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1、SAS时间序列 预测系统统计软件(SAS系统)1时间序列是指按观测时间顺序记录的观测结果.时间序列在SAS中处理的通常还只是等间隔的 观测结果.2时间序列的预测时间序列预测的关键是对其建立合适的模 型.用于时间序列预测的模型通常是如下的关系式： 数据变异=可预测分量+随机分量可预测分量就是可以对其进行预测的部分，(纯)随机分量就是无法进行预测的部分,也是预测的误差.建模就是对可预测分量建立模型.3SAS/ETS与时间序列分析SAS软件全面支持时间序列分析SAS/ETS包含了时间序列预测及计量经济学应用等
2、方面许多专门的功能;SAS/ETS的预测功能既可用编程调用过程实现，也可使用系统提供的专用菜单FORECAST实现.4时间序列预测系统进入菜单系统键入命令Forecast或在下拉菜单选:解决方案(Solutions)分析(Analysis)时间序列预测系统(TimeSeriesForecastingSystem)5时间序列预测系统预测变量所在数据集描述时间的变量时间间隔交互地选择模型自动生成模型产生预测浏览数集及图形6时间序列预测系统主窗口下有六个图标键:DevelopModels--对单个时间序
3、列可交互产生预测模型,并进行拟合;FitModelsAutomatically--对输入数据集中的多个时序数据自动选择最佳预测模型,并进行拟合;ProduceForecasts--当选定预测模型和对数据进行拟合后,本键可产生出预测;ManageProjects(项目管理)--它可以列出你已经进行预测的时序数据及所用模型。可再次进行预测和删除不必要的模型;Exit--退出预测系统;Help--帮助信息.7时间序列预测系统例1:自动生成预测值例1:数据集AIRSER存放某航线从1949年1月至196
4、0年12月每月的旅客数目X.数据集AIRSER有二个变量:DATE表示日期,X表示该月的旅客数.试用时间序列预测系统自动建立预测模型并预测1961年的旅客数.解:(1)进入时间序列预测系统;(2)指定输入数据集AIRSER和ID变量;由于数据集AIRSER有名为Date的变量,又是合适的(等间隔的)的时间变量,系统自动选择时间ID变量为Date.选定时间ID变量后,预测系统要检查观测值之间的时间间隔.在本例中,由于每月一个数据，所以时间间隔为Month.如果系统不能自动产生出时间区间，你必须为它提供出合
5、适的时间区间.8时间序列预测系统例1:自动生成预测值(3)自动生成模型:①按下方图标键:②确定处理的的序列个数及变量名:1:X;③确定拟合模型的准则:RootMeanSquareError,这是缺省时的准则(均方误差平方根最小准则).用户可以从Select…键选择其它准则.④按运行键:系统开始对选定的序列拟合时间序列模型,并且给出从10种模型中选出的符合指定准则的最好的模型.9时间序列预测系统例1:自动生成预测值模型拟合完毕后,系统将对每个数据序列报告出所选用的模型,而且给出均方误差平方根及其它量的数
6、值.按下方的Graph键,可显示序列数据的图形;按下方的Stats键,可显示拟合序列的统计量的对话框供用户选择,以上输出结果中的一些统计量是缺省时选中的.下方另几个键的作用是清楚的.10时间序列预测系统例1:自动生成预测值(4)产生预测:从当前的窗口按返回键即可回到主窗口.①选择ProduceForecasts图标键进入ProduceForecasts(产生预测)窗口.该窗口显示输入的数集并指出在输入集中已存在预测模型的变量个数和名称(1:X).11时间序列预测系统例1:自动生成预测值②希望生成那几个序
7、列的预测值可从Series右边的Select…键显示的供选择的序列中选择.此例只有一个序列X.③给出将要预测序列的观测周期.从ForecastOutput(预测输出)选择框中下方Horizon:选择12个周期(这也是缺省的设置).从Format:提供的三种方式中选择一种输出格式.缺省时用Simple格式.12时间序列预测系统例1:自动生成预测值④选好后按下方的运行键,系统将提示把序列的预测值写入输出集Work.forecast中=>确定(OK)⑤按产生预测主窗口下方的OUTPUT键,则显示在③中所选择的
8、格式的输出结果.13时间序列预测系统例2:开发预测模型例2:数据集USECON是美国BEA商业统计数据,共有252个观测12个变量,记录1971年1月至1991年12月每个月一个观测的美国经济资料,变量包括：DATE--观测的日期；AIRRPMD--航空公司在家庭式远距离旅行的乘客中的收入；AIRRPMT--航空公司在全部远距离旅行的乘客中的收入；CHEMICAL--化学药品和类似产品的销售额；COAL--含沥青的煤产品的销售额;DU
