BookmarkSubscribeRSS Feed
Cnord
Calcite | Level 5

I have managed to get an output of this coding which indicates which model with parameter p,d and h is the best fit model. However, I am stucked on how to forecast the future price with lead=6 with the p=8, d=8 and h=1. Can anyone help me out ? I am using SAS 9.4 and this model is functional coefficient autoregressive model.

The coding for fiding the best fit model is as follow:

 

proc import out=pepper
datafile='C:\Downloads\WPJan97toDec15.xls'
dbms=excel replace;
sheet='Sheet1';
getnames=yes;
run;

 

proc print data=pepper;
run;

 

Proc iml;
use pepper;
read all into y;
pdh=j(1,4,999);
print pdh;
APEh=j(4,1,0);
print APEh;
u0=sum(y)/nrow(y);
n=nrow(y);
sum=sum(y);
print sum;
print n;
print u0;
do p=1 to 8;
             do d=1 to p;
                       x0=j(nrow(y),p,0);
                       do i= p+1 to nrow(y);
                                  x0[i,]=y[i-1:i-p]`;
                       end;
                       do h=0.1 to 1 by 0.1;
                                   do j=1 to 4;
                                               t=nrow(y)-(7*j);
                                               n=t-p;
                                               x=j(t,p,0);
                                               u=j(t,1,0);
                                               do i= p+1 to t;
                                                            x[i,]=y[i-1:i-p]`;
                                                            u[i]=y[i-d];
                                               end;
                                               x1=x[p+1:t,];
                                               u1=u[p+1:t,];
                                               w=j(n,n,0);
                                               w1=j(n,1,0);
                                               x2=j(n,p,1);
                                               do i=1 to n;
                                                           ind=(u1[i]-u0)/h;
                                                           if (ind<=1) then do;
                                                           w[i,i]=(0.75/h)*(1-((u1[i]-u0)*(u1[i]-u0))/(h*h));

                                                           w1[i,]=w[i,i];
                                                           x2[i,]=x1[i,]*(u1[i]-u0);
                                                           end;
                                                           else do;
                                                           w[i,i]=0;
                                                           w1[i,]=w[i,i];
                                                           x2[i,]=x1[i,]*(u1[i]-u0);
                                                           end;
                                               end;
                                               Xcurl=j(n,2*p,0);
                                               xcurl=xl||x2;
                                               y1=y[p+1:t,];
                                               beta=inv(xcurl`*w*xcurl)*(xcurl`*w*y1);
                                               beta1=beta[1: p,];
                                               yhat=xcurl*beta;
                                               error=y1-yhat;
                                               apeerror=j(7,1,0);
                                               apeerror=error[n-7*j+1:n-7*j+7,];
                                               APEh[j]=(1/7)*apeerror`*apeerror;
                                   end;
                                   APE=sum(APEh)/4;
                                   pdh=pdh//(p||d||h||APE);
                       end;
             end;
end;
pdh=pdh[2:nrow(pdh),];
minAPE=min(pdh[,4]);
do i=1 to nrow(pdh);
             if (pdh[i,4]=minAPE) then rw=i;
end;
result=pdh[rw,];
print beta1;

2 REPLIES 2
Cnord
Calcite | Level 5

I also facing a trouble that my result for beta1 and minAPE is extremely large. I don't know what causes it to be like this.

SAS INNOVATE 2024

Innovate_SAS_Blue.png

Registration is open! SAS is returning to Vegas for an AI and analytics experience like no other! Whether you're an executive, manager, end user or SAS partner, SAS Innovate is designed for everyone on your team. Register for just $495 by 12/31/2023.

If you are interested in speaking, there is still time to submit a session idea. More details are posted on the website. 

Register now!

Multiple Linear Regression in SAS

Learn how to run multiple linear regression models with and without interactions, presented by SAS user Alex Chaplin.

Find more tutorials on the SAS Users YouTube channel.

Discussion stats
  • 2 replies
  • 652 views
  • 0 likes
  • 2 in conversation