如何用SAS实现时间序列模型的预测,写出具体代码
时间: 2023-12-03 21:44:03 浏览: 35
SAS是一种非常强大的数据分析工具,可以用它来实现时间序列模型的预测。下面是一个使用SAS进行ARIMA模型预测的例子,具体代码如下:
```sas
/* 导入数据 */
proc import datafile="data.csv" dbms=csv out=data;
run;
/* 定义时间序列变量 */
data ts;
set data;
format date date9.;
date = input(date, date9.);
ts = variable;
run;
/* 拆分训练集和测试集 */
data train test;
set ts;
if date < '01Jan2018'd then output train;
else output test;
run;
/* 建立ARIMA模型 */
proc arima data = train;
identify var = ts(1) nlag = 24;
estimate p = 2 q = 1;
run;
/* 进行预测 */
proc forecast data = test lead = 12 out = forecast;
id date interval = month;
forecast ts / model = arima;
run;
/* 输出预测结果 */
proc print data = forecast;
var date _ARIMA_ _forecast_;
format date monyy.;
run;
```
上述代码中,首先导入数据,然后将数据转换成时间序列变量。接着将数据分为训练集和测试集,使用`proc arima`函数建立ARIMA模型,然后使用`proc forecast`函数进行预测,最后输出预测结果。需要注意的是,在建立ARIMA模型时,需要根据实际情况设置p和q的值。在进行预测时,使用lead参数指定预测时间段,并使用id参数指定时间变量和时间间隔。