SAS for Forecasting Time Series

SAS（Statistical Analysis System）是一个由SAS Institute Inc开发的大型集成商业智能软件系统，广泛应用于金融、医疗、政府等多个行业，提供数据管理、分析和可视化等功能。在时间序列预测这一领域，SAS同样提供了强大的工具和方法。《SAS for Forecasting Time Series》第二版是一本专注于SAS在时间序列分析和预测中的应用的专著。作者John C. Brocklebank和David A. Dickey都是在时间序列分析方面有着深厚理论和实践经验的博士。 书中首先介绍了时间序列分析的基本概念，包括时间序列数据的特性、分析的目的和方法等。时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列观测值，常见的如股票价格、销售额、气温等。时间序列分析的目的是通过对历史数据的研究，发现数据的变化规律，从而对未来的数据进行预测。 作者在书中详细讲解了自回归（Autoregression）模型和ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型的应用。自回归模型是时间序列分析中最为基本的模型之一，通过观察数据自身的历史值来预测未来的值。而ARIMA模型则是自回归模型的扩展，其中包含自回归部分（AR）、差分部分（I）和滑动平均部分（MA），是处理非平稳时间序列的有效工具。 本书还涉及到了季节性时间序列的分析，这对于理解季节性数据的预测至关重要。季节性时间序列是指随时间周期性波动的数据序列，比如季度销售额、月度用电量等。书中讲解了如何在自回归模型中处理高度规则的季节性特征，并探讨了使用转换数据进行回归分析的方法。 SAS软件在时间序列预测方面具有强大的分析功能。书中解释了SAS/ETS（Econometrics and Time Series）软件包中各个过程（Procedures）的相互关联性，以及它们在时间序列分析中的应用方式。比如，SAS的PROC ARIMA、PROC REG等程序可以用来进行时间序列的建模和预测。 此外，书中还强调了统计分析的重要性和分析方法，包括各种统计假设和检验。如线性回归模型的参数估计和检验，以及对于不满足线性回归假设的时间序列数据如何通过数据转换来满足模型要求。这些内容对于进行有效的时间序列预测提供了坚实的理论基础。 《SAS for Forecasting Time Series》不仅提供了理论知识，还通过实例演示了如何使用SAS软件进行具体的时间序列分析，包括数据的输入、模型的建立、参数估计、模型诊断、预测及预测精度的评价。本书的出版，对于希望掌握使用SAS软件进行时间序列预测的读者来说，是一本宝贵的参考资料。 需要注意的是，由于技术原因，本书部分内容的OCR扫描文字可能有误或者漏识别，读者在阅读时应根据上下文进行适当的理解和修正，以保证内容的准确性和流畅性。同时，本书的所有内容，包括图表、示例和程序代码，都受到版权法的保护，未经SAS Institute Inc的明确书面许可，不得进行任何形式的复制、存储或传播。