时间序列分析实验报告

1、时间序列分析课程实验报告项目名称.数据集建立&时间序列的预处理组员姓名：智情瑶指导教师：牛宪华完成日期： 201 年 月 日在附录1（P235）中选择几个感兴趣的序列，创建数据集。要求1.创建临时数据库蕈SAS结果虐 Print申 Frud圃 Print结果虐 Print申 Frud圃 Print|.|B-.I&亩藐藐藐 系系系 岩国SAS黄源管理器（2）12回冈SAS环境Li amt1的内容名称 I大小I类型 I说明羯够环境B -0逻辑库Datafile国序 Gismaps 田蜜函IE卜曲Maps田.面 Sashelp国”国 Sasuser田,窗ftork卸史件快捷方式日容收藏夹国舀我的文档

2、 由宙我的桌面 田以我的电脑data lianxil;input time monyy7. price; format time monyy5.;cards;jan2005 101 feb2005 82 mar2005 66 apr2005 35 may2005 31 jun2005 7 ;run;proc print data =lianxi1;日志-（无标题）input time morwR price;format t i me rnon;/;/7.；cards：NOTE：数据集WORK.LIANXI1有6个观测和2个变量NOTE: DATA语句”所用时间（总处理时间）：实际时间0.08

3、 &匚PU时间0.00 &；run；-data liarcsil:input t ime monj.rT. price: format time monyyL ； cards;jan2005 101feb2005 82mar2005 66apr2005 35may2005 31 jun2005 72,用libname建立自己的永久数据库（用自己的学号命名） libname datafileC:SAS9.1.3sasmyfile;data datafile.a3120130904208;run;SASfC: SAS9. 1.3s:S-g PS6+ Qj KECYCLER |_J SaS9 1 3

4、+ 1 aw. _J doc_J iaiE I I erf。 v|名称|大小|类型|主机路径名|a3120. . .5. OICB SasTbdat C:SAS9. 1.3saEl1i|编辑器-无标题1 *libname datafile7 C:SAS9. libname datafile7 C:SAS9. 1.3姑asmyfile;3.对数据集进行基本操作(时间间隔、插入、子集、序列变换) 时间间隔data lianxil;input price;time=intnx(month, 01jan2005d,_n_-2);format time monyy.;cards;3.45 3.42 3.

5、53 3.45;proc print data=lianxi1;SAS系统20叩年04月25 Erun;SAS系统20叩年04月25 EObspricet i me3.41DECO43.46JANO68.42FEB053.53MAR053.45APR05成编辑器一无标题1 *日 data lianxil:input price;t ime=irrtnx C month ；, 5 01 jan20053 d： _n_-2);format time monyy.;cards;3.41 3.45 3.42 3. 53 3.45_ proc print data=liarLsi 1:插入data li

6、anxi3;input price;time=intnx(month, 01jan2005d,_n_-1);format time date.;cards;3.45 . 3.53 3.45;proc expand data=lianxi3 out=lianxi4;id time;proc print data=lianxi3;proc print data=lianxi4;run;皆输出-无标题）18.4101JAN0518.4101JAN0528.4501FEB05：j01MAR0548： 5801APR0558.4501MAY05Obstimeprice01.J ANO53.4100001

7、FEB053.4500001MAR053.5089301APR053.5300001 MAYO53.45000data li：aiTKi-：i:input p r i c e;tijn.e=intnx(7 month, 01 jan2005, d3_n_-l):format time da+ e.:cards:3.41 3.45 . 3. 53 3.45input priced;time=intnx(month301 jan2005, d,_n_-l);format time date.:cards;3.41 3.45 . 3.53 3.45Sproc expand data= 1 ianxi

8、3 out=liartsi4:Eproc expand data= 1 iarcsi3 out = liarc.i4 : id time;id time;Sproc print data= 1 iarcsi3;-prdc print dat a= 1 iarcsi3;Bproc print data= 1 ianxi-4 ;3 proc print d：3a=liarixi4 ： run;run;序列变换data lianxi2;input price;logprice=log(price);time=intnx(month, 01jan2005d,_n_-1);format time mon

9、yy.;cards;3.45 3.42 3.53 3.45;proc print data=lianxi2;run;U &盅宣g野穴 W0涂出-（无标题）2000年04月25日星期二下午05EObs pricelugpricet i me13.411.22671JAN0523.451.23887FEB0633.421.22964MAR。543.531.26130APR0553.451.23887MAYOS国编辑器-无标题1 *-data lianxiz;input price;logprice=log(price);time=intni=01mar2005d;proc print data=l

10、ianxi5;run;SAS20叩年l4月MH星期二 下uObsIogpricet ime1.22964的即51.26130AFRO51.23837MAYO5_ data li：diLKi!：i ；set liarcsiS:keep time logprice:where time=，d：_ proc print data=li：arcChiSq -Autocorrelat ions66.5260.36760.051-0.047-0.108-0.2181215.88120.19690.030-0.074-0.0250.0341824.55180.1379-0.0120.041-0.158-0.

11、149Autocorrelat ion Check for White Noise9 0 95 6 60 2 0 o o o分析：由上图可以得到input x;time=intnx(month, 01jan2000d,_n_-1); format time mmyy.;cards;153187234212300221201175 123 104 8578134175243 227 298256 2371651241068774 145 203 189 214 295 22023117411985 67 75 11717814917824820216213512096 90 63;proc ar

12、ima data=xiti3;identify var=x;run;2018年04月27日星期三 下午02时04分39秒The ARIMA ProcedureName of Variable = xMean of Working Series98.10139Standard Deviat ion48.98865Number of Observat i ons72AutocorrelationsLag Covariance Correlation -198765432101234567891 Std Error2394.5021.0000001121.4270.05071* .0.1178512

13、-112.861-.04713. 卵0.118154：:；-259.490-.10837. 帆0.1184154-522.639-.218270.119784h-288.076-.124480.126186-142.369-.05946. *0.128834771.5471510.02988* .0.127280fl-178.226-.07443. *0.127378H-80.345008-.025200.1279801081.3620060.03838* .0.12804811886.9940.181620.12817412642.2750.268230.13097413-29.496873

14、-.012320.1383931497.2751620.04062* .0.13840915-378.267-.168390.13857416-856.044-.148690.14106617-461.051-.1925505180.08871* .0.146778.marks tv/o standard errorsInverse Autocorre I at ionsCorrelat i on-198765432101234567891Correlat i on-19876543210123456789110.0867220.1778130.0776940.236

15、8850.08423卅卅 .60.05806出.7-0.0093180.05092卅：90.05098卅.10-0.04249:卅11-0.06702.卅12-0.16396.卅卅卅130.07304卅：14-0.08635150.05417卅：16-0.00591170.12529卅卅卅.18-0.07248:卅Part ial Autucorre I at ionsLagCorrelat ion -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 110.05071:+： .2-0.04983 Hi3-0.10386. 卅卅4-0.21324.：+：+：+：+：5-0.12587.:+：+：+：6-0.09547. 卅卅7-0.03282 Hi8-0.17336.:+：+：+：9-0.11439. 卅卅10-0.05113 Hi110.10720：+：+：.120.22538Hi Hi Hi Hi iii 1111111111111113-0.03305 Hi140.10002：+：+：.15-0.04528 Hi16-0.0006717-0.16133.:+：+