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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0.05,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:lnx t ~ARIMA(1,1,0),具体口径为:
1
ln 0.1468910.38845t t x B
ε∇=+-
进口序列拟合的模型为 lny t ~ARIMA(1,1,0) ,具体口径为:
1
ln 0.1467210.36364
t t y ε∇=+-
lny t 和lnx t 具有协整关系。

协整模型为:
1ln 0.99179ln 0.69938t t t t y x εε-=+-
误差修正模型为:
1ln 0.9786ln 0.22395t t t y x ECM -∇=∇-
SAS 程序如下:
data example6_4; input x y@@; t=_n_; cards ;
1950 20.0 21.3 1951 24.2 35.3 1952 27.1 37.5 1953 34.8 46.1 1954 40.0 44.7 1955 48.7 61.1 1956 55.7 53.0 1957 54.5 50.0 1958 67.0 61.7 1959 78.1 71.2 1960 63.3 65.1 1961 47.7 43.0 1962 47.1 33.8 1963 50.0 35.7 1964 55.4 42.1 1965 63.1 55.3 1966 66.0 61.1
1967 58.8 53.4
1968 57.6 50.9
1969 59.8 47.2
1970 56.8 56.1
1971 68.5 52.4
1972 82.9 64.0
1973 116.9 103.6
1974 139.4 152.8
1975 143.0 147.4
1976 134.8 129.3
1977 139.7 132.8
1978 167.6 187.4
1979 211.7 242.9
1980 271.2 298.8
1981 367.6 367.7
1982 413.8 357.5
1983 438.3 421.8
1984 580.5 620.5
1985 808.9 1257.8
1986 1082.1 1498.3
1987 1470.0 1614.2
1988 1766.7 2055.1
1989 1956.0 2199.9
1990 2985.8 2574.3
1991 3827.1 3398.7
1992 4676.3 4443.3
1993 5284.8 5986.2
1994 10421.8 9960.1
1995 12451.8 11048.1
1996 12576.4 11557.4
1997 15160.7 11806.5
1998 15223.6 11626.1
1999 16159.8 13736.5
2000 20634.4 18638.8
2001 22024.4 20159.2
2002 26947.9 24430.3
2003 36287.9 34195.6
2004 49103.3 46435.8
2005 62648.1 54273.7
2006 77594.6 63376.9
2007 93455.6 73284.6
2008 100394.9 79526.5
run;
proc gplot;
plot x*t=1 y*t=2/overlay;
symbol1c=black i=join v=none;
symbol2c=red i=join v=none w=2l=2;
run;
proc arima data=example6_4;
identify var=x stationarity=(adf=1); identify var=y stationarity=(adf=1);
run;
proc arima;
identify var=y crrosscorr=x;
estimate methed=ml input=x plot;
forecast lead=0id=t out=out;
proc aima data=out;
identify varresidual stationarity=(adf=2); run;
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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