SAS时间序列分析上机报告

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1、实验序号：1240703020-1班级计算1001班姓名王传雷学号20102346成绩.基础实验模拟AR模型【实验目的】直观了解AR模型的平稳性要求的含义，熟悉各种AR模型的样本自相关函数和偏自相关函数的特点，为理论学习提供直观印象。【实验内容】随机模拟各种AR模型实验编号：B124070012班级姓名成绩.【实验要求】观察各种AR序列的图形及其样本自相关函数和偏自相关函数，体会AR序列的平稳性含义及样本自相关函数和样本偏自相关函数的特点，总结如何判定时间序列的平稳性。3、4.在editor窗中输入

2、如下程序：模拟时间序列模型：dataa;x1=0.5;n=-50;doi=-50to1000;a=rannor(32565);*随机正态，32565是种子;x=a+0.4*x1;x1=x;n=n+1;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotdata=a;symboli=splinec=red;plotx*n;run;得到的结果如图一所示：图一时间序列5.在editor窗中输入如下程序：(1)实验序号：1240703020-1班级计算

3、1001班姓名王传雷学号20102346成绩.dataa;x1=0.5;n=-50;doi=-50to1000;a=rannor(32565);*随机正态，32565是种子;x=a+1.1*x1;x1=x;n=n+1;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotdata=a;symboli=splinec=red;plotx*n;run;得到的结果如下图二所示：图二时间序列dataa;x1=0.5;n=-50;doi=-50to1000

4、;a=rannor(32565);*随机正态，32565是种子;x=a-1.1*x1;x1=x;n=n+1;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotdata=a;symboli=splinec=red;plotx*n;run;(2)模拟时间序列模型：dataa;实验序号：1240703020-1班级计算1001班姓名王传雷学号20102346成绩.x1=0.5;n=-50;doi=-50to1000;a=rannor(32565);

5、*随机正态，32565是种子;x=a-1.1*x1;x1=x;n=n+1;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotdata=a;symboli=splinec=red;plotx*n;run;得到的结果如下图三所示：图三时间序列6.从上面的图形我们可以看到图一的所有值均在0左右波动，整个时间序列是平稳的，而图二和图三都是随着时间的推迟，越发偏离初始值，是不平稳的。根据，只有，模型才是平稳的，显然后面两个模型不符合条件。7．模拟自回归

6、模型的程序如下：dataa;x1=0.5;x2=0.5;n=-50;doi=-50to1000;a=rannor(32565);*随机正态，32565是种子;x=a+0.5*x1+0.3*x2;x2=x1;x1=x;n=n+1;ifi>0thenoutput;end;实验序号：1240703020-1班级计算1001班姓名王传雷学号20102346成绩.run;procprintdata=a;varx;procgplotdata=a;symboli=splinec=red;plotx*n;run;得

7、到的结果如下图四所示：图四模拟图形8．针对第八题，我们利用用第七题的程序产生数据，在根据第八题的相关程序观察自相关函数和偏自相关函数的图像。程序如下：dataa;x1=0.5;x2=0.5;n=-50;doi=-50to1000;a=rannor(32565);*Ëæ»úÕý̬£¬32565ÊÇÖÖ×Ó;x=a+0.5*x1+0.3*x2;x2=x1;x1=x;n=n+1;ifi>0thenoutput;end;run;procprintdata=a;varx;procgplotdata=a;sy

8、mboli=splinec=red;plotx*n;run;procarimadata=a;identifyvar=xnlag=10outcov=exp1;run;procgplotdata=exp1;symboli=needlewidth=6;plotcorr*lag;run;procgplotdata=exp1;实验序号：1240703020-1班级计算1001班姓名王传雷学号20102346成绩.symboli=needlewidth=6;plotpartcor