1、 第四章總結第四章總結n時序確定性因素的分解：長期趨勢波動、季節(jié)性變化、隨機波動時序確定性因素的分解：長期趨勢波動、季節(jié)性變化、隨機波動n趨勢分析及其趨勢分析及其SAS過程過程 趨勢擬合法：線性、非線性趨勢擬合法：線性、非線性平滑法：移動平均、指數(shù)平滑平滑法：移動平均、指數(shù)平滑n季節(jié)效應分析：計算季節(jié)指數(shù)季節(jié)效應分析：計算季節(jié)指數(shù)n綜合分析：理解分析思路，掌握分析步驟以及綜合分析：理解分析思路，掌握分析步驟以及SAS過程過程nX11過程：了解其原理、過程：了解其原理、SAS過程和過程和SAS結果的分析。結果的分析。趨勢分析n目的n有些時間序列具有非常顯著的趨勢，我們分析的目的就是要找到序列中的

2、這種趨勢，并利用這種趨勢對序列的發(fā)展作出合理的預測 n常用方法n趨勢擬合法n平滑法趨勢擬合法趨勢擬合法n趨勢擬合法就是把時間作為自變量，相趨勢擬合法就是把時間作為自變量，相應的序列觀察值作為因變量，應的序列觀察值作為因變量，建立序列建立序列值隨時間變化的回歸模型的方法值隨時間變化的回歸模型的方法 n分類分類n線性擬合線性擬合n非線性擬合（曲線擬合）非線性擬合（曲線擬合）線性擬合線性擬合n使用場合使用場合n長期趨勢呈現(xiàn)出線性特征長期趨勢呈現(xiàn)出線性特征n模型結構模型結構)(, 0)(ttttIVarIEIbtax勢。響之后該序列的長期趨就是消除隨機波動的影為隨機波動；式中，btaTItt例例4.1

3、:擬合擬合澳大利亞政府澳大利亞政府19811990年每季度的消費支出序列年每季度的消費支出序列 線性擬合線性擬合n模型模型n參數(shù)估計方法參數(shù)估計方法n最小二乘估計最小二乘估計n參數(shù)估計值參數(shù)估計值2)(, 0)(40,2 , 1,ttttIVarIEtIbtax12.89,69.8498ba線性擬合的線性擬合的SAS過程過程data a;input gov_cons; time=intnx(quarter,1jan1981d,_n_-1);format time year2.; t=_n_;cards;原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù);proc gplot; plot gov_cons*time=1;symb

4、ol1 c=black v=star i=join;線性擬合的線性擬合的SAS過程過程proc autoreg;/*自回歸過程自回歸過程*/ 或者或者 proc reg;/*回歸過程回歸過程*/ model gov_cons=t;output out=out p=forecast;proc gplot data=out;plot gov_cons*time=1 forecast*time=2/overlay haxis=1jan1981d to 1jan1991d by year;symbol2 c=red v=none i=join w=2 l=3; run;線性擬合模型結果線性擬合模型結果

5、(autoreg過程過程)線性擬合模型結果線性擬合模型結果(reg過程過程)擬合效果圖擬合效果圖非線性擬合非線性擬合n使用場合使用場合n長期趨勢呈現(xiàn)出長期趨勢呈現(xiàn)出非線性特征非線性特征 n參數(shù)估計指導思想?yún)?shù)估計指導思想n能轉(zhuǎn)換成線性模型的都轉(zhuǎn)換成線性模型能轉(zhuǎn)換成線性模型的都轉(zhuǎn)換成線性模型，用，用線性最小二乘法進行參數(shù)估計線性最小二乘法進行參數(shù)估計n實在不能轉(zhuǎn)換成線性的，就用迭代法進行參實在不能轉(zhuǎn)換成線性的，就用迭代法進行參數(shù)估計數(shù)估計 常用非線性模型常用非線性模型模型模型變換變換變換后模型變換后模型參數(shù)估計方法參數(shù)估計方法線性最小二乘估計線性最小二乘估計線性最小二線性最小二乘估計乘估計迭代法

6、迭代法迭代法迭代法迭代法迭代法2ctbtaTtttabT ttbcaTtbcateTttbcaT122tt ttTTlnaalnbbln2ctbtaTttbaTt例例4.2： 對上海證券交易所對上海證券交易所19911991年年1 1月月-2001-2001年年1010月每月末上證指數(shù)序列進行模型擬合月每月末上證指數(shù)序列進行模型擬合 非線性擬合非線性擬合n模型模型n變換變換n參數(shù)估計方法參數(shù)估計方法n線性最小二乘估計線性最小二乘估計n擬合模型口徑擬合模型口徑2ctbtaTt22tt 20952. 02517.502tTtdata a;input index; time=intnx(month,

7、1jan1991d,_n_-1);format time year2.; t=_n_; cards;原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù);t2=t*2;proc gplot;plot index*time=1;symbol1 c=black v=none i=join;proc reg;model index=t t2;model index=t2;output out=out p=index_cup;proc gplot data=out;plot index*time=1 index_cup*time=2/overlay;symbol2 c=red v=none i=join w=2 l=3;run;非線性擬

8、合模型非線性擬合模型SAS結果結果非線性擬合模型非線性擬合模型SAS結果結果擬合效果圖擬合效果圖綜合分析n常用綜合分析模型n加法模型n乘法模型n混合模型ttttISTxttttISTx)()ttttttttITSxbITSxa例4.7n對1993年2000年中國社會消費品零售總額序列（數(shù)據(jù)見附錄1.11）進行確定性時序分析。例例4.7的的SAS過程過程data a;input x;t=intnx(month,1jan1993d,_n_-1);format t year4.;cards;原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù);proc gplot; plot x*t;symbol c=red i=join v=sta

9、r;run; 對原始數(shù)對原始數(shù)據(jù)集據(jù)集a畫畫時序圖，時序圖，對應書對應書4-6圖圖例例4.7的的SAS過程過程data bb; input xx;t=intnx(month,1jan1993d,_n_-1);format t year4.;cards;剔除季節(jié)效應后的數(shù)據(jù)剔除季節(jié)效應后的數(shù)據(jù);proc gplot data=bb; plot xx*t;symbol c=black i=none v=star;run; 對消除季節(jié)效對消除季節(jié)效應后的數(shù)據(jù)集應后的數(shù)據(jù)集bb畫圖，畫圖，對應對應書書4-8圖圖例例4.7的的SAS過程過程Data b;set bb (keep=xx);t=_n_;pr

10、oc reg; model xx=t;output out=out p=xxx;proc print data=out;run;proc gplot data=out;plot xx*t=1 xxx*t=2/overlay;symbol2 c=red v=none i=join;run; 線性趨勢擬合后線性趨勢擬合后的效果圖，的效果圖，對應對應書書4-9圖圖對數(shù)據(jù)集對數(shù)據(jù)集b進行趨勢擬合進行趨勢擬合例例4.7的的SAS過程過程data c;set out;r=xx-xxx;proc print;run;proc gplot data=c;plot r*t;run; 畫殘差序列圖，畫殘差序列圖，

11、對應書對應書4-10圖圖創(chuàng)建殘差數(shù)據(jù)集創(chuàng)建殘差數(shù)據(jù)集cX-11過程n簡介nX-11過程是美國國情調(diào)查局編制的時間序列季節(jié)調(diào)整過程。它的基本原理就是時間序列的確定性因素分解方法 n因素分解n長期趨勢起伏n季節(jié)波動n不規(guī)則波動n交易日影響n模型n加法模型n乘法模型例例4.7的的SAS過程過程n對對1993年年2000年中國社會消費品零年中國社會消費品零售總額序列使用售總額序列使用X-11過程進行季節(jié)調(diào)整過程進行季節(jié)調(diào)整 n選擇模型（無交易日影響）選擇模型（無交易日影響）ttttISTx X-11的的SAS過程過程data a; input x; t=intnx(month,1jan1993d,_n

12、_-1); format t year4.;cards; 原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù); X-11的的SAS過程過程proc x11 data=a;monthly date=t; var x; output out=out b1=x d10=season d11=adjusted d12=trend d13=irr; proc gplot data=out; plot x*t=1 season*t=2 adjusted*t=2 trend*t=2 irr*t=2/overlay; symbol1 c=black i=join v=star; symbol2 c=red i=join v=none w=2;

13、 run; X-11的的SAS過程過程語句說明：語句說明：proc x11 data=a; ：對數(shù)據(jù)集對數(shù)據(jù)集a的數(shù)據(jù)進行的數(shù)據(jù)進行X-11分析；分析；monthly date=t; ：告訴系統(tǒng)這是月度數(shù)據(jù)告訴系統(tǒng)這是月度數(shù)據(jù)(如是季度數(shù)據(jù)如是季度數(shù)據(jù)就記作就記作quarterly)，變量，變量t為時間變量名；為時間變量名；var x; ：進行季節(jié)調(diào)整的變量為進行季節(jié)調(diào)整的變量為x； output out=out b1=x d10=season d11=adjusted d12=trend d13=irr; ：輸出部分結果到臨時數(shù)據(jù)集輸出部分結果到臨時數(shù)據(jù)集OUT，要求的輸出結果是：要求的輸出結果是：X-11的的SAS過程過程output out=out b1=x d10=season d11=adjusted d12=trend d13=irr; ：輸出部分結果到臨時數(shù)據(jù)集輸出部分結果到臨時數(shù)據(jù)集OUT，要，要求的輸