时间序列实验六文档格式.docx
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32.410.6
36.410.0
36.911.5
31.513.6
30.512.1
32.312.0
34.99.3
30.17.7
36.911.0
26.86.9
30.59.5
33.316.5
29.79.3
35.09.4
29.98.7
35.29.5
38.311.6
35.212.1
35.58.0
36.710.7
26.813.9
38.011.3
31.711.6
32.610.4
;
procgplot;
plotx*t=1y*t=2/overlay;
symbol1c=blacki=joinv=none;
symbol2c=redi=joinv=nonew=2l=2;
run;
时序图如下:
图中,黑色虚线为x序列(谷物产量)时序图;
红色虚线为y序列(降雨量)时序图。
从时序图中可以看出x序列、y序列均显著平稳,这直观判断还可以通过单位根检验验证。
同时时序图显示这两个序列具有某种同变关系,可以考虑建立ARIMAX模型。
(1)使用单位根检验,分别考察这两个模型的平稳性。
a.谷物产量序列
inputx@@;
24.533.727.927.521.731.936.829.930.232.034.0
19.436.030.232.436.436.931.530.532.334.930.1
36.926.830.533.329.735.029.935.238.335.235.5
36.726.838.031.732.6
plotx*t=1;
symbolv=starc=bluei=join;
procarimadata=example6_12;
identifyvar=xstationarity=(adf=1);
运行结果如下:
由于SingleMean和Trend的P值均小于0.05,因此该模型为带漂移项平稳。
b.降雨量序列
dataexample6_13;
inputy@@;
9.612.99.98.76.812.513.010.110.110.110.8
7.816.214.110.610.011.513.612.112.09.37.7
11.06.99.516.59.39.48.79.511.612.18.0
10.713.911.311.610.4
ploty*t=1;
procarimadata=example6_13;
identifyvar=ystationarity=(adf=1);
(2)选择适当模型,分别拟合这两个序列的发展。
(3)确定这两个序列之间是否具有协整关系。
procarima;
identifyvar=ycrosscorr=x;
estimatemethod=mlinput=xplot;
forecastlead=0id=tout=out;
procarimadata=out;
identifyvar=residualstationarity=(adf=2);
图1序列y与序列x之间的相关图
图2残差序列自相关图
自相关图显示,所有延迟自相关系数都在2倍标准差范围内,可以认为残差序列平稳。
图3残差序列单位根检验结果
残差序列平稳,说明序列y与序列x之间具有协整关系,我们可以大胆地在这两个序列之间建立回归模型而不必担心虚假回归问题。
输出结果显示,延迟各阶LB统计量的P值都大于显著性水平0.05,可以认为残差序列为白噪声序列。
#3
(1)考察这两个生物之间的动态关系,检验它们是否具有协整关系。
dataexample6_14;
inputtxy@@;
0.0015.655.76
0.5053.579.05
1.0073.3417.26
1.5093.9341.97
2.00115.4055.97
2.5076.5774.91
3.0032.8362.52
3.5023.7427.04
4.0056.7018.77
4.5086.3731.11
5.00121.0058.31
5.5071.4873.13
6.0055.7863.21
6.5031.8452.46
7.0026.8740.07
7.5053.2427.67
8.0065.5926.00
8.5081.2324.32
9.00143.9021.00
9.50237.9033.35
10.00276.6064.67
10.50222.2094.34
11.00137.20103.40
11.5046.4582.74
12.0027.4665.40
12.5041.4651.35
13.0044.7328.24
13.5088.4223.27
14.00105.7038.09
14.50155.2014.97
15.00205.5024.84
15.50312.7049.56
16.00213.7075.93
16.50163.40104.00
17.0085.78106.40
17.5048.64100.60
18.0044.4984.08
18.5063.4445.30
19.0071.6635.37
19.50127.7035.35
20.00206.9041.10
20.50309.9052.62
21.00156.50120.20
21.5063.30112.80
22.0077.2992.14
22.5045.1165.72
23.0057.4533.54
23.5069.8021.14
24.00121.7017.82
24.50185.2026.04
25.00175.3065.61
25.50139.0076.30
26.0077.1196.07
26.5057.2968.84
27.0054.7954.79
27.5075.3835.80
28.0087.7332.48
28.50136.4024.21
29.00290.6035.73
29.50345.8055.50
30.00271.6093.41
30.50156.10117.30
31.0071.1095.02
31.5043.8685.92
32.0030.6482.60
32.5035.5666.08
33.0052.0363.58
33.5037.9937.99
34.0062.7125.60
34.50103.9023.10
35.00187.2037.09
图1残差序列自相关图
自相关图显示,除一阶延迟序列外,其余延迟自相关系数都在2倍标准差范围内,掠食者和倍掠食者数量都呈现出显著的周期特征,两个序列均为非平稳序列。
图2残差序列单位根检验结果
残差序列延迟2阶后平稳,说明序列y与序列x延迟2阶序列具有协整关系。
#4
(1)使用单位根检验,分别考察进口总额和出口总额序列的平稳性。
a.进口总额
dataexample6_15;
inputtxy@@;
labelx='
output'
y='
input'
t=1950+_n_;
195020.021.3
195124.235.3
195227.137.5
195334.846.1
195440.044.7
195548.761.1
195655.753.0
195754.550.0
195867.061.7
195978.171.2
196063.365.1
196147.743.0
196247.133.8
196350.035.7
196455.442.1
196563.155.3
196666.061.1
196758.853.4
196857.650.9
196959.847.2
197056.856.1
197168.552.4
197282.964.0
1973116.9103.6
1974139.4152.8
1975143.0147.4
1976134.8129.3
1977139.7132.8
1978167.6187.4
1979211.7242.9
1980271.2298.8
1981367.6367.7
1982413.8357.5
1983438.3421.8
1984580.5620.5
1985808.91257.8
19861082.11498.3
19871470.01614.2
19881766.72055.1
19891956.02199.9
19902985.82574.3
19913827.13398.7
19924676.34443.3
19935284.85986.2
199410421.89960.1
199512451.811048.1
199612576.411557.4
199715160.711806.5
199815223.611626.1
199916159.813736.5
200020634.418638.8
200122024.420159.2
200226947.924430.3
200336287.934195.6
200449103.346435.8
200562648.154273.7
200677594.663376.9
200793455.673284.6
2008100394.979526.5
procarimadata=example6_15;
b.出口总额
(2)分别对进口总额序列和出口总额序列拟合模型。
(3)考察这两个系列是否具有协整关系。
symbol1v=nonec=bluei=join;
symbol2v=nonec=redi=joinw=2l=2;
自相关图显示,一阶延迟自相关系数不在2倍标准差范围内,因此我们不能认为残差序列平稳,即残差序列非平稳。
对残差序列进行2阶自相关单位根检验,检验结果显示残差序列不平稳。
因袭序列y与序列x之间不具有协整关系。
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- 时间 序列 实验