時間序列論文(國內(nèi)生產(chǎn)總值的預測)-資料下載頁
2025-06-28 13:58本頁面
【正文】 symbol1 c=black i=none v=star。 symbol2 c=red i=join v=none。 symbol3 c=green i=join v=none l=2。 run。二階差分data example3_1。 input x。difx=dif(dif(x))。time=_n_。 cards。 6799101028106813071439122014541868； proc gplot data=example3_1。plot x*time=1 difx*time=1。symbol1 c=red I=join v=star。 proc arima data= example3_1。 identify var=x(1,1) nlag=24 minic p=(0:5) q=(0:5) stationarity=(adf=1)。 estimate q=(2 3) noint。forecast lead=5 id=time out=results。proc gplot data=results。 plot x*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay。 symbol1 c=black i=none v=star。 symbol2 c=red i=join v=none。 symbol3 c=green i=join v=none l=2。run。18
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