1、第一：创建名为exp2的SAS数据集，即在窗中输入下列语句：data exp2; input x @@; n=_n_; cards; 输入沪深300行情中的市盈率（略) ；run;
2、第二：绘时间序列图，观察序列特征，输入下列程序：proc gplot data=exp2;衡痕贤伎symbol i=spline v=star 茑霁酌绡h=2 c=green;plot x*n;run;得出结果后在graph窗口中观察序列。
3、第三、识别模型，输入如下程序。proc arima data=exp2; identity var=x nlag=9; run;
4、第四：提交程序，观察输出结果，发现样本自相关系数是二阶截尾的。一阶样本偏相关系数在2倍的标沼敫裣秤准差之外，二阶样本偏枷讹般身相关系数在2倍的标准差以内，因此我们可初步识别为MA（2）或AR（1）、AR（2），我们分别估计这三个模型，输入如下程序： estimate plot q=2; run; estimate plot p=1; run;
5、第五、提交程序，观察输出结果。包括参数估计以及白噪声检验。除AR（2）模型的AR（2）和MA（2）模型的MA（2）参数不显著外，其他参数都显著，且残差都能通过Ljung-Box的卡方白噪声检验。
6、第六、确定模型阶数。利用AIC和SBC信息准则来确定模型阶数。根据参数估计结果进行预测，输入如下程序： forecast lead=5 out=out; run;
