star;
symbol2c=redi=joinv=none;
symbol3c=greeni=joinv=nonel=32;
run;
结果分析：
该图为预测的图像，其中，红色线段表示预测出来的数列，绿色的两条线段分别表示95%的置信下限和95%的置信上限，而黑色的星号标识则是对应的样本数据值。
从图来分析，我们可以看出，黑色的样本数据值跟我们预测出来的线段非常的吻合，因而模型建立得很不错。
再结合上一步骤的参数结果，也就是预测的数据误差来看，误差都是非常的小，因而对数据的5期预测值也是非常的可靠。
在对比第一个步骤的时序图，我们可以发现，在预测的5个期间段中，样本数据并没有很大程度的波动或很明显的趋势，但是相对偏向于下降的趋势，而它对应的置信区间也是最大的，因而数据会稳定在这期间中，尽管如此，数据也不会有明显的波动，都是相对稳定的。
二、课后习题（老师布置的习题部分）
lianxi3_17;
inputx@@;
time=_n_;
cards;
25
79
58
83
97110
;
procgplotdata=lianxi3_17;
plotx*time=1;
symbol1c=redI=joinv=star;
run;
结果分析：
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，因而可以初步判断这是平稳数列。
procarimadata=lianxi3_17;
identifyVar=xnlag=8;
run;
结果分析：
本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。
由于本次实验探究的是平稳序列，因而样本逆相关图先不作分析。
从自相关图来看，自相关系数趋于0的速度是比较快的，再结合时序图来看，可以确定这组数列是属于平稳数列。
从最后的纯随机检验结果分析来看，P<，因而这是非白噪声序列。
综上所述，该数列是平稳非白噪声序列，因为我们可以建立ARMA模型，对数据进行拟合。
首先观察自相关图和偏自相关图，从这两图来看，偏自相关图是1阶截尾的，而篇相关系数是拖尾的。
因而我们可以考虑建立AR
（1）模型，为了避免个人经验不足而导致模型建立错误，我们可以通过计算机来判断确定。
procarimadata=lianxi3_17;
identifyVar=xnlag=8minicp=（0:
5）q=（0:
5）;
run;
结果分析：
从上图可以看出，在众多模型中，MA（4）模型的BIC信息量是最小的，因而我们接下来会采用MA（4）模型来进行分析，这与我们上面人工判断分析的结果也是吻合的。
estimatep=1;
run;
结果分析：
以上是我们建立的AR
（1）模型中的参数结果。
其中，我们可以看出所有的参数均是显着的，为了使模型拟合得更优，我们应该除去常数项，再进行模型分析比较。
forecastlead=5id=timeout=results;
run;
结果分析：
以上是我们对数据进行了5期的预测，其预测数据均可以从上图中看出来。
其中，数据从左往右分别表示序列值的序号、预测值、预测值的标准差、95%的置信下限和95%的置信上限。
以下我们把这些预测的数据用图来表现出来：
procgplotdata=results;
plotx*time=1forecast*time=2l95*time=3u95*time=3/overlay;
symbol1c=blacki=nonev=star;
symbol2c=redi=joinv=none;
symbol3c=greeni=joinv=nonel=32;
run;
结果分析：
该图为预测的图像，其中，红色线段表示预测出来的数列，绿色的两条线段分别表示95%的置信下限和95%的置信上限，而黑色的星号标识则是对应的样本数据值。
从图来分析，我们可以看出，黑色的样本数据值跟我们预测出来的线段非常的吻合，因而模型建立得很不错。
再结合上一步骤的参数结果，也就是预测的数据误差来看，误差都是非常的小，因而对数据的5期预测值也是非常的可靠。
在对比第一个步骤的时序图，我们可以发现，在预测的5个期间段中，样本数据并没有很大程度的波动或很明显的趋势，但是相对偏向于下降的趋势，而它对应的置信区间也是最大的，因而数据会稳定在这期间中，尽管如此，数据也不会有明显的波动，都是相对稳定的。
18.
datalianxi3_18;
inputx@@;
time=_n_;
cards;
;
procgplotdata=lianxi3_18;
plotx*time=1;
symbol1c=redI=joinv=star;
run;
结果分析：
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，因而可以初步判断这是平稳数列。
procarimadata=lianxi3_18;
identifyVar=xnlag=8;
run;
结果分析：
本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。
由于本次实验探究的是平稳序列，因而样本逆相关图先不作分析。
从自相关图来看，自相关系数趋于0的速度是比较快的，再结合时序图来看，可以确定这组数列是属于平稳数列。
从最后的纯随机检验结果分析来看，P<，因而这是非白噪声序列。
综上所述，该数列是平稳非白噪声序列，因为我们可以建立ARMA模型，对数据进行拟合。
首先观察自相关图和偏自相关图，从这两图来看，偏自相关图是1阶截尾的，而自相关系数是拖尾的。
因而我们可以考虑建立AR
（1）模型，为了避免个人经验不足而导致模型建立错误，我们可以通过计算机来判断确定。
procarimadata=lianxi3_18;
identifyVar=xnlag=8minicp=（0:
5）q=（0:
5）;
run;
结果分析：
从上图可以看出，在众多模型中，AR
（1）模型的BIC信息量是最小的，因而我们接下来会采用AR
（1）模型来进行分析，这与我们上面人工判断分析的结果也是吻合的。
estimatep=1;
run;
结果分析：
以上是我们建立的AR
（1）模型中的参数结果。
其中，我们可以看出所有的参数均是显着的因而模型建立成立。
forecastlead=5id=timeout=results;
run;
结果分析：
以上是我们对数据进行了5期的预测，其预测数据均可以从上图中看出来。
其中，数据从左往右分别表示序列值的序号、预测值、预测值的标准差、95%的置信下限和95%的置信上限。
以下我们把这些预测的数据用图来表现出来：
procgplotdata=results;
plotx*time=1forecast*time=2l95*time=3u95*time=3/overlay;
symbol1c=blacki=nonev=star;
symbol2c=redi=joinv=none;
symbol3c=greeni=joinv=nonel=32;
run;
结果分析：
该图为预测的图像，其中，红色线段表示预测出来的数列，绿色的两条线段分别表示95%的置信下限和95%的置信上限，而黑色的星号标识则是对应的样本数据值。
从图来分析，我们可以看出，黑色的样本数据值跟我们预测出来的线段非常的吻合，因而模型建立得很不错。
再结合上一步骤的参数结果，也就是预测的数据误差来看，误差都是非常的小，因而对数据的5期预测值也是非常的可靠。
在对比第一个步骤的时序图，我们可以发现，在预测的5个期间段中，样本数据并没有很大程度的波动或很明显的趋势，但是相对偏向于下降的趋势，而它对应的置信区间也是最大的，因而数据会稳定在这期间中，尽管如此，数据也不会有明显的波动，都是相对稳定的。
19.
datalianxi3_19;
inputx@@;
time=_n_;
cards;
;
procgplotdata=lianxi3_18;
plotx*time=1;
symbol1c=redI=joinv=star;
run;
结果分析：
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，因而可以初步判断这是平稳数列。
procarimadata=lianxi3_18;
identifyVar=xnlag=8;
run;
结果分析：
本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。
由于本次实验探究的是平稳序列，因而样本逆相关图先不作分析。
从自相关图来看，自相关系数趋于0的速度是比较快的，再结合时序图来看，可以确定这组数列是属于平稳数列。
从最后的纯随机检验结果分析来看，P<，因而这是非白噪声序列。
综上所述，该数列是平稳非白噪声序列，因为我们可以建立ARMA模型，对数据进行拟合。
首先观察自相关图和偏自相关图，从这两图来看，偏自相关图是不明显截尾，而自相关系数是1阶截尾的。
因而我们可以考虑建立MA
（1）模型，为了避免个人经验不足而导致模型建立错误，我们可以通过计算机来判断确定。
procarimadata=lianxi3_18;
identifyVar=xnlag=8minicp=（0:
5）q=（0:
5）;
run;
结果分析：
从上图可以看出，在众多模型中，MA1模型的BIC信息量是最小的，因而我们接下来会采用MA
（1）模型来进行分析，这与我们上面人工判断分析的结果也是吻合的。
estimateq=1;
run;
结果分析：
以上是我们建立的MA
（1）模型中的参数结果。
其中，我们可以看出所有的参数均是显着的因而模型建立成立。
forecastlead=1id=timeout=results;
run;
结果分析：
以上是我们对数据进行了1期的预测，其预测数据均可以从上图中看出来。
其中，数据从左往右分别表示序列值的序号、预测值、预测值的标准差、95%的置信下限和95%的置信上限。
以下我们把这些预测的数据用图来表现出来：
procgplotdata=results;
plotx*time=1forecast*time=2l95*time=3u95*time=3/overlay;
symbol1c=blacki=nonev=star;
symbol2c=redi=joinv=none;
symbol3c=greeni=joinv=nonel=32;
run;
结果分析：
该图为预测的图像，其中，红色线段表示预测出来的数列，绿色的两条线段分别表示95%的置信下限和95%的置信上限，而黑色的星号标识则是对应的样本数据值。
从图来分析，我们可以看出，黑色的样本数据值跟我们预测出来的线段非常的吻合，因而模型建立得很不错。
再结合上一步骤的参数结果，也就是预测的数据误差来看，误差都是非常的小，因而对数据的1期预测值也是非常的可靠。
在对比第一个步骤的时序图，我们可以发现，在预测的1个期间段中，样本数据并没有很大程度的波动或很明显的趋势，但是相对偏向于下降的趋势，而它对应的置信区间也是最大的，因而数据会稳定在这期间中，尽管如此，数据也不会有明显的波动，都是相对稳定的。
三、实验体会
这一章是针对平稳非白噪声序列所建立的一种常用模型。
对我们日后分析数据，以及建立数据模型有非常大的影响。
学完这一章后，我们对SAS的应用有了一种比较实际的应用了。
数据与时间存在一种特殊的关系，有时候不一定能从理论上说出来，但是我们可以通过对大量的数据进行分析，发现其中的规律，并建立好适应的模型，这样有助于我们探究数据，同时对我们预测数据也起到非常大的作用。
从这一章，我们可以看到，第三章虽然是独立分开的一个章节，但是它与第一第二章都离不开，有着一定的联系，之前的内容都是作为铺垫，先对数据进行初步分析，然后再建模，再预测。
生活中很多时候需要我们对未知的事情进行估计，进行预测，因而需要我们建立好适当的，比较精确的模型，而这一章只是教了我们其中的一种，之后还有很多种情况需要我们慢慢探究。
但是，再探究之余，我们不能忘了最基础的数据分析，这是我们建模前的必要工作。
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