在使用SAS进行时间序列分析时，如何确定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》给出步骤和代码示例。

在时间序列分析中，确定ARIMA模型的阶数和检查序列平稳性是模型识别的关键步骤。首先，您需要确定序列是否平稳。非平稳序列可以通过差分转换为平稳序列。在SAS中，可以使用PROC ARIMA来识别模型阶数和序列的平稳性。

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)

为了检查序列的平稳性，可以使用IDENTIFY语句来输出自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图。如果ACF和PACF随着滞后阶数的增加而迅速衰减或截尾，这表明序列可能是平稳的。如果ACF没有截尾，则可能需要对数据进行差分处理。

以 IDENTIFY 语句为例，可以通过以下代码来识别ARIMA模型的阶数并检查平稳性：

    proc arima data=your_data;
        identify var=your_series(1) nlag=20;
    run;

在上述代码中，`your_data` 是您的数据集名称，`your_series` 是您要分析的时间序列变量，`nlag=20` 表示我们想查看至多20个滞后的自相关和偏自相关值。根据输出的ACF和PACF图，您就可以开始估计ARIMA模型的参数了。

另外，SAS中的 `PROC ARIMA` 过程还提供了单位根检验，比如ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验，可以通过 `ESTIMATE` 语句来进行：

    proc arima data=your_data;
        estimate p=1 q=1;
    run;

在这里，`p` 和 `q` 分别是自回归和移动平均部分的阶数。根据单位根检验的结果，您可以判断是否需要对序列进行差分。如果需要差分，可以在 `ESTIMATE` 语句中添加 `diff=(1)` 来进行一阶差分。

为了更深入地了解如何在实际中应用ARIMA模型进行时间序列分析，建议阅读《SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践》。这本书提供了详细的案例研究和代码，包括如何处理干预模型和转移函数模型，以及如何使用SAS进行预测和模型诊断。通过学习这些内容，您可以更加熟练地应用SAS进行时间序列分析。

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)