《时间序列分析》课 程 实 验 报 告项目名称：非平稳序列确定性分析组员姓名：李菲指导老师：牛宪华完成日期:201 ３ 年 4 月 2 ０日一、上机练习(P １ 24)1、拟合线性趋势12、79 14、0２ 12、92 18、２7 21、２2 18、8125、73 ２6、27 2６、75 28、7３ 31、71 33、9５程序：ｄaｔa xiti1；iｎput x；ｔ=_n_；ｃａrｄs；1２、７９ 14、02 １2、92 18、2７ 21、2２ 18、8125、73 ２６、27 26、75 2８、７3 3１、71 3３、９5；prｏc gｐlｏt daｔa=xiti1；plot x＊t；syｍｂol c=reｄ v=sｔar i＝ｊoin;ｒuｎ;pｒｏｃ autoreg dａta＝ｘiｔi1；modeｌ x＝t；ｏutput prｅｄictｅｄ=xhat ｏut=ｏuｔ；run；proｃ gｐlｏt data=ouｔ；pｌｏt x＊t=1 ｘｈat*t=2/overlay;sｙmbｏl2 c=greeｎ v=staｒ i=join;run;运行结果:分析：上图为该序列得时序图,可以瞧出其具有明显得线性递增趋势,故使用线性模型进行拟合:ｘt＝a+ｂｔ＋Ｉｔ，ｔ=１,2，3，…,12分析：上图为拟合模型得参数估量值，其中a=9、7086,ｂ=1、9８29,它们得检验P值均小于0、00０１,即小于显著性水平0、05，拒绝原假设,故其参数均显著。从而所拟合模型为：xt＝9、7０86+1、９829t、分析:上图中绿色得线段为线性趋势拟合线，可以瞧出其与原数据基本吻合。2、拟合非线性趋势1、85 7、4８ １４、29 ２3、02 ３7、４2 74、２7 140、７２２６５、81 ５28、23 1０4０、２７ 2０64、25 4113、73 8212、21 16４0５、95程序：datａ xiｔi2;input x；t=_n_；carｄs；1、８5 7、４8 14、29 2３、02 3７、4２ 74、2７ 1４0、72２65、8１ 5２8、23 １０40、27 2０64、25 ４１13、７3 8212、２1 16４０5、95;pｒoc gplot ｄaｔａ=xiti2；plot ｘ*t；symｂol c=red ｖ=ｓtaｒ i=none；ｒuｎ；pｒｏｃ nlｉｎ mｅthｏd=gauｓs;ｍｏｄeｌ ｘ=a＊ｂ＊*t;parametｅrｓ a=0、1 b＝１、1；der、a=b＊*t；dｅr、b＝a＊t＊b＊＊(ｔ—１)；output ｐｒedictｅd=ｘh out＝ouｔ;rｕｎ;proc gpｌot ｄata=ouｔ；ｐｌot x＊t=1 xh＊t=2／overlａｙ；syｍbol２ c=ｇreeｎ v＝nｏｎｅ ｉ=join；run；运行结果：分析:上图为该时间序列得时序图，可以很明显得瞧出其基本就是呈指数函数趋势慢慢递增得,故我们可以选择指数型模型进行非线性拟合：xt=aｂt+It，t＝1,2,３，…,1２分析:由上图可得该拟合模型为：xt=1、0309＊1...
