时间序列分析报告

得分《时间序列分析》期末课程实践报告课程名称：时间序列分析学期：2013-2014-1学院：专业：姓名：学号：日期：2014.01.13第一题、下表数据是某公司在2000-2003年期间每月的销售量。月份2000年2001年2002年2003年1月1531341451172月1871752031783月2342431891494月2122272141785月3002982952486月2212562202027月2012372311628月1751651741359月12312411912010月104106859611月8587679012月78747563（1）绘制该序列时序图及样本自相关图；（2）判断该序列的平稳性；（3）判断该序列的纯随机性。dataex2_5;inputsales@@;time=intnx('month','01jan2000'd,_n_-1);formattimeMONYY5.;cards;15318723421230022120117512310485781341752432272982562371651241068774145203189214295220231174119856775117178149178248202162135120969063;procgplotdata=ex2_5;plotsales*time=1;symbol1c=blackv=stari=join;run;procarimadata=ex2_5;identifyvar=sales;run;解：（1）时序图为：自相关图为：白噪声检验结果为：（2）、由时序图可以看出，序列在一个常数值附近波动，且波动范围有界，样本自相关系数呈现周期性，所以可以认为该序列为带周期性质的平稳序列。（3）该序列的纯随机性:由于延迟6，12期时，P0.0001，所以该序列为非白噪声序列，即认为该序列不是纯随机序列。第二题、某地区连续74年的谷物产量（单位：千吨）如表3-21所示。表3-210.970.451.611.261.371.431.321.230.840.891.181.331.210.980.910.611.230.971.10.740.80.810.80.60.590.630.870.360.810.910.770.960.930.950.650.980.70.861.320.880.680.781.250.791.190.690.920.860.860.850.90.540.321.41.140.690.910.680.570.940.350.390.450.990.840.620.850.730.660.760.630.320.170.46(1)判断该序列的平稳性与纯随机性。(2)选择适当模型拟合该序列的发展。(3)利用拟合模型，预测该地区未来5年的谷物产量。解：（1）、程序为：dataexample2;inputx@@;time=_n_;cards;0.970.451.611.261.371.431.321.230.840.891.181.331.210.980.910.611.230.971.100.740.800.810.800.600.590.630.870.360.810.910.770.960.930.950.650.980.700.861.320.880.680.781.250.791.190.690.920.860.860.850.900.540.321.401.140.690.910.680.570.940.350.390.450.990.840.620.850.730.660.760.630.320.170.46;procgplotdata=example2;plotx*time=1;symbol1c=redI=joinv=star;procarimadata=example2;identifyvar=xnlag=18minicp=(0:5)q=(0:5);run;输出时序图为：自相关图为：从时序图上我们可以看出，序列基本上在一个数值上随机波动，且波动范围有界可认为该序列平稳。从自相关图可以看出，该序列的自相关系数一直都比较小，始终在2倍标准差范围以内，可以认为该序列自始至终都在零轴附近波动，所以认为该序列平稳。白噪声检验为：表中，P值都小于0.05，所以认为该序列具有非纯随机性。（2）、所以该模型为AR(1)模型时拟合最好。由于P值都小于0.05，所以认为所有参数显著，所以可以得到该AR(1)模型为：Xt=0.84963+0.37235Xt-1+εt未来5年的谷物产量依次为：0.7046千吨,0.7956千吨,0.8295千吨,0.8421千吨,0.8468千吨。第三题：爱荷华州1948-1979年非农业产品季度收入数据如表4-8所示。表4-860160462062664164264565568267869270773675376377577578379481382382682983183083885487288290391993792796297599510011013102110281027104810701095111311431154117311781183120512081209122312381245125812781294131413231336135513771416143014551480151415451589163416691715176018121809182818711892194619832013204520482097214021712208227223112349236224422479252825712634268427902890296430853159323733583489358836243719382139344028412942054349446345984725482749395067523154085492565358285965选择适当模型拟合该序列长期趋势。解：经过试模型：Xt=a+bt+ct2Xt=abtXt=a+bctXt=at+bct，观察拟合图像，知，模型Xt=abt拟合最好。以下程序为对模型Xt=abt的拟合程序:拟合图为：图中星号为原序列观测值，曲线为拟合值。迭代过程为：收敛状况为：说明本次迭代收敛。估计信息：主要统计量：因为P0.0001，所以该模型显著有效。参数信息：拟合模型为：Xt=375.6*1.0213t近似相关阵如下: