《应用时间序列分析》期末上机实践报告

1、得分应用时间序列分析课程名称：应用时间序列分析学期：学院：专业：姓名：学号：日期：应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- -应用时间序列分析期末课程上机报告要求六、（30分）实践题（另交3-1页0的题目、程序和答案纸）要求：系统复习各章上机指导的相关内容，从问题出发，解决三个具体时间序列数据的分析处理全过程（包含：1、数据的背景和拟用到的处理方法，提供可以独立运行的SAS程序，程序的主要运行结果和结果的解读；2、每个学生都必做ARIMA过程的较完整运用，包括数据的输入、输出，时序图、自相关图、偏相关图，并建立成功的拟合模型；3、自由选择其它两个数据和用到自己熟悉的时间序列分析程序过程的处理

2、方法（如趋势拟合、XII、GARCH模型等），但尽量不要三题都用同一个方法）。一、ARIMA模型数据来源：应用时间序列分析第5章习题5已知1867-年1英9国3（8英格兰及威尔士）绵羊的数量如表1所示（行数据），运用时间序列模型预测未来三年英国的绵羊数量。1）确定该序列的平稳性。2）选择适当模型，拟合该序列的发展。3）利用拟合模型预测1939-年1英9国4绵5羊的数量应用时间序列分析应用数学学院12级信计班(1)平稳性检验建立临时数据集datalhf01;inputx;difx=dif(x);y=log(x);t=_n_;cards;220323602254216520242078221422

3、922207211921192137213219551785174718181909195818921919185318681991211121191991185918561924189219161968192818981850184118241823184318801968202919961933180517131726175217951717164815121338138313441384148415971686170716401611163217751850180916531648166516271791procgplotdata=lhf01;plotx*tdifx*ty*t;symbo

4、lc=redi=joinv=star;run;procarima;identifyvar=x;run;- -应用时间序列分析应用数学学院12级信计班自相关图如图所示。Autocorrelations：049589.0831.00000illillillillillillillillillillillillillillillillillillillill1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111110145261.9130.91274illillillillillillillillillillillillillillill

5、illillill1111111111111111111111111111111111111111111111111111110.117851237545.6810.75714illillillillillillillillillillillillillillill1111111111111111111111111111111111111111111110.192433331322.6150.63164illillillillillillillillillillillillill1111111111111111111111111111111111111110.230118428288.1880

6、.57045illillillillillillillillillillill1111111111111111111111111111111110.253055527764.9130.55990illillillillillillillillillillill1111111111111111111111111111111110.270326626607.8470.53657illillillillillillillillillillill1111111111111111111111111111111110.285979723678.1220.47749illillillillillillill

7、illillill1111111111111111111111111111110.299635819733.1390.39793illillillillillillillillTTTTTTTTB0.310023916222.4900.32714iliiliiliiliiliiliili1111111111111111111110.3170381013497.1940.27218iliiliiliiliili1111111111111110.3216921111176.8780.22539iliiliiliiliili1111111111111110.324875129071.4860.1829

8、3：+：+：+：+：.0.327040137480.4690.15085：+：+：+：.0.328458147377.4650.14877：+：+：+：.0.329418158557.4410.17257：+：+：+：.0.330350169873.3890.19910：+：+：+：+：.0.3316001710206.7470.20583：+：+：+：+：.0.333256188201.1740.16538：+：+：+：.0.335017CuYarianceCorreiation-1987t：54321012345t：7891StdError-markstwomtandanderrors从图

9、中我们发现序列的自相关系数递减到零的速度相当缓慢，我们可以判定该序列是不平稳的。白噪声检验结果如图1-所示3。曲tucur已I过上ionCh已匚kfuruhit已Noi运已ToLagChi-Squar已DFPrChiSqHitrir：nr-r-已|过上iijiE：6210.636.00010.9130.7570.6320.5700.5600.53712265.3212.00010.4770.3980.3270.2720.2250.18318282.7718|t|LagAR1J0.356970.108293.300.00151ARI,2-0.337060.10853-3.110.00283Var

10、iance1E；mtim迅t已0.001637StdErrorEstimate0.040466AIC-251.975SBC-247.45NumberofResidua1s71*AICandSBCdoloti1匚1udelogdet已rmii迅itCorreI迅ti。臣：ofPararneterEstimatesParameterAF：1?1AF：1?2ARIJ1.0000.098ARI,20.0981.000残差白噪声检验结果如图2-所示3。3itoclirreI；mtionCheck:ofResiduaIsToLagChiSquareDFPrChiSq-Hutoclirre1；mtions2

11、.200.69890.023-0.0910.022-0.0990.097-0.002123.28100.9740-0.030-0.019-0.040-0.052-0.057-0.0621810.09160.8621-0.0820.0480.005-0.0720.235-0.0452413.99220.90200.002-0.049-0.1420.1080.056-0.005残差检验结果显示残差序列可视为白噪声序列。参数显著性检验结果显示两参数均显著，所以该疏系数模型拟合成功。（六）模型预测ForecasforvariableyObsForecastStdError95竄ConfidenceLi

12、mits737.52140.04057.44207.6007747.54010.06827.40647.6738757.51450.09097.33637.6926767.49490.10297.29327.6966777.48160.11017.26587.6974787.48550.11537.25957.7115797.49350.12097.25657.7305、趋势拟合数据来源:应用时间序列分析第4章习题5我国1949-年2年0末0人8口总数（单位：万人）序列如下表所示（行数据）选择适当模型拟合该序列的长期趋势，并作5期预测。建立临时数据集，相关命令如下：datalhf;inputx

13、;t=_n_;cards;5416755196563005748258796602666146562828TOC o 1-5 h z646536599467207662076585967295691727049972538745427636878534806718299285229871778921190859924209371794974962599754298705100072101654103008104357105851107507109300111026112704114333115823117171118517119850121121122389123626124761125786

14、126743127627128453129227129988130756131448132129132802procgplot;plotx*t;symbolc=redi=joinv=star;run;序列时序图如图1所示。procautoreg;modelx=t;run;运行程序输出结果如图2所示。应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- -TheAUTOREGProcedureDependentOrdinaryLeastVariableSquaresEstimatesEbEECEPrssR-AHAHusMsMMDin-Watwcin26229660745223551095.89983171

15、4.042321.85950080.0724DFERootMSEAICAICCRegressR-SquareTotaIR-Square5821271091.711141091.921670.99310.9931VariableDFEstimateIntercept151201t11449StandardApproxErrortValuePr|t|556.017492.09.000115.852891.38.0001应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-由输出结果可以得到未知参数的估计值为：a51201b1449对拟合模型进行检验，检验结

16、果显示方程显著成立，且参数显著非零。拟合效果图应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- -模型预测结果如下:Forecastsforvariablex应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-ForecastStdError95宦ConfidenceLimits应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-12345nDnDnDnDnD1619.12332209.70602004.40353230.24603620.4609132001.9904132001.9007132001.9711

17、132001.9615132001.9519129620.5669120314.0026127305.4412126455.1159125705.9632135975.4130137209.0709130290.5010139140.0071139097.9405应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-、X-11过程数据来源：应用时间序列分析第4章习题7某地区1962-年1平9均7每0头奶牛的月度产奶量数据（单位：磅）如表10所示（行数据）。表410284588141893389135556666777354250701569046791

18、555666667771177678126805566667834511150680168024556666777979372091359245666677008257319467036801666777788766687659913591245677778888720217816247813578777788888635254654570258902667777788038962557458036780666777778168257607661236990556666667908873740802571135566667777应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应

19、用数学学院12级信计班- #-绘）制该序列的时序图，直观考察该序列的特点。使）用因素分解方法，拟合该序列的发展，并预测7年6该地区奶牛的应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- -月度产量。使用方法，确定该序列的趋势。()建立临时数据集，相关命令如下：datalhf02;inputx;t=intnx(quarter,01jan1962d,_n_-1);formattyear4.;cards;589561640656727697640599568577553582600566653673742716660617583587565598628618

20、6887057707366786396046115946346586227097227827567026536156216026356776357367558117987356976616676456887136677627848378177677226816876606987176967757968588267837407017066777117346907858058718458017647257236907347507078078248868598197837407477117517procgplotdata=out;plotx*t;symbolc=blacki=joinv=star;run;1）绘制序列时序图，如图（1）所示。900-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-应用时间序列分析应用数学学院12级信计班- #-800-700-