时间序列分析SAS实现代码

在SAS中进行时间序列分析可以使用PROC ARIMA和PROC TIMESERIES两个过程来实现。下面是一个示例代码，用于执行时间序列分析和预测：

/* 定义时间序列数据集 */
data timeseries;
   input date y;
   format date date9.;
   datalines;
01JAN2020 10
02JAN2020 15
03JAN2020 12
04JAN2020 18
05JAN2020 20
06JAN2020 22
07JAN2020 25
08JAN2020 30
09JAN2020 28
10JAN2020 35
;

/* 设置时间序列过程的选项 */
proc timeseries data=timeseries;
   id date interval=day; /* 指定日期变量和观测间隔 */
   var y; /* 指定要分析的变量 */
run;

/* 运行时间序列过程 */
proc arima data=timeseries;
   identify var=y(stationary=mean); /* 确定时间序列模型 */
   estimate p=1 q=1; /* 估计ARMA模型参数 */
   forecast lead=5 out=outfore; /* 预测未来5个观测值 */
run;

/* 打印预测结果 */
proc print data=outfore;
run;

在这个示例代码中，首先定义了一个名为timeseries的时间序列数据集，其中包含了日期（date）和观测值（y）两个变量。然后使用PROC TIMESERIES过程进行时间序列分析，指定了日期变量和观测间隔。接下来，使用PROC ARIMA过程对时间序列模型进行识别和估计，指定了ARMA模型的阶数（p和q）。最后，使用forecast语句进行未来观测值的预测，并将结果保存在outfore数据集中。最后，使用PROC PRINT过程打印预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的时间序列分析可能涉及更多的选项和步骤，具体操作根据你的数据和分析目的而定。希望对你有帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。