呃···还是自己坐个沙发~~
前几天刚用传递函数模型拟合了一些数据，尽管传递函数模型是一种很老很传统的时间序列方法，现在又很多经典的方法可以替代它，但个人觉得应用它处理一些问题效果还是蛮好的。
下面附下程序：
DATA LUNWEN;
INPUT CPID Z;
DATE=INTNX('MONTH','01JUL2001'D,_N_-1);
FORMAT DATE DATE.;
CARDS;


；
PROC PRINT DATA=LUNWEN;
RUN;
PROC ARIMA DATA=LUNWEN;
IDENTIFY VAR=CPID  CROSSCORR=(Z) ;
RUN;
IDENTIFY VAR=Z(1) ;
RUN;
ESTIMATE P=2  PLOT;
RUN;
IDENTIFY VAR=CPIT(1) CROSSCORR=(Z(1));
estimate input=(2$(1)/(0)Z)  printall plot noconstant;
ESTIMATE Q=1 input=(2$(1)/(0)Z) printall plot noconstant;
RUN;
FORECAST LEAD=5 ID=DATE OUT=RESULTS;
RUN;
在INPUT这个式子中 系数2就是b的值，1和0分别是S和r的值

但是这个S R B这三个值你是怎么得出的呢？能详细说一说吗

结果中会给出分子分母的具体参数，但是还要注意一些细节问题，例如crosscorr=x（1），这之后系统用的都是一阶差分后的数据做的，所以原模型中的x也就应该是差分后的x