SAS时间序列分析遇到参数检验不合格怎么办

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sas做时间序列预测比较好，有一些数据我先用差分进行处理然后去做预测，发现白噪声和残差自相关检验都通过，但是模拟参数你和不好，其中常数不显著，我就在程序p=3后加了noint,在运行，其中AR1,2通不过，该添加什么程序，或者用其他方法？？
程序如下：
data example5_1;
input x@@;
difx=dif(x);
t=_n_;
cards;
1601 5421 1890 4439 1703 3232 376 1167 1897 3737 1807 1628 1723
2584 1551 2479 1199 4148 2449 2026 1690 3374 2015 2480 850 2249
1674 3666 2029 1238
;
proc gplot;
plot x*t difx*t;
symbol v=star c=black i=join;
proc arima;
identify var=x(1) nlag=10 minic p=(0:5) q=(0:5);
estimate p=3 noint;
forecast lead=7 id=t out=out;
proc gplot data=out;
plot x*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay;
symbol1 c=black i=none v=star;
symbol2 c=red i=join v=none;
symbol3 c=green I=join v=none;
run;

部分结果分析如下（参数那一部分）：
Conditional Least Squares Estimation

                                                            Standard                 Approx
                               Parameter      Estimate         Error    t Value    Pr > |t|     Lag

                               AR1,1          -0.69510       0.18063      -3.85      0.0007       1
                               AR1,2          -0.35875       0.22142      -1.62      0.1173       2
                               AR1,3          -0.49187       0.18485      -2.66      0.0132       3

其中AR1，2是通不过检验的请假大家帮忙改怎么添加命令或者修改，谢谢

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关键词：时间序列分析 时间序列 参数检验 不合格 怎么办 star 程序

大家给点建议吧

额的神啊，急啊

你的原程序执行结果已经给你明确的建议了，
请注意分析结果中
执行程序后会有一个矩阵----minimun information criterion
直接找到矩阵下面的 minimum table value: BIC(3.0)=13.15131.
即：选择ar(3.0)比较合理
minic 选项就是用最佳准则函数法定阶

data example5_1;
input x@@;
difx=dif(x);
t=_n_;
cards;
1601 5421 1890 4439 1703 3232 376 1167 1897 3737 1807 1628 1723
2584 1551 2479 1199 4148 2449 2026 1690 3374 2015 2480 850 2249
1674 3666 2029 1238
;
proc arima;
identify var=x(1) nlag=10 minic p=(0:5) q=(0:5);
run;
quit;

是的，首先谢谢你的回帖，你讲的选择ar(3,0)是对的，可是模型拟合的并不是最好，因为参数并不都是显著的，我在上面也讲了啊，怎么样消除这些不显著的参数，比如说我在程序中加了noint,就是因为常数mu不显著，但是这样之后还有一个参数通不过检验，该怎么办？？谢谢

将estimate p=3 noint; 改为estimate p=(1,3) noint;

data example5_1;
input x@@;
difx=dif(x);
t=_n_;
cards;
1601 5421 1890 4439 1703 3232 376 1167 1897 3737 1807 1628 1723
2584 1551 2479 1199 4148 2449 2026 1690 3374 2015 2480 850 2249
1674 3666 2029 1238
;
proc arima;
identify var=x(1) nlag=10 minic p=(0:5) q=(0:5);
estimate p=(1,3) noint;
forecast lead=7 id=t out=out;
run;
quit;

                                                   Conditional Least Squares Estimation
                                                            Standard                 Approx
                               Parameter      Estimate         Error    t Value    Pr > |t|     Lag
                               AR1,1          -0.52600       0.15179      -3.47      0.0018       1
                               AR1,2          -0.32385       0.15756      -2.06      0.0496       3

好的，谢谢你的答案，这好像是个疏系数的。我绝的你对这一块研究的比较好，再次谢谢你的帮忙

非常好！！

哪位大神,帮我看看程序: 参数检验时都不显著啊？怎么办？

data example3_1;input x@@;
difx=dif(x);
time=2001+_n_-1;
cards;
442.44
504.6 573.12 618.6 705.24 772.2 859.56
975.36 1084.44 1343.64 1705.8 1733.28
;
proc arima data=example3_1;
identify Var=x(1) nlag=8 minic p=(0:2) q=(0:2);
estimate p=1 q=1 method=ml;
forecast lead=5 id=time out=results;
run;
proc gplot data=results;
plot x*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay;
symbol1 c=black i=none v=star;
symbol2 c=red i=join v=none;
symbol3 c=green i=join v=none l=2;
run;

  MU            107.03423      44.07696       2.43      0.0152       0
  MA1,1          -0.79515       1.52727      -0.52      0.6026       1
  AR1,1          -0.22928       1.15711      -0.20      0.8429       1