sas時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)-資料下載頁(yè)
2025-01-21 12:47本頁(yè)面
【正文】 )的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型 。在建立 CLOSE的預(yù)測(cè)模型時(shí) ,可把 OPEN、 LOW作為回歸量 (或稱(chēng)預(yù)報(bào)元 )引入預(yù)測(cè)模型中 . 解 :(1) 進(jìn)入時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 。 (2) 指定輸入數(shù)據(jù)集 ST0525和 ID變量為 Day。 2022北京大學(xué) 37 時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 例 4:使用預(yù)報(bào)量 且序列的時(shí)間間隔為 WEEKDAY(工作日 ). (3) 進(jìn)入 Develop Model 窗口 ,并指定處理的序列變量 Close(收盤(pán)價(jià) )后 , 在 Develop Model 窗口 ,按 Set Ranges鍵 ,進(jìn)入規(guī)定時(shí)間范圍窗口來(lái)指定擬合模型的時(shí)間范圍等 . (4) 選擇擬合模型的方法 在 Develop Model 窗口 下半部的空地方單擊鼠標(biāo)右鍵 ,由彈出的菜單中僅當(dāng)選中 Fit ARIMA Model… Fit Custom Model… 時(shí)才能使用預(yù)測(cè)量 . 2022北京大學(xué) 38 時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 例 4:使用預(yù)報(bào)量 (4) 選擇 Fit ARIMA Model… 從彈出的窗口下方 Predictors(預(yù)測(cè)元 )框下方點(diǎn)擊 Add… (添加… )鍵 ,從彈出的菜單中①選 Linear Trend ② 選 Regressors 由彈出的供選擇的回歸元中選擇 變量 Open和 Low =OK=OK. 2022北京大學(xué) 39 時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 例 4:使用預(yù)報(bào)量 2022北京大學(xué) 40 時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 例 4:使用預(yù)報(bào)量 從顯示的擬合結(jié)果 ,與由系統(tǒng)自動(dòng)擬合的最優(yōu)模型相比較可以看出考慮線(xiàn)性趨勢(shì) +回歸變量OPEN+LOW后的模型更好些 (均方誤差平方根為＜ ). 若加上三次曲線(xiàn)趨勢(shì) ,效果還會(huì)有點(diǎn)改善 . 另外還可以加上調(diào)整變量 ,干擾變量 ,季節(jié)啞變量等 . (5)選擇用圖形瀏覽所選模型 ,進(jìn)入 Model Viewer窗口 ,并由工具條選第 7個(gè)圖標(biāo) ,即用圖形顯示預(yù)測(cè)結(jié)果 . 2022北京大學(xué) 41 時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 例 4:使用預(yù)報(bào)量 2022北京大學(xué) 42 時(shí)間序列建模 Forecasting菜單系統(tǒng)擬合三大類(lèi)模型： ?回歸模型 ?平滑化模型 ?ARIMA模型 (AutoRegressive Integrated Moving Average 積分自回歸移動(dòng)平均模型 ) 2022北京大學(xué) 43 時(shí)間序列建模 回歸模型 假定時(shí)間序列由常數(shù)項(xiàng)、多項(xiàng)式和表示月、季水平的項(xiàng)迭加而成的 . 平滑化模型 與回歸模型類(lèi)似，由常數(shù)項(xiàng)、多項(xiàng)式和季節(jié)調(diào)整項(xiàng)相加或相乘構(gòu)成 .而且構(gòu)成項(xiàng)的系數(shù)都是隨時(shí)間而變化的 .參數(shù)改變率接近 0為慢變的 ,接近 1為快變的 . ARIMA模型 將時(shí)間序列的差分表為自身歷史和過(guò)去余差加權(quán)和的回歸。它是一類(lèi)十分廣泛的模型 . 2022北京大學(xué) 44 時(shí)間序列建模 使用菜單自動(dòng)生成模型 菜單的模型自動(dòng)生成適合于： ?擬合回歸與平滑化模型 ?多個(gè)序列的批作業(yè) ?提供與手動(dòng)生成模型進(jìn)行比較的客觀(guān)基礎(chǔ) 2022北京大學(xué) 78 使用 IML的例子 proc iml。 x={1 1 1, 1 2 2, 1 2 3}。 g=inv(x)。 e=eigval(x)。 d=eigvec(x)。 h=det(x)。 t=trace(x)。 print g e d h t。 quit
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