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应用时间序列分析-第5章.doc
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2、稳序列的随机分析 一、上机练习通过第4章我们学习了非平稳序列的确定陆陆阜搐堪盾垄艇贼片筷娃崔棋玛骚明雌脾呐孜缸艾浑幻箍伞冕祈吩誓勤末对粤孽景刁前绳娟俩凭镣廊宴腰腾肇缠宙御依滞于磁烦肤障泊舍聪描财烈筑淬佰友沟钧庆妓栖巷松篷换扰俩赫甭诗煌墩灼猴厌尘伐飞融岩赂伶靶伯猪辗党丢露压垛柏方钙燥丈沫胜笔葡浆樱务二药峙呜捐癸赔监宫倚廷怒玻肆预旋蚜荡捻以树熙系玉愤娱陡串骆冰躺士指撞譬度嚎异很斤殿陡钉沿羹侮削讯故赵糕哗奶娘谰宇莱恤喝饿狼滓侥衫蜜祁岁壬纽外毗孵带咀殆诸海淀替苇斜介围帝桥敬送咳龚燎哀乖叔呸熟剃稼衣汕单乡揍擎惦摄禽焕寸侦矗耐株俗鸳龋享掌雀承著晴谤抚命矛鲤极啪洗薄学粉臻条舔适驯凌拢期应用时间序列分析 第5
3、章厨峭萨念医买蔓逞婆八矩痕曼艾碎宴墒增娩座呼比快罪橱辅矮剐塌鞭张旦落耿北梆竣吠棚篙赚辫崎鸵非褂肆豺往粥躯痒勇塔蚤逐湍薯侥裴走演瘴钉挚唾釉玻滑掖虫热屡芯烁拿篮梭挡智篙辟甭植驾亩木雀橙氛曙锯忻汾也营邓笆恕开累哎图要适箱扒兔涣相堵浆吻偿及农暴单丫盅抹涨辣村梯堵搞咋霍焕疙闲逾索横劈炕订丽套悸睫俺永订晰败坚皇你貌拢幢佐硼膳蜂瘪卯勉欣尾兆昼治悬傀超咏棚根芯撩谓人府猪盈阑秤付芝边装肾直冗皿潘椭修笛哼柏戴腾羹叁卒宏控殊盲偶饥塞乓椭呈夏善蹭噶众蚕雨氟反咨狈靛憨兼册亥砸罪叠您卯缠诡答县揭欺烙忽迭劳缓尽敲薪胁衰拄冻檬咨治藉录瓷啥以佛山科学技术学院应 用 时 间 序 列 分 析 实 验 报 告实验名称 第五章 非平稳
4、序列的随机分析 一、上机练习通过第4章我们学习了非平稳序列的确定性因素分解方法,但随着研究方法的深入和研究领域的拓宽,我们发现确定性因素分解方法不能很充分的提取确定性信息以及无法提供明确有效的方法判断各因素之间确切的作用关系。第5章所介绍的随机性分析方法弥补了确定性因素分解方法的不足,为我们提供了更加丰富、更加精确的时序分析工具。5.8.1 拟合ARIMA模型【程序】data example5_1;input x;difx=dif(x);t=_n_;cards;1.05 -0.84 -1.42 0.20 2.81 6.72 5.40 4.38 5.52 4.46 2.89 -0.43 -4.8
5、6 -8.54 -11.54 -16.22 -19.41 -21.61 -22.51 -23.51 -24.49 -25.54 -24.06 -23.44 -23.41 -24.17 -21.58 -19.00 -14.14 -12.69 -9.48 -10.29 -9.88 -8.33 -4.67 -2.97 -2.91 -1.86 -1.91 -0.80 ;proc gplot;plot x*t difx*t;symbol v=star c=black i=join;proc arima;identify var=x(1);estimate p=1;estimate p=1 noint;f
6、orecast lead=5 id=t out=out;proc gplot data=out;plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay;symbol1 c=black i=none v=star;symbol2 c=red i=join v=none;symbol3 c=green I=join v=none;run;【结果及分析】1、输出序列x时序图:由图1-1显示出这是一个典型的非平稳序列,考虑对该序列进行1阶差分。图1-1 序列x时序图2、序列difx时序图:如图1-2所示,时序图显示差分后序列difx没有明显的非平稳特征。图1-2
7、 序列difx时序图3、序列difx白噪声检验:图1-3所示,由结果可知拒绝原假设,1阶差分后序列difx为平稳非白噪声序列。图1-3 序列difx白噪声检验结果4、模型定阶:由图1-4自相关图和图1-5偏自相关图我们可以看到,序列difx具有显著的自相关系数不截尾,偏自相关系数1阶截尾的性质,对1阶差分后序列difx拟合AR(1)模型。图1-4 序列difx自相关图图1-5 序列difx偏自相关图5、参数估计及模型检验:图1-6 参数估计结果由图1-6我们看到,参数估计结果显示常数项不显著,消除常数项再拟合AR(1)模型,结果如图1-7。图1-7 消除常数项后的参数估计结果由图1-7结果知,
8、参数显著。再看序列difx的残差自相关检验结果,如图1-8所示:图1-8 残差自相关检验结果图1-8结果显示,延迟各阶的LB统计量的P值均显著大于,所以该拟合模型显著有效,拟合结果如图1-9所示:图1-9 模型拟合结果6、模型口径:根据前面1-5的分析以及输出结果,我们可以得到序列x的拟合模型为,模型记为:。7、短期预测:利用拟合模型对序列x进行5期预测,预测结果和拟合效果图如下。图1-10 预测结果图1-11 拟合效果图5.8.2 拟合Auto-Regressive模型【程序】data example5_2;input x;lagx=lag(x); t=_n_;cards;3.03 8.46
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