时间序列报告.docx

1、时间序列报告时间序列实验报告 课程名称：授课教师：学 院:专业班级:姓 名：学 号：2012年 4 月时间序列分析上机1实验报告一、实验目的： 模拟AR模型。二、实验要求： 直观了解AR模型的平稳性要求的含义，熟悉各种AR模型的样本自相关函数和偏自相关函数的特点，为理论学习提供直观印象。观察各种AR序列的图形及其样本自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，总结如何判定时间序列的平稳性。三、实验内容：1、开机进入SAS系统。2、模拟AR(1)序列： 因为|0.4|1，可知道此AR(1)序列为不平稳时间序列，由图也可看出此AR(1)序列是不平稳的

2、。因为|-1.1|=1.11可知道此AR(1)序列为不平稳时间序列，由图也可看出此AR(1)序列是不平稳的。4、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。答：第一个图形是在有界的区域内震动，而后两个图则在取到一定值后图形震荡是无界的，因为模型的自回归系数多项式的零点u=1/0.41在单位圆外，所以是平稳的；而和模型的自回归系数多项式的零点u=1/1.11在单位圆内，所以是不平稳的。5、模拟AR(2)序列：。因为|0.3|=0.31,0.3-0.5= - 0.21,0.3+0.5= 0.81,可知道此AR(2)序列为平稳时间序列，由图也可看出此AR

3、(2)序列是平稳的。自相关函数图形显然此AR(2)模型的自相关函数表现出拖尾的特性。偏自相关函数图形显然此AR(2)模型的偏自相关函数表现出截尾的特性。6、模拟AR(2)序列：及，并观察这两个序列的样本自相关函数和偏自相关函数因为|0.3|=0.31,-0.3+0.5=-0.81,0.3-0.5=-0.21,可知道此AR(2)序列为平稳时间序列，由图也可看出此AR(2)序列是平稳的。自相关函数图形显然此AR(2)模型的自相关函数表现出拖尾的特性。偏自相关函数图形显然此AR(2)模型的偏自相关函数表现出截尾的特性。因为|-0.6|=0.61,-0.6-1=-1.61,-0.3+0.5=0.21,

4、可知道此AR(2)序列为平稳时间序列，由图也可看出此AR(2)序列是平稳的。自相关函数图形显然此AR(2)模型的自相关函数表现出拖尾的特性。偏自相关函数图形显然此AR(2)模型的偏自相关函数表现出截尾的特性。7、模拟AR(3)序列：，观察这个序列的样本自相关函数和偏自相关函数由图知，RA（3）模型是平稳的。自相关函数图形显然此AR(2)模型的自相关函数表现出拖尾的特性。偏自相关函数图形显然此AR(2)模型的偏自相关函数表现出截尾的特性。8、模拟非平稳时间序列：，观察这个序列及其样本自相关函数和偏自相关函数的图形因为0.5+0.5=1，知此RA（2）模型是非平稳的，由图也可知此RA（2）模型是非平稳的。自相关函数图形显然此AR(2)模型的自相关函数表现出拖尾的特性。偏自相关函数图形显然此AR(2)模型的偏自相关函数表现出截尾的特性。9、退出SAS系统,关闭计算机。结论：1、 判断序列平稳性的方法？答：（1）当AR（p）模型的自回归系数多项式的零点全部在单位圆外时，则此AR（p）模型是平稳的；（2）对于AR(1)模型来说，当时，认为模型是平稳的；对于AR(2)模型来说当，时，认为模型是平稳的。2、判断序列是否是AR序列的方法？答：当观察到的序列自相关（ACF）图形表现为拖尾，偏自相关（PACF）图形表现为截尾时，可判断此序列为AR序列。