帮忙看看这个ARIMA周期模型怎么确定吧,数据是一年有5个月份，共47年的.

                                         The SAS System      10:09 Tuesday, January 28, 2003   1
                                      The ARIMA Procedure
                                 Name of Variable = var1
                               Mean of Working Series    3.231993
                               Standard Deviation        0.384482
                               Number of Observations         235

                                        Autocorrelations
Lag    Covariance    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1      Std Error
   0      0.147827        1.00000    |                    |********************|             0
   1      0.081638        0.55225    |                 .  |***********         |      0.065233
   2      0.028664        0.19390    |                 .  |****                |      0.082770
   3    -0.0002500        -.00169    |                 .  |  .                 |      0.084681
   4    -0.0036545        -.02472    |                 .  |  .                 |      0.084681
   5     0.0064366        0.04354    |                 .  |* .                 |      0.084712
   6    -0.0097448        -.06592    |                 . *|  .                 |      0.084807
   7     -0.014978        -.10132    |                 .**|  .                 |      0.085025
   8    -0.0065880        -.04457    |                 . *|  .                 |      0.085537
   9     0.0049227        0.03330    |                 .  |* .                 |      0.085636
  10      0.020841        0.14098    |                 .  |***                 |      0.085691
  11      0.011012        0.07449    |                 .  |* .                 |      0.086673
  12     0.0059109        0.03999    |                 .  |* .                 |      0.086945
  13      0.012899        0.08726    |                 .  |**.                 |      0.087023
  14      0.015945        0.10786    |                 .  |**.                 |      0.087394
  15      0.027975        0.18924    |                .   |****                |      0.087959
  16      0.011145        0.07539    |                .   |** .                |      0.089675
  17     0.0050505        0.03416    |                .   |*  .                |      0.089944
  18     0.0058864        0.03982    |                .   |*  .                |      0.089999
  19      0.015527        0.10503    |                .   |** .                |      0.090074
  20      0.026393        0.17854    |                .   |****                |      0.090594
  21     0.0045822        0.03100    |                .   |*  .                |      0.092079
  22    -0.0047350        -.03203    |                .  *|   .                |      0.092123
  23     -0.018396        -.12444    |                . **|   .                |      0.092171
  24     -0.015015        -.10157    |                . **|   .                |      0.092883
                                 "." marks two standard errors

                                    Inverse Autocorrelations
               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
                 1       -0.56021    |         ***********|  .                 |
                 2        0.13420    |                 .  |***                 |
                 3        0.01267    |                 .  |  .                 |
                 4        0.01208    |                 .  |  .                 |
                 5       -0.02689    |                 . *|  .                 |
                 6       -0.03608    |                 . *|  .                 |
                 7        0.14576    |                 .  |***                 |

                                         The SAS System      10:09 Tuesday, January 28, 2003   2
                                      The ARIMA Procedure
                                    Inverse Autocorrelations
               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
                 8       -0.15787    |                 ***|  .                 |
                 9        0.12248    |                 .  |**.                 |
                10       -0.09084    |                 .**|  .                 |
                11       -0.01660    |                 .  |  .                 |
                12        0.11595    |                 .  |**.                 |
                13       -0.18174    |                ****|  .                 |
                14        0.16582    |                 .  |***                 |
                15       -0.15673    |                 ***|  .                 |
                16        0.07630    |                 .  |**.                 |
                17       -0.03512    |                 . *|  .                 |
                18        0.02436    |                 .  |  .                 |
                19        0.03105    |                 .  |* .                 |
                20       -0.15888    |                 ***|  .                 |
                21        0.19293    |                 .  |****                |
                22       -0.18230    |                ****|  .                 |
                23        0.13091    |                 .  |***                 |
                24       -0.02543    |                 . *|  .                 |

                                    Partial Autocorrelations
               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
                 1        0.55225    |                 .  |***********         |
                 2       -0.15982    |                 ***|  .                 |
                 3       -0.05556    |                 . *|  .                 |
                 4        0.04609    |                 .  |* .                 |
                 5        0.07419    |                 .  |* .                 |
                 6       -0.20458    |                ****|  .                 |
                 7        0.02715    |                 .  |* .                 |
                 8        0.07095    |                 .  |* .                 |
                 9        0.02386    |                 .  |  .                 |
                10        0.10127    |                 .  |**.                 |
                11       -0.06945    |                 . *|  .                 |
                12        0.04238    |                 .  |* .                 |
                13        0.10029    |                 .  |**.                 |
                14        0.01233    |                 .  |  .                 |
                15        0.13315    |                 .  |***                 |
                16       -0.09574    |                 .**|  .                 |
                17        0.07846    |                 .  |**.                 |
                18        0.01816    |                 .  |  .                 |
                19        0.12124    |                 .  |**.                 |
                20        0.05569    |                 .  |* .                 |
                21       -0.13188    |                 ***|  .                 |
                22        0.05517    |                 .  |* .                 |
                23       -0.17279    |                 ***|  .                 |
                24        0.04576    |                 .  |* .                 |

                                         The SAS System      10:09 Tuesday, January 28, 2003   3
                                      The ARIMA Procedure
                              Autocorrelation Check for White Noise
   To        Chi-             Pr >
  Lag      Square     DF     ChiSq    --------------------Autocorrelations--------------------
    6       83.24      6    <.0001     0.552     0.194    -0.002    -0.025     0.044    -0.066
   12       93.21     12    <.0001    -0.101    -0.045     0.033     0.141     0.074     0.040
   18      109.27     18    <.0001     0.087     0.108     0.189     0.075     0.034     0.040
   24      127.68     24    <.0001     0.105     0.179     0.031    -0.032    -0.124    -0.102