基于SAS软件的时间序列实验的代码.docx
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基于SAS软件的时间序列实验的代码
基于SAS软件的时间序列实验的代码
实
验
指
南
实验一分析太阳黑子数序列··········································3
实验二模拟AR模型·················································4
实验三模拟MA模型和ARMA模型····································6
实验四分析化工生产量数据··········································8
实验五模拟ARIMA模型和季节ARIMA模型···························10
实验六分析美国国民生产总值的季度数据·····························13
实验七分析国际航线月度旅客总数数据·······························16
实验八干预模型的建模·············································19
实验九传递函数模型的建模·········································22
实验十回来与时序相结合的建模·····································25
太阳黑子年度数据··················································28
美国国民收入数据··················································29
化工生产过程的产量数据············································30
国际航线月度旅客数据··············································30
洛杉矶臭氧每小时读数的月平均值数据································31
煤气炉数据························································35
芝加哥某食品公司大众食品周销售数据································37
牙膏市场占有率周数据··············································39
某公司汽车生产数据················································44
加拿大山猫数据····················································44
实验一分析太阳黑子数序列
实验目的：
了解时刻序列分析的差不多步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。
二、实验内容：
分析太阳黑子数序列。
三、实验要求：
了解时刻序列分析的差不多步骤，注意各种语句的输出结果。
四、实验时刻：
2小时。
五、实验软件：
SAS系统。
六、实验步骤
1、开机进入SAS系统。
创建名为exp1的SAS数据集，即在窗中输入下列语句：
dataexp1;
inputa1@@;
year=intnx（‘year’,’1jan1742’d,_n_-1）;
formatyearyear4.;
cards;
输入太阳黑子数序列（见附表）
run;
储存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的储存按钮然后填写完提咨询后就能够把这段程序储存下来即可）。
绘数据与时刻的关系图，初步识别序列，输入下列程序：
procgplotdata=exp1;
symboli=splinev=starh=2c=green;
plota1*year;
run;
提交程序，在graph窗口中观看序列，能够看出此序列是均值平稳序列。
识别模型，输入如下程序。
procarimadata=exp1;
identifyvar=a1nlag=24;
run;
提交程序，观看输出结果。
初步识别序列为AR（3）模型。
估量和诊断。
输入如下程序：
estimatep=3;
run;
提交程序，观看输出结果。
假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行推测。
进行推测，输入如下程序：
forecastlead=6interval=yearid=yearout=out;
run;
procprintdata=out;
run;
提交程序，观看输出结果。
退出SAS系统，关闭运算机。
实验二模拟AR模型
实验目的：
熟悉各种AR模型的样本自有关系数和偏有关系数的特点，为理
论学习提供直观的印象。
实验内容：
随机模拟各种AR模型。
实验要求：
记录各AR模型的样本自有关系数和偏有关系数，观看各种序列
图形，总结AR模型的样本自有关系数和偏有关系数的特点
实验时刻：
2小时。
实验软件：
SAS系统。
实验步骤
1、开机进入SAS系统。
模拟实根情形，模拟
过程。
在edit窗中输入如下程序：
dataa;
x1=0.5;
x2=0.5;
n=-50;
doi=-50to250;
a=rannor（32565）;
x=a-0.6*x1+0.4*x2;
x2=x1;
x1=x;
n=n+1;
ifi>0thenoutput;
end;
run;
4、观看输出的数据，输入如下程序，并提交程序。
procprintdata=a;
varx;
procgplotdata=a;
symboli=splinec=red;
plotx*n;
run;
观看样本自有关系数和偏有关系数，输入输入如下程
序，并提交程序。
procarimadata=a;
identifyvar=xnlag=10outcov=exp1;
run;
procgplotdata=exp1;
symboli=needlewidth=6;
plotcorr*lag;
run;
procgplotdata=exp1;
symboli=needlewidth=6;
plotpartcorr*lag;
run;
作为作业把样本自有关系数和偏有关系数记录下来。
估量模型参数，并与实际模型的系数进行对比，即输入如下程序，并提交。
procarimadata=a;
identifyvar=xnlag=10;
run;
estimatep=2;
run;
模拟虚根情形，模拟
过程。
重复步骤3-7即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）。
模拟AR（3）模型，模拟
过程。
重复步骤3-7即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）.
10、回到graph窗口观看各种序列图形的异同
11、退出SAS系统,关闭运算机.
实验三模拟MA模型和ARMA模型
实验目的：
熟悉各种MA模型和ARMA模型的样本自有关系数和偏有关系数
的特点，为理论学习提供直观的印象。
实验内容：
随机模拟各种MA模型和ARMA模型。
实验要求：
记录各MA模型和ARMA模型的样本自有关系数和偏有关系数，
观看各序列的异同，总结MA模型和ARMA模型的样本自有关系
数和偏有关系数的特点
实验时刻：
2小时。
实验软件：
SAS系统。
实验步骤
开机进入SAS系统。
2、模拟
情形，模拟
过程。
在edit窗中输入如下程序：
dataa;
a1=0;
a2=0;
don=-50to250;
a=rannor（32565）;
x=a+0.65*a1+0.24*a2;
a2=a1;
a1=a;
ifn>0thenoutput;
end;
run;
4、观看输出的数据序列，输入如下程序，并提交程序。
procgplotdata=a;
symboli=spline;
plotx*n;
run;
5、观看样本自有关系数和偏有关系数，输入输入如下程
序，并提交程序。
procarimadata=a;
identifyvar=xnlag=10outcov=exp1;
run;
procgplotdata=exp1;
symbol1i=needlec=red;
plotcorr*lag=1;
run;
procgplotdata=exp1;
symbol2i=needlec=green;
plotpartcorr*lag=2;
run;
作为作业把样本自有关系数和偏有关系数记录下来。
估量模型参数，并与实际模型的系数进行对比，即输入如下程序，并提交。
procarimadata=a;
identifyvar=xnlag=10;
run;
estimateq=2;
run;
模拟
情形，模拟
过程。
重复步骤3-7即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）。
模拟
情形，模拟
过程。
重复步骤3-7即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）。
模拟
情形，模拟
过程。
重复步骤3-7即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）。
模拟ARMA模型，模拟
过程。
重复步骤3-7即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）.
回到graph窗口观看各种序列图形的异同。
退出SAS系统,关闭运算机.
实验四分析化工生产量数据
实验目的：
进一步熟悉时刻序列建模的差不多步骤，把握用SACF及SPACF定
模型的阶的方法。
实验内容：
分析化工生产过程的产量序列。
实验要求：
把握ARMA模型建模的差不多步骤，初步把握数据分析技巧。
写出
实验报告。
实验时刻：
2小时。
实验软件：
SAS系统。
实验步骤
开机进入SAS系统。
创建名为exp2的SAS数据集，即在窗中输入下列语句：
dataexp2;
inputx@@;
n=_n_;
cards;
输入化工生产产量数据序列（见附表）
；
run;
储存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的储存按钮然后填写完提咨询后就能够把这段程序储存下来即可）。
绘数据与时刻的关系图，初步识别序列，输入下列程序：
procgplotdata=exp2;
symboli=splinev=starh=2c=green;
plotx*n;
run;
提交程序，在graph窗口中观看序列，能够看出此序列是均值平稳序列。
识别模型，输入如下程序。
procarimadata=exp2;
identityvar=xnlag=12;
run;
提交程序，观看输出结果，发觉二阶样本自有关系数和一阶的样本偏有关系数都在2倍的标准差之外，那么我们第一作为一阶AR模型估量，输入如下程序：
estimateplotp=1;
run;
提交程序，观看输出结果，发觉残差能通过白噪声检验，但它的二阶的样本偏有关系数比较大，那么我们考虑二阶AR模型。
输入如下程序：
estimateplotp=2;
run;
提交程序，观看输出结果，发觉残差样本自有关系数和样本偏有关系数都
在2倍的标准差之内。
且能通过白噪声检验。
比较两个模型的AIC和SBC,
发觉第二个模型的AIC和SBC都比第一个的小，故我们选择第二个模型为
我们的结果。
记录参数估量值，写出模型方程式。
进行推测，输入如下程序：
forecastlead=12out=out;
run;
procprintdata=out;
run;
提交程序，观看输出结果。
退出SAS系统，关闭运算机。
实验五模拟ARIMA模型和季节ARIMA模型
实验目的：
熟悉各种ARIMA模型的样本自有关系数和偏有关系数的特点，
区别各种ARIMA模型的图形，为理论学习提供直观的印象。
实验内容：
随机模拟各种ARIMA模型。
实验要求：
记录各ARIMA模型的样本自有关系数和偏有关系数观看各序列
图形的异同，总结ARIMA模型的样本自有关系数和偏有关系数
的特点
实验时刻：
2小时。
实验软件：
SAS系统。
实验步骤
开机进入SAS系统。
2、模拟ARIMA（0,1,1）过程，模拟
过程。
创建数据集，在edit窗中输入如下程序：
dataa;
x1=0.9;
a1=0;
don=-50to250;
a=rannor（32565）;
x=x1+a-0.8*a1;
x1=x;
a1=a;
ifn>0thenoutput;
end;
run;
4、观看输出的数据序列，输入如下程序：
。
procgplotdata=a;
symboli=spline;
plotx*n;
run;
5、提交程序，在Graph窗口中观看图形。
6、观看样本自有关系数和偏有关系数，输入输入如下程序：
procarimadata=a;
identifyvar=xnlag=10outcov=exp1;
run;
procgplotdata=exp1;
symbol1i=needlec=red;
plotcorr*lag=1;
run;
procplotdata=exp1;
symbol2i=needlec=green;
plotpartcorr*lag=2;
run;
提交程序，发觉自有关系数成缓慢下降的趋势，讲明要做差分运算，做一阶差分运算，输入如下程序：
procarimadata=a;
identityvar=x
（1）nlag=24;
run;
提交程序，观看样本自有关系数与样本偏有关系数，发觉自有关系数1阶截尾，故判定差分后序列为MA
（1）模型。
进行模型参数估量，输入如下程序：
estimateq=1plot;
run;
提交程序，并观看残差图，发觉模型拟合完全。
10、写出模型的方程，并与真实模型对比。
11、模拟ARIMA（1,1,0）模型，模拟
过程。
重复步骤
3-10即可（但部分程序需要修改，请读者自己完成）。
模拟
模型，
模拟
模型,
即
模型。
13、创建数据集，在edit窗中输入如下程序：
datac;
x1=0.9;x2=0;x3=0;x4=0;x5=0;x6=0;x7=0;
x8=0;x9=0;x10=0;x11=0;x12=0;x13=0;
a1=0;a2=0;a3=0;a4=0;a5=0;a6=0;a7=0;
a8=0;a9=0;a10=0;a11=0;a12=0;a13=0;
don=-50to250;
a=rannor（12345）;
x=x1+x12-x13+a-0.4*a1-0.6*a12+0.24*a13;
x13=x12;x12=x11;x11=x10;x10=x9;x9=x8;x8=x7;
x7=x6;x6=x5;x5=x4;x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=x;
a13=a12;a12=a11;a11=a10;a10=a9;a9=a8;a8=a7;
a7=a6;a6=a5;a5=a4;a4=a3;a3=a2;a2=a1;a1=a;
ifn>0thenoutput;
end;
run;
绘序列图，输入如下程序：
procgplotdata=c;
symboli=splinec=red;
plotx*n;
run;
提交程序，到graph窗口中观看序列图形。
初步识别模型，输入如下程序：
procarimadata=c;
identifyvar=xnlag=36;
run;
提交程序，观看样本自有关系数和样本偏有关系数。
做季节差分和一阶差分除掉季节因子和趋势因子，输入如下程序：
identifyvar=x（1,12）nlag=36;
run;
提交程序，观看样本自有关系数和样本偏有关系数，确定模型阶数。
估量模型参数，输入如下程序：
estimateq=
（1）（12）method=ulsplot;
run;
提交程序，观看残差的样本自有关系数和样本偏有关系数，看是否通过
了白噪声检验。
写出模型方程式，并与真实模型对比。
回到graph窗口观看各种序列图形的异同。
退出SAS系统,关闭运算机.
实验六分析美国国民生产总值的季度数据
一、实验目的：
进一步学习数据分析技巧，进一步了解ARIMA模型。
二、实验内容：
47年1季度到96年3季度美国国民生产总值的季度数据。
三、实验要求：
写出分析报告。
四、实验时刻：
2小时。
五、实验软件：
SAS系统。
六、实验步骤
1、开机进入SAS系统。
2、建立名为exp3的SAS数据集，输入如下程序：
dataexp3;
inputgnp@@;
date=intnx（‘qtr’,’1jan47’d,_n_-1）;
formatdateyyqc.;
cards;
输入美国国民生产总值的数据
；
run;
注：
Intnx函数按间隔递增日期，Intnx函数运算某个区间通过若干区间间
隔之后的间隔的开始日期或日期时刻值，其中开始间隔内的一个日期或
日期时刻值给出。
Intnx函数的格式如下：
Intnx（interval,from,n）
储存上述程序，供以后分析使用（只需按工具条上的储存按钮，然后填写
完提咨询后就能够把这段程序储存下来）。
绘序列图，输入如下程序：
procgplotdata=exp3;
symbol1i=spline;
plotgnp*date=1;
run;
观看图形，发觉图形成指数函数上升形式，故做对数变换，输入如下程序：
datalexp;
setexp3;
lgnp=log（gnp）;
run;
绘变换后序列图，输入如下程序：
procgplotdata=lexp;
symbol2i=splinec=red;
plotlgnp*date=2;
run;
提交程序，到graph窗口中观看变换后的序列图，能够看出它成直线上升趋势。
对序列做初步识别，输入如下程序：
procarimadata=lexp;
identifyvar=lgnpnlag=12;
run;
提交程序，观看样本自有关系数，可看出有缓慢下降趋势，结合我们观看的图形，我们明白要对序列做差分运算，作一阶差分，输入如下程序：
identifyvar=lgnp
（1）nlag=12;
run;
提交程序，观看样本自有关系数，可看出样本自有关系数5步后是截尾的,那么确定为MA（5）模型,进行参数估量,输入如下程序:
estimateq=5plot;
run;
提交程序，观看输出结果，可看出模型通过了白噪声检验，讲明模型拟合充分。
且MA1,3,MA1,4的T值较小，讲明参数明显为0，除掉这两项重新进行估量，输入如下程序：
estimateq=（1,2,5）plot;
run;
提交程序，观看输出结果，可看出模型通过了白噪声检验，讲明模型拟合充分，且残差标准误与前一估量相差专门小，故以此结果为我们所要的结果，依此结果写出方程式。
进行推测，推测美国以后2年的每季国民生产总值。
输入如下程序：
forcastlead=6interval=qtrid=dateout=results;
run;
dataresults;
setresults;
gnp=exp（lgnp）;
l95=exp（l95）;
u95=exp（u95）;
forecast=exp（forecast+std*std/2）;
run;
procprintdata=results;
vardateforcast;
wheredate>=’1jan96’d;
run;
提交程序，并把推测值记录下来。
退出SAS系统，关闭运算机。
实验七分析国际航线月度旅客总数数据
实验目的：
熟悉运用SAS建立
模型的方法，进一步
了解
模型的特点。
二、实验内容：
19497年1月至1960年12月国际航线月度旅客总数数据。
三、实验要求：
写出分析报告。
四、实验时刻：
2小时。
五、实验软件：
SAS系统。
六、实验步骤
1、开机进入SAS系统。
2、建立名为exp4的SAS数据集，输入如下程序：
dataexp4;
inputair@@;
date=intnx（‘month’,’1jan49’d,_n_-1）;
formatdatemonyy.;
cards;
输入国际航线月度旅客总数数据
；
run;
储存上述程序，供以后分析使用（只需按工具条上的储存按钮，然后填写
完提咨询后就能够把这段程序储存下来）。
绘序列图，输入如下程序：
procgplotdata=exp4;
symbol1i=splinev=dotc=red;
plotair*date=1;
run;
提交程序，观看图形，发觉图形有专门强的季节性，且成指数函数上升形式，故做对数变换，输入如下程序：
datalair;
setexp4;
lair=log（air）;
run;
绘变换后序列图，输入如下程序：
procgplotdata=lair;
symbol2i=splinec=green;
plotlair*date=2;
run;
提交程序，到graph窗口中观看变换后的序列图，能够看出它总的趋势成直线上升，且有专门强的季节性。
对序列做初步识别，输入如下程序：
procarimadata=lair;
identifyvar=lairnlag=36;
run;
提交程序，观看样本自有关系数和偏有关系数，可看出样本自有关系数有缓慢下降趋势，偏有关系数在1步，13步，25步较大，我们作一步一阶差分，输入如下程序：
identityvar=lair
（1）nlag=36;
run;
提交程序，观看样本自有关系数和偏有关系数，发觉样本自有关系数在12步，24步，36步专门大,而偏有关系数在12步专门大，那么我们再做12步的一阶差分，输入如下程序：
identifyvar=lair（1,12）nlag=36;
run;
10、提交程序，观看样本自有关系数和偏有关系数，发觉样本自有关系数在
1步，12步专门大,而偏有关系数看不出有专门的规律，我们可确定模型
的MA因子为
。
11、进行参数估量，输入如下程序：
estimateq=
（1）（12）noconstantmethod=ulsplot;
run;
、提交程序，观看输出结果，可看出模型通过了白噪声检验，讲明模型拟
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