应用时间序列实验报告(5)

图3-5最终拟合模型输出结果

拟合模型为：

x?1.4896t?ut??t i.i.d???ut?0.8757ut?1??t,?t?N?0,518294?拟合图如图3-6 death1200011000100009000800070006000JAN1973MAY1973SEP1973JAN1974MAY1974SEP1974JAN1975MAY1975SEP1975JAN1976MAY1976SEP1976JAN1977MAY1977SEP1977JAN1978MAY1978SEP1978JAN1979time 图3-6拟合效果图

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课程设计体会

通过一周的实训，让我对应用时间序列这一门课程有了更深的理解和掌握，让我从前一段的理论知识学习进入到了应用与实践，实践出真知，平常所学的理论只有通过实践，自己动手之后才能真正感觉到知识的乐趣。

在整个实验过程中，所有的代码都是由我来负责编写及修改的，同时，我也负责对自己用代码得出的结果进行截图以及进行结果分析。

实验一要求我们绘制时序图，判平稳、进行纯随机性检验、绘制样本自相关图、模型识别以及模型定阶。通过观察时序图的是否具有明显的趋势性或周期性来得出模型是否平稳；样本自相关图显示出来的性质可以检验我们通过时序图得出的结论是否正确，之后的纯随机性检验是为了确定平稳序列是否值得我们继续分析下去；之后进行相对最优定阶，当然这个定阶，只能作为定阶参考，因为使用这种方法定阶未必比经验定阶准确 ，之后得出拟合模型的具体形式及进行序列预测。

实验二是建立在实验一的基础上来做的，实验二我们选用的是ARIMA模型来做的，但是与实验一不同的是，实验二对模型进行了差分运算，因为差分运算可以将一个非平稳序列转化平稳序列，之后对差分序列进行ARMA模型拟合，这样结合实验一和实验二我们便可以得出实验二模型。

实验三我们选择的是残差自回归模型进行拟合的，通过查阅，我知道了残差自回归模型是一种拟合非平稳时间序列的方法，它既能提取序列的确定性，,又能提取其随机性信息，不仅提高了模型的拟合精度，同时也使的结果变得更实际，也更易解释。但是在实际操作的过程中，我发现这个模型拟合确实比其他模型拟合难，以至于自己对得出的结果都无法肯定对错。

通过三个实验，只能说让我初步的了解到了这门课的有意思之处，同时，也让我对SAS这个软件有了初步的认知，就比如说在操作过程中一个不显眼的小字符错了，程序就会一遍遍的报错，但是在实际操作过程中，我们又非常容易忽视掉这些，从而导致我们有时候会花费许多时间在这上面。所以我们平常思考问题做事情都要认真严谨。 当然在整个实训过称中，要非常感谢老师对我们的教导，通过老师的指导，才能让我们顺利的完成这次实训。

为期一周的实训已经结束了，但由于端午节放假，实训时间就缩短为了3

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天，所以时间上很紧张。但是我们还是完成了试验，收获了很多，一方面学习到了以前没有用过的SAS软件，另一方面把所学的时间序列分析在实际中得到了应用，还有团队合作能力得到了加强。

第一天老师介绍了实训的软件SAS，并讲了一些基础知识和基本的操作步骤，并把时间序列的知识进行了大致的回顾。接下来上机做了一些简单的练习，练习了一下SAS的简单操作步骤，知道了怎么把数据导入数据集，接着练习了第二章的课后习题，通过输出的序列的时序图和序列自相关图来判断该序列的平稳性和纯随机性。在这个过程中需要调试程序，刚开始输入了课本上的程序，但运行有错误，仔细查看不是字母打错就是缺少标点符号，经过几次不断地改进，得到了正确的结果。

第二天老师讲解了平稳性序列的分析，对建模步骤和具体要用到的函数做了详细说明，由于是三个人合作完成一份实验，所以我的工作就是了解整个试验建模的过程和思想然后编写文档，把我队友软件输出的结果加以分析。这是三个人完成的第一个试验，所以速度上不是很快。在期间也遇到了很多问题，比如我们对模型的选择、对结果的分析都存在争议，但最后都得到了解决。

第三天时间更加的紧张，由于昨天一天做了有个试验，可是一共有三个试验，所以在第三天也就是最后一天要完成另外两个试验。这两个试验是第四章非平稳序列的随机分析，好在有了实验一的基础，程序就相对简单了一些，但我编辑文档的工作量就很大。在我和队友交流了经过调试后要选用的模型和结果分析后我就开始了两个试验的文档编辑工作。期间有对自己所选模型是否是最合适的模型产生过怀疑，但通过和同学老师的交流得到了解决。

最后的一步工作就是对整个文档的排版，因为去年参见过数学建模，所以在排版方面还有一定的基础，按照实验报告的格式进行了排版。

总结一下，就我自己而言之前对时间序列这门课的掌握程度还不高，通过实训得到了提高，但平心而论对知识的把握还是不够完善和系统，希望以后的学习中能得到提高。还要感谢老师，对我们完成试验的帮助和对疑问的解答，老师对我们真的是认真负责，谢谢老师！

经过一周的学习与实践，应用时间序列分析这门科学让我受益颇多。首先实践阶段第一个接触的就是SAS软件，在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时

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间序列分析的模块。同时，由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能，因此在进行海量数据的时间序列分析时具有很大的优势。而在学习SAS软件时遇到了不少的障碍，经过老师的讲解后还是有许多功能不是太了解，导致在进行实践操作时出了不少的错误，后来经过咨询老师解决了问题。

在除了学习SAS软件外，我们需要进一步掌握的是时间序列中的一些案例模型。在进行分析时，有许多都用到了ARMA模型，这时我们就需要结合理论知识与SAS。其中拟合序列的发展，确定并检验序列的平稳性等等都是需要解决的问题。在解决这些问题时，每一步都是一个需要细心与耐心的过程。当其中任何一处出现小的失误都会使结果出现错误，进而解决不了该问题。

可以说这次实训不仅使我学到了知识，丰富了经验。也帮助我缩小了实践和理论的差距。我收获了很多，一方面学习到了许多以前没学过的专业知识与知识的应用，另一方面还提高了自己动手的能力。本次实训，是对我能力的进一步锻炼，也是一种考验。从中获得的诸多收获，也是很可贵的，是非常有意义的。在实训中我学到了许多新的知识。是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会，原来，学的时候感叹学的内容太难懂，现在想来，有些其实并不难，关键在于理解。在这次实训中还锻炼了我其他方面的能力，提高了我的综合素质。首先，它锻炼了我做实验的能力，提高了独立思考问题、自己动手操作的能力，在工作的过程中，复习了以前学习过的知识，并掌握了一些应用知识的技巧等。其次，实训中的项目作业也使我更加有团队精神。这次实训将会有利于我更好的适应以后的工作。我会把握和珍惜实训的机会，在未来的工作中我会把学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工作中，为实现理想而努力。

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附录

实验一程序：

data example3_20; input people@@;

time=intnx ('month','01sep1971'd,_n_-1); format time monyy7.; cards;

63.2 67.9 55.8 49.5 50.2 55.4 49.9 45.3 48.1 61.7 55.2 53.1 49.5 59.9 30.6 30.4 33.8 42.1 35.8 28.4 32.9 44.1 45.5 36.6 39.5 49.8 48.8 29.0 37.3 34.2 47.6 37.3 39.2 47.6 43.9 49.0 51.2 60.8 67.0 48.9 65.4 65.4 67.6 62.5 55.1 49.6 57.3 47.3 45.5 44.5 48.0 47.9 49.1 48.8 59.4 51.6 51.4 60.9 60.9 56.8 58.6 62.1 64.0 60.3 64.6 71.0 79.4 59.9 83.4 75.4 80.2 55.9 58.5 65.2 69.5 59.1 21.5 62.5 170.0 -47.4 62.2 60.0 33.1 35.3 43.4 42.7 58.4 34.4 ;

PROC ARIMA DATA=EXAMPLE3_20; /*pingwenxingjianyan*/ IDENTIFY VAR =people;

IDENTIFY VAR =people nlag=8 minic p= (0:5) q =(0:5); proc print data=example3_20;

/*PROC GPLOT DATA=EXAMPLE3_20; */ /*plot people*time;*/

/*symbol c=black v=dot i=join; */ proc arima data=example3_20;

identify var=people stationarity= (adf=1);/*danweigenbujianyan*/ ESTIMATE p=1 Q=3 ; /*moxingnihe*/

forecast lead=5 id=time out=results;/*yuce5nian*/

proc gplot data=results;/*xulienihejiweilai5niande yucetu */

plot people*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay; symbol1 c=black i=none v=star; symbol2 c=black i=join v=dot;

symbol3 c=black i=join v=dot l=32; run;

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