如何在SAS中确定时间序列的差分阶数

shiyiming

想确定时间序列 log(x)的差分阶数:
data r;
input x @@;
y=log(x);
cards;
5.85        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31
5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31
5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.31        5.58        5.58
5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58        5.58
5.58        5.58        5.58        5.58        5.85        5.85        5.85        6.12        6.12        6.12        6.12        6.12
6.12        6.12        6.39        6.39        6.57        6.57        6.84        7.02        7.02        7.02        7.02        7.02

;
run;
proc arima data=r;
identify var=y stationarity=(adf=(2)) nlag=10 ;
run;

得出的结果为:

                         Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests

    Type           Lags         Rho    Pr < Rho        Tau    Pr < Tau          F    Pr > F

    Zero Mean         2      0.1698      0.7194       2.50      0.9968
    Single Mean       2      2.3858      0.9986       1.81      0.9997       4.66    0.0532
    Trend             2     -1.0805      0.9859      -0.49      0.9819       3.46    0.4939

                       Inverse Autocorrelations

               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

                 1       -0.46833    |           *********|    .               |
                 2       -0.01606    |               .    |    .               |
                 3       -0.03027    |               .   *|    .               |
                 4       -0.04119    |               .   *|    .               |
                 5        0.02720    |               .    |*   .               |
                 6        0.10543    |               .    |**  .               |
                 7       -0.11830    |               .  **|    .               |
                 8        0.09060    |               .    |**  .               |
                 9       -0.07858    |               .  **|    .               |
                10        0.03095    |               .    |*   .               |


                            Partial Autocorrelations

               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

                 1        0.93576    |               .    |******************* |
                 2       -0.00286    |               .    |    .               |
                 3       -0.06681    |               .   *|    .               |
                 4       -0.08158    |               .  **|    .               |
                 5       -0.06895    |               .   *|    .               |
                 6        0.02526    |               .    |*   .               |

请指教!!!!谢谢

shiyiming

这个问题要用到统计学中的时间序列知识，记得港大还是哪个学校出过一本书，就叫《time series analysis》,这本书是英文的，但是讲的东西很基础，很不错：
现在只能凭印象了，大体情况是这样的，在AR模型中主要看他的偏相关函数 （Partial Autocorrelations），看他在什么地方截尾确定阶数；在MA模型中主要看他的自相关函数（ Autocorrelations），同样看他在什么地方截尾确定阶数；差分阶数主要是看Inverse Autocorrelations；从你的例子中大体可以得到ARIMA(1,1,0)，我个人是这么认为的。
欢迎大家提出不同意见。呵呵