时间序列分析实例分析上机报告.docVIP

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2017-02-11 发布于北京
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时间序列分析实例分析上机报告.doc

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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;