stata操作介绍之时间序列
stata时间序列极端值
stata时间序列极端值
在Stata中进行时间序列极端值分析可以分为以下几个步骤：
数据导入与预处理：首先，需要将时间序列数据导入到Stata中。
可以使用use命令或import命令导入数据。
对于缺失值和异常值，可以使用drop命令或replace命令进行预处理。
时间序列图绘制：使用tsgraph命令绘制时间序列图，可以直观地观察数据的变化趋势和异常值。
识别极端值：根据时间序列图的观察结果，可以初步识别出异常值。
此外，还可以使用统计方法，如IQR（四分位距）和Z分数等，来识别极端值。
极端值处理：一旦识别出极端值，可以根据实际情况选择处理方式。
常用的处理方法包括填充、删除或使用稳健的统计方法来处理极端值。
模型选择与拟合：对于时间序列数据，可以使用ARIMA模型、SARIMA模型、VAR模型等来拟合数据。
根据自相关图和偏自相关图的观察结果，可以选择合适的模型。
模型诊断与检验：在拟合模型后，需要进行诊断和检验，以确保模型的适用性和准确性。
可以使用Stata提供的诊断命令，如armadiag、artest等来进行诊断和检验。
预测与控制：如果模型拟合良好，可以使用该模型进行预测和控制。
可以使用Stata 提供的预测命令，如predict、forecast等来进行预测和控制。
总之，对于时间序列极端值的处理和分析，需要综合考虑数据的实际情况和统计方法的选择。
在Stata中进行时间序列极端值分析时，需要注意数据的预处理、模型的适用性和预测的准确性。
stata操作介绍之时间序列分析
【例1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用 进行说明。该例子是我国1983年1月年至2007年8月的居 民消费价格指数CPI。部分数据如表2所示： 表2 我国居民消费价格指数CPI Year
1983 1983 1983 1983 1983 1983 1983
month
daily weekly monthly quarterly harfyearly yearly generic format(%fmt) 时间周期 delta(#) delta((exp)) delta(#units) delta((exp)units)
注：（1）units表示时间单位，对于%tc，允许的时间单位包括：second、seconds、secs、secs、 minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式，Stata自动 获得其时间单位，delta选项经常与%tc格式一起使用。 STATA从入门到精通 Page 4
【例2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进 行说明。在本例中对该组数据进行修匀，以便消除不规则 变动的影响，得到时间序列长期趋势，本例修匀的方法是 利用之前的1个月和之后的2个月及本月进行平均。
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STATA从入门到精通
二、
ARIMA模型的估计、单位根与协整
时间序列模型一般分为四类，分别是自回归过程、移动平均过程、自 回归移动平均过程、单整自回归移动平均过程。 自回归过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性过程可表达为 xt = 1xt-1 + 2 xt-2 + … + p xt-p + ut 其中i, i = 1, … p 是自回归参数，ut 是白噪声过程，则称xt为p阶自 回归过程，用AR(p)表示。xt是由它的p个滞后变量的加权和以及ut相 加而成。
stata操作介绍之时间序列分析
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内， 由于各个影响因素的影响，使事物发展变化中出现的长期趋 势、季节变动、循环变动和不规则变动。
通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势，可以认 识和掌握现象发展变化的规律性，为统计预测提供必要的条 件，同时也可以消除原有时间序列中长期趋势的影响，更好 地研究季节变动和循环变动等问题。测定和分析长期趋势的 主要方法是对时间序列进行修匀。
timevar的格式为%tc, 0=1jan1960 00:00:00.000，1=1jan1960 00:00:00.001 即0代表1960年1月1日的第一秒，1为1960年1月1日的第二秒，依次后推。 timevar的格式为%td，0=1jan1960，1=2jan1960；即0为1960年第一天，1 为1960年第二天，依次后推。 timevar的格式为%tw，0=1960w1，1=1960w2；即0为1960年第一周，1 为1960年第二周，依次后推。 timevar的格式为%tm，0=1，1=；即0为1960年第一月，1为1960年第二 月，依次后推。 timevar的格式为%tq，0=1960q1，1=1960q2；即0为1960年第一季，1为 1960年第二季，依次后推。 timevar的格式为%th，0=1960h1，1=1960h2；即0为从1960起的第一个半 年，1为从1960年起第二个半年，依次后推。 timevar的格式为%ty，1960=1960，1961=1960 timevar的格式为%tg
义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值 之间的周期数）。Options的相关描述如表1所示。
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STATA从入门到精通
时间单位
格式说明
Clocktime
stata时间序列回归步骤命令
stata时间序列回归步骤命令1.引言1.1 概述概述部分的内容：时间序列回归是一种经济学和统计学领域中常用的分析方法，用于研究随时间变化的因果关系。
它涉及使用时间上的观测数据来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的值。
Stata是一种功能强大的统计软件，广泛用于数据分析和经济研究。
在Stata中，有一系列的命令可供使用，用于进行时间序列回归分析。
本文将介绍使用Stata进行时间序列回归分析的步骤和相应的命令。
通过学习这些命令，读者将能够熟练地使用Stata进行时间序列回归分析，并获得准确和可靠的结果。
本文主要包括以下章节内容：1. 引言部分介绍了时间序列回归的概述、文章结构和目的，旨在帮助读者全面了解本文内容。
2. 正文部分将详细介绍时间序列回归的概念和原理，并介绍Stata中的时间序列回归命令。
这些命令包括数据准备、建立模型、模型估计和统计推断等步骤。
3. 结论部分对本文进行总结，并展望时间序列回归在未来的应用前景。
同时，还会指出时间序列回归分析中可能存在的局限性，以及可能的改进方向。
通过本文的学习，读者将了解时间序列回归分析的基本概念和步骤，掌握对时间序列数据进行回归分析的方法和技巧，并能够运用Stata软件进行实际的分析工作。
1.2文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。
第一部分为引言部分，目的是对时间序列回归步骤命令进行一个概述，并说明本文的目的。
接下来，第二部分将详细介绍时间序列回归的概念和一般步骤，并使用stata命令进行说明。
同时，本文还将重点介绍两个关键要点，这些要点对于正确进行时间序列回归分析非常重要。
最后，第三部分为结论，将总结本文的主要内容，并展望一下未来可能的研究方向。
在正文部分，我们将首先概述时间序列回归的基本概念，并提供了一个对该方法的整体认识。
然后，我们将详细介绍stata时间序列回归步骤命令的使用方法，包括数据导入、变量设定、模型拟合和结果解释等。
stata 时间序列回归模型
stata 时间序列回归模型使用 Stata 进行时间序列回归建模时间序列分析是统计学的一个分支，用于对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。
Stata 是一个用于统计分析的强大软件包，它提供了广泛的功能来处理时间序列数据。
本文将指导您使用Stata 进行时间序列回归建模，重点介绍基本概念、过程和最佳实践。
基本概念时间序列回归模型是一种统计模型，用于预测未来值，同时考虑过去值的影响。
这些模型假设观测值之间存在时间相关性，并利用这种相关性来提高预测精度。
最常见的时间序列回归模型类型包括：自回归（AR）模型：当前值由过去的值线性加权。
移动平均（MA）模型：当前值由过去误差项的线性加权。
自回归移动平均（ARMA）模型：结合 AR 和 MA 模型。
自回归综合移动平均（ARIMA）模型：用于处理非平稳时间序列的 ARMA 扩展。
Stata 中的时间序列回归在 Stata 中，使用 `arima` 命令执行时间序列回归。
该命令需要指定模型类型、滞后阶数和估计选项。
基本的语法如下：```stataarima depvar [indepvars] (p d q) [options]```其中：`depvar` 是您要预测的因变量。
`indepvars` 是任何要包含在模型中的自变量。
`p`、`d` 和 `q` 是 AR、差分和 MA 滞后阶数。
`options` 指定估计选项，例如最大似然法或贝叶斯估计。
例如，要估计具有 1 个 AR 滞后和 2 个 MA 滞后的 ARMA(1,2) 模型，您可以使用以下命令：```stataarima y (1 0 2)```模型选择和诊断选择合适的模型对于时间序列回归至关重要。
Stata 提供了信息准则（例如 AIC 和 BIC）来帮助评估模型的拟合度。
您还可以使用图形诊断，例如残差图和自相关图，来检查模型的假设是否得到满足。
预测和预测区间一旦您选择了一个模型，就可以使用它来预测未来值。
stata操作介绍之基础部分(一)
3.1 变量与变量值
•A~Z，a~z、0~9与下划线“ _ ” ，这些字符以外的其他符号不能出现在变量名当中； . 变量名不能以数字作为开始符号； . 变量名区分大小写字母，而且不能识别汉字；
• 变量的取值类型： 1、字符型变量：由特定的字符串构成，用来分辨不同的类型； 2、数值型变量：数值变量的取值由数字构成，参与数字运算； 3、日期型变量：在Stata中，1960 年1 月1 日被认为是第0 天， 因此1959 年12 月31 日为第-1天，表示形式为：jan/10/2001或者 10jan2001； 4、缺失值：STATA 默认的缺失值用“.”来表示；
命令回顾 窗口
结果窗口 变量 名 窗口
命令窗口
• 结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行 的命令、执 行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不 同的颜色区分不同的文本， 如白色表示命令，红色表示错误信息。
• 命令窗口：位于结果窗口下方，相当于 DOS 软件中的命令行，此 处用于键 入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则 会在结果窗口中显示出来。
文件类型 数据文件 命令程序文件 运行程序文件 帮助文件 扩展名 .dta .do .ado .hlp 说明 stata使用的数据 一系列命令的集合 用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件 与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
1.11 Stata命令包安装
1.8 Stata窗口介绍
• Stata 的界面主要是由四个窗口构成： 1、结果窗口 2、命令窗口 3、命令回顾窗口 4、变量名窗口 除以上四个默认打开的窗口外，在 Stata 中还有数据编辑窗口、 程序文件编 辑窗口、帮助窗口、绘图窗口、Log 窗口等，如果需要 使用，可以用 Window 或 Help 菜单将其打开。
时间序列模型分析的各种stata命令解读
时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。
而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata时间序列预测方法
Stata是一个广泛使用的统计和数据分析软件，它提供了多种时间序列预测方法。
以下是一些常用的方法：
1.ARIMA模型：这是最常用的一类时间序列预测模型。
ARIMA模型
（AutoRegressive Integrated Moving Average）由自回归项（AR）、差分项（I）和移动平均项（MA）组成。
通过估计这些参数，可以对未来值进行预测。
2.指数平滑：指数平滑是一种简单的时间序列预测方法，它根据过去的数据
对未来值进行预测。
Stata提供了多种指数平滑方法，如简单指数平滑、Holt-Winters方法等。
3.VAR和VECM模型：这些模型用于分析多个时间序列之间的相互关系。
VAR（Vector AutoRegressive）模型和VECM（Vector Error Correction Model）模型可以用于研究多个时间序列之间的长期均衡关系和短期调整机制。
4.神经网络：神经网络是一种强大的预测工具，可以用于处理非线性时间序
列数据。
Stata提供了多种神经网络方法，如多层感知器、径向基函数等。
5.其他方法：除了上述方法外，Stata还提供了其他一些时间序列预测方法，
如季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）、季节性自回归积分滑动平均向量误差修正模型（SARIMA-VECM）等。
在Stata中实现这些方法需要使用相应的命令或程序包。
例如，可以使用arima 命令来拟合ARIMA模型，使用smooth命令来执行指数平滑，使用var命令来拟合VAR和VECM模型等。
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MA模型
ARIMA模型操作步骤：
1、对变量进行检验，若变量具有稳定性，进行第二步，否 则，不能使用ARIMA模型； 2、做出变量的自相关图； 3、根据变量的自相关图，选择合适的模型； 4、根据选定的模型进行分析，并检验系数是否显著。若有 的系数不显著，所选择的模型可能存在问题；若所有系数都 显著，进行第五步；
平滑分析
波动幅度： . graph two line ch date
平滑分析-滞后变量
导入数据： . use "C:\Users\Administrator\Desktop\时间序列\数 据\ch52.dta", clear
描述性统计： . describe
时间设置： . tsset year,yearly
虽然pperron 检验和dfgls检验拒绝了变量 fylltemp具有稳定性的假设，但是dfuller 检验 不能拒绝原假设，还是可以认为该变量具有 稳定性。
ARIMA模型
自相关表： . corrgram fylltemp,lags(4)
说明：该变量的自相关关系随着滞后期的增加而减少，偏自 相关关系在一期自后滞后消失，故适合模型AR(1)来分析该 变量。
ARIMA模型
AR(1): . arima fylltemp,arima(1,0,0) nolog
说明：由上图可知，常数项与一期滞后变量系数都是统计显 著的，卡方检验也显著。
故上图可得到模型为：
fyllt t1 e.6m 8 0.9 p 41 fy 0llt-1 t e 1mp
ˆ 0.627
ARIMA模型
dfuller 检验： . dfuller fylltemp, lag(3)
说明：P值为0.089，大于0.05，故不能拒绝原假设，说明该 变量满足稳定性检验；
ARIMA模型
dfgls检验： . dfgls fylltemp, maxlag(3) notrend
说明：P值为0.0，小于0.05，故拒绝原假设，说明该变量不 满足稳定性检验；
四、平稳时间序列分析
平滑分析
大多数时间序列数据都具有上下起伏的波动，对 于时间序列数据的识别十分困难。平滑分析可以把 数据分为两个部分：一部分逐渐发生变化，便于分 析处理；另一部分则含有突变的成份。
时间平滑：用某时刻及其前后若干时刻的值进行 加权平均，所得值作为该时刻的替代值以滤去小扰 动的方法。
平滑分析-滞后变量
时间平滑： . tssmooth ma fylln= fylltemp,window(2 1 2)
平滑分析-滞后变量
趋势图：
. graph two spike fylltemp year,base(1.67) yline(1.67) || line fylln year ,clpattern(solid)
平滑分析-滞后变量
生成n阶滞后变量的两种方法： . gen wNAO_n=wNAO[ _n-1] . gen wNAO_n=Ln.wNAO 注：第二种方法中的''Ln''表示Lag(n)；
平滑分析-滞后变量
生成一阶滞后变量： . gen wNAO_1=wNAO[ _n-1]
生成二阶滞后变量： . gen wNAO_2=L2.wNAO
平滑分析
生成移动平均值（1）：
. gen water3=(water[ _n-1]+water[ _n]+water[ _n+1])/3
平滑分析
生成移动平均值（2）： . tssmooth ma water5=water,window(2 1 2)
注：tssmooth:表示移动平均值平滑(加权或不加权); window(2 1 2):表示使用该值的前两个值、该值与该值的
平滑分析-滞后变量
平滑分析-滞后变量
三种滞后回归方法:
. reg fylltemp wNAO wNAO_1 wNAO_2 if year >=1970 & year <=1990
. reg fylltemp wNAO L.wNAO L2.wNAO if year >=1970 & year <=1990
平滑分析
该部分以1983年1月到7月Milford城镇的 自来水消费量为例。
文件：ch51.dta
导入数据：
. use "C:\Users\Administrator\Desktop\时间 序列\数据\ch51.dta", clear
平滑分析
描述性统计： . describe
平滑分析
生成日期变量（一）：
5、检验残差是否具有自相关性。若残差具有自相关性，则 所选择的模型存在问题；若残差不具有自相关性，则所选择 的模型是合适的。
ARIMA模型
三种单位根检验方法： pperron 检验： . pperron fylltemp, lag(3)
说明：P值为0.0003，小于0.05，故拒绝原假设，说明该变 量不满足稳定性检验；
注：阴影部分是95%的置信区间；
自相关分析
偏相关图： . pac fylltemp,lags(9) yline(0) ciopts(bstyle(outline))
注：ciopts(bstyle(outline))表示将偏相关图中阴影部分改为 矩阵区域。
自相关分析
交叉相关图:
. xcorr wNAO fylltemp if year >=1970 & year <=1990,lags(7) xlabel(-9(1)9,grid)
. gen date=mdy( month ,day, year) . list in 1/5
平滑分析
设置时间（二）： . tsset date, format(%d) . list in 1/5
平滑分析
趋势图：
. graph two line water date, ylabel(300(100)900)
. reg fylltemp L(0/2).wNAO if year >=1970 & year <=1990
平滑分析-滞后变量
回归结果：
相关分析
自相关系数是对变量自身与其滞后变量之 间相关关系的估计。偏相关系数是在消除其 他变量影响的条件下，所计算的某两变量之 间的相关系数。交叉相关是分析两个时间序 列之间的关系。
说明：由图可知，lag为0时，交叉相关性最强（线条最长）， 且为负。
自相关分析
交叉相关表: . xcorr wNAO fylltemp if year >=1970 & year <=1990,lags(7) table
ARIMA模型
时间序列中的自相关集成移动平均模型 （autoregressive integrated moving average简称 ARIMA），是指将非平稳时间序列转化为平稳时间 序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差 项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
在得出结论之前，还需对残差进行检验，检验残 差是否存在自相关性。
在进行检验之前需要生成残差。
ARIMA模型
生成残差： . predict fylres, res . corrgram fylres ,lags(9)
说明：由图可知，统计量对应的P值为0.6574，不能拒绝原 假设，即认为残差不存在自相关。因此，认为变量fylltemp 使用AR(1)进行分析是合适的。
后两个值进行平均计算；
平滑分析
趋势图：
. graph two line water5 date, clwidth(thick) || line water date , clwidth(thin) clpattern(solid)
平滑分析
波动幅度：
. gen ch=water- water5 . list in 1/5
注：本部分继续使用ch52.dta数据。
自相关分析
自相关表： . corrgram fylltemp,lags(9)
说明:大多数P值都小于0.05，故认为fylltemp具有显著的自相 关性；相关关系或偏相关关系越强，相应的线条越长；
自相关分析
自相关图： . ac fylltemp,lags(9)