菜鸟一个，诚信求教~
      时间序列这道题只会前两问，弄不太清楚如何清理数据，对于信息过少的基站应如何处理？如何进行预测乃至对于每个基站的预测结果如何呈现也没有思路。

      运筹优化这道题更惨，第二问连方程都不会列。。。还请各位大牛一并指导。谢谢！

      题目以及数据集，都已放在附件里上传

• 时间序列
  

数据集timeser_com中存放着某地区每个电信基站的通话时长和短信包信息。date代表时间变量，Cell代表基站编码，tcherl和sms分别代表通话和短信量。问题如下：

(1)  根据date创建时间变量date_new；

(2)  清理数据，根据CELL和date_new变量剔除重复记录，对tcherl和sms使用三次样条曲线进行插值；

(3)  ARIMA过程步识ARIMA(p,d,q)滞后阶数并简要说明确定该模型的原因（提示：通过单位根检验检验差分阶数的合理性）；

(4)  估计得到的模型系数，对每个基站的tcherl和sms两个变量进行向前30步的预测数据。

• 运筹优化
  

某家具厂生产桌子、椅子、书柜和床四中产品，其中每件产品所需的劳动力和原材料以及售价如下表：

表1

	劳动力(hrs)	金属(kg)	木材(m^3)	售价(元)
桌子	2	1	3	94
椅子	1	1	3	79
书柜	3	1	4	125
床	2	1	4	109

其中劳动力表示完成一件产品单位劳动力所需要花费的小时数(hours)。

下表给出了单位劳动力和原材料的成本，

表2

	劳动力(hrs)	金属(kg)	木材(m^3)
成本(元)	14	20	11
可用量	225	117	420

其中可用量表示在一天中该公司三种资源的可以使用的最大量。

问题1. 假设该公司所有的产品能够完全售罄，请问该公司如何安排一天中各个产品的数量，才能使其利润达到最大化？运用SAS中OR模块或者自编SAS程序求解此问题。

问题2. 假设该公司每天的原材料料的最大供应量保持不变，但是劳动力可以通过员工加班来增加供应量，限定每天总加班量不超过15(hrs)，并且劳动力加班费用为17.5元/小时。下表是该公司未来12天的四种产品的需求量，

                            表3

序号	桌子	椅子	书柜	床
1	20	10	30	0
2	30	20	40	10
3	50	60	20	0
4	40	40	10	10
5	30	30	0	30
6	20	20	10	50
7	10	10	20	80
8	0	10	40	60
9	0	20	50	40
10	10	30	60	30
11	30	20	60	20
12	20	20	50	10

规定每天没有使用完的原材料和剩余的产品转入仓库，并且每单位原材料的一天的仓储费用是0.25(元)，每件产品一天的仓储费用是0.5(元)。由于产品仓库容量有限，最多保存60件产品。请问该公司如何安排这12天的生产才能使其利润最大化。

要求：

（1） 给出优化过程的数学表达式(包括目标函数、约束条件)。

（2） 给出SAS程序以及输出结果 (优化的结果包括各个产品的数量以及最大利润值)。

说明：表1-3中的数据，分别保存在以下三个数据集：product_data、resource_data、product_demand，您可以根据需要使用这些SAS数据集。