sas時間序列預(yù)測系統(tǒng)(參考版)
2025-01-24 12:47本頁面
【正文】 quit。 t=trace(x)。 d=eigvec(x)。 g=inv(x)。它是一類十分廣泛的模型 . 2022北京大學(xué) 44 時間序列建模 使用菜單自動生成模型 菜單的模型自動生成適合于： ?擬合回歸與平滑化模型 ?多個序列的批作業(yè) ?提供與手動生成模型進(jìn)行比較的客觀基礎(chǔ) 2022北京大學(xué) 78 使用 IML的例子 proc iml。 (2) 指定輸入數(shù)據(jù)集 ST0525和 ID變量為 Day。選擇用圖形瀏覽所選模型 ,進(jìn)入Model Viewer窗口 : 2022北京大學(xué) 35 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 3:留出幾個觀測檢驗預(yù)測結(jié)果 (6)點擊右側(cè)工具條中的最后一個圖標(biāo) ,得預(yù)測值表 : 2022北京大學(xué) 36 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 4:使用預(yù)報量 例 4:數(shù)據(jù)集 ST0525是寧天龍股票 1998年 3月 2日至1998年 12月 11日每日的交易信息，包括今日日期 (DAY)、今日開盤價 (OPEN)、今日最高價 (HIGH)、今日最低價 (LOW)、今日收盤價 (CLOSE)和今日的交易量(VOLUME),共有 205個觀測 6個變量 . 試用 SAS/ETS軟件的時間序列預(yù)報系統(tǒng) (FORECAST)建立收盤價 (CLOSE)的最優(yōu)預(yù)測模型 。 (2) 指定輸入數(shù)據(jù)集 AIRSER和 ID變量為Date。有季節(jié)性 . ⑤ 選擇擬合模型的方法 為擬合模型 ,有兩種方法 ,其一是選擇 Edit下的 Fit Model,或在下半部的空地方單擊鼠標(biāo)一次，進(jìn)入模型選擇 : 或 2022北京大學(xué) 21 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 2:開發(fā)預(yù)測模型 現(xiàn)在選擇 Select From List(列出一些常用的模型 )，進(jìn)入 Models to Fit窗口 (見下圖 ). 左下圖列出了根據(jù)序列診斷給出的一些模型 ,右下圖列出全部模型供用戶選擇 .你可以選擇其中的一個或幾個模型擬合數(shù)據(jù) . 2022北京大學(xué) 22 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 2:開發(fā)預(yù)測模型 如選中 Log ARIMA(2,1,2)(0,1,1)s Noint和 Double (Brown)Exponenfial Smoothing,然后按 OK,便開始擬合模型 ,并將模型擬合的結(jié)果列出來 . 2022北京大學(xué) 23 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 2:開發(fā)預(yù)測模型 這里已選定一個模型 ,并用它來產(chǎn)生預(yù)測。選擇用圖形瀏覽序列可得到窗口 Time Series Viewer， 2022北京大學(xué) 20 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 2:開發(fā)預(yù)測模型 由以上所瀏覽的序列圖形可以直觀地驗證該序列的診斷結(jié)果:應(yīng)作對數(shù)變換 。 有季節(jié)性 . =確定 進(jìn)入開發(fā)模型 窗口 . 2022北京大學(xué) 18 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 2:開發(fā)預(yù)測模型 ④ 進(jìn)入 Develop Model 窗口 : 現(xiàn)在 ,Forecast Model下是空的 :No models。 (3) 交互式開發(fā)序列模型 : ① 按下方圖標(biāo)鍵 : ② 確定處理的的序列變量 :如選 CHEMICAL=OK。 VEHICLES 2022北京大學(xué) 15 時間序列預(yù)測系統(tǒng) 例 2:開發(fā)預(yù)測模型 試用 SAS/ETS軟件的時間序列預(yù)報系統(tǒng) (FORECAST)對數(shù)據(jù)集 USECON中的 11個時間序列的每一個分別開發(fā)
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