练习2：操作文件：usagnp.wf1(美国1947年第一季度~1970年第四季度GNP数据)
步骤：（1）打开该文件。
（2）观察序列usagdp的趋势图的特征，自相关图的特征。
（3）对该序列取一阶差分，生新的序列dgdp：Genr dgdp=d(usagdp)。观察其趋势图，自相关图。
（4）对该序列的自然对数取一阶差分，生成新的序列dlngdp：Genr dlngdp=dlog(gdp)。观察其趋势图，自相关图。
（5）对序列一阶季节差分，生成新序列dsgdp=d(usagdp,0,4)观察其趋势图，自相关图的特征。
（6）对该序列的自然对数取一阶季节差分，生成新的序列：dslngdp=dlog(usagdp,0,4)，观察其趋势图、自相关图。
实验二 确定性时间序列建模方法
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【实验目的】熟悉确定性时间序列模型的建模原理；
掌握确定性时间序列建立模型的几种常用方法。
【实验内容】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习； 三、二次曲线和对数曲线趋势模型建立及预测； 【实验步骤】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；
1、我国1974—1994年的发电量资料列于表中，已知1995年的发电量为
10077.26亿千瓦小时，试以表1.1中的资料为样本：
（1） 据拟合优度和外推检验的结果建立最合适的多项式模型。 （2） 采用加权最小二乘法估计我国工业发电量的线性趋势，并与普通最
小二乘法估计的线性模型进行比较，列出OLS方法预测值和W=0.6，W=0.7时1992到1995年预测值以及相对误差。
74-78 1668 1958 2031 2234 2566 79-83 2820 3006 3093 3277 3514 84-88 3770 4107 4495 4973 5452 89-93 5848 6212 6775 7539 8395 94-95 9281 10077.26
操作过程：建立WORKFILE: CREATE A 1974 1995 生成新序列Y：data y
生成新的时间趋势序列t ：genr t=@trend(1973) 建立系列方程：smpl 1974 1994
ls y c t
ls y c t t^2 ls y c t t^2 t^3
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通过拟合优度和外推检验的结果发现一元三次多项式模型效果最好。 首先生成权数序列：genr m=sqr(0.6^(21-t))
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加权最小二乘法的命令方式： ls(w=m) y c t 普通最小二乘法命令方式：ls y c t
进行预测：打开对应的方程窗口，点forecast按纽，将出现对
话框，修改对话框 sample range for forecast中的时间期限的截止日期为预测期.
相对误差的计算公式为：（实际值-预测值）/实际值
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