《时间序列分析与SAS应用》

资 源 简 介

《时间序列分析与SAS应用》

详 情 说 明

时间序列分析是统计学中的重要分支，专注于研究按时间顺序排列的数据点，揭示其内在规律以进行预测。SAS作为企业级统计分析工具，提供了强大的时间序列处理模块。

核心分析流程通常包括四个阶段：数据平稳性检验（如ADF检验）、模型识别（ARIMA/SARIMA）、参数估计和预测验证。SAS的PROC ARIMA过程步可自动化完成建模，而ETS模块则擅长处理季节性波动。

在实际应用中，分析师需特别注意异常值处理与季节性分解。SAS的X12方法能有效分离趋势成分，其可视化输出功能（如SGPLOT）可直观展示预测区间。金融风控和供应链管理是典型应用场景。

进阶技巧涉及多变量时间序列分析，SAS的VARMAX过程支持向量自回归建模。值得注意的是，现代分析趋势强调与机器学习方法（如LSTM）的融合，SAS Viya平台已集成Python接口实现这类混合建模。