通过时序图及一阶季节差分，明显是乘积季节模型
程序：
data a;
input x@@;
dif1=dif(x);
dif1_12=dif12(dif(x));
time=intnx('month','01nov1998'd,_n_-1);
format time date.;
cards;

proc gplot;
plot x*time dif1*time dif1_12*time;
symbol c=black i=join v=none;
run;
proc arima;
identify var=x(1,12);
estimate p=0 q=(1)(12) noint;
forecast lead=11 id=time out=out;
proc gplot data=out;
plot x*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay;
symbol1 c=black i=join v=star h=0.2;
symbol2 c=red i=join v=none;
symbol3 c=green i=join v=none l=32;
run;


反复尝试(P,Q)*(p,q),使得AIC和SBC最小即是最佳模型

时序图：

谢谢您，我用的是乘积模型，不过拟合后的残差始终无法达到白噪声~~~

是的，这两个是选择最优模型时的指标~~~

我看您的程序，你认为序列中含12的周期，可是我这边检验出来是3、5、11三个周期呢~~~

残差序列不是白噪声时，可以做二阶差分去除趋势，直到残差序列是白噪声；
也可以对白噪声进行建模，建立GARCH模型

我给的程序，只是做个示范，你根据时序图再做出判断，我再帮你看看

其实我用的也是乘积季节模型，可拟合后的残差就是不能都通过检验。先谢谢您了。

这条序列只有没有曲线增长的趋势，所以我觉得没必要做二阶差分~~~谢谢您的解答~~~