时间序列分析实例分析上机报告.doc
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4、序列分析 学 期: 学 院: 专 业: 姓 名: 学 号: 日 期: 时间序列分析期末课程上机报告一、 ARMA模型1. 数据来源及其背景: 澳门整体建筑工人平均日薪的同期变动率,1988第一季度至2003第二季度,并利用ARMA模型建模及预测未来5个季度的同期变动率。2. 时序图:如图所示:该序列没有明显的不平稳性3. 白噪声: P值小于0.05属于非白噪声序列4. 样本自相关图自相关系数基本0值附近波动,可以认为有短期相关性。序列平稳。5. 样本偏自相关图此图为截尾6. 预测可得出之后5个季度的同期变动率:14.22 10.82 13 16.35 17.597. 模型检验P值小于0.05
5、建模成功 拟合模型为AR(2)模型8. 拟合预测图图形拟合得十分不错9. 程序data nicole1_1; input cjj; time=_n_;cards; 20.712523.233.31814.9412.1946.1384.03124.32-7.1-77-48.2625.0124.9247.8123.784.253.9210.0931.3936.0924.787.5617.9520.548.977.425.310.1-2.52-2.696.619.461420.15114.11.78-3.5411.7659.6716.685.8215.842633.915016.1616.0820.
6、754.6925.9911.515.452.5128.4222.99; proc gplot data=nicole1_1;plot cjj*time=1;symbol1 c=red I=join v=star; proc arima data= nicole1_1; identify var=cjj nlag=14; estimate p=2;forecast lead=5 id=time out=results;proc gplot data=results; plot cjj*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay; sy
7、mbol1 c=black i=none v=star; symbol2 c=red i=join v=none; symbol3 c=green i=join v=none l=2; run;二、 ARIMA模型1. 数据来源及其背景 澳门甲类物价消费指数,1998年1月至2003年11月,并利用ARIMA模型建模及预测未来5个月的物价消费指数。2. 时序图如图所示:序列具有长期趋势。3. 差分对序列进行一阶差分。4. 样本自相关图 如图所示:延迟6阶之后,自相关系数基本都在零值附近波动。具有短期相关性,该差分后序列平稳。5. 样本偏相关图 如图所示:只有延迟1阶和4阶的偏自相关系数显著大于
8、2倍标准差。可用AR(1,4)模型。6. 白噪声P值小于0.05 属于非白噪声序列。具有非纯随机性。7. 模型检验 如图所示: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高度显著。模型拟合成功。8. 预测如图所示:接下来5个月的预测值为:109.25 103.5 100.96 98.67 94.969. 拟合图如图所示:图形拟合得十分不错。10.程序data nicole1_2;input month x;dif=dif(x);cards;183.1283.9363.1479.5581.4673.4767.6877.4971.71070.11163.71251.91
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