在sas中进行arma模型定阶，定阶之后参数估计中ar（1，1）模型的p值大于0.05，写一段代码删除

在SAS中，可以使用PROC ARIMA来进行ARMA模型的定阶和参数估计。如果你已经进行了ARMA模型的定阶并发现了一个不显著的ARMA模型参数，比如说ARMA(1,1)的p值大于0.05，可以使用以下代码来删除ARMA模型中的不显著参数：

proc arima data=mydata;
  identify var=myvar(1) nlag=10;
  estimate p=1 q=1;
  if _AR1_ > 0.05 then _AR1_ = .;
  if _MA1_ > 0.05 then _MA1_ = .;
run;

在上面的代码中，我们使用了PROC ARIMA进行ARMA模型的定阶和参数估计。首先，我们使用IDENTIFY语句来确定ARMA模型的阶数，然后使用ESTIMATE语句对ARMA模型的参数进行估计。最后，使用IF语句将不显著的ARMA模型参数赋值为缺失值。在这个例子中，我们将AR1和MA1的p值大于0.05的参数赋值为缺失值（.）。这样，在下一次参数估计时，SAS就会忽略这些不显著的参数。

相关问题

将excel中一只股票的日线数据（包括开盘、最低、最高、收盘数据）利用readtable函数读入MATLAB中。进行ARMA模型分析，用autocorr进行自相关分析，用parcor进行偏相关分析，分析运行结果，进行定阶，如果不能直接定阶，利用函数armax进行估计，并利用函数fpe计算最终预报误差，选择最小fpe的阶作为ARMA模型的阶。估计ARMA模型参数，写出最终的ARMA模型。

好的，您的问题是如何将excel中的数据读入MATLAB，并进行ARMA分析。下面是一个可行的方法：

1. 使用readtable函数读取excel文件中的数据，例如：

data = readtable('filename.xlsx');

其中，'filename.xlsx'为您要读取的excel文件名。

2. 提取出您要分析的股票的日线数据，例如：

stock_data = data(:, {'open', 'high', 'low', 'close'});

其中，'open', 'high', 'low', 'close'为您要提取的数据列名。

3. 进行ARMA模型分析：

% 自相关分析
autocorr(stock_data);

% 偏相关分析
parcorr(stock_data);

% 确定ARMA模型阶
p = ?; % 自回归项阶数
q = ?; % 移动平均项阶数
model = arima(p,0,q);
[estmdl,~,fpe] = estimate(model,stock_data);

其中，'?'处需要根据您的数据具体情况进行填写。fpe为最终预报误差，选择最小fpe的阶作为ARMA模型的阶。

4. 估计ARMA模型参数：

[coeff,~,logL,~] = estimate(estmdl,stock_data);

其中，'coeff'为ARMA模型参数，'logL'为似然函数值。

5. 最终的ARMA模型为：

ARMA(p,q)模型：y(t) = c + a1*y(t-1) + ... + ap*y(t-p) + e(t) - b1*e(t-1) - ... - bq*e(t-q)

其中，'c'为常数，'a1'至'ap'为自回归系数，'b1'至'bq'为移动平均系数，'e(t)'为时间序列的噪声项。

将excel中一只股票的日线数据（包括开盘、最低、最高、收盘数据）利用readtable函数读入MATLAB中，进行ARMA模型分析，用autocorr进行自相关分析，用parcor进行偏相关分析，利用函数armax进行估计定阶，并利用函数fpe计算最终预报误差，选择最小fpe的阶作为ARMA模型的阶。估计ARMA模型参数，写出最终的ARMA模型。

好，我了解了您的问题。首先，您可以使用以下代码将Excel中的数据读入MATLAB中：

data = readtable('filename.xlsx');

其中，'filename.xlsx'是您Excel文件的文件名。

接下来，您可以使用以下代码对数据进行自相关和偏相关分析：

autocorr(data.Close);
parcorr(data.Close);

其中，'Close'是您Excel数据中的收盘价数据列名。

然后，您可以使用以下代码进行ARMA模型的阶数估计和参数估计：

model = armax(data.Close, [p q]);

其中，p和q是您估计的ARMA模型的阶数，可以使用函数armax的自动定阶功能自动估计。

最后，您可以使用以下代码计算最终预测误差：

fpe(model)

根据计算出的最小fpe值，您可以确定最终的ARMA模型的阶数和参数，并将其写出。