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标题: SAS与时间序列分析 [打印本页]

作者: shiyiming 时间: 2006-5-16 23:00
标题: SAS与时间序列分析
[size=100:8b4d6][color=darkblue:8b4d6]这学期在学时间序列分析，还是用的SAS，很多过程都不明白，结果也看不懂，请问有什么书可以参考又或是有谁有相关资料可以共享一下啊！！拜托帮帮忙！！[/color:8b4d6][/size:8b4d6]

作者: shiyiming 时间: 2006-5-16 23:47
标题: 时序分析
阅读杨叔子的“时间序列分析的工程应用（上、下册）”，研读SAS/ETS时序分析模块的过程和例子，能读读随机过程更好，OK！

作者: shiyiming 时间: 2006-5-17 13:02
标题: 回复wangyushun
[size=150:41d32][color=darkblue:41d32]谢谢你，我会去找找那本书的！你说到随机过程我们也有在学，但也是完全听不懂~~请问你是不是对这方面还比较懂呢？以后有问题的话是不是可以找你？[/color:41d32][/size:41d32] <img src="{SMILIES_PATH}/icon_smile.gif" alt=":)" title="Smile" />

作者: shiyiming 时间: 2006-5-17 22:31
标题: 回复
随机过程略知一二，时序分析用过，不过是用MatLab实现的，试验设计与统计分析较熟，喜欢SAS。有问题我们交流、讨论、互相帮助，不用客气。

作者: shiyiming 时间: 2006-5-30 20:18
标题: 这一程序如何理解？
模拟Zt+0.6zt-1-0.4zt-2=at过程。
data a;
   x1=0.5;
   x2=0.5;
   n=-50;
   do i=-50 to 250;
      a=rannor(32565);
      x=a-0.6*x1+0.4*x2;
      x2=x1;
      x1=x;
      n=n+1;
      if i>0 then output;
   end;
   run;
  proc print data=a;
   var x;
   proc gplot data=a;
   symbol i=spline c=red;
   plot x*n;
   run;
proc arima data=a;
      identify var=x nlag=10 outcov=exp1;
      run;
   proc gplot data=exp1;
      symbol i=needle width=6;
      plot corr*lag;
      run;
   proc gplot data=exp1;
      symbol i=needle width=6;
      plot partcorr*lag;
   run;
   proc arima data=a;
      identify var=x nlag=10 ;
      run;
   estimate p=2;
   run;

作者: shiyiming 时间: 2006-5-31 21:24
标题: 时序随机数的产生及与ARMA模型的拟合
时序模型AR(2)的随机差分方程x(t)+0.6x(t-1)-0.4x(t-2)=a(t)，括弧内为时序变量x的下标。
/*下面程序段产生一个随机时间序列*/
data a;
x1=0.5; x2=0.5; n=-50; /*预测x时前两步x1、x2赋初值，x时序下标n赋初值*/
do i=-50 to 250;
a=rannor(32565); /*产生标准正态随机数*/
x=a-0.6*x1+0.4*x2; /*根据随机差分方程预测时序变量x的当前值*/
x2=x1; /*下次时序变量x预测的x2赋值*/
x1=x; /*下次时序变量x预测的x1赋值*/
n=n+1; /*记录当前时序变量x值下标*/
if i>0 then output; /*规定i>0时输出时序预测结果*/
end;
run;
proc print data=a;
var x;

/*下面程序段绘制随机时间序列点并用样条曲线连接*/
proc gplot data=a;
symbol i=spline c=red;
plot x*n; /*绘制时间序列x*/
run;

/*下面程序段用ARMA模型拟合上述随机时间序列并计算自相关系数*/
proc arima data=a;
identify var=x nlag=10 outcov=exp1; /*设置10种延迟并输出自相关系数数据集*/
run;

/*下面程序段绘图展示自相关系数与延迟值的关系*/
proc gplot data=exp1;
symbol i=needle width=6;
plot corr*lag;
run;

/*下面程序段绘图展示偏自相关系数与延迟值的关系*/
proc gplot data=exp1;
symbol i=needle width=6;
plot partcorr*lag;
run;

/*下面程序段用ARMA模型拟合上述随机时间序列并计算自相关系数*/
proc arima data=a;
identify var=x nlag=10 ;
estimate p=2; /*估计自回归参数并设置自回归阶数2*/
run;

作者: shiyiming 时间: 2006-5-31 22:35
标题: 回复
<img src="{SMILIES_PATH}/icon_smile.gif" alt=":)" title="Smile" /> 好详细啊，真的谢谢你了。
但还有一些的问题：
1、开始赋初值时根据什么来赋呢？随便都可以吗？
2、程序运行后的结果重点看哪一部分？

另：请问你上Q吗？如果上，可不可以加我？ <img src="{SMILIES_PATH}/icon_smile.gif" alt=":)" title="Smile" />

作者: shiyiming 时间: 2006-5-31 23:14
标题: 合理赋初值
在变量合理的取值范围内可随便赋初值，程序运行结果都是有用信息，需要的就是重点，业余时间有限故没上Q。

作者: shiyiming 时间: 2006-6-8 18:20
标题: 求助：非平稳序列的分析（急）
我现在在对中国社会销费品零售总额进行时序分析，从得到的时序图来看，具有明显的长期递增趋势还有季节性，之后我就不知道要做什么了？应该是先差分，然后再拟合模型的吧？能不能举个例子呢？

作者: shiyiming 时间: 2006-6-8 19:31
标题: 线性拟合
用最小二乘法进行线性拟合的SAS过程命令是怎么样的？

作者: shiyiming 时间: 2006-6-8 22:47
标题: to koalaxu
proc reg;

you can check it in the sas help

作者: shiyiming 时间: 2006-6-9 09:26
标题: to sxlion
就是要用最小二乘估计方法，得到线性趋势模型？具体过程命令是什么？
之后又怎么得到线性趋势拟合后的效果图？
残差图用SAS又怎么做？
麻烦详细解答一下！拜托！

作者: shiyiming 时间: 2006-6-14 07:21
标题: 回复：时序分析
可以用ARMA(n,m)模型做时序分析，SAS的arima过程可以按你设定的阶数对时序数据进行识别，估计模型参数，再按识别后确定的模型进行估计和预测，估计模型参数用的就是最小二乘法。你不需要做差分等准备工作，只需将时序数据创建成SAS数据集，其它工作由SAS来做。拟合周期性增长趋势可以在arima过程使用选项完成。下面例子对数据集aa中的时序数据y做分析，p=1 q=1设置采用ARMA(1,1)模型。proc arima data=aa;
identify var=y p=1 q=1;/*用ARMA(1,1)模型识别*/
run;
estimate p=1 q=1;/*用ARMA(1,1)模型估计*/
run;
forecast out=results;/*用ARMA(1,1)模型预测*/
run;
quit;

作者: shiyiming 时间: 2006-6-16 14:26
标题: 我想做时间序列的CAPM的检验，程序该怎么写呢？
时间序列的回归方程是y-r=a+b(m-r)+e,其中e为残差项，y为股票的日收益率，r为无风险利率，m为市场的收益率（如上证综指），麻烦大家帮帮我吧：）谢谢啦

作者: shiyiming 时间: 2006-6-20 18:41
标题: wangyushun
[size=150:736fb][color=darkblue:736fb]我想问一下，有重复试验的交互作用的SAS程序应该怎么写呢？能不能举个例子？麻烦了~~[/color:736fb][/size:736fb]

作者: shiyiming 时间: 2006-6-21 17:32
标题: 法国和服
动力学方程属于时间序列么？

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