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时间序列分析实例分析上机报告.
得分
《时间序列分析》
期末上机实践报告
课程名称: 时间序列分析
学 期:
学 院:
专 业:
姓 名:
学 号:
日 期:
《时间序列分析》期末课程上机报告
ARMA模型
数据来源及其背景:
澳门整体建筑工人平均日薪的同期变动率,1988第一季度至2003第二季度,并利用ARMA模型建模及预测未来5个季度的同期变动率。
时序图:
如图所示:该序列没有明显的不平稳性
白噪声:
P值小于0.05属于非白噪声序列
样本自相关图
自相关系数基本0值附近波动,可以认为有短期相关性。序列平稳。
样本偏自相关图
此图为截尾
预测
可得出之后5个季度的同期变动率:14.22 10.82 13 16.35 17.59
模型检验
P值小于0.05 建模成功 拟合模型为AR(2)模型
拟合预测图
图形拟合得十分不错
程序
data nicole1_1;
input cjj@@;
time=_n_;
cards;
20.71 25 23.23 3.3 18 14.94 12.19 46.13 84.03 124.32 -7.1 -77 -48.26 25.01 24.92 47.81 23.78 4.25 3.92 10.09 31.39 36.09 24.78 7.56 17.95 20.54 8.97 7.42 5.31 0.1 -2.52 -2.69 6.61 9.46 14 20.15 11 4.1 1.78 -3.54 11.76 5 9.67 16.68 5.82 15.84 26 33.91 50 16.16 16.08 20.75 4.69 25.99 11.5 15.45 2.51 28.42 22.99
;
proc gplot data=nicole1_1;
plot cjj*time=1;
symbol1 c=red I=join v=star;
proc arima data= nicole1_1;
identify var=cjj nlag=14;
estimate p=2;
forecast lead=5 id=time out=results;
proc gplot data=results;
plot cjj*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay;
symbol1 c=black i=none v=star;
symbol2 c=red i=join v=none;
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