如何利用SAS软件在时间序列分析中确定ARIMA模型的阶数，并检查序列的平稳性？请结合《SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践》给出具体的操作步骤和代码示例。

在时间序列分析中，确定ARIMA模型的阶数并检查序列的平稳性是至关重要的步骤。首先，我们需要使用PROC ARIMA过程来识别模型，通过IDENTIFY语句可以输出序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），这有助于初步判断模型参数。平稳性检验通常包括单位根检验，SAS中的AUTOREG过程提供了这一功能。具体来说，可以使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试来检验序列的单位根。

参考资源链接：[SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践](https://wenku.csdn.net/doc/6itnf2rvyf?spm=1055.2569.3001.10343)

在使用《SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践》一书时，我们可以找到多个与IDENTIFY语句相关的代码示例，这些示例指导我们如何设定不同的选项，比如NLAG，来获取不同滞后期的相关图，并通过这些图形来识别模型的潜在阶数。此外，书中的代码还演示了如何进行差分操作以达到序列的平稳性，差分级别通常由单位根检验的结果来决定。

代码示例可能如下：

    /* 首先，使用PROC ARIMA来识别模型的阶数 */
    PROC ARIMA DATA=dataset;
        IDENTIFY VAR=timeseries(NLAG=24) NOPRINT;
    RUN;

    /* 如果需要进行差分操作来检查序列的平稳性 */
    PROC ARIMA DATA=dataset;
        ESTIMATE P=1 Q=1;
        FORECAST LEAD=12 ID=identifier OUT=forecast;
    RUN;

在上述示例中，`IDENTIFY`语句用于获取时间序列的自相关和偏自相关图，以便我们判断模型的AR和MA部分。如果序列非平稳，我们可能需要执行差分操作，`ESTIMATE`语句用于估计模型参数，`FORECAST`语句用于基于模型预测未来的序列值。

《SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践》不仅提供了识别ARIMA模型阶数的代码实例，还包括了如何使用不同PROC过程进行模型估计和预测的详细教程。通过这些内容，可以系统地学习并掌握SAS在时间序列分析中的应用。在掌握这些基础后，用户可以进一步深入学习书中关于ARIMAX模型、干预模型和转移函数模型的高级应用，以应对更为复杂的数据分析需求。

参考资源链接：[SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践](https://wenku.csdn.net/doc/6itnf2rvyf?spm=1055.2569.3001.10343)