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试验六 时间序列分析
试验六 时间序列分析
一、实验目的:学习时间序列数据分析技巧,了解 ARIMA 模型。
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二、实验内容:47 年 1 季度到 96 年 3 季度美国国民生产总值的季度数据。
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三、实验要求:写出分析报告。
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四、实验软件:SAS 系统。
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一般实验流程:
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1)平稳性检验
1)平稳性检验
方法:时序图、自相关系数和自相关图检验、单位根检验
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2)模型识别
2)模型识别
方法:利用自相关系数、偏相关系数图进行模型识别;
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计算扩展的样本自相关函数并利用其估计值进行模型识别;
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利用最小信息准则进行模型识别;
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利用典型相关系数平方估计值进行模型识别;
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注: ACF 图和PACF 图的模型识别
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自相关系数图(ACF 图) 偏相关系数图(PACF 图) 模型识别结果
自相关系数图(ACF 图) 偏相关系数图(PACF 图) 模型识别结果
q 阶截尾 拖尾 MA(q)
q 阶截尾 拖尾 MA(q)
拖尾 P 阶截尾 AR(p)
拖尾 P 阶截尾 AR(p)
拖尾 拖尾 ARMA
拖尾 拖尾 ARMA
3)模型的参数估计及检验
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检验拟合性、参数估计显著性、残差项无自相关性(残差项白噪声检验)
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4)模型的预测
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例题实验步骤:
例题实验步骤:
1)建立数据集
1)建立数据集
data exp3;
data exp3;
input gnp@@;
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date intnx (qtr,1jan47d,_n_-1);
date intnx (qtr,1jan47d,_n_-1);
format date yyqc.;
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cards;
cards;
227.8 231.7 236.1 246.3 252.6 259.9 266.8 268.1 263.0
227.8 231.7 236.1 246.3 252.6 259.9 266.8 268.1 263.0
259.5 261.2 258.9 269.6 279.3 296.9 308.4 323.2
259.5 261.2 258.9 269.6 279.3 296.9 308.4 323.2
331.1
331.1
337.9 342.3 345.3 345.9 351.7 364.2 371.0 374.5
337.9 342.3 345.3 345.9 351.7 364.2 371.0 374.5
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