平稳时间序列

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1、时间序列分析习题2.1：现有201个连续的生产纪录〔省略〕〔1〕判断该序列的平稳性〔2〕如果该序列平稳且非白噪声。选择适当模型拟合该序列的开展〔3〕写出拟合模型，预测该序列后5年的95%预测的置信区间。解：〔1〕判断该序列的平稳性编程计算：SAS程序：dataa;inputshengchan@@;time=_n_;cards;/*数据省略*/;run;procgplot;plotshengchan*time;symbol1v=circlei=joinc=red;procarimadata=a;identifyvar=shengchannlag=22;run;从运行结果

2、中，可以得到生产记录的时序图，如图：从图中可以看出，生产记录值始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征，根本可以视为平稳序列，为了稳妥起见，我们还需要利用自相关图进一步辅助识别，自相关图如下图：AutocorrelationsLagCovarianceCorrelation-198765432101234567891StdError08.4064391.00000

3、

4、********************

5、01-2.507186-.29825

6、******

7、.

8、0.0705352-1.012595-.12045

9、.**

10、.

11、0.0765

12、523-0.401869-.04780

13、.*

14、.

15、0.07748940.9057320.10774

16、.

17、**.

18、0.0776365-0.796369-.09473

19、.**

20、.

21、0.07837661.3273770.15790

22、.

23、***

24、0.0789447-0.492395-.05857

25、.*

26、.

27、0.08050080.1192190.01418

28、.

29、.

30、0.0807119-0.522226-.06212

31、.*

32、.

33、0.080724100.3891660.04629

34、.

35、*.

36、0.080961110.00685770.00082

37、.

38、.

39、0.08109312-0.52

40、3496-.06227

41、.*

42、.

43、0.081093130.0128320.00153

44、.

45、.

46、0.081331140.7584200.09022

47、.

48、**.

49、0.08133115-0.496505-.05906

50、.*

51、.

52、0.081827160.5353480.06368

53、.

54、*.

55、0.08203917-0.467482-.05561

56、.*

57、.

58、0.08228418-0.487290-.05797

59、.*

60、.

61、0.082471191.1099920.13204

62、.

63、***

64、0.08267420-0.715354-.08510

65、.**

66、.

67、0.083716210.8274

68、930.09844

69、.

70、**.

71、0.08414622-0.039136-.00466

72、.

73、.

74、0.084717"."markstwostandarderrors从图中发现生产记录值的自相关系数一直都比拟小，自相关系数会很快地衰减想零，且始终控制在两倍的标准差范围内，可以认为该序列自始至终在零轴附近波动，因此该序列是平稳序列。〔2〕如果该序列平稳且非白噪声。选择适当模型拟合该序列的开展解：由〔1〕我们知道该序列是平稳序列，接下来我们还要做白噪声检验。SAS程序见〔1〕，选取TheARIMAProcedure局部TheARIMAProc

75、edureAutocorrelationCheckforWhiteNoiseToChi-Pr>LagSquareDFChiSq--------------------Autocorrelations--------------------631.086<.0001-0.298-0.120-0.0480.108-0.0950.1581233.96120.0007-0.0590.014-0.0620.0460.001-0.0621838.83180.00300.0020.090-0.0