多元时间序列建模分析.docx
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多元时间序列建模分析
应用时间序列分析实验报告
实验名称
多元时间序列建模分析
姓名
学号
班级
实验地点
实验日期
指导教师
实验目的:
1、熟悉单位根检验;
2、掌握ARIMAX模型建模。
涉及实验的相关情况介绍(包含使用软件或实验设备等情况):
SAS、excel表格、word。
实验内容:
1、我国1950-2008年进出口总额数据(单位:
亿元)如表6-15所示。
表6-15
年份
出口总额
进口总额
1950
20
1951
1952
1953
1954
40
1955
1956
53
1957
50
1958
67
1959
1960
1961
43
1962
1963
50
1964
1965
1966
66
1967
1968
1969
1970
1971
1972
64
1973
1974
1975
143
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1470
1988
1989
1956
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
(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。
(2)分别对进口总额序列和出口总额数据拟合模型。
(3)考察这两个序列是否具有协整关系。
(4)如果这两个序列具有协整关系,请建立适当模型拟合它们之间的相关关系。
(5)构造该协整模型的误差修正模型。
实验过程记录(含程序、数据记录及分析和实验结果等):
时序图如下:
单位根检验输出结果如下:
序列x的单位根检验结果:
序列y的单位根检验结果:
序列y和序列x之间的相关图如下:
残差序列自相关图:
自相关图显示。
延迟6阶之后自相关系数都在2倍标准差范围之内,可以认为残差序列平稳。
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显著平稳,如下图:
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,我可以大胆的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。
考察残差序列白噪声检验结果,如下图:
残差序列白噪声检验结果:
输出结果显示,延迟各阶LB统计量的P值都大于显著水平,可以认为残差序列为白噪声检验结果,结束分析。
出口序列拟合的模型为:
lnxt~ARIMA(1,1,0),具体口径为:
进口序列拟合的模型为lnyt~ARIMA(1,1,0),具体口径为:
lnyt和lnxt具有协整关系。
协整模型为:
误差修正模型为:
SAS程序如下:
dataexample6_4;
inputxy@@;
t=_n_;
cards;
1950
1951
1952
1953
1954
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
run;
procgplot;
plotx*t=1y*t=2/overlay;
symbol1c=blacki=joinv=none;
symbol2c=redi=joinv=nonew=2l=2;
run;
procarimadata=example6_4;
identifyvar=xstationarity=(adf=1);
identifyvar=ystationarity=(adf=1);
run;
procarima;
identifyvar=ycrrosscorr=x;
estimatemethed=mlinput=xplot;
forecastlead=0id=tout=out;
procaimadata=out;
identifyvarresidualstationarity=(adf=2);
run;
实验总结:
1、通过本次试验熟悉了单位根检验的相关知识,并且可以通过上机实验对其结果进行简要分析;
2、通过上机练习掌握了ARIMAX模型建模的步骤及方法。
注:
实验报告电子版命名方式为:
学号+实验名称,实验结束后发至邮箱。
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- 关 键 词:
- 多元 时间 序列 建模 分析