sas里arma模型差分怎么做

在SAS中进行ARMA模型的差分可以使用PROC ARIMA来实现。具体步骤如下：

1. 首先，将时间序列读入SAS，可以使用DATA步骤或PROC IMPORT来读取数据。

2. 接下来，使用PROC ARIMA来拟合ARMA模型，并进行差分选择。可以使用如下代码：

proc arima data=yourdata;
   identify var=yourvariable nlag=20;
   estimate q=(yourq) p=(yourp);
   run;

其中，yourdata是输入数据集名称，yourvariable是需要拟合ARMA模型的变量名称，nlag是自相关和偏自相关函数的最大滞后阶数，yourq和yourp是需要选择的MA和AR模型的滞后阶数。

3. 根据输出结果，选择最佳的ARMA模型。可以使用如下代码：

proc arima data=yourdata;
   identify var=yourvariable nlag=20;
   estimate q=(yourq) p=(yourp) method=ml;
   select p=1 to 3 q=1 to 3;
   run;

其中，method=ml表示使用最大似然法进行模型拟合，select语句用于选择最佳的ARMA模型。

4. 如果需要进行差分，可以在estimate语句中添加d=参数来指定差分次数，如下所示：

estimate q=(yourq) p=(yourp) d=1;

其中，d=1表示一阶差分，d=2表示二阶差分，以此类推。

需要注意的是，在进行差分选择时，要根据具体时间序列的特征和模型的拟合效果来进行选择，避免进行过多的差分。