SAS时间序列分析：ARIMA与多元模型代码实践

"本文主要介绍了SAS软件在时间序列分析中的应用，特别是ARIMA模型、ARIMAX模型、干预模型和转移函数模型的识别、拟合和预测。通过使用PROC ARIMA过程，我们可以对单变量和多变量的时间序列进行深入分析。文章提供了PROC CARIMA语句的使用示例，以及IDENTIFY语句的各种选项，帮助确定模型的阶数和序列的平稳性。此外，还提到了单位根检验和不同类型的差分操作在时间序列分析中的作用。" SAS时间序列分析是一个强大的工具，尤其在经济、金融、气象等领域有着广泛的应用。ARIMA（自回归整合滑动平均）模型是其中的核心，它结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个概念，能够处理非平稳时间序列。在单变量场合，ARIMA模型用于捕捉序列的线性趋势、季节性和随机波动。而在多变量场合，ARIMAX模型则引入了外部解释变量，以更好地理解时间序列的变化。 识别ARIMA模型通常需要通过IDENTIFY语句进行，该语句可以输出序列的自相关、逆自相关和偏自相关图，帮助判断序列的平稳性。例如，通过对一阶差分变量进行识别，可以检查序列是否变为平稳。若序列含有趋势或周期性，可能需要更高阶的差分。NLAG选项用于设置计算相关系数的滞后阶数，而MINICP、Stationarity等参数则帮助确定最佳模型参数。 干预模型用于处理数据中突然的不连续变化，而转移函数模型则考虑了不同时间序列之间的动态关系。这些模型的识别和拟合同样可以通过PROC CARIMA过程完成，以适应各种复杂情况。 预测是时间序列分析的重要环节，FORECAST语句用于生成基于已拟合模型的未来值预测。输出结果可以保存在指定的SAS数据集中，方便进一步的数据分析和决策制定。 SAS提供了一套完整的工具来处理时间序列数据，包括模型识别、估计和预测。正确理解和运用这些工具，可以帮助用户揭示隐藏在时间序列背后的模式和趋势，为决策提供有力支持。