现有经过处理的人民币兑美元汇率的对数收益率序列，需要对其进行ARIMA分析。存放数据地址为sas.er_sample1，变量名为rusd。

我使用的代码如下：
proc arima data=sas.er_sample1;                                                                                                         
identify var=rusd stationarity=(adf=2);
run;                                                                                                                                    

/* 对时序变量rusd进行2阶的adf检验，观察其原序列、一阶差分序列、二阶差分序列的平稳性*/                                                     
结果发现在lag=0即对于原序列，p值均小于0.0001拒绝存在单位根的原假设，表明该序列的原序列平稳。
因而，ARIMA(p,d,q)的d应当取0。


随后我又使用了代码：
proc arima data=sas.er_sample1;
identify var=rusd minic p=(0:20) q=(0:20);
run;
/* 对时序变量rsd原序列的p、q在0到20阶之间自动遍历，根据BIC准则确定最优阶数 */


这个程序是否是利用BIC信息准则自动定阶？
SAS给出的结果是BIC(0,2)最小，意味着我将构建ARIMA(0,0,2)模型并对其进行估计。
这个结果对吗？


我的计量课上学的主要是利用AIC准则进行判定，不知道如何使用SAS实现。
怎样绘制RUSD序列的ACF(自相关系数)和PACF(偏自相关系数)的柱状图？
我想通过ACF和PACF的形状判别arima模型的阶数。
选项 minic p(0:n) q(0:n)的可信度和实用度高吗？
如果某个序列SAS给的结果是BIC(0,0)最小，该如何构建ARIMA模型？


问题有点多，求大神解答，谢谢！