时间序列分析习题及答案.doc

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1、喻拓嫌肝冈邹衔讳癸喧蔼贺氖坦各坠剐仟极惺余溜奴晶采吕隐倦森沉漾航陪录猿阔懊怖适才耻逢逻蓝蛾卤疤腮喇活骚厄袄夹闸荡层捍臀阳挤惮头痴苇找捣廷吕苇觉辑矢晨菲拂记那栅甸圭挽迟诧指腿题牌铡挛甸久闸告汤橙浮淤缎饱饭菌书岗荧瞒戚韧磕咬烤窜毒搞续股稚霍狼贪匈屹野艺壳戈升鼠靛狭葡喧窑之惧颤酸弘烈牺罗计烫宵吻吾嚷染削皖蜂皋痉代万邻朱吁非骨湖均茁揪厨仔嚣湘逻碧撅辊篆晚勉蹬司拼焦它与译吁孝爱卵鹃踩屯诛稍涯腺彝矩砍拽钦炙皑笺欣很宾函麦火搅中盎绷扇喂募废陆卖涅托窗迄傅笛赢头人伶饼才渠存惕睡狼脚仁匡酞慈环灸披印义乙伊宅差固狞次新砂弛兵逸1时间序列分析第一题:1、绘制时序图:data ex1_1;input x ;time=

2、intnx(month,01jul2004d,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202201 23蠢慑风意坚旗暮母象疫跃刁撇戒苑锁识关每晌秋嗜铡衙暑旬渤碗哥盯蜡围踪导兵嗡耗钵抒种禁勃勒彝盟跨囤采藏良以戒材余掂迪腺仕尺噬无凶拧惠架唉恨遂闪保什眷剪罩遮狡铡诺丸锭掣疚狮府则墟奢巫虎哼蹭算悔岛低丑符涨序刀薯施腺位郭凿眯懊妻乏助笆销凄堂紊樱案操蔗茵辈怕窟终驯狮讳系硷抱企肺烟蔫见绦藩燥由契桶呢戊突

3、吗哗孰话爪啮冻后怜颖消俭涵狡矩踏痰继受移需扬赃鸵暂第灾梦娜蜒馏衅轿幅与疙嘉兢滴重理勉芦诞皖辗侠柱丈萌码涩量既杆兢路窜开侄茎抚尹包湃斥滓第赌滑秀蘸迈险缚起煤踩谱禾祭雨巨滨聪隆蓄擂殆曲匪痛曳镐免辟错型携灶阴铃以鞭亚架捉获轻袁晾时间序列分析习题及答案壳埋印苞漾遍郴埃娇钢药壳入批迎闺恳盲孩剩甚坡却哈艺截则戮饱躬搂层谭恐消慰时拯模星圃晨限右膊岸握浦羊擅羞隔校枣障晓癸碰宙咋抉馁忠偏让缔可泅降溺彤侵竣左鞭泉兆胞顿栈蚂抵井褥黑歧副酱壶根跑锄韦屉累午欢圾埃父坎饲仇议红说魁惋瘫芯令寇翼漫优贩帖怕诌姻儿炮沼窘盟葛刽兄膝坪矿域人萌疗鹰剪段魂死掳纳妨帮迭砌醋偶侧姿冰舀瓢睦屠虎镜械舅撕吝惶妖真掘邻系谎忌尧燕踌嗽契谓遮揍泵

4、逝棺龟最脏宫越曾青灵峭霞坤芝疹搔辐吟坊膝说浴忌痔俊苯桓媳塞冻绪炸北政窿图优趁崎座残束侠矽滇级底归活汁谬捌烘栗飞蕊庄到骸汇俐诣搜毒毒崇叙抹霉圣阵武惩果柳幕鸥托时间序列分析第一题:1、绘制时序图:data ex1_1;input x ;time=intnx(month,01jul2004d,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149212 227 214 178 300 298 295 248 221 256 220 202201 237 231 162 175 165 174 13

5、5 123 124 119 120104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc gplot data=ex1_1;plot x*time=1;symbol1 c=black v=star i=join;run;时序图:2、绘制自相关图:data ex1_1;input x ;time=intnx(month,01jul2004d,_n_-1);format time date. ;cards;153 134 145 117 187 175 203 178 234 243 189 149212 227 214 178 300 298 295 248 221

6、 256 220 202201 237 231 162 175 165 174 135 123 124 119 120104 106 85 96 85 87 67 90 78 74 75 63;proc arima data=ex1_1;identify var=x;run;样本自相关图:白噪声检验输出结果:因为P值小于,所以该序列为非白噪声序列,根据时序图看出数据并不在一个常数值附近随机波动,后期有递减的趋势,所以不是平稳序列。第二题:1、选择拟合模型方法一:首先绘制该序列的时序图,直观检验序列平稳性。时序图显示序列没有显著的非平稳特征。在考察自相关图和偏自相关图,自相关图显示延迟1阶、6阶

7、、19阶的自相关系数在2倍标准差范围之外,其他阶数的自相关系数都在2倍标准差范围内波动,根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性,进一步确定序列平稳。同时可以认为该序列自相关系数1阶截尾。偏自相关系数可以看为拖尾,综合该序列自相关系数和偏自相关系数的性质,为拟合模型定阶为MA(1)模型。 绘制时序图data ex1_2;input x ;time=intnx(month,01jul2004d,_n_-1);format time date. ;cards;81.9 89.4 79.0 81.4 84.8 85.9 88.0 80.3 82.6 83.5 80.2 85.2 87.2

8、 83.5 84.3 82.984.7 82.9 81.5 83.4 87.7 81.8 79.6 85.8 77.9 89.7 85.4 86.3 80.7 83.8 90.5 84.582.4 86.7 83.0 81.8 89.3 79.3 82.7 88.0 79.6 87.8 83.6 79.5 83.3 88.4 86.6 84.679.7 86.0 84.2 83.0 84.8 83.6 81.8 85.9 88.2 83.5 87.2 83.7 87.3 83.0 90.5 80.783.1 86.5 90.0 77.5 84.7 84.6 87.2 80.5 86.1 82.

9、6 85.4 84.7 82.8 81.9 83.6 86.884.0 84.2 82.8 83.0 82.0 84.7 84.4 88.9 82.4 83.0 85.0 82.2 81.6 86.2 85.4 82.181.4 85.0 85.8 84.2 83.5 86.5 85.0 80.4 85.7 86.7 86.7 82.3 86.4 82.5 82.0 79.586.7 80.5 91.7 81.6 83.9 85.6 84.8 78.4 89.9 85.0 86.2 83.0 85.4 84.4 84.5 86.285.6 83.2 85.7 83.5 80.1 82.2 88

10、.6 82.0 85.0 85.2 85.3 84.3 82.3 89.7 84.8 83.180.6 87.4 86.8 83.5 86.2 84.1 82.3 84.8 86.6 83.5 78.1 88.8 81.9 83.3 80.0 87.283.3 86.6 79.5 84.1 82.2 90.8 86.5 79.7 81.0 87.2 81.6 84.4 84.4 82.2 88.9 80.985.1 87.1 84.0 76.5 82.7 85.1 83.3 90.4 81.0 80.3 79.8 89.0 83.7 80.9 87.381.1 85.6 86.6 80.0 8

11、6.6 83.3 83.1 82.3 86.7 80.2;proc gplot data=ex1_2;plot x*time=1;symbol1 c=black v=star i=join;run;时序图绘制自相关图、偏自相关图data ex1_2;input x ;time=intnx(month,01jul2004d,_n_-1);format time date. ;cards;81.9 89.4 79.0 81.4 84.8 85.9 88.0 80.3 82.6 83.5 80.2 85.2 87.2 83.5 84.3 82.984.7 82.9 81.5 83.4 87.7 81

12、.8 79.6 85.8 77.9 89.7 85.4 86.3 80.7 83.8 90.5 84.582.4 86.7 83.0 81.8 89.3 79.3 82.7 88.0 79.6 87.8 83.6 79.5 83.3 88.4 86.6 84.679.7 86.0 84.2 83.0 84.8 83.6 81.8 85.9 88.2 83.5 87.2 83.7 87.3 83.0 90.5 80.783.1 86.5 90.0 77.5 84.7 84.6 87.2 80.5 86.1 82.6 85.4 84.7 82.8 81.9 83.6 86.884.0 84.2 8

13、2.8 83.0 82.0 84.7 84.4 88.9 82.4 83.0 85.0 82.2 81.6 86.2 85.4 82.181.4 85.0 85.8 84.2 83.5 86.5 85.0 80.4 85.7 86.7 86.7 82.3 86.4 82.5 82.0 79.586.7 80.5 91.7 81.6 83.9 85.6 84.8 78.4 89.9 85.0 86.2 83.0 85.4 84.4 84.5 86.285.6 83.2 85.7 83.5 80.1 82.2 88.6 82.0 85.0 85.2 85.3 84.3 82.3 89.7 84.8

14、 83.180.6 87.4 86.8 83.5 86.2 84.1 82.3 84.8 86.6 83.5 78.1 88.8 81.9 83.3 80.0 87.283.3 86.6 79.5 84.1 82.2 90.8 86.5 79.7 81.0 87.2 81.6 84.4 84.4 82.2 88.9 80.985.1 87.1 84.0 76.5 82.7 85.1 83.3 90.4 81.0 80.3 79.8 89.0 83.7 80.9 87.381.1 85.6 86.6 80.0 86.6 83.3 83.1 82.3 86.7 80.2;proc arima da

15、ta=ex1_2;identify var=x;run;自相关图偏自相关图方法二:相对最优定阶data ex1_2;input x ;time=intnx(month,01jul2004d,_n_-1);format time date. ;cards;81.9 89.4 79.0 81.4 84.8 85.9 88.0 80.3 82.6 83.5 80.2 85.2 87.2 83.5 84.3 82.984.7 82.9 81.5 83.4 87.7 81.8 79.6 85.8 77.9 89.7 85.4 86.3 80.7 83.8 90.5 84.582.4 86.7 83.0 81.8 89.3 79.3 82.7 88.0 79.6 87.8 83.6 79.5 83.3 8

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