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2014-07-14
我对变量case的原始值做线图如下:
proc gplot;
plot case*year;
symbol c=black i=join v=star;
run;

原始值.jpg

从线图看不满足平稳性,于是,我对case取对数再进行一次差分得case2=dif(log(case))线图如下:
data b;
set a;
case2=dif(log(case));
run;
proc gplot;
plot case2*year;
symbol c=black i=join v=star;
run;

转换后.jpg
从线图直观判断,可以说经过变换后这样就满足平稳性了吗?我进行白噪声和平稳性检验如下,我这样编写程序是否正确,这个结果怎么看?
proc arima ;
identify var=case2 stationarity=(adf=2);
run;

1.jpg 2.jpg 3.jpg

以上结果怎么看,求高手指点;实在看不懂,求指点迷津,万分感谢!





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2014-7-15 12:14:12
平稳性看ADF Unit root test.
应该是个ARIMA(p,1,q)模型吧,具体p,q值是多少需要去试,通过ACF, PACF值, AIC, 以及SC值进行判断。
另外,对于小样本的时间序列,其实用Eviews更容易判断以及检验。
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2014-7-15 14:19:42
psps1984 发表于 2014-7-15 12:14
平稳性看ADF Unit root test.
应该是个ARIMA(p,1,q)模型吧,具体p,q值是多少需要去试,通过ACF, PACF值, A ...
那你看我这个ADF检验的结果,到底是满足平稳性,还是不满足平稳性呢?
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2014-7-15 15:41:38
loushuiyuan1 发表于 2014-7-15 14:19
那你看我这个ADF检验的结果,到底是满足平稳性,还是不满足平稳性呢?
不用这个软件 但目测编程没问题
楼上回答正确 而且你的重点是用哪个模型fit你的数据 而不是看平稳与否
很多数据都不平稳 可以先time series regression 然后对residual进行一个arima的拟合 最后再check拟合改进后的残差 此时必须满足wn 才算是成功有效的模型
当然具体步骤根据你的数据啦 可能不用第一步直接可以fit的
不同软件的原假设可能不一样 所以。。看你的图 改进了之后显然也不是白噪 adf检验的话 差分之后理论上看zero mean 虽然结果不全 p值小都得拒绝h0 所以不是单位根的 即也许是平稳的
而且第三项trend 是检验trend stationary 即它虽然不是nonstationary的 但是不能说stationary 可能是trend stationary 而trend stationary带趋势 显然不是我们想要的平稳 这里p值也很小 所以不是trend stationary
于是 你可以对处理后的数据开始拟合了。。虽然不知道你的处理是不是最优
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