ARIMA模型残差提取

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请问各位高手：我在用proc arima进行时间序列分析时，想把estimate出来的残差值提炼到另一个表里再进行分析，该怎么办？

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关键词：ARIMA模型 ARIMA MA模型 ima Rim 模型

难道这个问题这么难吗？

你说的问题其实好笼统的，非平稳序列的随机分析步骤是很多的。如果你只要这个的话，就简单的给你说一下咯!..代表看情况而定
proc arima data=..;
identify var=... nlag=...;
estimate q=(..)(..) noconstant outmodel=xmode;
run;
就是outmodel=xmode这部咯！数据名字可以自己来。
不是难！是不好找你的贴！看看行不行？？

谢谢你，但我要的是整个时间序列拟合时的每一个残差值组成的序列，outmodel好像不是。

那把你的题目发给我吧！数据啊也记得放上哦！我看看能不能帮你解决??你的题目放不方便给？？？
qzuxwj138@126.com

我的题目是这样的：我要做一个传递函数模型，但是传递函数进入模型后发现模型残差非白噪声，我想单独分析残差，以确定estimate的p q 项。大概程序如下：
proc arima data=copper.cu_day_oneyear2;
    identify var=log_close_sh(1) crosscorr=log_close_lme(1);
    estimate p=? q=? input=(?$(?)/(?)log_close_lme);
run;
及如何确定p和q的数值？

这位哥们，你没懂我意思。
而且你的变量中没有时间变量啊!可能是我懂得少，时间序列也是自学的。就把知道的告你，参考参考吧！！！
首先你要知道p,q的含义。意思如下：
p=(p1,p2,....)...(p1,p2...)---定义一个在p中指定的泄后处具有自回归参数的模型，p的默认值为零。
q=(q1,q2,...)...(q1,q2)----定义一个在q中指定的泄后处具有滑动平均参数的模型。
如果二者没指定，说明是拟合随机模型。
对于时间序列的问题。
1首先要对平稳性和季节性的识别。
proc arima data=copper.cu_day_oneyear2;
identify  var=log_close_sh;
run;
会输出有关时间序列变量log_close_sh的自相关系数ACF和ACF图；
通过观察ACF图和ACF的值观察数据呈现每隔n个时间单位为一个周期的季节性。

2接下来将原始的时间序列和消除增幅的时间序列按所得出的相隔n时间单位的间隔绘制在张表上。
此时对log_close_sh取对数，来消除增幅越来越大的现象。就取log_close_shlog=log(log_close_sh).
重做这份数据后，做图。
plot log_close_shlog*date;
plot2 log_close_sh*date;
如果平稳，p为n；(同理q)
不平稳，对该新的序列进行泄后1次和泄后n次的两次差分，平稳p为(1)(n)以下过程依此类推！
这个函数你应该知道混合自回归和滑动平均模型，简写为arima(p,d,q)
这样就可以确定p，q了！
思路是这样。如果你还不明白的话，我是再编一套给你吧。

proc arima data=copper.cu_day_oneyear2;
    identify var=log_close_sh(1) crosscorr=log_close_lme(1);
    estimate p=? q=? input=(?$(?)/(?)log_close_lme);
run;
在estimate 后加一个printall 选项试试吧。我的输出有残差这一项的，然后再输出到excel中处理。
另外，p、q的选择要直观用acf和pacf定阶，间接运用sbc验证。两者结合做，效果很好。我就这么做的，祝你好运

传递函数模型的p和q最好要通过分析输入函数进入模型后的残差序列来分析，对identify后输出序列的acf和pacf是没用的（sas ets手册上说的），所以也是我要残差序列的原因，现在我已经找了，它在forecast的out表里有。

传递函数模型的p和q最好要通过分析输入函数进入模型后的残差序列来分析，对identify后输出序列的acf和pacf是没用的（sas ets手册上说的），所以也是我要残差序列的原因，现在我已经找了，它在forecast的out表里有。