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标题: sas与时间序列分析 [打印本页]

作者: bxfly 时间: 2014-5-4 14:53
标题: sas与时间序列分析

一、data步相关函数

1、math function

Lagn（variable）表示变量滞后n期，当n为1时，即lag（variable）

Difn（variable）表示变量差分n期，当n为1时，即dif（variable）

另外还有log、exp、log10等数学函数

2、date and time function

Mdy（month，day，year）生成year年month月day日的SAS日期值

Dhms（date，hour，minute，second）

Hms（hour，minute，second）

Year（value）从value中抽取年份year值

Month（value）

Qtr（value）从value中抽取季度值

Week（value）

Weekday（value）

类似的还有day、hour、minute、second

Datepart（date-time-value）得到date-time-value中日期值

Timepart（date-time-value）得到date-time-value中时间值

data time;

x=mdy(5,10,2010);

m=month(x);

y=datepart('4jun2010:20:48:15'dt);

z=timepart('4jun2010:20:48:15'dt);

put y= m= y= z=;

run;

y=18417 m=5 y=18417 z=74895（说明sas系统里面记录的数据被转换了，以数值方式呈现，系统以1960年1月1日0时为0，这个时间之后值记录为正值，之前的值为负值）

3、相关的格式

Sas系统中有很多时间方面的格式

主要有mmddyyn.和 daten.。

另外可以自己写format和picture。

data time1;

x=mdy(5,10,2010);

put x= date9.;

put x= yymmdd10.;

run;

x=10MAY2010

x=2010-05-10

Intck（‘interval’，starttime，endtime）计算开始时间到结束时间的间隔周期数

Interval 可以是 day、week、year等等

Intnx（‘interval’，from，n）计算从from开始经过n个in间隔后的SAS日期

二、过程步 proc arima

PROC ARIMA options ;

IDENTIFY VAR=variable options;

ESTIMATE options ;

FORECAST options ;

（1）identify 语句

Var=variable 指出分析的变量，后面的options有：

Nlag= n ----------- 计算自相关系数时最大时间间隔个数。

Center ------------ 减去样子均值使时间序列中心化。

Crosscorr= variables ---- 交互相关的变量名。

（2）Estimate语句

P= q= 即估计为arma（p，q）；

“options”部分有以后选项：

Method=name --- 参数估计方法。其中，“name”可取为：

Ml ----- 极大似然估计

Cls ----- 条件最小二乘法

Uls ----- 无条件最小二乘法

（3）Forecast 语句

Lead 表示向前预测的次数

alpha=a——设置预测置信限的大小。上下置信限的置信水平为1－a。a的默认值为5%。

Id 表示预测的标示变量，一般指时间、日期。

Interval 指定预测变量的间隔

Out=data 将预测数值输出到指定的数据集

例子：

通过运用时间序列模型对我国1990年至2010年21年的人口数据进行了拟合，并给出了相应模型，进而对2011年、2012年以及2013年人口数据预测。

proc arima data=population;

identify var=y1 nlag=9 minic;

estimate p=2 q=1 method=cls noint ;

forecast lead=3 id=date interval=year out=population1;

run;

作者: mono 时间: 2014-5-5 07:49
图片看不见，什么问题？

作者: jet747 时间: 2014-5-6 08:29
图看不到，遗憾

作者: bxfly 时间: 2014-5-6 14:11
博客原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc24da10101ls3r.html

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